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Keystone物种崩溃的社会成本：来自印度秃鹰衰落的证据
∗弗兰克：芝加哥大学（eyalfrank@uchicago.edu）。sudarshan：沃里克大学（anant.sudarshan@warwick.ac.uk）。我们感谢Rema Hanna，Michael Greenstone，Amir Jina和Claire Palandri提供了数据访问。我们感谢芝加哥大学塔塔发展中心和贝克尔·弗里德曼学院提供的资金来支持这项工作。We thank Ben Balmford, Chris Bowden, Robin Burgess, Rhys Green, Ryan Kellogg, Koichiro Ito, John Janmaat, Charles Taylor, and Wen Wang, as well as the seminar and conference participants at the Indian Statis- tical Institute, BREN School at UC Santa Barbara, the LSE Workshop in Environmental Economics, the Department of Zoology at the University of Cambridge, the Environment Week at LSE, the NBER Energy and Environmental Economics spring meeting, Canadian Resource and Environmental Economics Association conference, the Heartland confer- ence, the Southern Economic Association conference, the Environment, Pollution, and Health AERE ASSA session, the Ecology and Evolution Group at Stanford University, the Rosenkranz Symposium as Stanford University, as well as the Institute for Global Health and Development at Peking University and the Stanford Asia-Pacific Research Center for他们有用的评论。我们感谢Sushant Banjara，Alina Gafanova，Sara Gerstner，Miriam Gold，Animesh Jayant，Simran Karla，Sahila Kudalkar，Sreya Majumder和Yuerong Zhang和Yuerong Zhang提供了出色的研究帮助。所有剩余的错误都是我们自己的。本文中包含和表达的陈述，发现，结论，观点和观点不一定是IQVIA Ltd.或其任何附属或子公司实体的陈述，结论，观点和观点。
注意力引导自动编码器，利用结构 MRI 自动预测主观认知衰退的进展
摘要 —主观认知衰退（SCD）是阿尔茨海默病（AD）的临床前阶段，比轻度认知障碍（MCI）更早。进行性SCD将转化为MCI，并有可能进一步发展为AD。因此，利用神经成像技术（如结构MRI）早期识别进行性SCD对于早期干预AD具有重要的临床价值。然而，现有的基于MRI的机器/深度学习方法通常存在样本量小和可解释性不足的问题。为此，我们提出了一种可解释的具有域迁移学习（IADT）的自编码器模型来预测SCD的进展。首先，该模型可以利用目标域（即SCD）和辅助域（如AD和NC）的MRI来识别进行性SCD。此外，它可以通过注意机制自动定位与疾病相关的感兴趣的大脑区域（在脑图谱中定义），显示出良好的可解释性。此外，IADT 模型在 CPU 上仅需 5 ∼ 10 秒即可轻松训练和测试，适用于小型数据集的医疗任务。在公开的 ADNI 数据集和私有的 CLAS 数据集上进行的大量实验证明了所提方法的有效性。
保罗·巴兰的经济剩余概念、巴兰比率和封建制度的衰落
