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疫苗接种实验
我们感谢 Angelica Chin、Jane Hu、Nic Minudri、Jose Angel Cazares Torres 和 Elsa Trezeguet 提供的出色研究协助。我们还非常感谢 Sarah Liegl 博士（圣安东尼北家庭医学中心）和 Susan Wootton 博士（麦戈文医学院）以及巴黎医院系统的几位医生，他们自愿抽出时间制作有关 COVID-19 疫苗接种的视频，分发给研究参与者。这项研究已获得麻省理工学院 IRB 的批准（协议编号 1406006433），并在 AEA 社会科学注册中心注册为 AEARCTR-0008711（美国）和 AEARCTR-0008902（法国）。我们感谢 Nisha Deolalikar 在 Facebook 上支持这项研究。Facebook 通过免费投放 COVID-19 相关广告以及聘请营销公司（Code3 Creative）来管理广告活动，提供了资金和后勤支持。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。本研究还得到了美国国立卫生研究院行政补助金、美国国家老龄化研究所奖助金 3P30AG064190-02S1 的支持。
使用卷积和对比的神经网络中反复心理生理脑电图实验中解码工作记忆相关的信息
1波兰科学学院实验生物学研究所，巴斯德拉岛3，02-093华沙，波兰2，波兰2物理学系，华沙大学，巴斯德拉大学5，02-093波兰华沙，波兰3号，波兰3号，33年数学和计算机科学学院 Institute of Theoretical Physics, Jagiellonian University, Łojasiewicza 11, 30-348 Kraków, Poland 5 Institute of Mother and Child (IMC), Clinic of Paediatric Neurology, Kasprzaka 17A, 01-211 Warsaw, Poland 6 Bioimaging Research Center, World Hearing Center, Institute of Physiology and Pathology of Hearing, Mokra 17, 05-830波兰纳达尔津（Nadarzyn）7 Elmiko Biosignals Ltd，Sportowa 3，05-822 Milanowek，Poland 8，Poland 8，系统性风险分析中心，“ Artes Liberales”学院，Warsaw，Warsaw，Nowy of Nowy swiat 69，00-046 WARSAW，POLAND *的作者，他们应与之相关。
结合实验和计算机模拟，从星际冰中解吸有机分子：以乙醛为例
背景。要解释星际环境中复杂有机分子 (COM) 的存在，需要彻底了解气相和星际表面相互作用中发生的物理和化学反应。实验和计算机模拟对于建立与这些环境中有机分子形成相关的过程的综合目录至关重要。目的。我们将实验与定制的计算机模拟相结合，首次研究了乙醛 CH 3 CHO（一种重要的冷星际环境中的有机前体）在非晶态固体水中的解吸动力学。我们写这篇论文有两个目标。首先，我们想将这种分子在太空有机分子演化中的作用具体化。其次，我们想提出一个联合方案，基于计算和实验的结合来产生关于解吸量级的定量信息。该方案可用于改进对其他分子的测量。方法。我们利用结合半经验和密度泛函计算的分子动力学模拟，从理论上确定了解吸能和解吸的指数前因子。我们还在无孔非晶态固体水上对乙醛进行了程序升温解吸实验。理论和实验结果的结合使我们能够得出可靠的数量，这些数量对于理解星际冰顶上的星际 COM (iCOM) 的解吸动力学是必需的。结果。发现 CH 3 CHO 从无孔非晶态固体水 (np-ASW) 表面解吸的平均理论和实验解吸能分别为 3624 K 和 3774 K。理论确定的指数前因子为 ν theo = 2。 4 × 10 12 s − 1 ，而通过实验可以将这个量级限制在 10 12 ± 1 s − 1 。结论。将 CH 3 CHO 的解吸能与其他 COM（例如 CH 3 NH 2 或 CH 3 NO）进行比较，可以发现 CH 3 CHO 的挥发性更强。因此，我们认为，考虑到平均结合能，CH 3 CHO 应该在热核的冰升华阶段优先解吸，从而富集该特定组分的气相。此外，整体低结合能表明由于非热效应（即反应性解吸或宇宙射线诱导的解吸），恒星前核可能提前返回气相。这可以解释 CH 3 CHO 在恒星前核气相中的普遍存在。需要专门的实验室和理论努力来证实最后一点。
墨子号太空量子实验
量子理论已在众多实验室实验中得到成功验证。但是，这种有效描述微观物理系统行为及其预测的量子纠缠等现象的理论是否仍适用于大尺度？从实际角度来看，如何使量子密钥分发（即通过量子力学定律确保远距离各方之间建立密钥的安全性）在全球范围内具有技术实用性？由于光子在光纤和地面自由空间中的损耗，单个光子的直接传输所能达到的距离仅限于几百公里。一种在长距离和相对论范围内测试量子物理并从而实现灵活的全球量子网络的有前途的途径是使用卫星和太空技术，其中的一个显著优势是光子损耗和湍流主要发生在大气层约 10 公里以下，而大多数光子在太空中的传输路径几乎处于真空中，几乎没有吸收和退相干。回顾了自由空间量子实验的进展，重点介绍了快速发展的墨子号卫星量子通信。讨论了天地一体化量子网络的前景以及利用卫星在太空进行的基础量子光学实验。
