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俄罗斯的战争经济陷入困境 - CDN
在弗拉基米尔·普京的领导下，俄罗斯最有效率的将军是一位身材矮小的经济学家，名叫纳比乌琳娜。2023 年夏天，俄罗斯前线崩溃，总参谋长瓦列里·格拉西莫夫将军和国防部长谢尔盖·绍伊古被叶夫根尼·普里戈津羞辱，后者随后发动兵变并进军莫斯科——纳比乌琳娜冷静地维持了卢布汇率并抵消了西方的制裁。纳比乌琳娜出生于一个工人阶级的鞑靼族家庭，她突破了苏联后期精英统治的极限。自 2013 年被任命为央行行长以来，面对普京在 2014 年 2 月接管克里米亚之后的一轮又一轮的西方制裁和战争，她保住了卢布。因此，当纳比乌利娜向杜马发出警告时，我们应该听听她的警告。她表示，俄罗斯经济面临的主要威胁不是西方的制裁，而是俄罗斯的劳动力短缺。1 在过热的战争经济中，85% 的俄罗斯公司报告了工人短缺，半熟练岗位的工资上涨了 20%。2 这是站不住脚的。正因为如此，普京做出了不可思议的事情，在 2024 年 5 月 12 日，用经济学家安德烈·别洛乌索夫取代了前军官、国防部长谢尔盖·绍伊古。自 2012 年以来，绍伊古一直忠诚地为普京服务，尽管做得并不好。随着俄罗斯军事进入代价高昂的僵局的第三年，他的职位似乎仍然稳固，但正如克里姆林宫新闻秘书德米特里·佩斯科夫 (Dmitri Peskov) 所解释的那样，“我们正在逐渐接近 80 年代中期的情况，当时安全集团的支出占经济的 7.4%。这不是关键，但非常重要。” 3 克里姆林宫正在与乌克兰进行一场工业时代的战争。就像世界大战一样，这是一场生产战争，是
瞬时语音合成神经假体
6 神经技术和神经康复中心，神经病学系，麻省总医院，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿 * 共同资深作者 通讯作者：Maitreyee Wairagkar (mwairagkar@ucdavis.edu) David Brandman (dmbrandman@ucdavis.edu) Sergey Stavisky (sstavisky@ucdavis.edu) 摘要：脑机接口 (BCI) 有可能恢复因神经疾病或受伤而失去说话能力的人的交流。BCI 已被用于将试图说话的神经相关性转化为文本 1–3 。然而，文本通信无法捕捉人类语音的细微差别，例如韵律、语调和立即听到自己的声音。在这里，我们展示了一种“脑转语音”神经假体，它通过解码植入在患有肌萎缩侧索硬化症和严重构音障碍的男子腹侧中央前回的 256 个微电极的神经活动，瞬间合成具有闭环音频反馈的语音。我们克服了缺乏用于训练神经解码器的真实语音的挑战，并能够准确地合成他的声音。除了音素内容，我们还能够从皮层内活动中解码副语言特征，使参与者能够实时调节他的 BCI 合成语音以改变语调、强调单词和唱短旋律。这些结果证明了通过 BCI 让瘫痪者清晰而富有表现力地说话的可行性。简介：说话是人类的一项基本能力，失去说话能力对患有神经系统疾病和受伤的人来说是毁灭性的。脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的治疗方法，它通过解码神经活动 4 来绕过神经系统受损的部分，从而恢复语言能力。BCI 的最新演示主要集中在将神经活动解码为屏幕上的文本 2,3 ，并且具有高精度 1 。虽然这些方法提供了恢复交流的中间解决方案，但仅靠文本交流无法提供具有闭环音频反馈的数字替代发声装置，也无法恢复人类语音的关键细微差别，包括韵律。
用于大脑中基因组编辑的工程自由交付的核糖核蛋白
