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节日快乐！随着冬季的到来，我们看到呼吸道感染病例照常上升。虽然我们仍然看到少量
节日快乐！随着冬季的到来，呼吸道感染病例也出现了正常的上升趋势。虽然我们仍然看到少量肺炎病例，但呼吸道合胞病毒感染和流感病例目前激增。如果您的孩子尚未接种流感疫苗，现在还不算太晚！请致电我们预约。他们可以在体检时或在只有护士才能接种流感疫苗的预约时接种流感疫苗——即使在星期六也可以。8 个月以下的婴儿也有资格接受 RSV 单克隆抗体治疗，以预防 RSV 感染，这种药物称为 nirsevimab 或 Beyfortus。请在您孩子下次就诊时向我们咨询。洗手和咳嗽时捂住嘴是一些行之有效的预防多种呼吸道疾病传播的方法。
数字人道主义与难民营的视觉政治：（不）看见控制
数字视觉技术已成为人道主义治理的重要工具。它们允许从远处监控危机，即使危机地区无法进入，也能够发现侵犯人权行为和难民流动情况。然而，这种“数字人道主义”的政治影响研究不足。本文旨在通过分析数字技术使哪些形式的观察、展示和管理难民营成为可能，以弥补这一空白。为此，本文将难民营政治方面的学术研究与新兴的数字人道主义研究相结合。它提出了“难民营的视觉集合”的概念，以概念化难民营治理中越来越多地采用视觉技术。本文以扎阿塔里和阿兹拉克这两个典型案例（约旦的两个流离失所的叙利亚难民营）为例，概述了这种视觉集合如何以不同的方式演绎难民营——从而带来不同版本的难民营。案例研究揭示了难民营的三种表现形式——作为一种关怀和控制的技术；作为一个政治空间；作为一个政府实验室——并讨论了它们在日常难民营生活中如何相互作用和冲突。
眼见不一定为实：对人工智能生成图像的人类和模型感知进行基准测试
照片是人类记录日常生活经历的一种方式，通常被视为值得信赖的信息来源。然而，人们越来越担心人工智能 (AI) 技术的进步可能会产生假照片，从而造成混乱并降低人们对照片的信任。这项研究旨在全面评估区分最先进的 AI 生成的视觉内容的代理。我们的研究使用新收集的大规模假图像数据集 Fake2M 对人类能力和尖端假图像检测 AI 算法进行了基准测试。在我们的人类感知评估 HPBench 中，我们发现人类很难区分真实照片和 AI 生成的照片，错误分类率为 38.7%。除此之外，我们还对 AI 生成的图像检测模型能力进行了评估 MPBench，MPBench 中表现最佳的模型在与人类评估相同的设置下实现了 13% 的失败率。我们希望我们的研究能够提高人们对 AI 生成图像潜在风险的认识，并促进进一步的研究以防止虚假信息的传播。更多信息可以参考https://github.com/Inf-imagine/Sentry。
既见森林又见树木：使用 transformer 构建个体和集体动态的表示
复杂的时变系统通常通过从单个组件的动态中抽象出来，从一开始就构建种群水平动态模型来研究。然而，在构建种群水平描述时，很容易忽略每个个体以及每个个体对大局的贡献。在本文中，我们提出了一种新颖的 Transformer 架构，用于从时变数据中学习，该架构构建了个体和集体种群动态的描述。我们不是一开始就将所有数据组合到模型中，而是开发了一种可分离的架构，该架构首先对单个时间序列进行操作，然后再将它们传递下去；这会产生置换不变性，可用于在不同大小和顺序的系统之间进行传输。在证明我们的模型可以成功恢复多体系统中的复杂相互作用和动态之后，我们将我们的方法应用于神经系统中的神经元群体。在神经活动数据集上，我们表明我们的多尺度 Transformer 不仅具有强大的解码性能，而且还提供了令人印象深刻的传输性能。我们的结果表明，有可能从一种动物大脑中的神经元中学习，并将模型转移到另一种动物大脑中的神经元上，并且可以解释不同集合和动物之间的神经元对应关系。这一发现开辟了一条从大量神经元集合中进行解码和表示的新途径。
