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童年时期的人类博卡病毒：真正的呼吸道病原体或“乘客”病毒？全面评论
摘要：最近，人类博卡病毒（HBOV）已成为一种新兴的病原体，在全球范围内报告了越来越多的病例。HBOV主要与成人和儿童的上和下呼吸道感染有关。然而，它作为呼吸道病原体的作用仍未完全理解。据报道，它既是共同感染剂（主要伴有呼吸道合胞病毒，鼻病毒，对培养皿病毒和腺病毒），以及在呼吸道感染期间的孤立病毒病原体。也发现了无症状的受试者。作者回顾了有关HBOV流行病学的可用文献，与感染，病毒传播相关的潜在危险因素及其作为单一病原体和共同感染的致病性以及目前关于宿主免疫反应的假设。提供了不同的HBOV检测方法的更新，包括在鼻咽拭子或呼吸道分泌物上使用定量单一或多重分子方法（筛选面板），组织活检，血清测试，血清测试以及血清和呼吸道分泌中的元基因组学测序。感染的临床特征，主要是关于呼吸道的，但很少有胃肠道。此外，特定的重点是针对严重的HBOV感染，需要住院，氧气治疗和/或小儿年龄重症监护；还报道了极少数致命病例。评估有关组织病毒持久性，重新激活和再感染的数据。进行了高或低HBOV率的单个感染以及病毒或细菌共感染的临床特征，以确定小儿人群中HBOV疾病的真正负担。
TOPH（蛋白质同源物的真实检索）：采用对比问答框架进行蛋白质搜索
另一方面，生物学仍然主要使用传统工具。BLAST 和隐马尔可夫模型在搜索大型蛋白质序列数据库方面有着悠久的使用历史，这些数据库通过残基重叠和基于比对的特征进行评分。基于结构的方法，例如 DALI ( Holm ，2020 ) 和 TM-align ( Zhang & Skolnick ，2005 ) 长期以来一直具有更高的灵敏度来查找远程同源物，但由于其速度和可用蛋白质结构的数量而难以获得更广泛的采用。随着 AlphaFold2 ( Jumper et al. ，2021 ) 等精确蛋白质结构预测方法的出现，使用以前的工具搜索同源结构已变得几乎站不住脚。基于深度学习的方法，例如 Foldseek（van Kempen 等人，2023 年）、TM-vec（Hamamsy 等人，2022 年）、SMAMPNN（Trinquier 等人，2022 年）、Progres（Greener & Jamali，2022 年）一直试图弥补这一差距，但尚无法与 DALI 的灵敏度或序列搜索的速度相媲美（Steinegger & S¨oding，2017 年）。
用机器学习确定的辐射冷却油漆中多个纳米颗粒大小的真正好处
以前的作品发现，与单个粒径相比，辐射冷却油漆的多个纳米颗粒大小会增加太阳反射率。在这项研究中，我们通过结合MIE理论，蒙特卡洛模拟和机器学习方法来评估这一发现，以识别BASO 4和TIO 2-丙烯酸丙烯酸辐射冷却油漆中最佳粒径组合。我们发现，最佳的多个粒径确实超过了Tio 2油漆中最佳的单尺寸，但与Baso 4油漆中的最佳单尺寸相比，表现不佳。这是由于Baso 4在太阳光谱上的接近恒定折射率所致。此外，只要平均粒径在300 - 600 nm附近，不同的粒径分布也会产生类似的高太阳反射率。考虑到精确生产单个粒径是不可行的，我们得出结论，多种粒径的真正好处是它们可以实现具有成本效益的制造，同时保留了强大的高性能。
通过多日存储为 Great River Energy 实现真正的 24/7 无碳资源组合
在这项研究中，Form Energy 评估了将铁空气电池纳入资源组合如何影响 GRE 在 98% 和 100% 的时间内向新负载提供时间匹配的可再生能源的能力，相比仅使用锂离子存储的投资组合。这项分析是使用 Form 最先进的、成本最低的容量优化和生产成本工具 Formware™ 进行的，该工具从头开始设计，以捕获准确模拟具有大量可再生能源和存储的电网所需的时间顺序和多场景优化。在这项分析中，我们使用 Formware 选择了 2030 年的最佳资源添加，以满足 GRE 服务区域内 400 兆瓦 (MW) 的新数据中心负载和 100% 的可再生能源。模拟的资源添加包括新的风能、太阳能和存储技术，这些技术将增加 GRE 现有的资源以服务新的数据中心负载。我们模拟了两种情景：一种是无铁空气情景，包括 4 小时、6 小时和 8 小时锂离子电池作为储能选项；另一种是含铁空气情景，也包括铁空气电池。在每种情景中，我们都评估了最佳资源需求，以便将 24/7 无碳电力与假设的大型电力客户全年 98% 和 100% 的时间需求相匹配，这是投资组合必须达到的高标准，才能令人信服地声称提供 24/7 无碳能源。
