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无标题 - refubium
量子汉密尔顿复杂性的目的[17，42]是研究当地汉密尔顿人所描述的物理模型的计算能力，其动态及其特征状态的复杂特性，以及了解确定这些特性的综合复杂性。许多汉密尔顿人在量子构成方面都是普遍的[13]，而其他汉密尔顿人则认为更简单，但仍然很难通过经典计算进行经典研究[7]或什至有效地模拟[27]。有一个悠久的历史，即寻找最简单的可能性，最接近现实，有效地实现，并且可以通过通用动力学来实现与当地汉密尔顿人的量子计算。对相互作用，局部性和几何限制的类型和强度的限制进行了研究，例如在参考文献中。[13，20，26，37，39，40]。对计算的普遍性的思考通常与提出复杂性问题（例如确定确定这些哈密顿人特征性特性的强硬特性）的问题息息相关。从量子控制理论的角度来看这一点为我们提供了一个有趣的观察。对子系统的额外控制水平可能会导致状态发生的可能性或复杂性问题的困难。我们已经使用DQC1（“一个清洁量子”）模型[30，36]看到了这一点，其单个可完全定量（清洁）量子的单个量子比经典计算产生了量子优势。在这项工作中，我们通过控制一个小子系统来研究收到的计算潜力。类似地，如果允许使用魔术状态，则使用有限的通用门（例如Clifford Gates [8]）进行计算，以进行量子计算。使用扰动gad-有效地将系统的部分固定到特定状态，使我们能够从更简单的人中建立复杂的有效汉密尔顿人[24]。也已经表明，小子系统的Zeno效应测量可以赋予非普遍的通勤大门的普遍力量[10]。我们专注于一种称为固定的控件类型 - 固定
柏林自由大学 (FUB) 博士项目...
细菌和感染它们的病毒（噬菌体）不断进行着进化斗争。噬菌体进化出了多种分子机制来攻击宿主并接管宿主的新陈代谢以确保其复制。反过来，细菌也获得了抵御或终止此类攻击的工具。噬菌体感染和复制机制的研究可以启发和指导新抗菌策略的开发，而细菌噬菌体防御系统的识别和表征可以导致强大的分子生物学、遗传学和治疗工具的开发，例如，限制/修改和 CRISPR/Cas 系统就是一个令人印象深刻的例子。我们小组对噬菌体攻击和细菌噬菌体防御系统背后的分子机制感兴趣，重点关注调节噬菌体或宿主基因表达的分子系统（图 1）。1-3 近年来，已经确定了许多新的假定噬菌体防御系统，并部分验证了这些系统。4-6 然而，这些系统发挥作用的详细分子机制仍然很大程度上未知。拟议的项目将有助于缩小这一知识差距，并将涉及： - 验证假定的噬菌体防御系统（假定的
vitae课程 - 用户页面 - 柏林免费大学
2024 Decoding affective control (FWF, PI Carmen Morawetz, Co- investigator, 437 k€) 2024 A theory and model of the neural transformations mediating human object perception (TRANSFORM) ERC Consolidator Grant 101123101 (PI, 2.3M€) 2022 Resolving the neural basis of affective sound-meaning associations (DFG, PI Arash Aryani, Co-investigator, 307k€) 2022 The role of layer-specific population receptive field properties in visual recurrent processing (HORIZON-MSCA, Supervisor, PI Maya Jastrzebowska, 190k€) 2022 Working memory disfunction in schizophrenia: an investigation of multivariate activation patterns and neural synchrony (DFG, PI Daniel Senkowski, Co-investigator, 330k€) 2020 Neural resources of mnemonic discrimination and their interaction with hidden pathology in older adults and SuperAgers (DFG, INST 272/297-1, Co-PI with Emrah Düzel (DZNE Magdeburg), 477k€) 2020 From neural representations of affect to affective and preference- based choice (DFG, CI 247/7-1，带有亚瑟·雅各布斯（Arthur Jacobs）的co-pi，330k€）2020通过高度参数化模型（DFG，MO 3610/2-1，Pi Holger Mohr，Co Investigator，350K€），2019年通过Deciptual网络（COPI-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-prifs a a co ga）（ARC）（ARC），将刺激反应转化的个体步骤定位为人类大脑中的刺激反应转化。托马斯·卡尔森（Thomas Carlson），
病毒 - refubium -FreieUniversität柏林
摘要：已经开发了检测方法，以防止将猪器官或细胞移植到受体（Xenotpransprantation）后，以防止人畜共患病或Xeno-Zoonotic猪病毒的传播。十一种异种养育与相关病毒，包括猪巨细胞病毒，猪玫瑰洛氏病毒（PCMV/PRV），猪淋巴疱疹病毒-1，-2，-2，-3（-3） 3，4），肝炎病毒基因型3（HEV3），猪内源性逆转录病毒-C（PERV-C）和重组PERV-A/C已被选择。过去，使用这些方法分析了用于异种移植产生的几种猪品种，微型猪和转基因的猪。在这里使用基于PCR的和免疫学测定法对10只德国屠宰场猪的脾脏，肝脏和血液样本进行了筛查。五种病毒：在所有动物中都发现了PCMV/PRV，PLHV-1，PLHV-3和PERV-C，而PCV3在一种动物中发现。某些动物被PCMV/PRV感染，因为仅检测到病毒特异性抗体。其他人在脾脏和/或肝脏中也呈阳性，表明正在进行的感染。这些结果提供了有关感染德国屠宰场猪的病毒的重要信息，以及与先前研究的结果一起，它们表明这些方法和测试策略在田间条件下有效起作用。
piezo1及其抑制剂 - 雷神 - 弗莱大学柏林
阳离子通道压电是在各种器官和组织中发现的一种关键的机械转换器，近年来已成为一种治疗靶标。随着这一趋势，已经发现并研究了几种压电抑制剂，并研究了潜在的药理特性。本综述概述了压电1的结构和功能重要性，并根据其作用机理讨论了压电1抑制剂的生物学活性。所讨论的化合物包括毒素GSMTX4，Aβ肽，某些脂肪酸，红色ruthenium和Gadolinium，dooku1，以及天然产物Tubeimoside I，Salvianolic Acid B，Jatrorrhzine和Escin。调查结果表明，压电1的表现可能与多种慢性疾病有关，包括高血压，癌症和溶血性贫血。因此，如许多体外和体内研究所示，抑制压电和随后的钙流入可能对各种病理过程产生有益的影响。然而，压电1抑制剂的开发仍在开始，还有许多机会和挑战尚待探索。
查看/打开 - Refubium - 柏林自由大学
从样本中学习概率分布的任务在自然科学中无处不在。局部量子电路的输出分布形成一类特别有趣的分布，对量子优势提案和各种量子机器学习算法都至关重要。在这项工作中，我们对局部量子电路输出分布的可学习性进行了广泛的描述。我们的第一个结果深入了解了这些分布的高效可学习性和高效可模拟性之间的关系。具体而言，我们证明与 Cli ˚F 电路相关的密度建模问题可以得到有效解决，而对于深度 d = n Ω (1) 电路，将单个 T 门注入电路会使这个问题变得困难。这个结果表明，高效的可模拟性并不意味着高效的可学习性。我们的第二组结果深入了解了量子生成建模算法的潜力和局限性。我们首先表明，对于任何学习算法（无论是经典算法还是量子算法），与深度 d = n Ω (1) 局部量子电路相关的生成建模问题都很难解决。因此，人们无法使用量子算法来获得这项任务的实际优势。然后我们表明，对于各种最实际相关的学习算法（包括混合量子经典算法），甚至与深度 d = ω (log( n )) Cli ˚F 电路相关的生成建模问题也很难解决。这一结果限制了近期混合量子经典生成建模算法的适用性。
认知 - Refubium - 柏林自由大学