看到的是：可视化工具箱，以提高玉米基因组编辑的选择效率
CRISPR/CAS9基因编辑的新兴和有希望的生物技术方法正在彻底改变作物的改善。然而，在转化或之后或之后的正面选择，较低的及时性和劳动力的性质以及随后对突变的识别是其农业应用的主要挑战，是从上游（高发射）突变体筛选到下游商业商业生产（He and Zhao，Zhao，2020）。尽管已使用视觉标记，尤其是包括绿色荧光蛋白（GFP）和红色荧光蛋白（RFP）的荧光标记，已被用于快速可视化转基因材料（Qi等人，2020年）（2020年）（2020年），但成本效益和非侵蚀性crispr-secr-dectr-decration and Crist-crist crist-crist-defty Gene and noff Chromient in Infandy in Infcantion工具仍在其中，其构成的工具是其构成的工具。 （Callaway，2018年）。此外，需要特殊的光源来可视化荧光信号，这增加了荧光标记物的应用成本和不便，尤其是在领域条件下。我们开发了一个可视化工具箱，即Vimebox（Visual Maize Editing Toolbox），用于选择玉米（Zea Mays）中的正变换体。在Vimebox系统中，表达Cas9的矢量包括一个基因盒，该盒子包含从组织特异性启动子表达的可见标记物；通过可见标记易于分离的无CAS9核也正在经过基因编辑。vimebox提供了两个优点：（i）它可以增强dsred2的表达，这使得含有cas9的种子在自然光中可见，并且不会影响基因组编辑的效率或植物的发展。（ii）它对不同种子组织有效，例如，使用特异性启动子或启动子优先表达在胚胎或核龙中。此外，Vimebox在不同的其他场景中还具有潜在的应用。
看到神经霉素炎谱障碍的差异：将新型策略纳入护理
最近，研究人员开始专注于AQP4-IGG阴性NMOSD。由杰基[Palace]领导的一个牛津集团最近对这种疾病患者进行了36个临床MRI参数的主要成分分析，他们发现此类别中有三个表型亚组：MS样亚组，NMOSD类似于NMOSD的亚组和低脑部病变亚组。MS样亚组具有MRI病变，通常在MS中看到，其代谢组学研究表明，该组中的肌异醇和甲酸水平明显高于NMOSD样子组。因此，这两组与病理的观点可能不同。NMOSD样子组具有与NMOSD诊断一致的特征。低脑病变亚组的特征是三个或更少的脑病变。因此，血浆NMOSD本质上可能是异质的。
通过声音观察：基于AI的探测，从被动音频>的汽车环境中的参与者
现有的汽车环境意识的ADAS解决方案（相机，激光镜，超声波等）要求目标在传感器的明确视线中。必须通过某种能源来照亮目标，因此系统会受到灰尘，天气，照明和障碍物的影响。我们使用“倾听”环境的被动声学解决方案来解决这些局限性。它可以听到角落周围或远距离看不见的潜在目标，从而提供预警并改善其他ADAS系统的预警。我们旨在检测包括警笛，接近车辆，自行车甚至行人的各种公路参与者。我们讨论了用例和挑战，提出了基于汽车等级组件的廉价参考体系结构，并以初始验证结果报告了更新的开发状态。
通过数字棱镜看到世界：混合现实中传播视频使用的心理含义
