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观点：承认复杂性以提高对发展协调障碍的理解
发育协调障碍（DCD）是一种因运动和执行困难的主要症状而闻名的异质神经发育障碍。最近的研究一直表明，DCD症状范围广泛超出运动困难，但大多数研究和实践都通过还原主义框架对DCD进行了研究，诊断和治疗。因此，本文提出了复杂性理论的范式，作为更好概念化，评估和处理DCD的一种手段。首先，描述了复杂性理论的观点及其与DCD的相关性。然后，最新研究的示例试图承认和捕获DCD的复杂性质。最后，提供了在未来的研究和实践中考虑和衡量DCD复杂性的建议。总体而言，复杂性的观点可以推动研究的前进，并提高对与评估和治疗相关的DCD的理解。复杂性范式与描述DCD的不断发展且多维的图片高度相关，了解异质症状专题，与互连的次要症状以及其他相互联系的联系。
用于地理数据采集的无人机
文献研究和访谈中的信息表明，使用无人机可以覆盖地面和空中方法之间的大范围，并且可以替代或补充其他测量和数据收集方法。使用无人机可以接近物体而无需固定在地面上，并且工作环境有利，因为可以从远处进入危险、困难的区域。可以更快、更快速、更便宜和更频繁地收集数据。节省时间发生在测量阶段，但与地面方法相比，需要更多时间进行数据的后处理。由于与瑞典关于摄像机监控的立法相关的困难以及飞行所需许可的等待时间长，瑞典的使用受到限制。然而，预计摄像机监控法将发生变化，这意味着无人机将被排除在法律之外。这可能会给行业内的每个人带来巨大好处，并继续发展技术和无人机的使用。
量子计算在电力系统中的应用
由于不断扩张，当前的互联电力系统是地球上最大、最复杂的人造动态系统。这些庞大的系统具有高度的非线性，在空间和时间上表现出多尺度行为。此外，由于可再生能源的整合，电力系统的随机性和不确定性越来越强。日益增加的复杂性使得分析电力系统中的一系列相关问题变得越来越困难。这里，我们提供了一些典型的例子。暂态稳定评估（TSA）是确保当今庞大电网安全的关键技术，高度的非线性使得电力系统的暂态稳定性分析变得越来越困难。最优潮流（OPF）是能源行业的一个重要的优化问题，它用于系统规划、确定日前市场的价格以及有效分配一天中的发电能力。潮流方程的约束使得OPF问题非凸且难以求解。机组组合（UC）是电力系统调度中一个非常重要的优化问题，它可以建模为NP难混合整数非线性规划。还有与电力系统分析相关的其他问题，例如经济调度、静态稳定性等。一般而言，由于电力系统规模和复杂性的增加，所有上述问题对于传统计算范式来说都变得越来越困难。研究人员正在尝试寻找其他更有效的计算范式来解决这些多方面的问题。随着量子硬件的发展，量子计算作为一种有前途的计算范式开始受到越来越多的关注。诸如HHL、Shor's Factorization和Grover搜索之类的算法可以在量子硬件上实现，以利用量子特性（即叠加和纠缠）来实现量子优势。大规模纠错量子计算机可以解决甚至最大的经典超级计算机都无法解决的问题。然而，在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代，由于量子比特资源的限制（包括但不限于量子比特数量和量子电路深度），在量子硬件上实现的量子算法很难在短时间内应用于实际工业。因此，又提出了另外两类有趣的算法。一类是混合量子-经典算法，将量子计算与经典计算相结合，以降低量子比特资源需求。另一类是量子启发算法，它在经典计算机上运行，并将量子概念引入经典算法。这两类算法也可以带来潜在的性能改进。上述三种量子相关算法的开发和应用引起了广泛关注，并已应用于包括电力系统在内的许多场景。本期特刊旨在探索电力系统问题的新量子相关方法，例如经济调度、最优潮流、机组组合、暂态稳定性和静态稳定性。这些方法基于量子计算 (QC) 技术的应用（即采用量子算法、量子启发算法、量子强化学习或量子神经网络）。通过探索
爱尔兰的 99 家中小企业：来自实体经济的典型事实......