机器学习和复杂网络测量在 DMT 实验的 EEG 数据集中的应用
人们对迷幻药的医疗用途越来越感兴趣，因为使用迷幻药治疗精神疾病的初步研究已显示出积极的结果。具体来说，这些物质之一是 N,N-二甲基色胺 (DMT)，它是一种激动剂血清素迷幻药，可以引起意识状态的重大改变。在这项工作中，我们提出了一种基于机器学习的计算方法，作为一种探索性工具，使用 EEG 数据揭示 DMT 引起的大脑活动变化，并为这种迷幻药的作用机制提供新的见解。为了回答这些问题，我们提出了一种两类分类，基于 (A) 连接矩阵或 (B) 从中得出的复杂网络度量作为支持向量机的输入我们发现这两种方法都能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 显示出最高的 AUC (89%)，表明复杂网络测量最能捕捉由于使用 DMT 而发生的大脑变化。在第二步中，我们对对此结果贡献最大的特征进行了排名。对于案例 (A)，我们发现高 alpha、低 beta 和 delta 频带的差异对于区分吸入 DMT 之前和之后的状态最为重要，这与文献中描述的结果一致。此外，颞叶 (TP8) 和中央皮质 (C3) 之间的连接以及中央前回 (FC5) 和侧枕叶皮质 (T8) 之间的连接对分类结果贡献最大。文献中发现 TP8 和 C3 区域之间的连接与 DMT 消费期间可能发生的手指运动有关。然而，文献中没有发现皮质区域 FC5 和 P8 之间的连接，推测与志愿者在 DMT 消费期间的情感、视觉、感官、知觉和神秘体验有关。对于案例 (B)，接近中心性是最重要的复杂网络度量。此外，我们发现使用 DMT 时社区更大、平均路径更长，而没有使用 DMT 时则相反，这表明功能分离和整合之间的平衡被破坏了。这一发现支持了以下观点：在迷幻药的作用下，大脑皮层活动变得更加熵大。总体而言，我们开发了一种强大的计算工作流程，可以解释 DMT（或其他迷幻药）如何改变大脑网络，并深入了解其作用机制。最后，这里应用的相同方法可能有助于解释服用其他迷幻药的患者的 EEG 时间序列，并有助于详细了解服用药物后大脑神经网络的功能变化。
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水由亚马逊草药混合物制成，几百年来一直被该地区的人们用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗各种神经和精神疾病的潜在药物。EEG 实验发现，由于死藤水，特定大脑区域发生了显著变化。在这里，我们使用 EEG 数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象级别：(A) 原始 EEG 时间序列，(B) EEG 时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络度量。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化比大脑区域内的连接变化更重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。在大脑连接方面，F3 和 PO4 之间的相关性最为重要。这种联系可能表明，在死藤水介导的视觉幻觉中，个体的认知过程类似于面部识别。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。总体而言，我们的结果表明，机器学习方法能够自动检测死藤水消费过程中大脑活动的变化。结果还表明，机器学习和复杂网络测量的应用是研究死藤水对大脑活动和医疗用途影响的有效方法。
呼吁进行 iod-iov 实验-2022- ...
操作、时间配置文件、所需时间参考/同步等。实验将通过数据链路与航天器的航空电子设备连接。一个链路将用于实验的指挥和管理（小型卫星平台或立方体卫星标准接口的典型数据总线），如果需要，将提供一个高比特率链路用于数据收集，最大典型数据速率为 100 Mb/s。使用这些链路，实验将能够访问至少 TBD Gbit 的数据存储。在选择航天器时将提供接口的详细规范。数据将被转储到 TBD 位置的主地面站。注意：其他特定接口应由实验本身（独立实验）生成，因为不能保证由航天器提供。
通过整合原子模拟、实验和人工智能技术来预测相变机制
探索物质从原子到宏观尺度的多尺度特性，将实验观察与原子模拟和深度学习计算机视觉技术相结合，以回答原子如何通过缺陷运动重排实现极端固体中的体相转变这一关键问题
Calpain活性调节剂：抑制剂和激活剂作为潜在药物LeventeEndreDókus，Mo'Ath Yousef＆ZoltánBánócziPharmaceutics 2020，
在本文中分析了乘用车自动车道的反馈控制。计算基于单轨车辆模型，并考虑了转向系统dynamics。使用线性反馈控制器来控制横向动力学，同时考虑了反馈延迟和下层转向控制器的影响。沿线性稳定性限制检测到亚临界型HOPF分叉，并使用数值延续后跟随周期轨道的新兴分支。表明，在某些参数范围内，直线运动的稳定平衡存在低振幅不稳定的极限周期。基于限制周期，规定了稳定控制收益的安全和不安全的区域。在实验室条件下，使用传送带上的小规模概念在实验室条件下也可以识别线性稳定结构域内不安全的控制区域。理论和实际结果在直线运动的吸引力领域方面表现出了很好的一致性。