欢迎阅读凝聚态物理中心 (IFIMAC) 的年度报告。IFIMAC 成立于 2012 年,其使命是追求这一广泛领域的前沿研究和科学卓越,处于物理学、化学、材料科学和生物学的交叉点,培养真正的多学科方法。2022 年,我们庆祝了 IFIMAC 日成立十周年。这十年巩固了 IFIMAC 作为西班牙该领域的参考中心的地位,其国际认可的研究计划涵盖量子材料和技术、纳米和量子光学、纳米技术、软物质和活性物质以及生物物理学。今年,我们在 2021 年 10 月新指导委员会确定的几条战略方针上取得了重大进展,以完成我们目前的“Maria de Maeztu 卓越研究单位”(MdM)项目,并为 2023 年初的下一次征集做准备。其中,我们重点介绍:(i)聘请三名技术人员来支持我们的实验和计算活动以及我们的外展工作,以及(ii)通过共同的实验和计算设施改善我们当前的研究基础设施,以及(ii)翻新一些办公空间,以容纳新聘用的博士生和博士后研究人员。这些举措于 2022 年开始,将于 2023 年全面完成。IFIMAC 会员资格授予个人研究人员,基于他们在学术生涯的不同阶段取得的科学成就。 2022 年,IFIMAC 拥有 83 名成员,其中包括来自我们的主办机构马德里自治大学 (UAM) 的 65 名永久研究和教学人员,以及 18 名参与不同国际人才吸引计划的年轻研究人员。这些年轻研究人员得到了国家(10 个 Ramon y Cajal 合同)、地区(3 个 Atracción de Talento Comunidad de Madrid (AT-CM) 模式 1 名研究员)和私人(3 个青年领袖 La Caixa 资助)计划的支持,以及 UAM 的助理教授职位和我们自己的 MdM 基金(1 名年轻国际研究领袖)的支持。我们对最后一项计划特别感到自豪,它为杰出的国际青年研究人员提供了一份为期四年的合同、实验室空间和资金来发展他们自己的研究小组。之前 2014-2018 年 MdM 资助吸引的三名年轻研究人员获得了 Ramón y Cajal 合同,并成为 UAM 的永久员工。其中两人获得了 ERC 启动资金。当前 2019-2022 年 MdM 项目的三名招聘人员在前两次招聘中也获得了 Ramón y Cajal 合同(其中一名拒绝了,转而选择了 AT-CM 奖学金)。除了其成员外,IFIMAC 在 2022 年还举办了 34 名博士后研究人员(其中 53% 为非西班牙人)和 118 名博士生的研究活动和培训。他们为实现 IFIMAC 的使命做出了重大贡献。我们在 2022 年的研究成果整合了论文总数(198 篇),与上一年相比,在引用率最高的期刊上发表的文章数量略有减少,Q1 为 80.3%(58.6%),根据 Scopus(WoS)的 D1 为 56.6%(24.7%),专利申请数量则大幅增加(7 篇)。IFIMAC 研究人员一直在
如果问题得不到解决,成本将成倍增加,达到 100 美元,而纠正时间和延长的时间成本将变得更加可观。在相关背景下,主数据管理 (MDM) 的投资回报率研究始终显示有利的回报,强调了投资于早期预防和有效管理数据质量的价值。企业经常面临协调来自多个系统的同一公司数据的不同版本的挑战,这会产生重复和不连贯的数据。随着业务规模的扩大,数据领导者面临着提高自动化程度和降低数据管理复杂性的双重挑战。
1 “适应性细菌免疫中的可编程双 RNA 引导 DNA 内切酶”(PMID:22745249 PMCID:PMC6286148 DOI:10.1126/science.1225829) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22745249/ 2 聚集的规律间隔的短回文重复序列-CRISPR 相关蛋白。 CRISPR 是与(适应性)免疫相关的基因所在位点的名称。它具有一个带有回文的独特序列,是由九州大学的石野吉住教授发现的。 Cas 是一组蛋白质的名称。 Cas9是一种被称为核酸酶的蛋白质,具有切割DNA双螺旋结构的功能。请参阅文章末尾的参考资料。 3.三井全球战略研究所的《2016年值得关注的四项技术:基因组编辑》(作者:冈田智之)中主要通过案例研究介绍了CRISPR-Cas9。 https://www.mitsui.com/mgssi/ja/report/detail/__icsFiles/afieldfile/2016/10/20/160215mt.pdf 4 iPS细胞研究应用研究所利用CRISPR-Cas9删除与免疫排斥有关的HLA基因组,成功创建了iPS细胞。此外,在杜氏肌营养不良症(MDM)病例中,该研究所通过使用自己开发的病毒样颗粒,将利用CRISPR-Cas9/CRISPR-Cas3的外显子跳跃的iPS细胞有效地递送至细胞,成功再生了骨骼肌干细胞。这是在小鼠身上进行的研究成果,希望未来能够应用于人类。 日本新药公司的MDM治疗药物“viltolarsen”和Sarepta Therapeutics公司的Eteplirsen(在日本未获批)都是常规核酸药物,并未使用基因组编辑技术。
