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Duchenne和Becker肌肉营养不良的心脏功能的自然历史
抽象的心脏障碍在肌营养不良症中是经典的，其管理依赖于医疗药物。机械通气用于治疗呼吸衰竭，但会影响心脏功能。我们旨在研究杜钦（DMD）患者（DMD）和贝克尔（BMD）肌肉营养不良的患者心脏功能的自然史（HMV）。我们审查了在我们机构中遵循的DMD和BMD患者的图表，以在基线时在HMV启动和超声心动图数据上获得通风设置，并结束后跟进，以及发作心脏事件和胸腔机械并发症。我们分析了心脏事件的累积发生率以及超声心动图参数的演变及其与通风设置的关联。我们包括111例患者（101例DMD和10 BMD）。中位年龄为21岁[18-26]，肺中值生命力（VC）的预测[10-24] 15％。所有患者均使用HMV，使用气管切开术进行了46％的通风。After a median follow up of 6.3 years, we found a slight decrease of the left ventricular ejection fraction (LVEF) (45% at end follow up vs 50% at baseline P = .019) and a stabilization of the LV end diastolic diameter indexed (LVEDD indexed 29.4mm/m 2 vs 30.7mm/m 2 at end follow up, P = .17).潮汐体积（VT）水平与LVEF下降的年率成反比（r = 0.29，p = .025）。左心房（LA）直径随机械通气（24mm vs 20mm，p = .039）降低，我们发现收缩期肺压的降低（35mm Hg vs 25mm Hg，P = .011）。心脏事件的累积发生率为12.6％。气胸发生在4％的患者中。继发于气管插件的低氧逮捕发生在4％的侵入性通气患者中。HMV无害，降低肺部压力，除了心脏保护药物外，还可以保护心脏的心脏。在HMV上DMD和BMD的患者中，心脏事件的累积发生率仍然适中，气胸发生率很少。
SB 1223（贝克尔），消费者隐私：敏感个人信息：神经数据，2024 年 6 月 26 日修订
议会隐私法案分析将“神经信息”描述为“从神经元对其周围环境的影响中推断出来的信息”，包括“电活动、化学信号或代谢过程”。根据分析，“非神经信息”包括“神经元活动的下游物理效应，如瞳孔扩张、运动活动和呼吸频率”。2 该法案的最新版本排除了从非神经信息推断出来的信息，理由是，根据分析，“所有人类行为最终都是神经系统活动的结果。”3
树突状细胞和隐孢子虫 - 数字共享@Becker
摘要：宿主免疫反应是对隐孢子虫病的有效控制所必需的。imity，在这种情况下，它是由先天性和适应性免疫反应介导的。树突状细胞是先天性和适应性免疫之间的关键联系，并参与防御隐孢子虫感染之间。虽然效应器机制各不相同，但人类和小鼠都依靠树突状细胞来感测寄生虫和限制感染。最近，使用小鼠适应的菌株C. parvum和小鼠特异性菌株C. thzzeri提供了可拖动的系统来研究树突状细胞在小鼠中针对该寄生虫的作用。在这篇综述中，我们概述了隐孢子虫感染期间先天免疫作用的最新进展，主要关注树突状细胞在肠粘膜中的作用。需要进一步的工作才能了解树突状细胞在T细胞激活中的作用并探索相关的分子机制。在感染期间，在树突状细胞中激活类似受体的受体信号传导的隐孢子虫抗原的鉴定也是未来研究的问题。对隐孢子虫病中免疫反应的深入了解将有助于发展有针对性的预防性和治疗性干预措施。
在计划潜在危险物体（PHO）缓解的计划中的不确定性量化。 C. S. Plesko 2，S。A。Becker 2，M。B。Boslough 1，W。K。