根据预测处理理论，视觉是由我们对世界应该是什么样子的内部模型得出的预测所促进的。然而，这些模型的内容以及它们在人与人之间的差异仍不清楚。在这里，我们使用绘画作为个体参与者内部模型内容的行为读数。首先要求参与者绘制场景类别的典型版本，作为其内部模型的描述符。这些绘图被转换成标准化的 3D 渲染，我们在随后的场景分类实验中将其用作刺激。在两个实验中，与基于他人绘图或场景照片副本的渲染相比，参与者针对自己绘图定制的渲染的场景分类更准确，这表明场景感知是由与特质内部模型的匹配决定的。使用深度神经网络计算评估场景渲染之间的相似性，我们进一步证明，基于参与者自己的典型绘画（以及他们的内部模型）对渲染的分级相似性可以预测一系列候选场景的分类性能。总之，我们的结果展示了一种理解个体差异的新方法的潜力——从参与者对现实世界场景结构的个人期望开始。
法拉第讨论 - 柏林FreieUniversität
构图。8 the rest nano thano liidic效应从以下意识到，在纳米级，可能不会忽略墙壁的表面电荷9，从而导致离子耦合 - uid传输现象，例如电渗透和流动液。10然而，近年来已经积累了证据表明，表面电荷不是纳米效应固体 - 液体界面的足够的描述符。从传导表面11,12的UID到由于介电对比而引起的强烈相互作用的离子，13-15几项研究表明需要在其电子性质水平上描述固体壁。确实可以预期，靠近实心壁的足够靠近，液体中带电颗粒产生的库仑电位会被壁物质的介电响应筛选：这种效应已称为“相互作用相互作用”。液体中的15个带电的颗粒是第一个和最重要的，离子：与体积库仑相互作用相比，与量子相比，相互作用的纳米渠中离子之间的相互作用相互作用会产生有效的库仑相互作用，从而导致了相关性的丰富效果。13,14但是，即使电中性的AeR时间平衡，也具有分子级电荷结构：水因此：水因此在Terahertz频率和宽范围的长度尺度上表现出热电荷（称为“ Hydrons” 17）。相应的库仑埃尔斯也会受到相互作用的影响：它们通过实心壁中电子的热和量子iCtation进行动态筛选。17,2218,19这种固体 - 液体耦合已显示出对流体动力摩擦的“量子”贡献，并在液体和固体电子之间的直接接近eLD能量转移中产生了“量子”贡献。19 - 21这些效果弥合了UID动力学和凝结物理物理学之间的差距，开为工程纳米级的开辟了道路，并使用Conth ning Walls的Electronic属性开辟了道路。
应用能源 - Refubium - 柏林自由大学
为支持能源转型和遏制气候变化，全球范围内的举措已导致过去十年安装的可再生分布式发电机 (DG) 数量大幅增长，其中光伏 (PV) 系统是增长最快的技术。然而，众所周知，电网中光伏渗透率高会导致电压波动和线路拥塞等许多运行问题，这些问题可以通过利用光伏系统的无功功率能力来缓解。为此，我们建议使用人工神经网络 (ANN) 来预测光伏系统中的最佳无功功率调度，方法是以集中式或分散式的方式从交流最优功率流 (ACOPF) 解决方案中学习近似输入输出映射。在分散控制的情况下，我们利用可解释人工智能 (XAI) 技术 Shapley 加法解释 (SHAP) 来识别对每个单独系统的最佳调度有显著影响的非本地电网状态测量值。通过基于 CIGRE 中压配电网的案例研究，对集中式和分散式 ANN 控制器进行了评估，并与基线控制策略进行了比较。结果表明，两种基于 ANN 的控制器均表现出优异的性能，可防止基线策略遇到的电压问题和线路拥塞，同时与固定功率因数控制相比，可节省 0.44% 的能源。通过利用 ANN 和 SHAP，所提出的用于无功功率控制的分散式控制器能够实现 ACOPF 级性能，同时促进数据隐私并减少计算负担。
医学® - Refubium - 柏林自由大学
摘要 免疫检查点抑制剂 (ICI) 改变了我们对如何治疗癌症的看法。尽管免疫检查点抑制剂 (ICI) 已获准用于治疗多种癌症，但其在神经内分泌肿瘤中的疗效有限且知之甚少。神经内分泌肿瘤 (NET) 和神经内分泌癌 (NEC) 的既定治疗方案基于手术、肿瘤靶向药物治疗、肽受体放射性核素治疗 (PRRT) 和局部区域治疗。然而，在许多患者中，这些治疗会随着时间的推移而失去疗效，迫切需要新的治疗方法。我们报告了 8 名被诊断为神经内分泌肿瘤 (NEN) 的患者，他们接受 ICI（帕博利珠单抗、阿维单抗、纳武单抗加伊匹单抗）作为挽救疗法。在这个队列中，我们观察到 3 名患者的肿瘤反应为部分缓解，1 名患者的病情稳定。四名患者表现出疾病进展。值得注意的是，PD-L1 阳性和 PD-L1 阴性患者均观察到了反应。本文，我们根据现有文献讨论了这些患者的临床病程，以强调目前阻碍 ICI 在 NEN 患者常规治疗中使用的局限性和缺点。