6马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州医学院神经学系神经技术与神经记录中心 * （sstavisky@ucdavis.edu）摘要：大脑计算机界面（BCIS）有可能恢复因神经系统疾病或受伤而失去说话能力的人的沟通。bcis已被用来将尝试语音的神经相关性转化为文本1-3。但是，文本交流未能捕捉人类言语的细微差别，例如韵律，语调和立即听到自己的声音。在这里，我们展示了一种“脑对舞会”神经假体，即通过解码植入人类腹膜前缘的256个微电腹膜中的256个微电腹膜中腹膜上腹膜中腹膜上腹膜和严重的dysarthria的男性中腹膜的神经活动来立即与闭环音频反馈合成声音。我们克服了缺乏对训练神经解码器的基本真相的挑战，并能够准确地综合他的声音。与语音内容一起，我们还能够从心理学活动中解码副语言特征，从而使参与者实时调节他的BCI-BCIS综合声音以更改语调，强调单词并唱着短旋律。这些结果证明了使瘫痪者能够通过BCI进行明智和表达的人的可行性。简介：说话是一种基本的人类能力，失去说话的能力对于患有神经系统疾病和伤害的人来说是毁灭性的。大脑计算机界面（BCIS）是一种有希望的疗法，可以通过解码神经活动绕过神经系统受损的部分来恢复语音4。BCI的最新演示重点是将神经活动解码为屏幕2,3的文本，其精度很高1。这些方法提供了一种中间解决方案来恢复沟通，但单独与文本的沟通却没有提供具有闭环音频反馈的数字替代人声仪，并且无法恢复人类语音的关键细微差别，包括韵律，语调，语气和音调。
关键保护屏障中的转运蛋白调节
我想首先感谢我的博士主管Hae-Young Kee教授。在过去的几年中，她一直指导和指导我，并与我一起度过了最好和最糟糕的时代。我只能希望我从互动中成为一个更好的人，我将永远随身携带她教给我的教训。我要感谢我的监督委员会，杨·博克（Yong-Baek Kim）教授和斯蒂芬·R·朱利安（Stephen R. Julian）教授，以支持整个计划的委员会成员和老师。说我遇到了很多人是轻描淡写的。Whether it be fleshing out physics ideas or casual quality of life interactions I would like to thank in no spe- cific order Andrei Catuneanu, Jacob S. Gordon, Austin Lindquist, Nazim Boudjada, Emily Zinnia Zhang, Vijin Venu, Peihang Xu, CJ Woodford, Daniel Baker, Leonardo Jose Uribe Castano, Sopheak Sorn，Wonjune Choi，Li Ern Chern，Geremia Mas-Sarelli，Adarsh Patri，Eli Bourassa，Eli Bourassa，Ilan Tzitrin，Heung-Sik Kim，Yige Chen，Vijay Shankar Venkataraman，Robert Scha函数Diana Swiecicki，Ilia Khait，Pranai Vasudev，Sergey Eyderman。非常感谢您向Heung-Sik Kim提供无尽的帮助，希望我不会像我怀疑那样打扰您。我相信，如果不是我的朋友，同事和同志Aris Spourdalakis和Dionysia Pitsili-Chatzi，我不会活着，我永远对此表示感谢。在我的努力中，他们无休止的支持，我非常感谢我的母亲Panagiota Karouni和姐姐Stavroula Stephi Stavropoulos。感谢您多年来的支持和支持。我也很感激我的朋友在海洋中，瓦西利斯·罗卡吉（Vasilis Rokaj），彼得罗斯·安德烈亚斯（Petros Andreas Pantazopoulos），乔治·巴塔吉安尼斯（George Batagiannis），perseas christodoulidis，gilho ahn，savvas ros-tadis，savvas rostadis，kalliopi souvatzi，以保持我的精神振奋。最后，我将不感谢物理学系的所有受雇于的工作，他的持久工作使我和其他所有研究生都成为可能。特别感谢伊莎贝拉（Isabella）在该部门的晚上工作之夜是友好的面孔。
现代方法，经典约束
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数字化转型战略：从撰写到执行
