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使用 NVIDIA Parabricks 和 RAPIDS 加速基因组学分析
v3.8 基准数据集：HG002 30x WGS，除 SEQC2 上的 Mutect2 50x WGS CPU：m5.24xlarge；GPU：8xA100，除 8xV100 上的 DeepVariant 和 Mutect2
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
增强的数值模拟研究在脉冲电场控制下稀释乳液中加速拆除的数值模拟研究
这项研究使用多组分晶格玻尔兹曼颜色模型模拟了乳液中乳化液化的动态演变，该模型整合了脉冲电场和流场。使用面积与圆形比定量分析分散相液滴的聚集程度。数值模拟的结果表明，在三种类型的脉冲电场下，稀释乳液的拆除行为：直流电场（DC）脉冲电场，单向三角脉冲电场和双向三角脉冲电场。发现表明在脉冲电场下稀释乳液中电泳和振荡合并发生。改进的双向三角脉冲电场相对于直流脉冲或单向三角脉冲电场的效率提高。此外，增强的双向三角脉冲电场有效地拆除了水中稀释的乳液，并防止在不同组件比率上高压下的油滴在高压下分解。
由于人类而导致的甲烷排放的生长加速...
甲烷是一种“超污染物”，在20年内，全球变暖潜力是CO 2的80倍，并且还充当对流层臭氧形成的前体。大气中甲烷分子的寿命约为11年（与CO 2的100-1000年相比），这意味着减少CH 4排放的气候作用将迅速减轻未来的变暖。
数据驱动的化学：加速设计和发现
英国伦敦帝国帝国学院的阿伦·沃尔什（Aron Walsh）材料系教授，化学景观正在通过人工智能（AI）社区的新技术和工具的整合而变化。硬件的进度（包括经典的超级计算机和新兴量子计算机）以及包含高级算法和统计机器学习模型的软件进步[1]来促进这些更改。最新的发展（例如大型语言模型和生成扩散技术）正在解锁应用领域，从多模式表征到自动驾驶实验室。本研讨会将介绍数据驱动的化学领域，强调其增强化学发现的潜力，并加快对促进下一代清洁能源技术必不可少的化合物的鉴定[2]。i将包括最新进度的见解，这些进展表征与太阳能应用相关的材料，同时解决诸如可靠的结构 - 专业数据库之类的障碍，以实现更强大的模型，这些模型可重复且可重复[3]。[1]“分子和材料科学的机器学习”自然559，547（2018）[link] [2]“生成人工智能解决了逆材料设计吗？”物质7，2355（2024）[链接] [3]“开放计算材料科学”自然材料23，16（2024）[link]传记阿隆·沃尔什（Aron Walsh）在都柏林三一学院（爱尔兰）开始了他的职业生涯，他的博士学位专注于固体的计算机模拟。在美国国家可再生能源实验室（美国）的博士后住宿后，他在英国巴斯大学（University of Bath）举行了皇家学会大学研究奖学金，并加入了伦敦帝国学院的材料设计主席。他因其在太阳能理论方面的工作和RSC Corday-Morgan奖而被授予EU-40奖，因为他对计算化学的贡献。Aron在Clarivate高度引用的研究人员列表中的特征，并且是《美国化学学会杂志》的副编辑，涵盖了能源材料和人工智能。
全球变暖加速了。为什么？后果是什么？
从前，地球科学很幸运能拥有出色，清晰的科学领导者，例如朱尔·查尼（Jule Charney）和弗朗西斯·布雷瑟顿（Francis Bretherton），他们的知识和概述是对气候科学的知识和概述。还有许多其他科学家对科学方法有深刻的了解，他们帮助刺激了该领域的进步并确保了进步的认可。顶级科学作家，例如沃尔特·沙利文（Walter Sullivan），可以依靠这样的科学研究人员对主要问题的敏锐描述和解决方面的进步。我们回想起彼得·斯通（Peter Stone）向麻省理工学院（MIT）的同事学习，他曾在NASA Goddard太空研究研究所担任气候研究的主要顾问，回溯到查尼（Charney）试图决定全球平衡气候敏感性是否增加了2°C还是4°C，这是更大的。正确的答案将具有巨大的实际含义。
大型太阳加速核成像光谱仪 (LISSAN)：下一代太阳射线光谱成像仪器概念
