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虚拟筛选加速磷酸二酯酶9抑制剂在海藻酸盐毒性中具有神经保护作用的体外模型
寻求更可持续的策略来对比石材文化遗产的生物偏端化，因为它们对环境和健康的毒性和潜在影响，以找到合成杀菌剂的替代品。在这项研究中，测试了牛至和百里香精油（EOS）的应用，以控制佛罗伦萨大教堂外部大理石上的微生物生长，受到延长变暗影响。在原位应用之前，进行了预先测试，以评估EOS对大理石的干扰（在大理石样本上说比色和吸水）及其在抑制大理石菌群中的效率（对营养媒体的敏感性测试）。eos以非常低的浓度抑制从大教堂大理石中采样的整个可栽培的微生物群，而当它们用作2％溶液时，它们不会干扰未殖民大理石样品的颜色和吸水能力。然后，在佛罗伦萨大教堂的两个户外研究地点中，将两个EOS和商业生物剂生物素T用于大理石的原位试验中。通过多学科的原位非侵入性（比色法和ATP分析，显微镜）和EX PET（微生物可行滴度）测试来评估治疗方法的有效性。关于结果，我们发现了用于评估生存能力（可行和真菌可行滴度）的参数与活动（ATP测定）的良好对应关系，其中这些对应关系以及这些对应关系以及显微镜和比色。发现了一些差异，特别是通过可行的滴度，考虑到整个数据，在越来越多的情况下，使用牛至和百里香EOS的治疗对微生物群落有效。
Pegasus 和欧盟的对外关系 - 欧洲议会
本文件由欧洲议会调查委员会要求编写，旨在调查 Pegasus 和同等监视间谍软件 (PEGA) 的使用情况。研究作者 Pegasus 更新的作者：Steven FELDSTEIN，布鲁塞尔卡内基欧洲高级研究员和 Richard YOUNGS，布鲁塞尔卡内基欧洲高级研究员兼英国华威大学国际关系教授。原始研究的作者：Dorota G Ł OWACKA，波兰 Panoptykon 基金会和 Richard YOUNGS，布鲁塞尔卡内基欧洲高级研究员兼英国华威大学国际关系教授。协调：Joanna SM ĘTEK，Ecorys，波兰和 Katarzyna LUBIANIEC，Ecorys，波兰 负责管理员 Mariusz MACIEJEWSKI Ottavio MARZOCCHI 编辑助理 Ivona KLECAN 语言版本 原文：EN 关于编辑 政策部门提供内部和外部专业知识，以支持欧洲议会委员会和其他议会机构制定立法并对欧盟内部政策进行民主审查。要联系政策部或订阅更新，请写信至： 公民权利和宪法事务政策部 欧洲议会 B-1047 布鲁塞尔 电子邮件：poldep-citizens@europarl.europa.eu 手稿于 2023 年 1 月完成 © 欧盟，2023 年 本文件可在互联网上获取：http://www.europarl.europa.eu/supporting-analyses 免责声明和版权 本文件中表达的观点由作者全权负责，并不一定代表欧洲议会的官方立场。允许出于非商业目的进行复制和翻译，前提是注明来源并事先通知欧洲议会并发送副本。© 封面图片经 Adobe Stock.com 许可使用
飞马与欧盟的对外关系 - 欧洲议会
本文件是应欧洲议会调查委员会的要求编写的，旨在调查 Pegasus 和同等监视间谍软件 (PEGA) 的使用情况。研究作者 Pegasus 更新的作者：Steven FELDSTEIN，布鲁塞尔卡内基欧洲高级研究员和 Richard YOUNGS，布鲁塞尔卡内基欧洲高级研究员兼英国华威大学国际关系教授。原始研究的作者：波兰 Panoptykon 基金会的 Dorota G Ł OWACKA 和布鲁塞尔卡内基欧洲高级研究员兼英国华威大学国际关系教授 Richard YOUNGS。