• 安东·弗拉基米罗维奇·博加诺夫 (Anton Vladimirovich Boganov)，itSMF Russia 主席、Axios Systems 业务发展总监、IIBS NUST MISIS 系统与软件工程系讲师； • 新西伯利亚州数字发展和通信部长阿纳托利·瓦西里耶维奇·久巴诺夫 (Anatoly Vasilyevich Dyubanov)； • 新西伯利亚州数字发展和通信部数字政府技术部数字转型和政府服务部主任奥尔加·谢尔盖耶夫娜·日丹诺娃 (Olga Sergeevna Zhdanova)； • 奥列格·亚历山德罗维奇·克拉夫琴科，别尔哥罗德州数字发展部副部长、数字经济基础设施发展部主任； • 俄罗斯审计院战略发展部战略管理部首席顾问米哈伊尔·罗伯托维奇·派穆尔金（Mikhail Robertovich Paimulkin）; • 俄罗斯审计院战略发展部副主任 Yulia Khalilovna Popkova； • 安东·亚历山德罗维奇·拉杜詹 (Anton Aleksandrovich Raduzhan)，汉特-曼西斯克自治区-尤格拉信息技术和数字发展部数字技术发展部负责人； • 新西伯利亚州数字发展和通信部数字政府技术管理跨部门信息系统部主任尤利娅·维克托罗夫娜·萨尔诺娃（Yulia Viktorovna Sarnova）; • 俄罗斯联邦体育部副部长安德烈·康斯坦丁诺维奇·谢尔斯基（Andrey Konstantinovich Selsky）; • 谢尔盖·弗拉基米罗维奇·斯米尔诺夫 (Sergey Vladimirovich Smirnov)，圣彼得堡国立单一企业“圣彼得堡信息分析中心”信息系统开发部门负责人； • 伊琳娜·维克托罗夫娜·福缅科 (Irina Viktorovna Fomenko)，汉特-曼西斯克自治区-尤格拉信息技术和数字发展部数字技术发展部社会领域数字技术部顾问。
混合量子-经典方法
参考文献 [1] M. Benedetti、E. Lloyd、S. Sack 和 M. Fiorentini，“参数化量子电路作为机器学习模型”，载于《量子科学与技术》4，043001 (2019)。 [2] S. Jerbi、LJ Fiderer、HP Nautrup、JM Kübler、HJ Briegel 和 V. Dunjko，“超越核方法的量子机器学习”，arXiv 预印本 arXiv:2110.13162 (2021)。 [3] V. Havlicek、AD Corcoles、K. Temme、AW Harrow、A. Kandala、JM Chow 和 JM Gambetta，“使用量子增强特征空间的监督学习”，载于《自然》567，209 (2019)。 [4] M. Schuld 和 N. Killoran，“特征希尔伯特空间中的量子机器学习”，载于《物理评论快报》122，040504 (2019)。[5] M. Schuld，“监督量子机器学习模型是核方法”，arXiv:2101.11020 (2021)。 [6] JE Johnson、V Laparra、A Perez-Suay、MD Mahecha 和 G Camps-Valls G，“核方法及其衍生物：地球系统科学的概念和观点”，载于 PLoS ONE 15(10 (2020)。[7] Benyamin Ghojogh、Ali Ghodsi、Fakhri Karray 和 Mark Crowley，“重现核希尔伯特空间、Mercer 定理、特征函数、Nystrom 方法和机器学习中核的使用：教程和调查”，arXiv 预印本 arXiv:2106.08443 (2021)。[8] Y. Liu、S. Arunachalam 和 K. Temme，“监督机器学习中严格而稳健的量子加速”，载于 Nature Physics 17, 1013 (2021)。[9] JR Glick、TP Gujarati、AD Corcoles、Y. Kim、A. Kandala、JM Gambetta 和 K. Temme，“具有群结构数据的协变量子核”，arXiv 预印本 arXiv:2105.03406 (2021)。