MDM Tinah是一名54岁的糖尿病和高血压的退休人员,血糖控制不良。她的HBA1C通常徘徊在8%左右。她的BMI为26kg/m。退休后她一直很久坐。她的血压在144/90mmHg时始终适度高。她的饮食包括三片面包,早上和米饭和大米共进午餐和晚餐。她不喜欢蔬菜,除了咸鱼或凤尾鱼外,她的饮食中蛋白质很少,她喜欢它的咸味和风味。她用蜂蜜来使自己的饮料甜蜜,包括早上咖啡和下午茶,并每天喝一杯米洛杯。最近她遇到了一个视频
现代物理学中暗物质(DM)的性质仍然难以捉摸。良好动机的DM候选者是光玻色粒颗粒。QCD轴是DM [1-5]的可行候选者,除了解决了强大的CP问题[6-8]。轴突样伪级颗粒[4,5](QCD轴的广义形式)和矢量颗粒(例如,暗或隐藏的光子)[9,10]是同样动机的DM候选者。这样的新粒子通常抑制了与标准模型的相互作用,但是可以将其用于在实验室中搜索它们[10-15]。Light DM也称为波浪状,与较重的尤其型DM候选相反。由于银河尺度上此类颗粒的占用人数很高,因此光DM表现为经典波。这样的DM背景可以建模为经典的随机场A 0cosðΩTÞK·xÞd[16],其中一个0¼的效果ρDMP = m DM是由DM密度ρDM和质量M DM给出的场振幅; j kj≃mdm v是波数; ϕ是一个随机阶段。随机场的振荡的特征频率主要由DM质量给出,并以动力学的校正为ω≃Mdm m m dm v 2 = 2,其中v〜10-3是银河系中的病毒速度。因此,光DM场在空间分离上是连贯的λc〜ðm dmvÞ -1和在天然planck单元中表达的时间尺度τc〜ðm dm v 2 - 1 [17]。正在进行几个实验程序,或提出了用于探测光DM的参数空间,并使用
Cohda的蜂窝V2X评估套件(EVK)是完整的MK6董事会单元(OBU)和路边单元(RSU)所带来的预览。MK6C EVK是一个小型和低成本模块,在C-V2X之上提供多个连接选项,以提供开发V2X应用程序和用例的快速方法。MK6C除了C-V2X功能外,还提供了2XCan,ETH和Wi-Fi/BT等连接性。这确实是一个多功能套件,可以使您的开发并提高您的部署能力。基于高通公司开发的MDM 9150芯片组,它为发展未来的智能运输系统提供了强大而安全的基础。
最小的破坏性药物最小破坏性药物(MDM)旨在使用尊重患者和护理人员的能力设计和实施的护理计划来促进患者的健康,医疗保健和生活目标,并最大程度地减少治疗负担。使用讨论援助可以帮助患者和临床医生迅速回答有关患者生活中发生的事情的问题,并对生活,疾病和治疗需求进行个性化护理。与决策援助相比,讨论援助致力于研究医疗保健如何适应患者的生活。可以在前台或空间中引入讨论辅助,以避免工作流程中断。
通货膨胀、利率、失业率和经济增长之间的关系 Denis Vintu a ,* ,a 摩尔多瓦经济研究学院 (MAES),摩尔多瓦共和国 摘要 本文介绍了摩尔多瓦共和国的季度结构宏观经济模型,即宏观经济数据模型 (MDM)。该模型可用于评估摩尔多瓦共和国的经济状况、预测宏观经济、分析政策选择以及加深我们对市场经济运作的理解。该模型的一些主要特征被重点介绍。首先,报告从整体上看待摩尔多瓦经济,发现它是一个小型开放的经济体。其次,该模型足够小,可以进行预测和模拟练习,但仍具有足够的细节以满足大多数目的。第三,根据古典经济理论,该模型旨在长期保持稳定均衡,而其短期动态则由需求驱动。第四,当前版本的 MDM 大多是回顾性的,即预期受到滞后变量的影响。 MDM 使用季度频率数据集,可以更详细地分析动态。数据大多基于历史信息估算。本文包括随机长期模拟结果。通货膨胀、利率、失业和经济增长之间的关系非常重要。关键词:摩尔多瓦共和国,宏观计量经济学建模,开放小型经济;通货膨胀;利率;失业;经济增长;古典经济学;凯恩斯主义经济学。1. 简介最近的经济发展重新引发了关于政府政策实现“平衡”增长的有效性的争论 1。经济学家通过三种方式了解政府政策如何帮助稳定经济。每种方式都有自己的优点和缺点。首先,根据实际商业周期,政府的财政理论和货币政策将在很大程度上无效;第二,根据凯恩斯主义宏观经济理论,政府支出作为总需求的组成部分可以影响产出,但货币政策在很大程度上是无效的;第三,根据货币政策理论,货币政策可以影响产出,但财政政策在很大程度上是无效的。经济学家通常对经济现象至少有两种不同的解释,但大多数人认识到,不同的解释在不同情况下可能会提供不同的见解。同样,大多数政治家也不会坚持任何一种解释,而是根据政治需要从不同的解释中零散地选择。本文提出了一个简单的测试来评估对货币和财政政策至关重要的稳定工具的可行性。所用的方法是圣路易斯方程(Andersen,Jordan,1968)的更新。本引言段概述了模型和数据,并介绍了研究结果。主要结论总结在下一段中,参考文献列在最后。当前对经济增长的理解主要基于罗伯特·索洛开发的新古典增长模型。索洛模型表明,经济增长部分归因于资本积累。资本积累是经济增长的主要因素。