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学习和先天威胁规避的全脑投射和前额叶神经元类别的差异编码
要了解大脑如何产生行为，我们必须阐明神经元连接与功能之间的关系。内侧前额皮质 (mPFC) 对决策和情绪等复杂功能至关重要。mPFC 投射神经元广泛侧支，但 mPFC 神经元活动与全脑连接之间的关系尚不清楚。我们进行了全脑连接映射和光纤光度测定，以更好地了解控制雄性和雌性小鼠威胁回避的 mPFC 回路。使用组织透明化和光片荧光显微镜 (LSFM)，我们绘制了投射到伏隔核 (NAc)、腹侧被盖区 (VTA) 或对侧 mPFC (cmPFC) 的 mPFC 神经元群的全脑轴突侧支。我们提出了 DeepTraCE（基于深度学习的追踪与综合增强）来量化透明组织图像中批量标记的轴突投射，以及 DeepCOUNT（基于深度学习的通过 3D U-net 像素标记进行物体计数）来量化细胞体。使用 DeepTraCE 生成的解剖图与已知的轴突投射模式对齐，并揭示了区域内类别特定的地形投射。使用 TRAP2 小鼠和 DeepCOUNT，我们分析了威胁回避背后的全脑功能连接。PL 是与 PL-cPL、PL-NAc 和 PL-VTA 目标位点子集具有功能连接的最高度连接的节点。使用光纤光度法，我们发现在威胁回避过程中，cmPFC 和 NAc 投射器编码条件刺激，但仅在需要采取行动避免威胁时才会编码。mPFC-VTA 神经元编码学习到的但不编码先天的回避行为。总之，我们的研究结果为定量全脑分析提供了新的和优化的方法，并表明解剖学定义的 mPFC 神经元类别在避免威胁方面具有特殊的作用。
AAV 衣壳和 Cas9 的免疫正交直系同源物可规避基因治疗引起的免疫反应
基于蛋白质的疗法可以激活适应性免疫系统，导致中和抗体的产生以及细胞毒性 T 细胞介导的治疗细胞清除。本文表明，连续使用 CRISPR 相关蛋白 9 (Cas9) 和腺相关病毒 (AAV) 的免疫正交直系同源物可以避开适应性免疫反应，并能够通过重复给药实现有效的基因编辑。我们比较了 284 种 DNA 靶向和 84 种 RNA 靶向 CRISPR 效应物以及 167 种 AAV VP1 衣壳蛋白直系同源物与 I 类和 II 类主要组织相容性复合体蛋白的总序列相似性和预测结合强度。我们预测 79% 的 DNA 靶向 Cas 直系同源物不会产生交叉反应性免疫反应，我们在小鼠中对三种 Cas9 直系同源物进行了验证，但预计 AAV 血清型之间存在广泛的免疫交叉反应。我们还表明，在体内有效
原创研究 消费者风险规避下，药品供应链中仿制药的区块链应用：博弈论模型
背景：区块链有望减轻药品供应链中消费者对仿制药的风险规避和质量不确定性。本研究调查了区块链采用对披露市场上与原药竞争的仿制药质量信息的影响，并提出了相应的法律措施。方法：我们采用博弈论模型分析包括仿制药制造商、原药制造商和零售商的药品供应链。我们研究供应链成员何时应采用区块链来处理仿制药以及区块链如何影响药品供应链。结果：我们的结果表明，仿制药的质量信息决定了区块链采用如何影响仿制药和原药的价格和销售数量。此外，我们观察到，只有当消费者的风险规避程度足够低时，仿制药制造商和零售商才会决定采用区块链。此外，较低的风险规避程度可以通过采用区块链提高整个供应链的盈利能力，并为消费者、仿制药制造商和零售商创造采用区块链的三赢局面。结论：为了减轻消费者的风险规避，法律应该维护消费者权益。区块链的应用在一定条件下可以惠及药品供应链和消费者，但也需要供应链成员利益的协调和质量信息的公开。关键词：仿制药，药品供应链，风险规避，质量不确定性，区块链应用
ID 操作层面的具体研讨会目标 O-2 当前 MBSE 方法的局限性以及规避或解决这些局限性的方法（例如通过