中小企业 (SME) 部门被视为可持续经济和就业复苏的重要贡献者。这是由于它们在很大程度上具有本土性和就业密集型的特点，这也意味着 2008 年后的经济、金融和就业危机对这一经济部门的影响尤为严重。此外，这些公司比大型或跨国公司更大程度地依赖国内提供的信贷，这意味着金融部门的困难更容易传导到这些公司。本文从各种来源整理了爱尔兰中小企业的数据，以尽可能全面地描绘出这一经济部门的图景。我们强调了中小企业、本土公司和出口商在就业、出口、国内销售、工资单和投资以及跨部门活动分布方面的作用。然后，我们描述了中小企业对创造和破坏就业的贡献。我们分析了信贷存量的分配、新增贷款和去杠杆率随时间的变化，并研究了信贷条件的调查和贷款水平数据，这些数据都与中小企业部门的信贷获取和贷款绩效有关。结果全面反映了这些公司的重要性和面临的困难。
弥合技术鸿沟 - Digital Commons@Becker
COVID-19 大流行增加了远程评估在临床研究中的应用。然而，长期以来，人们对老年人的技术熟悉程度以及他们参与技术支持的远程研究的意愿存在刻板印象。我们使用一种新颖的技术熟悉度评估（n = 342）和对老年人认知能力的智能手机深入研究（n = 445）的参与因素的严格评估来检验这些刻板印象的有效性。技术评估显示，年龄较大与技术熟悉度较低、使用技术的频率较低和难度评级较高密切相关。尽管如此，大多数（86.5%）老年人选择参加智能手机研究，并表现出极高的依从性（85.7%）。此外，在参与者中，技术熟悉度、知识、感知到的难度，以及性别、种族或教育程度都与依从性无关。这些结果表明，尽管老年人对技术的熟悉程度明显低于年轻一代，但通过精心的研究规划，强调参与者支持和以用户为中心的设计，他们愿意并有能力参与技术支持的研究。而且一旦报名，他们的坚持程度就会非常高。
难治性胃肠道癌症的多细胞建模：当前的可能性与挑战
摘要：影响胃肠道系统的癌症非常普遍，其发病率仍在增加。其中，胃癌和胰腺癌的预后很差（存活率为 5-20%），被定义为难以治疗的癌症。这反映了对新治疗靶点的迫切需求以及个性化治疗的目标。作为确定靶点和测试治疗干预措施的先决条件，开发完善、可转化和可靠的临床前研究模型至关重要。本综述讨论了患者来源的类器官 (PDO) 和患者来源的异种移植 (PDX) 在胃和胰腺导管腺癌 (PDAC) 中的开发、优势和局限性。第一代和下一代多细胞 PDO/PDX 模型被认为可以在临床前环境中忠实地生成患者特定的化身，为这些难以治疗的癌症开辟新的治疗方向。令人兴奋的是，PDO 与免疫细胞或基质细胞共培养、芯片类器官模型和人源化 PDX 等未来机会是一个全新领域的基础，可提供接近人类的模型。这些工具可用于了解癌症异质性，这对于铺平更多肿瘤特异性疗法的道路以及提高患者生存率至关重要。
基于相关特征的同质低分辨率人脸识别方法
摘要 —人脸识别技术已广泛应用于人身识别、控制准入和移动设备访问等许多关键任务场景。安全监控是人脸识别技术的典型场景。由于监控视频和图像的低分辨率特点使得高分辨率人脸识别算法难以提取有效的特征信息，应用于高分辨率人脸识别的算法很难直接迁移到低分辨率情况。随着密集城市化时代安全监控中的人脸识别变得越来越重要，开发能够在处理低分辨率监控摄像机生成的视频帧时提供令人满意的性能的算法至关重要。本文研究了基于相关特征的人脸识别（CoFFaR）方法，该方法用于同质低分辨率监控视频，详细阐述了理论、实验细节和实验结果。实验结果验证了相关特征方法的有效性，提高了监控安全场景中同质人脸识别的准确率。
学习数值模拟的相似性度量
我们提出了一种基于神经网络的方法，该方法可计算一个稳定且通用的度量（LSiM）来比较来自各种数值模拟源的数据。我们专注于标量时间相关的二维数据，这些数据通常来自基于运动和传输的偏微分方程（PDE）。我们的方法采用了一种由度量的数学性质驱动的孪生网络架构。我们利用带有 PDE 求解器的可控数据生成设置，在受控环境中从参考模拟中创建越来越不同的输出。我们学习到的度量的一个核心组成部分是一个专门的损失函数，它将关于单个数据样本之间相关性的知识引入训练过程。为了证明所提出的方法优于现有的向量空间度量和其他基于图像的学习到的度量，我们在大量测试数据上评估了不同的方法。此外，我们分析了可调节训练数据难度的泛化优势，并通过对三个真实数据集的评估证明了 LSiM 的稳健性。
考虑可再生能源不确定性的综合能源系统容量优化配置方法
随着化石能源的减少和能源消费的增加，开发利用新能源是必然趋势。可再生能源因其清洁、丰富等特点受到人们的关注，但受可再生能源随机性和间歇性的影响，可再生能源接入后传统电力系统难以满足用户的需求，单纯依靠传统电力系统难以解决可再生能源的消纳问题。针对该问题，构建了综合能源系统（IES），对综合能源系统的运行策略和容量配置采用两层优化方法，以可再生能源消纳量、运行成本、投资成本为优化指标，考虑设备运行特性、可再生能源的不确定性及模型约束，采用粒子群优化算法求解多目标问题。将求解得到的优化结果与传统能源供应系统进行比较，验证了所提方法可在满足可靠性和安全性约束的条件下实现系统成本投资最低。