协调：Joanna SM ĘTEK，Ecorys，波兰和 Katarzyna LUBIANIEC，Ecorys，波兰 负责管理员 Mariusz MACIEJEWSKI Ottavio MARZOCCHI 编辑助理 Ivona KLECAN 语言版本 原文：EN 关于编辑 政策部门提供内部和外部专业知识，支持欧洲议会委员会和其他议会机构制定立法并对欧盟内部政策进行民主监督。如需联系政策部或订阅更新，请写信至： 欧洲议会公民权利和宪法事务政策部 B-1047 布鲁塞尔 电子邮件：poldep-citizens@europarl.europa.eu 手稿于 2023 年 1 月完成 © 欧盟，2023 本文件可在互联网上获取：http://www.europarl.europa.eu/supporting-analyses 免责声明和版权 本文件中表达的观点是唯一的回应
ISS外部微生物：行星保护有效载荷
简介：在NASA或COSPAR能够为MARS等地点设定行星保护要求之前，需要解决许多重要的知识差距（1）。最重要的知识差距之一是了解船员栖息地和太空套装的微生物泄漏。当前的ECLSS（环境控制和生命支持系统）和PLS（便携式生命支持系统）要求不包括控制可能与通风或泄漏的气体一起逃脱的微生物的任何规定。当前一代的NASA空间西装可以以高达100 cm 3 /min的速度泄漏。在名义操作期间（2）。ISS（国际空间站）有意发射像CO 2这样的大气气体，以维持机组人员的可居住条件。此外，每次将气闸用于EVA（外部活动）时，内部大气都会随附。由于不可能对机组人员进行消毒，因此重要的是要了解，如果在这些通风和泄漏的产品中夹着任何微生物，该怎么办。也重要的是要了解这些微生物是否可以在外面表面生存。最近对ISS的俄罗斯段的采样表明，来自ISS内部的细菌和真菌可能能够在外表面上生存（3）。NASA开发了一种无菌抽样工具，可在EVA期间使用，并计划从ISS上的通风口收集样品以构建这些结果。这项工作的结果将用于制定行星保护要求，以从船员体积中排气和泄漏的气体。
实现气候目标的障碍。外部上下文 评估ZDDP和石墨烯添加剂在PAO 8油中对Tialn涂层摩擦学特性的影响 内燃机和电池电动机的市场定位 ... 认为，网络空间中个人数据的安全性
摘要：随着气候变化及其后果的越来越明显，有记录的记录和封闭，在报告，连续的国际协议以及定期举行的气候峰会上，实现气候目标正在成为人类面临的最重要挑战之一。本文背后有两个原因：首先，关于不仅要披露主要气候目标，而且还披露中间气候目标的必要性的越来越频繁的要求；而且，从我们以前出版物中提出的环境管理系统框架内的环境目标分析中得出的结论。无疑有许多因素影响了气候目标的实现，但是由于多种原因，它们对实施这些目标的影响的实力差异很大。本评论试图确定实现气候目标的主要障碍，尤其是在组织环境中的气候目标，而无需诉诸于应用概念或管理系统中的复杂目标设定。本文的重点是缺乏实现中间气候目标的统一政策，因此是主要目标；公众对风险意识的重要性；短期观点的主导地位，缺乏统一立法和单一市场的结论，气候不平等和气候不公的重要性以及相关的资源和政治约束。
2022 – 2027 年欧盟对外行动中的青年行动计划
欧盟及其成员国全力支持联合国安全理事会 (UNSC) 关于青年、和平与安全 (YPS) 议程的三项连续决议及其全球实施。在 2020 年 6 月关于青年参与对外行动的理事会结论中，欧盟成员国强调需要积极和包容地让年轻人参与建立持久和平、促进正义与和解以及打击暴力极端主义的努力。欧盟致力于遵循联合国安理会第 2250 号决议概述的工作领域：参与、保护、预防、伙伴关系以及解除武装、复员和重返社会。这在世界各地的冲突局势中变得越来越重要，尤其是在非洲和中东，以及在俄罗斯对乌克兰发动持续侵略战争之后。欧盟的行动旨在：
外部场中二维环面代码的量子到经典映射