简介：行星防御缓解尝试需要大量的高级任务计划和任务模拟。模拟工作是使用流体力学代码和状态数据方程进行的[1]。这些发布前模拟的结果用于任务计划中，以预测定位和时机要求，并量化为特定对象施加必要变化（ΔV）所需的能量和输送机制。2022 DART任务是对动力学影响缓解的过程的故意测试，从氢化校准和预测开始[2，3]，并与影响实验进行比较[4]。考虑通过对峙核破裂缓解的情况存在类似的不确定性，尤其是在不可能进入目标对象围绕轨道的情况下。在这些快速接口的情况下，可能无法预测目标相对于爆发的方向，并且从爆发到目标的距离可能会产生严重的不确定性，这是由于硬件能力和目标位置不确定性引起的。不确定性，例如，目标的质量，形状和材料特性可能会给ΔV预测带来进一步的不确定性，但我们对它们的效果有不完全的理解。通过减少赋予pho的能量的不确定性来最大程度地减少pho的不确定性，减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。 在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。
新闻 如需更多信息，请联系： 内布拉斯加州公共电力区：Mark Becker 402-276-7547 诺里斯公共电力区：Bruce Vitosh 40
新闻 如需更多信息，请联系： 内布拉斯加州公共电力区：Mark Becker 402-276-7547 诺里斯公共电力区：Bruce Vitosh 402-223-4038 Monolith Materials：Dan Levy 402-261-0996 立即发布 2021 年 1 月 4 日 NPPD 将寻求可再生能源方面的提案以支持 Monolith 内布拉斯加州哥伦布市——州长 Pete Ricketts 周一与内布拉斯加州公共电力区 (NPPD)、Monolith Materials 和诺里斯公共电力区的代表一起发表联合声明，宣布将促进该州可再生能源格局的重大扩张。此次增设的设施将为内布拉斯加州带来巨大的短期和长期价值 为了促进 Monolith Materials 计划斥资 10 亿美元扩建其位于内布拉斯加州哈勒姆附近的 Olive Creek 工厂 (OC2)，NPPD 和 Monolith 签署了一份意向书，概述了两家公司采购足够的可再生能源资源以每年产生 200 万兆瓦时的意图。 NPPD 总裁兼首席执行官 Tom Kent 表示，NPPD 将通过电力购买协议，通过新的风能或太阳能发电（包括能源存储）的提案请求 (RFP) 为该项目招标。 “大约 200 万兆瓦时的发电量将创造足够数量的可再生能源证书 (REC)，以满足 Monolith 100% 的平均年能源使用量并实现其环境和可持续发展目标，”Kent 补充道。 “在我们增加额外的发电资源的同时，NPPD 将继续保持我们极具竞争力的价格，这也是 Monolith 将业务迁至内布拉斯加州的原因之一。”肯特指出，要达到这一发电量，可再生资源项目可能包括风能、太阳能或两者的混合。NPPD 将确保发电资源，这将大大增加该区在该州的可再生能源资源。该设施的电力将由 NPPD 的批发客户比阿特丽斯的诺里斯公共电力区提供。“NPPD 和诺里斯之间的关系使诺里斯的客户（如 Monolith）能够实现公共电力的好处，包括有竞争力的价格、可靠和有弹性的服务以及卓越的客户服务，”诺里斯总经理兼首席执行官布鲁斯·维托什说。“诺里斯愿意满足我们的客户，帮助他们在电力行业发展的同时满足他们的电力供应需求。诺里斯很高兴 Monolith 将实现他们的环境和可持续发展目标。”“可再生电力是我们专有工艺的主要投入，”Monolith 联合创始人兼首席执行官罗布·汉森说。“虽然可负担性和可靠性是关键的业务考虑因素，但我们电力供应的可持续性也是 Monolith 的一个关键因素。我们利用这种可再生电力来可持续地生产汽车和农业领域必需的产品。这意味着内布拉斯加州有数百个高薪的先进制造业岗位，你可以依靠这些岗位养家糊口。”Olive Creek 1 (OC1) 是 Monolith 的首个生产工厂，投资 1 亿美元，创造了 50 个就业岗位，现已将公司的可持续发展理念付诸实践，利用可再生能源抵免