计算电源电荷无差调整预测和真实UP
PCIA计算是在D.11-12-018中建立的，最近在D.23-06-006中进行了完善。PCIA是IOU与捆绑服务后的能源成本无动于衷的数量，相当于IOU的PCIA-PCIA-合格投资组合的成本降低了投资组合在给定年内的市场价值。市场价值在d.19-10-001中定义为“以美元计量的估计财务价值，这归因于能源资源的投资组合，目的是计算给定年份的电费无差调整。” 2 D.19-10-001将MPB定义为“与IOU投资组合中三个主要价值来源相关的每单位值（不是总投资组合值）的估计（能源，资源充足和可再生能源）。”作为市场价值总体计算的一部分，将3个MPB乘以相关投资组合量。预测的加法器是旨在减少冷漠量的不确定性的机制，而真正的UP加成器是旨在将实现市场收入与预测价值相结合的机制。
利用热噪声理论和真随机数生成实现后量子密码学
量子计算机和算法的出现对对称和非对称密码系统的语义安全性提出了挑战。因此，实现新的密码原语至关重要。它们必须遵循量子计算器的突破和特性，因为量子计算器使现有的密码系统变得脆弱。在本文中，我们提出了一个随机数生成模型，该模型基于对体积为 58.83 cm 3 的电子系统体积元素热噪声功率的评估。我们通过对每个体积元素的温度进行采样来证明攻击者很难进行攻击。在 12 秒内，我们为 7 个体积元素生成一串 187 位随机密钥，这些密钥将通过量子密码学的特性从源传输到目的地。
电费无差异调整预测及调整的市场价格基准计算
PCIA 计算是在 D.11-12-018 中建立的，最近在 D.23-06-006 中进行了改进。PCIA 是负载脱离捆绑服务后 IOU 对能源电力成本无差异的金额，相当于 IOU 的总 PCIA 合格投资组合成本减去给定年份的投资组合市场价值。市场价值在 D.19-10-001 中定义为“以美元为单位的估计财务价值，该价值归因于 IOU 能源资源组合，用于计算给定年份的电费无差异调整。”2 D.19-10-001 将 MPB 定义为“与 IOU 投资组合（能源、资源充足性和可再生能源）中的三个主要价值来源相关的每单位价值（而非投资组合总价值）的估计值。”3 MPB 乘以相关投资组合数量，作为整体市场价值计算的一部分。预测加法器是一种旨在减少无差异量不确定性的机制，而真实上行加法器是一种旨在使实际市场收入与预测值保持一致的机制。
物流和供应链管理中的真实成本：我们如何做出决定
物流中的决策（包括 /供应链管理）通常是基于公司会计部门的传统成本价格信息。外部性，例如社会和环境影响，通常不包括在决策中。要包括一个更综合的权衡，成本价格信息应包括有关传统成本和外部成本的信息，例如公平工资（社会成本）和损害，污染的成本等。（环境成本）。本文概述了传统成本和货币外部性的尝试（通过使用影子价格和拉格朗日乘数或λ的概念）作为物流决策的基础。一些案例研究是在过去十年中提出的，这是购买柴油卡车扣除货车或电动卡车债务的真正经济权衡的一个例子。在上一个示例中，由于该行业尚未制定记录，因此缺少许多决策数据。关键问题是使外部效果可衡量，以便商业实践可以根据财务，社会和环境数据做出明智的决策。
塑造对人工智能的信任：监管如何帮助我们释放人工智能的真正力量
《人工智能法案》的一大优势在于它是横向立法，涵盖不同领域。例如，在已经制定了医疗器械立法的地方，《人工智能法案》将与之挂钩，确保医疗器械的所有元素都得到安全监管。任何希望将其医疗器械推向欧洲市场的组织都需要在过渡期结束前遵守《人工智能法案》，过渡期很可能在 2026 年或 2027 年。虽然这需要新的流程，但实施这一流程可以帮助提高欧洲人对人工智能在医疗保健领域可能带来的好处的兴奋感。
用于识别核医学领域有影响力的基于人工智能的发现的 TRUE 清单：它是真实的吗？它是可重复的吗？它是有用的吗？它是可以解释的吗？
值得注意的是 - 人工智能 (AI) 算法目前被提出用于核医学的许多不同目的。（第 2 页）- 这些算法的报告带来了特殊的挑战，需要适当的透明度和高度的科学严谨性（第 2-3 页）。- 任何涉及基于 AI 的方法的报告都应仔细解决和讨论研究结果的科学有效性、可重复性、有用性和可解释性（第 3 至 7 页）。