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COVID-19 疫苗 —— 我们准备好了吗？
只有当疫苗研发出的产品获准使用并交付给目标人群时，疫苗接种才算成功。疫苗研发过程是逐步的、金字塔式的和有选择性的。5 如果实验室的初步研究（在细胞系和实验动物中）有利，人体疫苗试验将进入第一阶段，评估少数健康人群的安全性、剂量和免疫原性。通常，只有一小部分候选疫苗会进入第二阶段试验，旨在确定最佳配方、剂量和给药间隔。这些试验需要数百到一千名参与者。第三阶段疫苗试验评估对临床疾病的保护效果以及安全性。他们的研究规模取决于预期的病例数，但通常有数千例。
改变风险；还没有改变现实
- 特朗普的宁静：特朗普的白宫从未面临过对熊市的政治考验，即使在大流行期间，当我们看到陡峭但短暂的抛售时。特朗普总统可以为投资者提供几种舒适的来源：对加拿大，墨西哥和欧洲的关税返回；宣布在并购周围激发动物精神的法规中回滚；或巩固税收减免和就业法的延长。- 美联储将其“放回”放弃：眼睛自然而然地转到了下周的美联储会议，但更广泛地说，如果有保证，则可以从美联储获得奇特的消息传递，以支持股票价格行动。我们可以以更大的信号削减的形式看到这一点：目前，共识预计今年最多可以削减3个25bp，这是由于风险转移到增长的变化而带来的。美联储还可以通过加速定量拧紧的结束来支持情感，从而消除当前的资产负债表。这些变化都不可能在短期内。那么，投资者是否应该为事情变得更糟做好准备吗？
凝血的数学模型 - 我们还在吗？
f i g u r e 1凝血级联和凝血酶生成曲线。（a）通过组织因子（TF）途径激活下凝结级联反应网络。在此处的模拟中不包含蛋白C（PC）的反应，因为它们需要细胞表面结合的血小板调节蛋白（TM）和内皮PC受体以显着量激活。（b）凝血因子浓度的森林图，证明了健康个体的典型范围。因子（F）XI的水平取自Mohammed等。[1]，所有其他健康的范围和浓度均来自Danforth等。[2]。（c）凝血酶生成曲线的一个示例，说明了可以得出的摘要统计信息。峰值和峰值的时间是最大凝血酶浓度，分别是达到它的时间。滞后时间是达到峰高的5％的时间。内源性凝血酶电位（ETP）是凝血酶生成曲线的积分。最大增加速率（最大INC率）和最小降低率（最低DEC率）分别是凝血酶生成曲线梯度的最大正值和负值。apc，活化的蛋白C；在，抗凝血酶； TFPI，组织因子途径抑制剂。
写作还没有消亡！ - 校园新闻
3. 并列第三的是人气作家 CJ Box 的另一部必胜之作《三寸牙》，以及今年新人弗里达·麦克法登的众多轰动作品之一《囚犯》。麦克法登于 2013 年开始自助出版，但正是她 2022 年的惊悚小说《女仆》让她一夜成名，让这位图书管理员感到如痴如醉。仅在 2024 年，她就出版了四本书，至少有两本计划在 2025 年出版。这位女士到底是谁？这个问题问得好，因为弗里达·麦克法登是一个笔名；她也是一名执业医师，为了保护患者/医生的隐私，她并不希望你对她有太多了解。她的作者照片在网上随处可见，但她似乎戴着假发。不是像一顶非常明显的假发，但如果我必须为它花钱的话，我会说它绝对是一顶假发。
最好的尚未到来-Michael Milken
这些突破导致了20世纪和21世纪的世界范围延伸和生活质量的改善，这是文明历史上最大的成就。考虑我们走了多远。我们最早的人类祖先存活了大约20年。数百万年后，全世界的人们仍然只有31岁的平均生活，尽管到1900年，美国47岁。当然，婴儿死亡率的患病率降低了，尤其是在贫困的发展中国家。仍然令人惊讶的是，在我们物种的整个开发中，直到1900年，平均水平仅增长了11年。
我们在那里吗？ Jetsons和未来的城市
摘要在其最初的1962年运行结束后的几十年后，Jetsons将文化相关的位置保留为衡量技术进步的关键文本。技术记者和行业思想观点经常将其用作比较点，想知道最新的发明是否最终将社会推向了汉娜·巴伯拉（Hanna-Barbera）卡通漫画的标志性图像中所见的技术 - 乌托邦未来世界。基于林恩·斯皮格尔（Lynn Spigel）对中世纪未来主义的分析及其随后的怀旧话语，本文认为，杰森（Jetsons）是一种令人惊讶的富有弹性的流行文化实体，形状，并以对未来的流行理解所塑造的。从节目最初的1962年进行中，它研究了该系列中阐明的基础设施，社会学和经济体系如何预测，反映，破坏，破坏和改善对未来城市的推测。
用于药物研发的人工智能：我们到达了吗？
药物发现正在适应数据科学、信息学和人工智能 (AI) 等新技术，以加速有效治疗的开发，同时降低成本和减少动物实验。投资者、工业和学术科学家以及立法者的兴趣日益浓厚，这表明人工智能正在改变药物发现。成功的药物发现需要优化与药效学、药代动力学和临床结果相关的特性。本综述讨论了人工智能在药物发现的三大支柱中的应用：疾病、靶点和治疗方式，重点是小分子药物。生成化学、机器学习和多属性优化等人工智能技术已使多种化合物进入临床试验。科学界必须仔细审查已知信息以解决可重复性危机。只有在后期管道阶段有足够的基本事实和适当的人为干预的情况下，才能充分发挥人工智能在药物发现中的潜力。
全球经济正在正轨，但尚未离开树林
财政空间也是实施许多必要的结构改革的关键，尤其是在新兴经济体中。这一点尤其重要，因为过去十年来，人均收入的中期增长的前景变得黯淡。相对于高收入的低收入经济体的放缓幅度更高。换句话说，赶上更高生活水平的前景明显降低。同时，债务水平升高正在阻止许多低收入和边境经济体进行他们更快地增长所需的投资，并且在许多地方有债务困扰的高风险。为赞比亚债务解决的最新进展令人鼓舞，但迫切需要其他高度负债的国家的进步。
yastn：另一个对称张量网络
我们提出了一个用于量子多体模拟的开源张量网络python库。的核心是一种Abelian对称张量，以稀疏的块结构实现，该结构由密集的多维阵列后端的逻辑层管理。这是在矩阵prod-uct状态下运行的高级张量网络算法和预测的纠缠对状态的基础。诸如Pytorch之类的适当后端，可以直接访问自动分化（AD），以实现GPU和其他支持的加速器的成本功能梯度计算和执行。我们在具有无限投影纠缠状态的模拟中显示了库的表现，例如通过Image nime time Evolution通过AD找到基态，并模拟Hubbard模型的热状态。对于这些具有挑战性的示例，我们识别并量化了由对称调整器实现利用的数值优势来源。