最初发表于：贝克尔，扬；彼得斯，杰克S；骗子，艾弗；赫尔米，塞汉姆； Synakewicz，Marie；舒勒，本杰明； Kukura，Philipp（2023）。 quan
摘要：在过去十年中，使用各种实验方法实现了对溶液中单个生物分子的无标签检测。然而，我们对光学对比度的大小及其与基本原子结构的关系以及可实现的测量敏感性和精度的理解仍然很差。在这里，我们使用一种傅立叶光学方法与基于原子结构的分子极化模型相结合来模拟第一原理的质量光度法实验。我们发现几个关键实验确定的参数（例如光学对比度转换，可实现的质量准确性，分子形状和方向依赖性）之间有着极好的一致性。这使我们能够确定检测灵敏度和测量精度主要独立于所选择的光学检测方法，从而导致了基于光基的单分子检测和定量的一般框架。关键字：质量光度法，极化性，单分子，无标签，质量测量
量子重力中的弦理论问题
29 Dawid，“弦理论时代的科学现实主义”。 30 Becker，Becker和Schwarz，String Theory and M理论。31 Becker，Becker和Schwarz，14-15。32 Zwiebach，弦理论的第一门课程，376。33 Igor R. Klebanov和Juan M. Maldacena，“通过弯曲的空间解决量子场理论”，《今日物理学》，第62页，第62页。1（2009年1月1日）：62（1）：28–33，https：//doi.org/10.1063/1.3074260。
引用出版版本（哈佛）：Roope，LSJ，Buckell，J，Becker，F，Candio，P，P，averato，M，Sindelar，JL，JL，Barnett，A，Duch，R＆Clarke，PM 202
最近，全世界已经有了令人鼓舞的承诺，以期预期临床研究结果，以期生产冠状病毒疾病（Covid-19）疫苗。尽管与疫苗开发的正常过程形成鲜明对比，但这种前所未有的方法似乎适当[1]。在没有共同证券的情况下，每增加一个月的时间都会给全球公共卫生和经济带来巨大的成本，因此几乎不可能超越疫苗的研究，开发和生产[2]。普遍疫苗接种的物流极具挑战性。在英国，阿斯利康计划分发由牛津大学开发的COVID-19疫苗[3]，其目的是在9月之前生产“ 3000万剂剂量的疫苗为英国市场生产，预计到年底会在100万个剂量上剂量剂量” [4] [4]。总共致力于制造20亿剂，包括印度血清学院获得10亿剂量的许可，主要是针对低收入和中等收入国家的剂量，到2020年底至少包括4亿个国家[5]。加速发展得到了几个发达国家政府的预交协议的帮助[6]。其他制药公司也有类似的制造和库存其他计划
将虚拟现实引入外语学习
虚拟现实 (VR) 不仅吸引了信息和计算机技术 (ICT) 行业的关注 (Shirer & Torchia, 2017)，尤其是在消费级 VR 硬件的生产方面，而且也吸引了教育工作者的关注。2016、2017 和 2018 年的 Horizon 报告连续三年提到 VR 或混合现实是在不久的将来将在教育中普遍采用的最重要技术之一 (Adams Becker、Freeman、Giesinger Hall、Cummins 和 Yuhnke, 2016；Freeman、Adams Becker、Cummins、Davis 和 Hall Giesinger, 2017；Adams Becker 等，2018)。此外，将 VR 与物理环境相结合可以重新设计和扩展学习者的步伐 (Adams Becker 等，2018)。在线剑桥词典将 VR 定义为“由计算机生成的一组图像和声音，它们似乎代表了人们可以参与的某个地方或某种情况。”这样的环境可以是真实的，也可以是想象的。
主动纠缠可实现随机、拓扑抓取
Kaitlyn Becker，1，2 Clark Teeple，1 Nicholas Charles，1 Yeonsu Jung，1 Daniel Baum，3，James C. Weaver，1，4 L. Mahadevan，1，5 ∗ Robert Wood 1 ∗