Kitaev 著名的哈密顿量，也称为 toric 代码，引起了广泛关注，并定义了一个围绕解禁、拓扑序和量子纠错物理学的千载难逢的范式 [1]。Toric 代码哈密顿量是一个重要工具，因为它包含最简单的拓扑有序相 - 解禁的 Z 2 量子自旋液体 - 具有在拓扑量子计算提案中发挥重要作用的带隙任意子激发 [2]，并且可以浓缩为显示普适物理的量子临界点。重要的是，Toric 代码可以通过许多额外的哈密顿量项进行修改，这极大地丰富了其物理特性，同时在各种极限下仍然易于分析。虽然 toric 代码是明确的量子，但它在两个空间维度上的配分函数可以映射到三维 (3 D) 经典配分函数，可以使用分析或数值技术进一步分析 [3,4]。在这些注释中，我们提供了此映射的详细推导。Kitaev 将 toric 码的哈密顿量定义为：
已发布版本的引文 (APA)：van de Sande, D., van Genderen, ME, Verhoef, C., Huiskens, J., Gommers, D., van Unen, E., Schasfoort, RA, Schepers, J., van Bommel, J., & Grünhagen, DJ (2022)。使用基于人工智能的决策支持工具 (DESIRE) 优化大型手术后的出院：一项外部验证研究。外科 (美国)，172 (2)，663-669。https://doi.org/10.1016/j.surg.2022.03.031 EUR 研究信息门户上的出版物链接
背景：在 DESIRE 研究中（使用人工智能预测术后出院），我们之前已经在 1,677 名胃肠道和肿瘤外科患者中开发并验证了一种机器学习概念，该概念可以预测术后第二天后的安全出院。尽管模型在学术外科人群中表现出色（受试者工作特征曲线下面积为 0.88），但这些发现是否可以推广到其他医院和外科人群仍不得而知。因此，我们旨在确定之前开发的机器学习概念的普遍性。方法：我们在 2017 年 1 月至 2021 年 6 月期间入住荷兰 3 家非学术医院的胃肠道和肿瘤外科患者中对机器学习概念进行了外部验证，这些患者在手术后 2 天内仍住院。主要结果是预测术后第二天医院干预的能力，这些干预被定义为计划外的再次手术、放射学干预和/或静脉注射抗生素。对四个森林模型进行了本地训练，并根据受试者工作特征曲线下面积、敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值进行了评估。结果：所有模型都对 1,693 例病例进行了训练，其中 731 例（29.9%）需要医院干预，并表现出良好的性能（受试者工作特征曲线下面积仅变化 4%）。最佳模型实现了 0.83 的受试者工作特征曲线下面积（95% 置信区间 [0.81 e 0.85]）、敏感度为 77.9%（0.67 e 0.87）、特异度为 79.2%（0.72 e 0.85）、阳性预测值为 61.6%（0.54 e 0.69），阴性预测值为 89.3%（0.85 e 0.93）。结论：这项研究表明，先前开发的机器学习概念可以通过对本地患者数据进行模型训练来预测不同外科人群和医院环境（学术与非学术）中的安全出院。鉴于其高准确性，将机器学习概念整合到临床工作流程中可以加快外科出院速度，并通过减少可避免的住院天数来帮助医院应对容量挑战。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
人工智能对数字化和疫情世界中国际创业的影响（从外部和内部角度）
2 文献综述 11 2.1 文献空白 11 2.2 企业家与创业精神 12 2.2.1 国际创业 13 2.2.2 数字创业 15 2.2.3 创业与人工智能 16 2.3 外部推动因素以及工业互联网和人工智能 17 2.3.1 新冠疫情 18 2.3.2 创业机会 18 2.4 数字商业环境中的网络安全挑战 20 2.5 基于资源的观点：“人工智能作为一种资源”的含义 21 2.6 实施人工智能的国际创业理论模型 23