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慢应变速率测试用于评估环境影响...
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慢病毒载体作为传染病疫苗平台
摘要：慢病毒载体是疫苗接种最有效的病毒载体之一。与参考腺病毒载体形成鲜明对比的是，慢病毒载体在体内转导树突状细胞方面具有很高的潜力。在这些细胞中，慢病毒载体最能有效地激活幼稚 T 细胞，它们诱导转基因抗原的内源性表达，这些抗原可直接进入抗原呈递途径，而无需外部抗原捕获或交叉呈递。慢病毒载体可诱导强大、强劲和持久的体液、CD8 + T 细胞免疫力，并有效预防多种传染病。人类群体对慢病毒载体没有预先存在的免疫力，这些载体的促炎特性非常低，为它们在粘膜疫苗接种中的应用铺平了道路。在这篇综述中，我们主要总结了慢病毒载体的免疫学方面、它们最近诱导 CD4 + T 细胞的优化，以及我们最近在临床前模型中使用慢病毒载体进行疫苗接种的数据，包括预防黄病毒、SARS-CoV-2 和结核分枝杆菌。
利用人工智能的水下图像超分辨率技术研发
近年来，随着新兴国家工业化进程加快、经济发展迅速，矿产资源需求不断增加，矿产资源可持续供给危机感不断增强，资源民族主义思潮回潮。引发资源供给结构变化，正处于重大变革时期。随着陆地资源日益枯竭，深海资源的勘探和采集研究正在快速进展。在日本的专属经济区和大陆架，已发现许多深海矿产资源潜力区，如含有金属和稀有元素的黑子型海底热液矿床、富钴结壳等。据估计，日本拥有世界最大的黑子型海底热液矿床潜在资源量，拥有仅次于美国的世界第二大富钴结壳潜在资源量。然而，如何将潜在有前景的海域缩小到具有资源吸引力的海域，这一方法尚未完全确立。此外，由于深海海底采矿技术刚刚起步，矿藏的勘探和开采活动仍处于起步阶段。因此，需要开发新的勘探技术并开发有效的采矿技术。此外，作为世界第三大经济体，日本强劲的工业活动和丰富的生活方式得益于其丰富的能源和资源储备，包括石油、天然气、铜和镍。换句话说，日本是世界上最大的能源和资源消费国之一。然而，日本自身的能源和资源并不多，目前大部分依赖从其他国家进口。此外，近年来，在亚洲经济高速增长的背景下，全球对这些资源和能源的需求急剧增加，日本确保稳定供应的难度加大。尤其是日本的石油、天然气、铜、镍等矿产资源几乎100%依赖海外，因此，海外资源竞争加剧、产地冲突、甚至经济形势的变化，供需环境的变化引起需求波动，使得资源价格长期呈上涨趋势，为资源价格波动创造了条件。随着人口向城市集中、老龄化导致的生活方式改变等原因，电气化不断推进，能源需求不断扩大，确保能源和资源对于改善人们的生活至关重要。因此，开发自己的海洋资源对日本来说极其重要。但对深海采矿车辆的实时监控研究较少，导致高效深海采矿变得困难。常规深海探测方法包括大地测量卫星遥感技术、船载声纳技术、自主水下机器人（AUV）巡航成像技术等，但这些方法难以实现实时探测，且存在易被篡改等问题。受环境影响较大，准确率较低。可见光成像系统的引入对于准确定位广阔海底的资源并有效收集至关重要。为此，我们开展了研究，利用先进的人工智能技术来克服这些问题。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”
动机和总体愿景 近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多成功的应用，这些应用渗透到了我们的日常生活中。然而，我们看到的仍然是狭义人工智能的例子：这些发展通常都集中在一组非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、标签分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关（Marcus 2020）。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在智能概念中的能力，例如，如果我们将这些人工智能技术与人类能够做的事情进行比较。这些能力的例子包括可概括性、鲁棒性、可解释性、因果分析、抽象、常识推理、道德推理，以及由隐性和显性知识支持的复杂而无缝的学习和推理集成。目前，人工智能社区的大多数人正在尝试解决人工智能的当前局限性，并使用各种方法创建能够显示更多类似人类特质的系统。主要争论之一是端到端神经网络方法是否可以实现这一目标？或者我们是否需要将机器学习与符号和基于逻辑的人工智能技术相结合？我们认为集成路线是最有前途的，并且
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快速和慢链接：生成模型的情况
神经科学中普遍存在的挑战正在测试由于特定原因，例如刺激，事件或临床干预措施，神经元连通性是否随时间变化。最近的硬件创新和数据存储成本下降，可以使更长，更自然的神经元记录。理解自组织的大脑要求使用新分析方法的隐性机会，这些方法是将时间尺度联系起来的新分析方法：从神经元动力学的毫秒顺序，到几分钟，几天甚至几年的实验观察结果不断发展的顺序。本评论文章展示了分层生成模型和贝叶斯推论如何有助于表征不同时间尺度上的神经元活动。至关重要的是，这些方法超出了描述观测之间的统计关联，还可以推断潜在机制。我们提供了国家空间建模中基本概念的概述，并为这些方法提出了分类法。此外，我们引入了关键的数学原理，这些原理强调了时间尺度的分离，例如奴隶原理，并回顾了用多尺度数据来测试大脑的假设的贝叶斯方法。我们希望这篇综述将成为在复杂系统建模文献中在最新技术状态和当前旅行的实验和计算神经科学家的有用底漆。
设计超韧、超可拉伸液态金属-...
Shib Shankar Banerjee 1,#、Subhradeep Mandal 1、Injamamul Arief 1、Ramakanta Layek 2、Anik Kumar Ghosh 1、Ke Yang 3、Jayant Kumar 3、Petr Formanek 1、Andreas Fery 1、Gert Heinrich 1,4、Amit Das 1,5 * 1 德累斯顿莱布尼茨聚合物研究所 e。 V，Hohe Straße 6，德累斯顿，01069，德国 2 LUT 大学，拉赫蒂，Mukkulankatu 19，FI-15210，芬兰 3 马萨诸塞大学洛厄尔分校，先进材料中心，物理系，MA 01854，美国 4 德累斯顿工业大学，纺织机械和高性能材料技术研究所，Hohe Straße 6，德累斯顿，01069，德国 5 坦佩雷大学，工程与自然科学系，FI-33101，芬兰
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ICR Consilium Chris Gardner, David Daley, Lindsey Neville Tel: +44 (0) 20 3709 5700 Email: arecor@consilium-comms.com Notes to Editors About Arecor Arecor Therapeutics plc is a globally focused biopharmaceutical company transforming patient care by bringing innovative medicines to market through the enhancement of existing therapeutic products.通过应用我们创新的专有技术平台Arestat™，我们正在开发糖尿病和其他指示中专有产品的内部投资组合，并与领先的药品和生物技术公司合作以提供治疗产品。Arestat™平台由广泛的专利组合支持。有关更多详细信息，请访问我们的网站www.arecor.com
