估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时,包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论(包括减轻负担的建议)发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188),地址:1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意,尽管法律有任何其他规定,但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号,则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。1. 报告日期(日-月-年)2. 报告类型 3. 涵盖日期(从 - 到)
Hayden,M。H.,Schramm,P。 P. D.,Khan,A。S.,Left-Begay,C.,Maldonado,J.,Saha,S.,Shafi,F.,Vaidyanatan,A.,A。,&Wilhelmi,O。 (2023)。 在这里。 在A. R. Crimes,C。W. Avery,D。R. Easterling,K。E. E. ),第五国民 美国 全球变更程序。 https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15Hayden,M。H.,Schramm,P。 P. D.,Khan,A。S.,Left-Begay,C.,Maldonado,J.,Saha,S.,Shafi,F.,Vaidyanatan,A.,A。,&Wilhelmi,O。 (2023)。在这里。在A. R. Crimes,C。W. Avery,D。R. Easterling,K。E. E. ),第五国民 美国 全球变更程序。 https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15在A. R. Crimes,C。W. Avery,D。R. Easterling,K。E. E.),第五国民美国全球变更程序。https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15
在 COVID-19 大流行的现阶段,研究人员没有足够的数据来就感染所带来的免疫水平或对该疾病的免疫力可能持续多长时间得出明确结论。例如,为了确定群体免疫阈值,重要的是要知道疾病的传染性,而这会受到感染者可以感染多少易感人群等因素的影响。虽然研究人员已经对 COVID-19 的传染性做出了估计,但病例报告和检测的不确定性(例如某些检测的准确性不确定)使得这一计算变得困难。一些关于 COVID-19 的同行评审研究表明,一个传染性患者感染的人数平均约为 1 到 7 人。图 1. 群体免疫有助于降低疾病从感染者传播给非免疫者的可能性。
本报告审查了在中东活动的五个非国家组织的无人机计划:真主党、哈马斯、胡塞运动、伊斯兰国 (IS) 和库尔德工人党 (PKK)。与其他非国家武装团体不同,这五个团体展示了在使用无人机的战术和/或技术上进行创新的能力,长期致力于无人机技术的开发,并证明了其开发无人机的能力基础设施。这五个小组开发的无人机项目在时间表、方法、战略和战术方面都有所不同。因此,本报告否定了所有非国家团体的无人机项目都遵循相同发展路径的观点。相反,我们认为,恐怖组织使用无人机必须置于该组织总体战略目标的背景下。因此,我们认为,反对这些团体的国家和军队必须首先了解特定团体希望利用无人机实现什么目标,以便充分了解所涉及的威胁,其次,了解无人机计划创新带来的具体挑战(如反对间歇性使用无人机)。该报告还提供了一个创新研究框架