1 早在多布-斯威齐之争之前，恩格斯（1957 (1884)）就注意到了欧洲中世纪贵族的浪费现象。 2 另见巴兰和福斯特编辑的《垄断资本时代：保罗·巴兰和保罗·斯威齐精选通信集，1949-1964》第 238-239 页（2017 年）。巴兰和斯威齐都认为，封建经济在某种程度上是静态和静止的，由于浪费/非生产性活动的存在，这种经济产生的任何经济盈余都将比资本主义产生的经济盈余要小，而资本主义是一种更具活力的制度，具有更高的生产力水平，并将至少部分经济盈余再投资。
深度神经网络估计大脑年龄对认知障碍和衰退很敏感
年龄是阿尔茨海默病 (AD) 的最大已知风险因素。虽然正常衰老和 AD 病理都涉及大脑结构变化，但它们的萎缩轨迹并不相同。人工智能的最新发展鼓励研究利用神经影像学测量和深度学习方法来预测大脑年龄，这已显示出作为诊断和监测 AD 的敏感生物标志物的前景。然而，之前的努力主要涉及结构磁共振成像和传统扩散 MRI (dMRI) 指标，而不考虑部分容积效应。为了解决这个问题，我们使用先进的自由水 (FW) 校正技术对 dMRI 扫描进行后处理，以计算不同的 FW 校正分数各向异性 (FA FWcorr) 和 FW 图，从而允许在扫描中将组织与液体分离。我们分别从 FW 校正的 dMRI、T1 加权 MRI 和组合 FW+T1 特征构建了 3 个紧密连接的神经网络来预测大脑年龄。然后，我们研究了实际年龄和预测大脑年龄与认知之间的关系。我们发现所有模型都能准确预测认知无障碍 (CU) 对照组的实际年龄（FW：r=0.66，p =1.62x10 -32 ；T1：r=0.61，p =1.45x10 -26 ，FW+T1：r=0.77，p =6.48x10 -50 ），并能区分 CU 和轻度认知障碍参与者（FW：p =0.006；T1：p =0.048；FW+T1：p =0.003），其中 FW+T1 得出的年龄表现最佳。此外，所有预测大脑年龄模型均与横向认知（记忆，FW：β=-1.094，p =6.32x10 -7 ；T1：β=-1.331，p =6.52x10 -7 ；FW+T1：β=-1.476，p =2.53x10 -10 ；执行功能，FW：β=-1.276，p =1.46x10 -9 ；T1：β=-1.337，p =2.52x10 -7 ；FW+T1：β=-1.850，p =3.85x10 -17 ）和纵向认知（记忆，FW：β=-0.091，p =4.62x10 -11 ；T1：β=-0.097，p =1.40x10 -8 ; FW+T1：β=-0.101，p =1.35x10 -11 ；执行功能，FW：β=-0.125，p =1.20x10 -10 ；T1：β=-0.163，p =4.25x10 -12 ；FW+T1：β=-0.158，p =1.65x10 -14 ）。我们的研究结果证明，T1加权MRI和dMRI测量均可改善大脑年龄预测，并支持预测大脑年龄作为认知和认知衰退的敏感生物标志物。
数十年的制造业衰退和外包导致美国供应链容易受到干扰
当前的供应链问题是由新冠病毒大流行及其造成的经济影响造成的。然而，这些影响因国内制造产能长期下降而被放大，而国内制造产能原本可以补充国际生产。几十年来，大公司一直在使用“即时”供应链来最大化利润并确保高管和股东获得高额回报，而不是投资于工人、韧性和创新。近年来，企业集中度的提高也与商业投资减少有关，因为集中市场中的企业投资动力较小。特朗普政府试图通过减税与就业法案刺激商业投资，但无论从对整体投资的影响还是对制造业增长的影响来看，都没有成功。
EEG P-ADIC量子潜力准确地识别抑郁症，精神分裂症和认知能力下降 非暴力抵抗策略的动态模型
对于大多数神经精神疾病，尚无可用来帮助早期诊断和及时治疗干预的诊断或预测工具。开发了基于常规的脑电图记录，量子潜在的平均值和可变性评分（QPMV）以高精度识别具有高精度的神经精神和神经认知失误。假定大脑中的信息过程涉及大脑各个区域中神经元活性的整合。因此，假定的量子样结构允许量化连通性作为空间和时间（局部性）的函数以及信息空间（非局部性）中类似量子的效应的函数。eeg信号反映了大脑的整体（不可分割）功能，包括大脑的高度层次结构，该功能由量子电位根据Bohmian力学表达，并结合了数据和PADIC数字的树状图表示。参与者由230名参与者组成，其中包括28名患有严重抑郁症的参与者，42名精神分裂症，65名认知障碍和95个对照。