[10] Francesco Di Marcantonio、Massimiliano Incudini、Davide Tezza 和 Michele Grossi，“QuASK——具有核的量子优势寻求者”，arXiv 预印本 arXiv:2206.15284 (2022)。[11] Supanut Thanasilp、Samson Wang、M Cerezo 和 Zoe Holmes。“量子核方法中的指数集中和不可训练性”，arXiv 预印本 arXiv:2208.11060 (2022)。 [12] Sergey Bravyi、Oliver Dial、Jay M. Gambetta、Dario Gil 和 Zaira Nazario，“超导量子比特的量子计算的未来”，arXiv 预印本 arXiv:2209.06841 (2022 年)。
真核生物核糖体中药物结合残基的自然变异
标题 真核核糖体中药物结合残基的天然变异 作者 Lewis I. Chan 1,& 、Chinenye L. Ekemezie 1,& 、Karla Helena-Bueno 1 、Charlotte R. Brown 1 、Tom A. Williams 2,* Sergey V. Melnikov 1,* 附属机构 1 纽卡斯尔大学生物科学研究所，英国泰恩河畔纽卡斯尔，NE2 4HH 2 布里斯托尔大学生物科学学院，英国布里斯托尔，BS8 1TQ & 贡献相同 通讯 * 通讯地址：tom.a.williams@bristol.ac.uk 和 sergey.melnikov@newcastle.ac.uk 摘要 针对真核核糖体的药物作为研究工具和针对癌症、真菌和其他致病性的潜在疗法正变得越来越重要真核生物。然而，由于缺乏比较研究，我们目前不知道有多少真核生物拥有与人类相同的核糖体药物结合位点，以及有多少与人类有显著差异。目前，这种知识上的差距因真核生物基因组中存在假基因而加剧，由于我们无法区分真正的突变、假基因和测序伪影，使得这些比较分析具有挑战性。在本研究中，我们通过使用一种利用物种间进化关系的新方法解决了这个问题。使用这种方法，我们确定了 8,563 种代表性真核生物中 58 种核糖体药物结合残基的序列变体，追溯了这些变异的进化历史，从 20 亿年前真核生物的出现到它们随后分化成不同的谱系。出乎意料的是，我们发现酵母和人类（通常用作研究核糖体/药物相互作用的模型真核生物）与大多数其他真核生物不同，因为 rRNA 替换主要发生在动物和真菌中，但在大多数其他真核生物中不存在。此外，我们证明了以前在常见病原体利什曼原虫和疟原虫中发现的结构变异，这些变异被视为少数真核生物物种所特有的，但实际上为大量真核生物所共有。值得注意的是，一些真核生物谱系的核糖体药物结合位点与人类的差异比人类与细菌的差异更大。总体而言，我们的研究提供了真核生物核糖体药物结合位点进化的最完整概述（在单个物种、单个残基和单个药物的水平上），确定了与人类相比具有结构不同的核糖体药物结合位点的真核生物谱系。这些发现为利用核糖体靶向药物作为研究工具和开发针对真核寄生虫的谱系特异性抑制剂开辟了新的途径。
LCET-2024
科学委员会 Sergey Alekseenko，库塔特拉泽研究所俄罗斯热物理学系 Derek Baker，土耳其中东技术大学 Ryszard Białecki，波兰西里西亚理工大学 Camilo Bulnes，墨西哥国立自治大学 Bassam Dally，沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学 Kyle Daun，加拿大滑铁卢大学 Pradip Dutta，印度科学研究所 Pedro Coelho，葡萄牙里斯本高等技术学院 Renata Cotta，巴西里约热内卢联邦大学 Michael Epstein，以色列特拉维夫大学 Timothy Fisher，美国加州大学洛杉矶分校 Francis Franca，巴西南里奥格兰德联邦大学 