数以百万计的人每天将依靠相机和屏幕来向他们展示周围世界。Apple，Meta和其他公司是大量生产的耳机，可以阻止现实世界中的光，而是依靠PassThrough视频作为混合现实的促成技术。本文的11位作者分别花了几个小时的时间在公共场合和私下戴上这些耳机，其目的是记录PassThrough的经验，然后组织和审查以前的研究，这将有助于研究学者，行业领导者和其他组织随着时间的流逝更好地了解心理后果。首先，我们描述了为什么传道将成为媒体景观的重要组成部分。接下来，我们总结了使新的通行头耳机从以前脱颖而出的技术规范，但与人类对参数的愿景（例如视野，失真，延迟和分辨率）相比，但仍然具有较低的责任感。接下来，我们回顾相关的先前心理学研究。我们得出的结论是，传道经验可以激发敬畏并介绍许多应用，但也可能会引起视觉后效应，距离判断的失误，引起模拟器疾病以及干扰社会联系。我们建议游说日常使用这些耳机的公司谨慎和克制，并敦促学者严格，纵向研究这种现象。
引用Antunes MSM，Sugiyama FHC，Gravina HD，Castro RC，Mercado FJR，Lima JO，Fontanari C和Frantz FG（2023）Covid-19灭活和非Replica
2019年底，严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）的出现刺激了免疫学和疫苗学方面的剧烈研究工作。除了先天免疫反应外，病毒特异性的体液和细胞免疫反应对于病毒清除均至关重要。T细胞表位在基于T细胞的免疫反应中起着核心作用。在此，我们总结了SARS-COV-2衍生的T细胞表位的肽/主要组织相容性复合物（PMHC）结构，并提出了未来疫苗开发工作中使用T细胞表位的挑战和机会。检索了总共27个SARS-COV-2相关的PMHC结构和五个带有T细胞受体的复合物。这些肽主要分布在尖峰（S），核蛋白（N）和ORF1AB蛋白上。大多数肽在SARS-COV-2的变体（VOC）中保守，除了位于S蛋白中的几种突变肽。还检索了与从SARS-COV衍生的7个表位复合的人类白细胞抗原（HLA）的结构，这表明具有SARS-COV-2的潜在跨T细胞免疫。SARS-COV-2和SARS-COV的抗原肽的结构研究有助于可视化跨T细胞免疫的过程和机理。T细胞表位面向疫苗是SARS-COV-2的潜在下一代疫苗，值得进一步研究。
改进SN-3AG-0.5CU BI 0.5 SB 1.5 TE 3热电材料和Cu电极之间的焊接接头标题：使用原子探针断层扫描摘要在材料中看到氢：金属材料中的氢的存在会导致灾难性EA
标题：使用原子探针断层扫描摘要在材料中看到氢：金属材料中的氢存在可能导致灾难性的早期裂缝，称为氢含糖。观察氢及其在微观结构中相关的影响一直是一个巨大的挑战，它限制了解决该问题的解决方案。为此，我们的研究小组开发了一种特殊的工具，即低温原子探针断层扫描（Cryo-Apt），用于氢图，并将其与微力方法结合使用，以研究钢中的氢化含量。我们的努力为破译钢中的氢气诱捕和拥抱机制提供了新的见解，从而促进了钢微结构的发展，钢微结构具有良好的抵抗力。bio：Yi-Sheng（Eason）Chen博士是Nanyang助理教授（NAP）和新加坡国家研究基金会（NRF）材料科学与工程学院，Nanyang Technological University，新加坡（NTU）。他的研究重点是材料表征，冶金和氢技术。专门使用高级显微镜技术，例如原子探针断层扫描（APT）和电子显微镜来开发高级金属材料的结构属性处理关系。从这些努力中获得的见解将有助于更深入地了解材料行为，为发展下一代高性能材料的发展铺平道路。他是Sinica学术界物理研究所的前研究助理。 参考：[1] Y.-S. Chen等。他是Sinica学术界物理研究所的前研究助理。参考：[1] Y.-S. Chen等。“金属中的氢诱捕和覆盖 - 综述。”国际氢能杂志（印刷中）（2024年）。https://www.sciendirect.com/science/article/pii/s036031992401332 6