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认知和大脑的进化全球神经科学...
大脑发育的进化基础代表出发点。它深入研究了进化史的深处，揭示了塑造人脑的复杂旅程。比较神经解剖学和系统发育提供了我们绘制认知进化肖像的画布。它考虑了雕刻人类大脑建筑的遗传和表观遗传学的约束。这些见解是进化全球神经科学所占据的基础。寻求解锁人脑的神秘复杂性，进化的全球神经科学是超越学科边界的变革性范式。这个广阔的领域探讨了我们的进化遗产与当代挑战在认知，脑健康和神经技术的不断发展的景观之间的深刻相互作用。认知，即人类生存的典型标志，几乎引起了我们的注意。它审问了跨时期认知的依赖价值，从而破译了其在生存和繁荣中的作用。然而，在这个快速的社会转变时代，“进化不匹配”的概念浮出水面。它探讨了这种不匹配是如何构成脑部疾病迅速发展的流行的基础，这突显了对解决认知健康的新范式的迫切需求。本文阐明了现代性脑部疾病的严峻景观。阿尔茨海默氏病和自闭症谱系障碍是吞噬我们的进化难题的典型典范。从遗传倾向到环境影响，它构成了这些疾病的多方面起源，始终注意到进化论
Madden-Julian振荡：最近的进化，当前状态和预测
•时间/经度图表明，与2月初相比，在最近有更多固定特征的情况下，亚季节活动的东部传播不太明显。•在过去几周中井井有条的波浪模式现在已经完全溶解为混乱的模式。这很可能是由于对强赤道罗斯比波和低频基础状态的破坏性干扰。
恶意软件分析工具的演变和有效性。
在当今数字链接的世界中，网络威胁变得比以往任何时候都变得越来越复杂。今天发现的一些危险恶意软件包括病毒，勒索软件和间谍软件。特征是，该恶意软件使个人和组织面临严重威胁。通过使用检测其存在的工具来分析恶意软件，了解其存在，了解其行为并致力于缓解它，从而减轻了这些威胁。本文在过去15年内强调了恶意软件分析工具的发展，特别关注静态，动态和混合方法的恶意软件分析方法。此外，它解决了恶意软件分析所涉及的方法，概述了检测的挑战，并证明了现实生活中的案例研究，显示了这种工具的效果。其他主题包括道德和法律方面，人工智能的作用以及未来在恶意软件分析中的趋势。
在聚苯胺剂量的镍泡沫上掺杂钴镍氧化物，以增强氧气进化反应的性能
摘要：在这项研究中，通过电化学方法制备了装饰的NF底物上的钴型Ni（OH）2。使用扫描电子显微镜（SEM），原子力显微镜（AFM），能量分散光谱（EDS），X射线光电学光谱（XPS）和X射线衍射（XRD（XRD）），使用扫描电子显微镜（AFM），能量分散光谱（EDS），X射线散射光谱（EDS）描述了制备材料的表面特性，粗糙度，化学成分和晶体结构。此外，使用衰减的总反射傅立叶变换红外光谱（ATR-FTIR）和拉曼光谱的光学表征技术用于确认PANI的聚合。结果表明，Pani和双金属氧化物/氢氧化物在Bare NF的平坦骨架上凝聚。在碱性培养基中进行氧气演化反应（OER）的Co-Ni（OH）2 /Pani-NF的电催化性能，并且表现出出色的电催化活性，表现出了出色的电催化活性，其过电势为180 mV@20 MA CM-2，带有Tafel Slope 62 mV dec-2 dec-2。TOF（10-2）值确定为1.58 V时为2.49 s-1，突出了Co-ni（OH）2 / pani-nf在催化OER时的内在活性升高。使用计时度测定法（CA）进行24小时的稳定性测试，以完成100 mA cm -2和循环伏安法（CV），对200个循环（CV）进行200个循环，扫描速率为5 mV s -1。结果表明，即使在暴露于这些条件之后，该材料即使在长期接触这些条件后仍保持其电化学性能和结构完整性。这些发现强调了Co-ni（OH）2 /pani-NF是OER的有效且有前途的电催化材料，有可能通过水电解来提高氢产生的效率。
