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本背景说明介绍了 SESAR 解决方案 PJ.02-01-06“基于静态飞机特性的尾流湍流分离（用于离场）”，并总结了为实现该解决方案而开展的研发活动所取得的成果。它（向 SESAR 计划的外部和内部人员）概述了 PJ.02-01-06 的范围、主要运营和性能优势、相关系统影响，并推荐了应在工业化阶段或作为部署一部分开展的其他活动。
RTS3a：在混合跑道运行下，使用优化跑道交付（ORD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-A）加上使用优化分离交付（OSD）工具评估离场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS4a：在混合跑道运行下，使用优化分离交付（OSD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS4b：在隔离和部分隔离跑道运行下，在使用 CSPR 的双重进近环境中，使用优化分离交付（OSD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-A）加上使用优化分离交付（OSD）工具评估离场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS5：验证离场静态成对分离间隔（S-PWS-D）和离场天气相关分离间隔（WDS-D），及其与隔离模式下单跑道离场优化分离交付（OSD）工具的集成（伦敦希思罗机场）； RTS6：验证离场基于静态飞机特性的尾流湍流分离（S-PWS-D），及其与离场优化分离交付（OSD）工具和到达进场天气相关分离（WDS-A）的集成，及其与到达分离交付工具的集成。
用不完整的标签学习半监督的脑电图...
摘要 - 电子脑摄影（EEG）是情绪识别的客观工具，并显示出令人鼓舞的表现。但是，标签稀缺问题是该领域的主要挑战，这限制了基于脑电图的情绪识别的广泛应用。在本文中，我们提出了一个新型的半监督转移学习框架（EEGMATCH），以利用标记和未标记的脑电图数据。首先，开发了基于EEG-MIXUP的数据增强方法，以生成更有效的模型学习示例。第二，提出了一种半监督的两步成对学习方法来桥接原型和实例的成对学习，其中原型成对的成对学习测量了EEG数据与EEG类别的EEG数据与实例学习的全局关系，以及实例学习捕获EEG数据之间的本地固有关系。第三，引入了半监督的多域适应性，以对齐多个域（标记为源域，未标记的源域和目标域）之间的数据表示，其中分布不匹配被缓解。在两个基准数据库（种子和种子-IV）上进行了广泛的实验
用于映射大脑功能连接性的基准测试方法
大脑的联网体系结构促进了神经元种群之间的同步和相干动态的出现。可以使用非侵入性功能成像对这些通信模式进行全面映射，从而导致功能连接性（FC）网络。尽管很受欢迎，但FC还是统计结构，其操作定义是任意的。大多数研究默认情况下使用零滞后皮尔森的相关性，但在更广泛的科学文献中存在数百个成对相互作用统计，可用于估计FC。FC矩阵的组织如何随选择成对统计量的选择而变化，这是一个基本的方法论问题，影响了这个快速增长的领域的所有研究。在这里，我们全面基准了使用239个成对相互作用统计的大型库计算出的FC矩阵的拓扑和地理组织，神经生物学关联以及认知行为相关性。We comprehensively investigate how canonical features of FC networks vary with the choice of pairwise statistic, including (1) hub mapping, (2) weight-distance trade-offs, (3) structure–function coupling, (4) correspondence with other neurophysiological networks, (5) individual fingerprinting, and (6) brain–behavior prediction.我们发现了FC方法之间的实质性定量和定性变化。使用信息流量分解，我们发现FC方法之间的差异可能是由于对区域间通信的潜在机制的不同敏感性引起的，其中一些对冗余更敏感，有些对协同信息流。在整个过程中，我们都观察到，诸如协方差（完全相关），精度（部分相关）和距离之类的措施显示出多种理想的特性，包括与结构连接性的紧密对应，使个人区分的能力和预测行为的个性差异。总而言之，我们的报告强调了对特定神经生理机制和研究问题定制成对统计的重要性，为将来的研究提供了蓝图，以优化其对FC方法的选择。
SESAR 解决方案 PJ.02-01-06“基于飞机静态特性的尾流湍流分离（用于离港）”上下文说明（V3）
完善指导、安全案例和支持静态成对离港分离矩阵监管的材料。根据交通组合和成对矩阵中新飞机类型的纳入情况，制定（即监管和相关安全案例）基于更多类别或不同类别的精细分离最小值方法，以更适合当地机场环境。支持监管部门批准的安全证据、进一步增加效益的细化以及允许促进与可选监管推动因素相对应的部署的整合
对SARS的T细胞免疫反应的持久性 -
摘要：背景：对SARS-COV-2的免疫反应对于防止再感染或减轻疾病严重程度至关重要。到目前为止，已经对T-Cells的长期保护或自然感染引起了长期保护。但是，它仍然吸引了相当大的科学兴趣。本流行病学研究的目的是定义来自普通人群的特定未接种疫苗的个体中T细胞免疫反应的水平，并具有先验确认的COVID-19感染，而没有可测量的IgG抗体水平。方法：我们从2021年9月至2022年9月从Covid-19恢复的连续未接种疫苗的人的病历进行了回顾性描述性分析，该数据从2021年9月至2022年9月到达Attica地区的一个大型私人医疗中心，以便根据自己的主动性进行SARS-COV-2 T-t-cell Imnunity响应进行检查。感染后三个时期的T细胞反应分析分为三个时期：A组：最多6个月； B组：6-12个月； C组：> 12个月。通过执行T点，估计了针对尖峰（S）和Nucleocapsid（N）结构蛋白的SARS-COV-2 T细胞响应。covid测试方法。通过SARS-COV-2 IgG II QUIAS分析（Abbott Diagnostics）测量 SARS-COV-2 IgG抗体水平。结果：研究中总共包括182名受试者，其中85名女性（46.7％）和97名男性（53.3％）男性，范围为19至91岁（平均50.84±17.2岁）。在检查日期以前的6个月内已感染了59个（32.4％）（A组），在一段时间内> 6个月内感染了69个（37.9％），<1年（B组）和54（29.7％）在检查日期内感染了超过1年（C组）（C组）。