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动态新兴系统的手性（CODES）
摘要 癌症是一种多因素、突发性疾病，是由遗传、环境和行为因素之间复杂的相互作用引起的。压力作为一种慢性生物和心理现象，长期以来一直与癌症的发展和进展有关。本文利用动态突发系统手性 (CODES) 框架，假设压力在混沌（熵）和秩序（体内平衡）之间的动态平衡中起着不稳定作用。通过应用 CODES，我们模拟了慢性压力如何破坏细胞和系统适应机制，导致癌症作为一种适应不良的结果出现。这种方法重新定义了压力与癌症之间的关系，为预防、治疗和全身健康提供了新的见解。 简介 当严格调控的细胞生长和死亡过程被破坏时，癌症就会出现，从而使恶性细胞不受控制地增殖。急性和慢性压力都与癌症风险增加、预后较差和肿瘤生长加速有关。传统研究主要关注以下途径：
现实世界市场的复杂动态
Reijsbergen，Daniel，Shyam Shiam，BarnabéMonnot，Stefanos Leonardos，苏格兰海峡和Piliouras的Georgies。“交易信仰：以太坊的EIP-1iety-blockchain（区块链），2021。
五条鰤幼鱼生长过程中血清IgM水平的动态变化
摘要 免疫球蛋白 (Igs)，也称为抗体，可协调宿主针对外来抗原（包括侵入性病原体）的获得性免疫反应。在鱼类中，IgM 主要存在于血液中，对体液系统免疫和保护宿主免受病原体侵害尤为重要。灭活疫苗是世界各地鱼类中广泛使用的一种主要疫苗，其效力与血清抗体水平直接相关；然而，鱼类血液中循环的全身性 IgM 出现的时间尚未确定。在本研究中，我们使用一种针对 IgM 开发的高灵敏度夹心酶联免疫吸附测定 (ELISA) 检查了日本琥珀鱼幼鱼血清 IgM 水平的动态变化。我们发现，幼鱼血清中的 IgM 浓度在孵化后 (dph) 长达 72 天 (平均值±平均值的标准误差 [SEM]；体重：5.73±0.38 g，标准长度 [SL]：72.2±1.94 mm) 维持在较低水平，但从 79 dph 开始水平显著增加，在 85 dph (体重：14.05±0.92 g，SL：101.1±2.07 mm) 时达到平均值 84.76±9.23 μg/mL。这些结果表明，在幼鱼的早期生长阶段，由 IgM 介导的全身免疫仅部分成熟。目前的发现有助于制定针对幼鱼传染病的有效疫苗接种计划。
LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功，但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变，同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此，我们提出了 LiDAR4D，这是一个可微分的 LiDAR 专用框架，用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性，我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示，以由粗到细的方式实现有效重建。此外，我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成，我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
用于并行动态的可配置分层架构...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27]，并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
Operando Tem>揭示的氧化还原金属催化剂的相共存和结构动力学
迫切需要过渡到整个更可持续的社会，尤其是化学工业。[1,2]，尽管进行了深入的研究，但我们目前对催化剂的激活，稳定性能，衰老，失活和再生的过程不可能应对这一挑战。[3-14]随后，无论我们在合成和表征方法方面的进步如何，新催化剂的经验发现仍然是常态。这是一个非常低效，耗时且总体上不满意的努力。关于最佳催化剂设计的量身定制设计的主张只有在建立了对工作催化剂的结构活动相关性的原子性理解后才能实现。这要求我们首先了解反应物的化学潜力如何影响催化剂的状态，以及这些气相和温度诱导的修饰如何反馈或在催化过程中进化。为了更多地阐明催化剂和反应性物种之间的相互作用，并遵循导致催化活性，实地和实时观察到高空间分辨率的活性催化剂的出现的过程。[15,16]
投影动态计算机视觉的可跟踪热图案
将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪，机器人导航和传达信息（例如标签或网站链接）之类的任务。但是，这些模式需要物理应用，它们会改变对象的外观。相反，投影模式可以暂时更改对象的外观，协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是，投影模式会阻碍动态任务，例如对象跟踪，因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们？本文介绍了一种新颖的方法，结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束（精神类似于激光雷达）进行热模式，热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体，其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性，同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式，我们训练网络以逆转热扩散的效果，并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法，例如运动，光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
物理综合的3D高斯用于生成动力学
我们介绍了Physgaussian，这是一种新方法，将物理扎根的牛顿动力学无缝地集成在3D高斯人中，以实现高质量的新型运动合成。采用自定义材料方法（MPM），我们的方法丰富了3D高斯内核，具有物理意义的运动学变形和机械应力属性，所有这些都符合连续力学原理。我们方法的定义特征是物理模拟和vi-sual渲染之间的无缝集成：这两个组件都利用相同的3D gaus-sian内核作为离散表示。这否定了三角/四面体缝合，行进的立方体，“笼子网格”或任何其他几何嵌入的必要性，突出了“您所看到的就是您所见的原则（WS 2）。”我们的方法证明了各种材料（包括弹性实体，塑料金属，非牛顿液和颗粒状材料）的特殊效果，展示了其在创建具有新颖观点和运动的Di-Verse视觉内容方面的强大能力。我们的项目页面是：https：//xpandora.github。io/ physgaussian/。