Iskender Gökalp，土耳其技术与创新委员会 Kamel Hooman，荷兰代尔夫特理工大学 John R. Howell，美国德克萨斯大学奥斯汀分校 Nikolay Ivanov，俄罗斯圣彼得堡理工大学 James Klausner，美国密歇根州立大学Atsuki Komiya，日本东北大学 Wojciech Lipiński，塞浦路斯研究所，塞浦路斯 Fengshan Liu，加拿大国家研究委员会，加拿大 Peter Loutzenhiser，美国佐治亚理工学院 Christos Markides，英国伦敦帝国理工学院 M. Pinar Mengüç，土耳其厄齐因大学 Michael F. Modest，美国加州大学默塞德分校 Tuba Okutucu-Özyurt，土耳其国际电信联盟能源研究所 Mike Owen，南非斯泰伦博斯大学 Nesrin Özalp，美国伊利诺伊州立大学 Jaona Randrianalisoa，法国兰斯大学 Martin Roeb，德国航空航天中心，德国 Gary Rosengarten，澳大利亚皇家墨尔本理工大学 帅勇，哈尔滨工业大学，中国 Terrence Simon，美国明尼苏达大学 Janusz Szmyd，波兰克拉科夫 AGH 大学 陶文泉，西安交通大学，中国 Felipe托雷斯，澳大利亚国立大学，澳大利亚 王志华，新加坡国立大学，新加坡 王秋旺，西安交通大学，中国 俞子涛，浙江大学，中国 张星，清华大学，中国 摘要截止日期 意向书截止日期为 2024 年 9 月 1 日 2 页摘要截止日期为 2024 年 10 月 1 日 入选投稿人将被邀请向 ASME《传热传质杂志》未来的特别专题提交全文论文。
EEC 244 – 神经工程学简介
目标：神经工程学是新兴的领域，工程学、医学和神经科学在此领域携手合作，以产生创新研究和有效解决方案，解决中枢和周围神经系统的各种病理。这门团队授课的跨学科课程的统一目标是向学生介绍神经工程学的关键研究领域和工具，并采用 NIH 风格的提案写作练习将课程内容整合到潜在项目中。上课时间：每周二下午 1:10-3:00（讲座）和周四下午 1:10-2:00（讨论）上课地点：1062 Bainer Hall 先决条件：研究生学历（或讲师批准）讲师：教授。 Erkin Seker（ECE；记录讲师）、Mitchell Sutter（NPB）、Jochen Ditterich（NPB）、Weijian Yang（ECE）、Christina Kim（神经病学）、Audrey Fan（神经病学）、Zhaodan Kong（MAE）、Lee Miller（NPB）、Jonathon Schofield（MAE）、Sergey Stavisky（神经外科）、Wil Joiner（神经病学）、Carolynn Patten（物理医学与康复）、Mark Fedyk（神经伦理学）助教：Hyehyun Kim（hyhkim@ucdavis.edu）和Greg Girardi（gpgirardi@ucdavis.edu）办公时间：讨论会通常作为办公时间。有关课程管理的问题请联系 Seker 教授，有关其讲座和作业的具体问题请联系每位讲师。评分：字母；最终成绩将根据家庭作业（45%）、最终项目报告（40%）、录制的演示文稿（10%）和道德讨论（5%）来评定。家庭作业：每个模块都会有家庭作业，大约在截止日期前一周布置。提案开发：学生将被要求为一个项目（例如，设备、技术、计算）撰写一份小型提案，该项目涉及神经科学或神经生物学问题或临床需求。该提案将使用美国国立卫生研究院的提案结构或美国国家科学基金会研究生研究奖学金结构，并将被格式化为博士前奖学金申请的基础，从而培训学生掌握基本的提案写作技能。提案开发将分为单独的作业，并将在整个课程中进行。鼓励学生就此征求导师的意见，并与其他研究生讨论。导师和同学将审查提案。然后，学生将根据审阅者的意见撰写反驳意见，并相应地修改提案作为最终提案。演示：学生将被要求按照包括（意义、创新、方法和道德考虑）的结构来展示他们的提案。这些电梯式的演示将预先录制，以供课外同行评审。