我们使用 No Magic 的 Cameo Systems Modeler 作为 SysML 建模工具，使用 RStudio 作为 R 语言开发环境。由于这些工具之间无法直接交换数据，因此不同工具之间的数据传输是通过 CSV 数据手动实现的，这是数据分析自动化的一个限制。我们决定通过 No Magic 的 Teamwork Cloud 交换数据，这是一个用于存储模型的中央存储库，如图 6 所示。我们使用元链导航来查询模型元素链。我们开发了一个 API 来将 SysML 数据导入 RStudio，并开发了可重用的函数来自动化数据整理、分析和可视化的过程。这允许进行敏捷的探索性系统架构分析。
具有需求响应和抽水蓄能的多源独立微电网优化管理的定量风险规避模型
摘要：高可再生能源集成的独立微电网需要从其他可调度资源获得更大的爬坡能力，以补偿系统中可用可再生能源的间歇性和可变性的影响。针对这一问题，提出了一种考虑需求响应和抽水蓄能的风电-太阳能-热电-水电耦合多源独立微电网（WSTHcMSSM），以利用多资源互补性来最大化运营利润并得到多源发电系统的最优解。在 WSTHcMSSM 中，我们通过彻底研究随机性和模糊性特性，提出了一种基于条件可信值 (CVaC) 的定量风险规避模型，用于不确定的风电和太阳能发电。此外，风电和太阳能波动引起的最严重问题发生在峰值负荷期间，本文提出了一种负荷分割方法来确定需求响应中的使用时间 (TOU) 以削减峰值负荷。为验证所提方法，进行了案例研究。从研究案例中发现，CVaC 可以很好地评估风能和太阳能集成的 WSTHcMSSM 中的不确定性。此外，WSTHcMSSM 可以有效探索多源互补的潜在灵活性，以促进可再生能源的渗透。
墨西哥银行工作报告 2021-17 号：新冠疫情期间新兴经济体资本流动与全球风险规避
摘要：本文分析了新兴市场经济体资本流动决定因素相对重要性的近期变化。为此，我们估计了 2009-2020 年期间的向量自回归 (VAR) 模型。基于这些模型，我们估计了冲击对其决定因素对债务流动的影响。然后，我们通过历史分解分析量化了模型中包含的每个变量的贡献，以解释样本中每个月这些流动的演变。主要结果表明，与过去相比，全球风险规避对解释债务流动演变的贡献在 2020 年 3 月有所增加，尽管其相对重要性此后有所下降，尤其是随着金融市场表现的改善。关键词：资本流动；全球风险规避；COVID-19；向量自回归 JEL 分类：F21；F32；F41；G15
价格上限联盟石油价格上限 (OPC) 合规性和......
OPC 的设计充分考虑了行业需求，价格上限联盟希望参与俄罗斯石油和石油产品贸易的合法行业利益相关者加强对 OPC 的遵守。但是，我们必须保持警惕，防止无意中规避或误解 OPC，或某些行为者在合规的行业利益相关者链中运营时规避该措施。非法活动可能发生在参与俄罗斯石油和石油产品贸易的多个实体和部门。相关实体的合规流程不完善和不足可能导致违反 OPC。价格上限联盟采取积极主动的合规和执法方式。这包括支持政府和行业利益相关者提高对 OPC 的遵守，识别涉嫌规避和违反 OPC 的行为，并在必要时采取强有力的执法行动。此警报包括：
对抗性人工智能在自治时代欺骗算法
1. 规避：修改输入以影响模型的攻击，例如对图像进行修改以影响分类。此技术可用于规避模型在下游任务中正确分类情况。2. 模型中毒：对手可以训练性能良好的机器学习模型，但包含后门，当输入包含对手定义的触发器的输入时，会产生推理错误。可在推理时利用此后门模型进行规避攻击。3. 训练数据：修改训练数据的攻击会添加另一个后门，例如，训练数据中不可察觉的模式会创建可以控制模型输出的后门。4. 提取：窃取专有模型的攻击，例如，攻击可以定期对模型发起查询，以提取有价值的信息来揭示其属性。5. 推理：获取有关私人数据的信息的攻击，例如，攻击。