1 瑞士西北应用科学与艺术大学 FHNW 工程学院，Bahnhofstrasse 6, 5210 Windisch, Switzerland； andrea.battaglia@fhnw.ch (AFB); muriel.stiefel@fhnw.ch (MZS) 2 欧洲空间研究与技术中心 (ESTEC)，欧洲空间局，2201 Noordwijk，荷兰 3 Mullard 空间科学实验室，伦敦大学学院，Holmbury St. Mary，Dorking RH5 6NT，英国 4 加州大学伯克利分校空间科学实验室，7 Gauss Way，伯克利，CA 94708，美国 5 粒子物理和天体物理研究所 (IPA)，瑞士苏黎世联邦理工学院 (ETHZ)，Wolfgang-Pauli-Strasse 27，8039 苏黎世，瑞士 6 天体粒子与宇宙学，巴黎城大学，CNRS，CEA，F-75013 巴黎，法国 7 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心，8800 Greenbelt Road，Greenbelt，MD 20771，美国； albert.y.shih@nasa.gov (AYS) 8 波茨坦莱布尼兹天体物理学研究所 (AIP), An der Sternwarte 16, 14482 Potsdam, 德国； awarmuth@aip.de (AW); mverma@aip.de (MV) 9 格拉茨大学物理研究所和 Kanzelhöhe 天文台，Universitätsplatz 5, 8010 Graz, Austria 10 都柏林高等研究院，31 Fitzwilliam Place, Dublin D02 XF86，爱尔兰； peter.gallagher@dias.ie (PTG) 11 格拉斯哥大学物理与天文学院，University Avenue, Glasgow G12 8QQ，UK； iain.hannah@glasgow.ac.uk (IH) 12 诺森比亚大学数学、物理和电气工程系，泰恩河畔纽卡斯尔 NE1 8S，英国 13 捷克科学院天文研究所 (CAS)，251 65 Ondˇrejov，捷克共和国； jana.kasparova@asu.cas.cz 14 西肯塔基大学物理与天文学系，Bowling Green, KY 42101，美国 15 图像和数据分析方法 (MIDA)，Dipartimento di Matematica，Università di Genova，Via Dodecaneso 35，I-16146 Genova，意大利； piana@dima.unige.it (MP) 16 Centrum Bada´n Kosmicznych, PAN, ul. Bartycka 18a, 00-716 华沙, 波兰; tmrozek@cbk.pan.wroc.pl (TM) 17 Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN-Pisa), 56127 Pisa, Italy 18 Institut de Recherche en Astrophysical et Planétologie (IRAP), National Center for Space Studies (CNES), Université Toulouse III, 31062 Toulouse, France 19 物理学加州大学圣克鲁斯分校，1156 High St.，Santa Cruz，CA 95064，USA 20 圣克鲁斯粒子物理研究所，加州大学圣克鲁斯分校，Santa Cruz，1156 High St.，Santa Cruz，CA 95064，USA 21 空间研究和天体物理仪器实验室 (LESIA)，CNRS-UMR 8109，Observatoire de Paris，5 Place J.扬森, 92195 默东, 法国; nicole.vilmer@obspm.fr * 通讯地址：daniel.ryan@fhnw.ch
考虑到逆变器任务配置文件
本文提出了一种新方法，用于光伏逆变器中功率半导体设备的加速老化测试。任务剖面：在法国的多个光伏植物中，在几年内提取输出电流和环境温度。创建一个特定的老化轮廓，该轮廓不仅要考虑到光伏逆变器的应用的不同约束（高频开关和正弦形电流），还可以重现光伏倒置商的输出电流的典型轮廓。同样，环境温度也有所不同。通过施加持续时间相对较长的电流注射，DBC（直接键合铜）底物和冷却器会受到高温波动的影响。该方法应显示出在光伏应用中使用的DC/AC逆变器的热行为的更好表示，并有望比传统的功率循环显示出更具代表性的结果，从而减少了某些故障模式的偏爱，从而损害了他人。
JAK抑制剂有效治疗加速性类风湿结节病：2例病例描述及文献综述
20-30% 的类风湿关节炎 (RA) 患者 [1] 可发现类风湿结节 (RN)，可能表现为经典类风湿结节 (CRN)、类风湿结节病或加速性类风湿结节病 (ARN) [2,3]。据报道，接受常规合成或生物抗风湿药物 (cs/bDMARDs) 治疗的患者会出现 ARN，例如甲氨蝶呤 (MTX) [3-5]、来氟米特 (LFN) [6]、硫唑嘌呤 [7]、抗 TNFα 药物 [8-14] 和抗白细胞介素 6 疗法 [15,16]。术语“加速”是指快速发作和进展或原有结节的扩大。开始服用致病药物和出现结节之间的间隔从几周到几年不等，与累积药物剂量无关。与 CRN 不同，ARN 通常发生在关节炎缓解期的患者中。