常规的脑电图记录用于基于超级分析的QPMV，与P -ADIC数字和量子理论紧密结合。新型的EEG分析算法（QPMV）似乎是诊断神经精神疾病和神经认知疾病的有用且足够准确的工具，并且可能能够预测疾病的病程和治疗的反应。基于曲线下的面积，在将健康对照与诊断为精神分裂症（p <0.0001）（p <0.0001），阿尔茨海默氏病，阿尔茨海默氏病（AD; p <0.0001）和轻度认知障碍（MCI; p <0.0001）以及与Schizeprenrren的参与者（p <0.0001）以及p <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.0001）中获得了高准确性。 0.0001）或MCI（p <0.0001）以及与AD（P <0.0001）或MCI（P <0.0001）的抑郁症患者区分开来。
使用单通道脑电图系统和交互式评估工具检测认知能力下降
。CC-BY-ND 4.0 国际许可 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2020 年 8 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.08.13.20171876 doi: medRxiv preprint
锂离子电池存储：到 2027 财年，印度的进口依存度将下降至约 20%
关于我们：CareEdge 是一家知识型分析集团，提供信用评级、分析、咨询和可持续性服务。母公司 CARE Ratings Ltd (CareEdge Ratings) 成立于 1993 年，是印度第二大评级机构，在评级不同行业的公司方面拥有可靠的业绩记录，并在 BFSI 和 Infra 等高增长行业中占据领导地位。CareEdge Ratings 的全资子公司包括 (I) CARE Analytics & Advisory Private Ltd（以前称为 CARE Risk Solutions Pvt Ltd）、(II) CARE ESG Ratings Ltd（以前称为 CARE Advisory Research and Training Ltd）和 (III) CareEdge Global IFSC Ltd。CareEdge Ratings 的其他国际子公司包括毛里求斯的 CARE Ratings (Africa) Private Ltd、CARE Ratings South Africa (Pty) Ltd 和 CARE Ratings Nepal Ltd。
土壤，根际和根部微生物组在奇异果葡萄藤衰落中，一种新兴的多因素疾病
奇异果藤蔓衰落综合征（KVD）的特征是严重的根系障碍，导致冠层不可逆地枯萎。植物通常会因第一个地上症状的出现而迅速崩溃，即使在接下来的季节也没有恢复。自2012年首次爆发以来，综合征在意大利的不同领域（意大利的不同地区）一直对奇异果产量产生负面影响。迄今为止，尚未找到一个独特的，常见的因果因素，综合征称为多因素。在本文中，我们研究了与在三种不同的地下矩阵/隔室（土壤，根际和根）中开发KVD相关的整个生物群落（真菌，细菌和Oomycetes）。采样。要解决综合征的多因素性质，并研究了非生物因素在塑造这些群落中的潜在作用，还对土壤进行了物理化学分析。这项研究调查了组成微生物组以及生物和非生物因素之间的分类群体之间的关联。营养不良被认为是塑造KVD微生物群落的驾驶事件。从这项研究中获得的结果突出了卵属植物属的作用，这主要导致了卵菌的组成，尽管它也存在于健康的基质中。与KVD相关的根际群落是由不植物过程驱动的。细菌和真菌群落都导致属的丰富度高，并且与采样位点和基质高度相关，并强调了多个位置在地理上和空间上采样的重要性。此外，对患病的根际对关联网络的分析表明，存在潜在的跨王朝竞争，这是腐生，卵形和细菌之间植物来源碳的潜在竞争。
时间动力学预测家族性额颞痴呆症的症状发作和认知能力下降
图2在晚期症状阶段发生网络动力学的变化。（a）由状态占领的主组件分析（PCA）加载的组件加载。（b）分数分数显示，与在纵向随访期间未转化为有症状阶段的人相比，转换器（最新的预症状扫描）显着增加。（c）按州分数占用率，显示了状态2（显着性）占用率的转换器的增加。（d）所有承运人的占用率。（e）状态2与非携带者（NC）相比，预症状突变载体（PSC）显示了与年龄非线性关系的证据。genfi，遗传额颞倡议；嗯，隐藏的马尔可夫模型