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Bosse：遥感的生物多样性观察系统模拟实验
从理论的角度克服了这个问题，我们开发了Bosse，这是一个观察系统模拟实验的生物多样性。BOSSE在植被特性随着气象条件的函数而变化并采用不同的空间模式的时间时模拟动态场景。高空间分辨率场景可用于量化植物特征的植物功能多样性。此外，博斯可以模拟与气象学植物特征相一致的高光谱反射因子，阳光诱发的叶绿素荧光和土地表面温度。可以在不同的空间和时间分辨率下生成光谱图像，从而使我们能够测试不同的方法，指标和方法来估计植物功能多样性。
对2G HTS涂层导体的热点状态的实验观察
摘要 - 由于其高电流携带能力和单位长度高电阻，使用稀土bacuo（Rebco）涂层con污染器非常适合电阻型SFCL（超导故障电流限制器）。然而，如果在临界电流范围内的断层电流范围内，耗散可能会沿着整个长度高度不均匀，从而导致正常区域的局部性温度升高。这种所谓的热点制度是通过模拟工具很好地预测的，但很少以非破坏性的方式进行体验研究。本文提出了两个体验结果，强调了热点制度的存在。首先，通过高速记录与电动测量同步的氮气气泡，可以观察到Rebco胶带上的局部耗散。第二，通过对欧洲项目FastGrid开发的导体进行的测量，研究了限制结束时的最高温度作为前瞻性电流的函数。最高温度在接近coductor𝑰𝒄𝒄的接近的前瞻性电流中被发现最高。
使用观察性和遗传学知情分析，了解精神疾病，慢性低下痛疼痛和脊柱退行性疾病之间的合并症
精神疾病和症状与疼痛感知和29敏感性的差异有关。这些差异可能在治疗脊柱退行性30疾病（SDD）和慢性低下痛疼痛（CLBP）方面具有重要意义。利用来自英国生物银行（UKB）31的数据和我们所有人的研究计划（AOU），我们研究了与精神病32疾病联系起来的影响（酒精使用障碍，焦虑症，注意力缺陷多动障碍，躁郁症，躁郁症，33大麻大麻症，33大麻症障碍，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，后压力障碍，术后疾病障碍，以及34 schizophren和34 schizophren和34 schiz s s sd sdd and clb and clb and clb and cld and cld and cld。我们应用了多基因回归模型，多基因风险35评分（PRS）和一个样本的孟德尔随机分组（MR）来三角剖分观察到的关联的效果36。我们还进行了基因本体论和药物替代的37个分析，以剖析精神疾病，SDD和CLBP之间共享的生物学。比较38个仅受SDD影响的人（UKB n = 37,745，AOU n = 3,477），仅受CLBP 39影响的人（UKB n = 15,496，AOU N = 23,325），受到了这两种情况的影响（UKB n = 11,463，AOU 40 N = 13,451） n = 117,162），观察性和遗传学41个知情分析强调，三个病例组的最强作用是酒精使用障碍，焦虑，抑郁和创伤后应激障碍的42个。43此外，精神分裂症及其PR似乎与CLBP，44 SDD及其合并症有反比关系。单样本MR强调了将45种疾病内化的潜在直接作用对SDD尤其强大的结果。52我们的药物-46重新利用分析确定组蛋白脱乙酰基酶抑制剂是靶向分子途径47在精神疾病，SDD和CLBP中共享的47。总而言之，这些发现支持48精神疾病，SDD和CLBP之间的合并症是由于直接49效应的贡献以及将这些健康结果联系起来的共享生物学的贡献。这些多效机制50和社会文化因素在塑造整个心理病理学谱系中观察到的SDD-CLBP合并症51模式中起着关键作用。
在分层超导化合物中观察到的交替的三角电荷密度波域
该研究团队使用扫描隧道显微镜（STM）在NBSE 2中捕获了CDW的高分辨率图像，该扫描隧道显微镜（STM）能够以原子级分辨率对结晶表面进行成像。随后，团队成功地清楚地对以星形和三叶草形CDW结构为特征的域的分布模式通过数值确定相对于观察到的原子晶格的位移而进行了。
基础生物多样性信息计划（FBIP）
协议草案必须构成该文件的一部分，该文件将与该提案一起提交，并应与提案中指定的角色，责任和预算一致。该协议必须以公平的精神起草，并且必须具有有关权利的细节（例如版权，出版物，知识产权等。项目中的产品或其他开发项目），知识利用以及付款，进度，最终报告和机密性等事务。协议此外，详细详细介绍了财团治理的条件和安排（在一定程度上为有效的合作提供了足够的保证），财务状况，如果适用，基本知识应贡献，责任，纠纷和信息共享。项目负责人将在分配裁决后的3个月内提交最终的财团协议。
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。
欧洲束缚观察队列研究方案
摘要引言改善了对糖尿病前主体的概况的了解及其发展2型糖尿病（T2DM）的风险将增强次要预防。主要目的是描述与在初级保健中诊断为糖尿病的受试者中与入射T2DM相关的因素。方法和分析该研究基于Reunion Island，这是一个法国海外地区，经历了T2DM的疾病负担特别高。这是一项在初级保健中进行的观察性的，非随机的前瞻性队列研究，在该研究中，私人全科医生（GP）研究人员招募了与糖尿病前期糖尿病的参与者，无论其最初的咨询动机如何。前糖尿病是由WHO标准（即1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖在1.40 g/L和1.40 g/L和1.99 g/l之间的摄入后2小时，禁食等离子体葡萄糖在1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖之间。该设计基于GP的年度随访（根据法国国家卫生当局的建议），收集了临床和实验室数据以及通过电话在三个时间点上回答的特定生活方式调查表：包含在内，以及2年和5年的随访访问。随访临床和实验室数据，并且在纳入后2年和5年将获得研究特定于研究的实验室收集（血清，DNA和尿液）。主要结果是过渡到T2DM。伦理和传播该协议已得到圣维蒂安研究伦理委员会的批准（CPP Saint Etienne参考编号：2019-03）。入学开始于2019年8月。至少在同行评审的医学期刊上发表的三篇论文，一份口头交流以及与当地人群和医疗保健政策制定者进行大规模沟通中将传播结果。试用注册号NCT04463160和ID-RCB 2018-A03106-49。
低剂量奥氮平在治疗神经性厌食症的青少年：一种观察性的自然主义病例对照研究
Pruccoli J.，Pettenuzzo I.，Parmeggiani Antonia。（2022）。低剂量奥氮平在治疗神经性厌食症的青少年：一项观察性自然主义病例对照研究。儿童和青少年心理药理学杂志，32（5），304-310 [10.1089/cap.2022.0003]。
CD34+细胞剂量对T细胞的单倍性同种异体造血细胞移植后对临床结果的影响急性髓样
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的：（i）模拟隐藏的，可能是混乱的，动态的，并且（ii）预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤，在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成，并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的，证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能，最多两次Lyapunov时，检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示：预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低，但如果观察到少于模型域的一半，则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明，鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。