引用Britton，S。和Davidowitz，G。（2023）。黑色素可塑性在热可变环境中的适应性作用。进化生物杂志
利益冲突作者宣布没有利益冲突。作者贡献SB和GD为论文开发了思想和概念。SB进行了实验，数据分析并领导论文的撰写。两位作者都为草稿做出了巨大贡献，并获得了发表的最终批准。致谢我们感谢同事，尤其是Natasha Tigreros博士的评论和讨论，改善了该项目的方向。我们感谢亚利桑那大学的毕业生和专业学生会项目资助。数据可访问性数据和软件代码可在Dryad上找到：doi：10.5061/dryad.b8gtht7j6
进化，生态与生物多样性，科学学士学位
主要的研究计划始于数学，物理科学和生物学的入门课程的核心。这些之后是生物多样性，进化和生态学的调查课程，以及各种更专业的课程，这些课程将学生集中在特定学科或生物上，重点是解决问题和批判性思维。进化，生态和生物多样性专业的专业可能会获得理学学士学位或艺术学士学位。B.S.的要求学位课程包括更多的科学课程，例如生物化学，而A.B.学位课程允许在人文和社会科学中获得更多选修课的空间。A.B.学位特别适合那些希望在科学写作，翻译或插图等领域结合艺术或语言与进化和生态准备的学生。
抗原逃脱病毒的进化稳定性
抗原变异是炎症或SARS-COV-2等RNA病毒的主要免疫逃逸机制。高突变率促进了抗原逃逸，但它们也会引起大型突变载荷和降低。目前尚不清楚这种成本 - 拟合权衡如何选择病毒的突变率。使用波动波模型在有限人群中使用病毒和宿主免疫系统的共进化，我们研究免疫如何影响突变率和其他非抗原性状（例如毒力）的进化。我们首先表明波的性质取决于交叉反应性免疫系统的方式，并调和了先前的方法。免疫病毒系统在低交叉反应性下的行为就像Fisher波一样，并且在高交叉反应性下的耐度波。这些制度预测了非抗原性状进化的不同结果。在低跨反应性下，进化稳定的策略是最大化波的速度，这意味着更高的突变速率和增加的毒力。在大型交叉反应性上，我们的估计将H3N2插入式含量，稳定的策略是增加基本的生殖数量，将突变率保持在最低和毒力较低。
将定向演化与机器学习结合起来启用准确的基因型至表型预测
摘要：将序列变化与表型效应联系起来对于有效利用大型基因组数据集至关重要。在这里，我们提出了一种新的方法，将定向进化与蛋白质语言建模相结合，以表征水稻免疫受体的自然发展变体。使用高通量定向进化，我们设计了水稻免疫受体PIK-1，以结合和识别真菌蛋白AVR-PIKC和AVR-PIKF，它们通过当前特征的PIK-1等位基因避免检测。在此数据上对蛋白质语言模型进行了微调，以将序列变化与配体结合行为相关联。然后使用此建模来表征3,000个水稻基因组项目数据集中发现的PIK-1变体。两种变体因与AVR-PIKC的结合高度评分，并且体外分析证实了它们在野生型PIK-1受体上的提高配体结合。总体而言，这种机器学习方法确定了水稻中有希望的疾病抗性来源，并显示了探索其他感兴趣蛋白质的表型变化的潜在效用。
人工智能对教育科技商业模式的演变和影响
商业模式和商业模式创新的要素 在本节中，我们将退一步并从商业模式概念开始。有大量的商业模式研究、调查和指南专注于商业模式概念及其组成部分。例如，广泛传播和应用的是所谓的商业模式画布（Osterwalder 2005），它有九个商业模式组成部分，以及它们如何在不同类型的商业模式中相互关联，并且通常以创造收入的形式来标记：基于广告的免费增值模式、订阅模式、基于非营利捐赠的模式、双面平台模式等。我们也在教育科技行业中发现了其中一些。Khan-Academy 是基于免费的、基于捐赠的商业模式出现的，而 Duolingo 的语言学习应用程序业务是基于广告支持和免费增值模式的混合而出现的，仅举两个例子。在本节中，我们通过阐述三个基本的商业模式创新组成部分来简化概念化：价值创造、价值交付和价值获取。我们还重新审视了价值主张组成部分。