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分子动力学的语言模型
分子动力学（MD）模拟提供了对分子系统运动的准确描述，但是它们的计算需求在分子生物学和材料中的应用中构成了重大挑战。鉴于深度学习方法在各个领域的成功，一个及时的问题涉及是否可以利用这些方法来提高MD模拟的效率。为了研究这种可能性，我们引入了分子动力学语言模型（MDLMS），以使MD轨迹产生。在当前实施中，MDLM在蛋白质的简短经典MD轨迹上进行了训练，该蛋白质通过从广泛的MD数据集得出的内核密度估计来维持结构准确性。我们说明了在确定自由能景观为小蛋白质的情况下，该MDLM的应用，表明这种方法使发现构象状态可以在训练数据中降采样。这些结果为使用语言模型有效地实施分子动力学提供了初始证据。
循环肿瘤DNA动力学和...
结果总共分析了110例患者的285个血液样本。较高的基线CFDNA浓度与较差的无进展生存率（PFS）和总生存期（OS）有关。处理2个循环后，ctDNA突变主要ITY中的变异等位基因频率（VAF）随着平均相对变化为–31.6％而降低。在2个循环恢复后的TP53，APC，TCF7L2和ROS1的VAF中减少与较长的PF相关。我们在每个时间点使用VAF的总和作为整体ctDNA负担的替代物。2个周期后的总和（VAF）≥50％的降低与PFS更长（6.1 vs. 2.7个月，P = 0.002），OS（11.3 vs. 5.9个月，P = 0.001）和较高的疾病控制率（86.3％vs. 51.1％，P <0.001）。vaf在疾病进展时增加，BRAF的VAF显着增加。
相对论粘性流体动力学
我们使用最普遍的因果和稳定的粘性能量动量张量（在时空导数中以一阶形式定义）研究了空间平坦的弗里德曼-勒梅特-罗伯逊-沃克宇宙学中粘性流体的非平衡动力学。在这个新框架中，具有平衡能量密度 ρ 的无压粘性流体可以演化为渐近未来解，其中哈勃参数在 ρ → 0 时趋近于常数，即使在没有宇宙常数（即 Λ = 0）的情况下也是如此。因此，虽然该模型中的粘性效应推动了宇宙的加速膨胀，但平衡能量密度本身却消失了，只留下加速度。这种行为是相对论流体动力学一阶理论中因果关系的结果，与爱因斯坦方程完全一致。
大脑动力学生成模型
自 20 世纪中叶以来，基于生物学和物理学的神经动力学模型的原理设计和发现一直在不断推进。人工智能 (AI) 的最新发展加速了这一进程。这篇评论文章从高层次概述了不同组织规模和抽象层次的方法。本文涵盖的研究包括计算神经科学、非线性动力学、数据驱动方法以及新兴实践中的基本模型。虽然并非所有这些模型都涵盖神经科学、人工智能和系统动力学的交叉领域，但它们都可以作为生成模型协同工作，正如我们所认为的，它们为神经科学数据的分析提供了优越的特性。我们讨论了大脑数据的局限性和独特的动力学特征，以及对假设和数据驱动建模的互补需求。最后，我们从科学机器学习的最新文献中介绍了几种混合生成模型，这些模型可以有效地部署以产生可解释的神经动力学模型。
董事会动态 - 第十部分
2014 年，ICSA 发表了一项研究，由亨利商学院治理与领导力教授 Andrew Kakabadse 领导，调查了公司秘书的作用。Kakabadse 教授及其团队采访了英国和爱尔兰的 200 多名公司秘书、主席、执行董事和非执行董事，并与他们举办了研讨会，并收集了其他海外地区的意见。这项研究得出了一些结论，我们将在第 3 章和第 10 章中详细讨论这些结论。然而，总体结论是，公司秘书现在被期望并有机会发挥更广泛的作用。正如 Kakabadse 所指出的，公司秘书由于其独立性和长期性等原因，往往最适合发挥更广泛的作用，而且“虽然非执行董事在金融危机后一直备受关注，但现在是时候让公司秘书的角色脱颖而出了”。
流体动力学 MM-504 和 505 (A)
如果我们想象我们用来观察物质分子结构的显微镜具有可变焦距，我们就可以把对物质的观察从精细的微观视角转变为更长距离的宏观视角，在这种视角中，我们看不到分子之间的间隙，物质看起来是连续分布的。我们将从宏观角度来看待流体，其中与给定体积 V 内的流体相关的物理量被假定为连续分布，并且在足够小的体积 V 内均匀分布。这种观察被称为连续体假设。这意味着在流体的每个点，我们可以规定一个唯一的速度、一个唯一的压力、一个唯一的密度等。此外，对于连续或理想流体，我们可以将流体粒子定义为包含在一个无限小体积内的流体，该体积非常小，可以被视为一个几何点。1.1. 应力：两种类型的力作用于流体元素。其中之一是
