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随机和基于无序的方法-IRIS
光谱应用的特征是将高光谱分辨率与大带宽相结合的持续努力。这两个方面之间通常存在权衡，但是超级分辨光谱技术的最新发展正在为这一领域带来新的机会。这与所有需要紧凑和具有成本效益的仪器（例如在感应，质量控制，环境监测或生物识别验证）中等待的所有应用尤其重要。这些非常规的方法利用了稀疏采样，人工智能或后处理重建算法等概念来利用光谱调查的几种策略。从这个角度来看，我们讨论了这些方法的主要优点和劣势，并追踪了未来的进一步发展和广泛采用的未来方向。
生物分子冷凝物的固有无序蛋白质的构象熵
最近已经发现，真核细胞宿主具有多种生物分子冷凝水。这些冷凝水通常包含具有内在无序区域（IDR）的蛋白质和/或RNA成分。虽然已经提出并证明了IDR在冷凝物生物学中扮演许多角色，但我们在这里建议IDR的另外至关重要的作用，这是将不需要的“入侵者”排除在冷凝水之外。这种排除效应来自IDR的较大构象熵，即，占用空间的自由能成本很高，否则IDR将可以使用。通过将聚合物理论与贴纸模拟相结合，我们表明，相关的插入自由能随着冷凝水中的IDR浓度以及入侵者的大小而增加，从而使大型入侵者的表面积达到线性缩放。我们发现，在逼真的IDR浓度下，颗粒的颗粒与平均蛋白质的大小（直径为4 nm）可以超过97％，将其排除在冷凝水之外。要克服这种熵屏障，分子必须与凝聚力成分相互作用，以招募作为客户进入冷凝水。将开发的尺寸排斥理论应用于生物冷凝水中表明，冷凝水IDR可能在生物体和冷凝物类型中起一般的排他性作用。
“无序系统中的最新发展”摘要
摘要：无序系统统计力学中最多面的区域之一是自旋玻璃。经典的自旋玻璃模型，例如Sherrington-Kirkpatrick（SK）的最初引入了一些金属合金的异常磁性特性，其中具有竞争性的铁磁相互作用和抗铁磁相互作用，其中，该组件原子的磁链在常规模式中不排列。 此类模型中的旋转配置表现出挫败感和/或新兴的分层组织。 从数学角度来看，诸如SK模型之类的平均场自旋眼镜触发了众所周知的概率理论子场。 物理学家预测的许多结构都可以转变为数学技术。 这与对旋转玻璃物理学的命运有关的研究与例如。 横向场。 自1990年代以来，这一直是物理界不断兴趣的话题。 数学研究最近仅在最近才掌握了这个领域。 在我的讲座中，我将介绍该领域，概述一些结果以及背后的技术。最初引入了一些金属合金的异常磁性特性，其中具有竞争性的铁磁相互作用和抗铁磁相互作用，其中，该组件原子的磁链在常规模式中不排列。此类模型中的旋转配置表现出挫败感和/或新兴的分层组织。从数学角度来看，诸如SK模型之类的平均场自旋眼镜触发了众所周知的概率理论子场。物理学家预测的许多结构都可以转变为数学技术。这与对旋转玻璃物理学的命运有关的研究与例如。横向场。自1990年代以来，这一直是物理界不断兴趣的话题。数学研究最近仅在最近才掌握了这个领域。在我的讲座中，我将介绍该领域，概述一些结果以及背后的技术。
驱动无序玻色气体中的能量空间随机游动
摘要。受实验观察 [1] 的启发，驱动具有弱无序性的 3D 盒子中的非相互作用玻色气体会导致幂律能量增长，E ∝ t η，η = 0.46(2)，以及显示动态缩放的压缩指数动量分布，我们对该系统进行了系统的数值和分析研究。薛定谔方程模拟表明，随着无序强度的增加，η ≈ 0.5 到 η ≈ 0.4 的交叉，暗示存在两种不同的动力学状态。我们提出了一个半经典模型，该模型可以捕捉模拟结果，并允许从能量空间随机游动的角度理解动力学，从中可以分析获得从 E ∝ t 1/2 到 E ∝ t 2/5 缩放的交叉。这两个极限对应于随机游动受到弹性无序引起的散射速率或驱动器可以改变系统能量的速率的限制。我们的结果为进一步的实验提供了理论基础。
无序钨薄膜超导性的起源
最常见的钨andα-W同质量在约11 mk的温度下具有超导过渡。然而，据报道，当合成为薄膜时，温度范围内具有超导的过渡，在温度范围内t c〜2-5 k：晶体β-W和无定形W（A -W）。在这项工作中，我们对使用DC磁控溅射，运输，低频磁屏蔽响应和透射电子显微镜进行了系统研究。我们的结果表明，虽然A -W确实是常规的超导体，但β-W并不是一个超过2.3 K的超导体。在推定的β -W fif中，具有T c> 3 k的超导能力可能起源于在β-W相下形成的无定形相。我们的发现调和了β -W中报道的一些异常，例如非常小的超导间隙和随着纤维厚度的增加而减少T c。