群体免疫的基本概念 获得性免疫是在个体层面建立的,可以通过自然感染病原体或通过疫苗免疫获得。群体免疫(框 1)源于个体免疫效应与群体层面的结合。它是指当群体中存在足够大比例的免疫个体时,赋予易感个体间接的感染保护。这种群体层面的效应通常在疫苗接种计划的背景下考虑,疫苗接种计划旨在建立群体免疫,以便那些无法接种疫苗的人(包括非常年幼和免疫功能低下的人群)仍能免受疾病侵害。根据群体中对病原体的现有免疫力的流行程度,引入受感染的个体将导致不同的结果(图 1)。在完全未感染的群体中,当易感宿主有效接触受感染的个体后,病原体将以不受控制的方式在易感宿主中传播。但是,如果只有一小部分人群对同一种病原体具有免疫力,那么受感染宿主与易感宿主之间有效接触的可能性就会降低,因为许多宿主具有免疫力,因此不会传播病原体。如果人群中易感个体的比例太少,病原体就无法成功传播,其流行率就会下降。易感个体比例降至传播所需阈值以下的点称为群体免疫阈值( Anderson and May, 1985 )。超过这一免疫水平,群体免疫开始生效,易感个体可获得间接保护,免受感染(图 1 B )。在最简单的模型下,群体免疫阈值取决于一个称为 R 0 或基本繁殖数的参数(图 2 A)。R 0 是指单个传染性个体进入完全易感人群后引起的继发感染平均数量( Anderson and May, 1985 )。如果我们假设一种病原体的 R 0 为 4,这意味着,假设人群中不存在免疫力,平均而言,一个受感染的宿主将在传染期内感染另外四个宿主。从数学上讲,群体免疫阈值定义为 1 – 1/R 0(例如,如果 R 0 = 4,则相应的群体免疫阈值为 0.75)(Anderson 和 May,1985 年)。因此,病原体的传染性越强,其相关的 R 0 就越大,而感染者的比例就越大。
群体规模的单细胞基因组学是一种揭示遗传和细胞变异之间错综复杂联系的变革性方法。这种方法由尖端实验方法论推动,包括高通量单细胞多组学的发展以及多重环境和遗传扰动方面的进展。研究自然或合成遗传变异在细胞环境中的影响,可以深入了解遗传和环境在塑造细胞异质性方面的相互影响。计算方法论的发展进一步使得分子变异的详细定量分析成为可能,为研究随机、细胞间和个体间变异的各自作用提供了机会。未来的机会在于利用长读测序、改进与疾病相关的细胞模型以及采用预测和生成机器学习模型。这些进步有可能更深入地了解人类分子特征的遗传结构,这反过来对理解人类疾病的遗传原因具有重要意义。
神经群体活动的动态约束 Emily R. Oby* 1,2 、Alan D. Degenhart* 2,3 、Erinn M. Grigsby* 1,2,4,5 、Asma Motiwala 2,3 、Nicole T. McClain 1,2 、Patrick J. Marino 1,2 、Byron M. Yu** 2,3,6 、Aaron P. Batista** 1,2 1 匹兹堡大学生物工程系;美国匹兹堡 2 认知神经基础中心;美国匹兹堡 3 卡内基梅隆大学电气与计算机工程系;美国匹兹堡 4 匹兹堡大学物理医学与康复系;美国匹兹堡 5 匹兹堡大学康复与神经工程实验室;美国匹兹堡 6 卡内基梅隆大学生物医学工程系;美国匹兹堡 * 表示共同第一作者 ** 表示共同资深作者和通讯作者 通信地址:aaron.batista@pitt.edu, byronyu@cmu.edu 摘要 神经活动随时间展开的方式被认为是大脑感觉、运动和认知功能的核心。网络模型长期以来一直认为大脑的计算涉及由底层网络塑造的活动时间进程。从这个观点可以预测,活动时间进程应该很难被违反。我们利用脑机接口 (BCI) 挑战猴子违反我们在运动皮层观察到的自然发生的神经群体活动时间进程。这包括挑战动物以时间逆转的方式穿越神经活动的自然时间进程。当直接受到挑战时,动物无法违反神经活动的自然时间进程。这些结果为以下观点提供了实证支持:在大脑中观察到的活动时间过程确实反映了它们所实现的底层网络级计算机制。 简介神经群体活动的时间演变,也称为神经动力学,被认为是许多大脑功能的基础,包括运动控制 1 、感觉知觉 2-4 、决策 5-8 、时间安排 9,10 和记忆 11,12 等 13 。例如,决策可能是由神经活动汇聚到点或线吸引子 6-8 形成的;记忆可以通过神经活动放松到点吸引子 12,14 来恢复;手臂运动可能涉及表现出旋转动力学的神经活动 1 。网络模型 6-8,10,14-17 和大脑 1,2,6-8,10 产生的时间结构化群体活动之间的相似性为大脑如何通过动力学实现计算提供了诱人的证据 18-22 。在网络模型中,活动的时间演变由网络的连通性 23 决定。也就是说,每个节点在某一时间点的活动由网络的活动决定。