在这三组中，据报道，A组的47/58（81％），B组B组61/69（88.4％）和C组C组47/58（88.4％）的阳性T细胞反应（88.4％）（CHI Square，P = 0.27）。T细胞反应，B组的61/69（88.4％）和C组C组的36/54（66.7％）（CHI Square，P = 0.02）。S抗原的中位数斑点细胞（SFC）的计数为18（从0-160），19组为19（范围为0-130），在B组中为0-130（从0-160），C组中的0-160（范围为0-160）（KRUSKAL – WALLIS测试，P = 0.11； PAIMWISE比较； Pairwise比较：A – B组：A – B，P = 0.95 c = 0.95; c，P = 0.89; p = 0. c，P = 0. c，p = 0. 0. c = 0. p = 0. 0. c = 0. p =0。 0.11）。n抗原的中位数为A组为14.5（范围从0到116），B组为24（从0-168），1组为1（范围为C组为0-112）（Kruskal -Wallis测试，P = 0.01; P = 0.01; pairwise比较； pairwise比较：A – B组，P = 0.02 = 0.02； 0.03）。结论：我们的数据表明，尽管无法检测到的体液元素，但SARS-COV-2自然感染后的保护性适应性T细胞免疫可能会持续12个月以上。
通过 CRISPR-Cas9 引导的腺嘌呤碱基编辑器捕获 DNA
利益竞争：加州大学董事会已获得和正在申请 CRISPR 技术专利，JAD 和 GJK 是这些技术的发明者。JAD 是 Caribou Biosciences、Editas Medicine、Scribe Therapeutics 和 Mammoth Biosciences 的联合创始人。JAD 是 Caribou Biosciences、Intellia Therapeutics、eFFECTOR Therapeutics、Scribe Therapeutics、Mammoth Biosciences、Synthego 和 Inari 的科学顾问委员会成员。JAD 是强生公司的董事，其研究项目由 Biogen 和辉瑞公司赞助。PAB 是 Beam Therapeutics 的顾问，拥有股票期权。DRL 是 Editas Medicine、Pairwise Plants、Beam Therapeutics 和 Prime Medicine 的顾问和联合创始人，这些公司使用基因组编辑技术。作者已提交了进化 ABE 的专利申请。
山体滑坡规划报告 - 总理和内阁部
表 1：敏感性测绘组成部分 ...................................................................................................................................... 18 表 2：滑坡测绘组成部分和覆盖范围 .............................................................................................................................. 23 表 3：成对评估摘录 ...................................................................................................................................................... 25 表 4：成对评估比较 ...................................................................................................................................................... 25 表 5：灾害分级 ............................................................................................................................................................. 29 表 6：自然灾害使用类型 ............................................................................................................................................. 34 表 7：自然灾害开发类型 ............................................................................................................................................. 35 表 8：按地方政府区和县划分的滑坡灾害规划分级面积（公顷）................................................................................ 74 表 9：面积小于 2000 平方米的空置地块................................................................................................ 77
体重观察者：重新审视 NASA-TLX 体重 - 阿尔托 | 研究
摘要 美国国家航空航天局任务负荷指数 (NASA-TLX) 是一种常用的评估心理负荷的方法。NASA-TLX 评估六个负荷维度的心理负荷。当假设维度的重要性不大致相等时，则通过对每个维度对进行成对比较来加权，然后对反映维度重要性的权重进行标准化。这种原始的 NASA-TLX 加权方法带来了一些挑战，这些挑战在分配权重时很难识别。首先，原始的 NASA-TLX 权重不允许直接将两个或多个维度表示为同等重要。其次，如果始终如一地进行成对比较，则维度的重要性顺序只有一种。第三，在始终如一地进行成对比较的情况下，最重要的维度被人为地强加了 0.33 的权重。提出了用于得出维度权重的摆动和层次分析法加权方法来解决这些挑战。从理论上介绍了在 NASA-TLX 中应用这些方法的优势，并使用虚拟空战模拟数据进行了实证证明。本文的目的是帮助学者和从业者在心理工作量评估中使用 NASA-TLX，从而避免讨论的加权问题。