社论：诊断和管理睡眠呼吸的新技术
SDB包括从习惯打s到OSA的严重案例，以及影响全世界大部分人口的各种条件（Benja Filederd et al。，2019）。这些疾病不仅破坏了睡眠，而且会导致一系列负面的健康后果，例如白天嗜睡，认知障碍和心脏代谢疾病的风险增加。传统的诊断方法，包括Inslab Olymenography，通常需要专业的睡眠中心，是劳动密集型的，并且不容易获得。当前的诊断方法在预测长期健康的影响方面也缺乏，强调了对诊断方法和定制疾病管理的指标的迫切需求。同样，SDB的管理也处于迅速前进的睡眠医学领域的变革连接。虽然连续的正气道压力（CPAP）治疗仍然是SDB治疗的基石，但其在解决SDB相关的健康问题方面的有效性是有限的（Patil等，2024）。这种情况强调了对替代治疗方式的关键需求。机器学习，先进的诊断技术和新型治疗策略的整合预示着朝着更个性化的护理和改善患者的结果迈进（Korkalainen等，2024）。
青春期的持续选择性关注
摘要目的：这项定性研究旨在开发第一个认知行为（CBT）模型，概述了患有1型糖尿病的成年男性的发育和维持无序饮食的发展，以改善先前1型糖尿病的理论模型，并饮食不当，并与1型糖尿病和饮食不足的女性进行比较。方法：二十七名男性（n = 16型糖尿病和饮食率无序，n = 11，1型糖尿病无饮食无序的糖尿病）参加了半结构化访谈。数据，并为每个参与者开发了单个CBT公式以告知该模型。结果：患有1型糖尿病和饮食失调的男性经历了关于食物，胰岛素，体重/体重和糖尿病本身的负面想法，这些想法会引起诸如恐惧和脆弱性以及糖尿病的困难之类的消极情绪，例如超级和高流血症的问题，以及降低了高流血症的问题，以及能够获得更多的教育和技术的人，这会导致
可转移的深层生成模型的内在无序蛋白构象
本质上无序的蛋白质具有动态结构，它们扮演着关键的生物学作用。阐明其构象合奏是一个具有挑战性的问题，需要综合使用计算和实验方法。分子仿真是用于构建无序蛋白质结构集合但资源密集型的有价值的计算策略。最近，基于深层生成模型的机器学习方法已成为生成结构合奏的有效替代方法。但是，当训练数据中缺乏建模序列和构象时，此类方法当前的可传递性有限。在这里，我们开发了一种新型的生成模型，该模型可实现固有无序蛋白质集合的高水平可传递性。该方法称为IDPSAM，是基于变压器神经网络的潜在扩散模型。它结合了自动编码器，以学习蛋白质几何形状的表示和扩散模型，以在编码空间中采样新型构象。iDPSAM在使用Absinth隐式溶剂模型进行的大型模拟蛋白质区域的模拟数据集上进行了训练。由于其神经网络的表现力及其训练稳定性，Idpsam忠实地捕获了测试序列的3D结构集合，在培训集中没有相似之处。我们的研究还证明了从数据集中产生完全构象合奏的潜力，并强调了训练集大小对概括的重要性。我们认为，IDPSAM通过机器学习代表了可转移蛋白质集合建模的重大进展。
从水果蜡开花的组装，无序的结构颜色
许多视觉引导的节水剂具有高度适应蓝色灵敏度的眼睛，这使得蓝色有色水果并不更常见，这也许令人惊讶。但是，有些水果是蓝色的，即使它们不包含蓝色颜料。我们研究了带有蜡盛开的深色色素水果，例如蓝莓，李子和杜松锥，发现结构性颜色机制是其外观负责的。色度蓝色的硫酸反射率是由随机布置的非球形散射器与光的相互作用产生的。我们通过重结晶的蜡绽放来重现实验室中的结构颜色，从而使其可以自组装产生蓝色外观。我们证明，蓝色水果和结构上有色水果不受蓝色亚细胞结构或色素的约束。此外，尽管形态多种多样，但趋同的光学特性仍在整个系统发育范围内出现。层状蜡是未来生物工程工具箱的要素，可持续且具有生物相容性，自组装，自我清洁和自我修复的光学生物材料。
1型糖尿病和无序饮食：议会查询
该报告特别指出，在服务方法中，糖尿病的不同方面和饮食失调专家之间缺乏整合，以及数据的收集和共享。这种不一致给T1DE患者的成功治疗和管理带来了风险。解决这些问题需要开发标准化的T1DE途径，常见框架和改进的技术基础架构，以确保NHS内所有专业的安全，道德和有效的数据共享。确定了良好的实践，尤其是NHS英格兰飞行员的作用。但是，应该指出的是，尽管NHS英格兰的国家糖尿病计划可以为飞行员提供资金，但在飞行员完成后，经营服务的永久费用，然后成为地方委托委员会的责任。担心当地专员会判断综合T1DE服务提供的相对费用太高而无法筹集资金，鉴于当地的T1DE需要这种服务的当地人口相对较少。此外，本报告还认识到有关T1DE相对于其复杂性规模进行的有限研究，这表明需要进一步研究和理解。