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标量弹性动力学与非厄米量子力学的联系
近年来，量子理论与弹性动力学（一种从现象学角度描述材料随时间变化的宏观响应的理论）之间的思想交流十分活跃。在这里，我们开辟了一条从非厄米量子力学中转移更多工具的途径。我们首先确定一维无体力弹性动力学方程与时间无关的薛定谔方程之间的异同，并找出两者等价的条件。随后，我们展示了非厄米微扰理论在确定弹性系统响应中的应用；使用量子力学方法计算具有开放边界的异质固体中的泄漏模式和能量衰减率；以及在这些组件的光谱中构建简并性。后者的结果可能具有技术意义，因为它引入了一种通过在简单的弹性系统中设计它们来利用与非厄米简并性相关的异常波动现象的方法，用于实际设备。作为此类应用的一个示例，我们展示了如何利用简并异常点附近的独特拓扑结构，将按照我们的方案设计的具有两个简并剪切状态的弹性板组件用于增强灵敏度的质量传感。
快速和慢链接：生成模型的情况
神经科学中普遍存在的挑战正在测试由于特定原因，例如刺激，事件或临床干预措施，神经元连通性是否随时间变化。最近的硬件创新和数据存储成本下降，可以使更长，更自然的神经元记录。理解自组织的大脑要求使用新分析方法的隐性机会，这些方法是将时间尺度联系起来的新分析方法：从神经元动力学的毫秒顺序，到几分钟，几天甚至几年的实验观察结果不断发展的顺序。本评论文章展示了分层生成模型和贝叶斯推论如何有助于表征不同时间尺度上的神经元活动。至关重要的是，这些方法超出了描述观测之间的统计关联，还可以推断潜在机制。我们提供了国家空间建模中基本概念的概述，并为这些方法提出了分类法。此外，我们引入了关键的数学原理，这些原理强调了时间尺度的分离，例如奴隶原理，并回顾了用多尺度数据来测试大脑的假设的贝叶斯方法。我们希望这篇综述将成为在复杂系统建模文献中在最新技术状态和当前旅行的实验和计算神经科学家的有用底漆。
教育程度和儿童期1型糖尿病
将人类行为与大脑结构联系起来：进一步的挑战和可能的解决方案Chen Song 1，*，Kristian Sandberg 2，Renate Rutiku 3和Ryota Kanai 4 1。加的夫大学脑研究成像中心，加的夫大学，加的夫，英国。2。功能整合神经科学中心，丹麦奥胡斯大学的奥尔胡斯大学。3。波兰克拉科夫的贾吉伦大学心理学研究所。4。Araya Inc.，日本东京。 *电子邮件：songc5@cardiff.ac.uk在及时的文章中，Genon及其同事回顾了MRI研究的最新发展，旨在将人类行为与大脑结构联系起来（Genon，S.，Eickhoff，S.B. ＆Kharabian，S。将大脑结构的个体变异与行为联系起来。 nat。 修订版 Neurosci。 23，307–318（2022））1。 他们认为，在过去的十年中，该领域目睹了研究发现的可复制性低，并且有效的大小减少。 他们指出采用多元方法是前进的一个有前途的道路。 我们认可他们有见地的建议，并想提请注意两个点，我们认为这代表了未来的关键挑战和可能的解决方案。 存在结构MRI信号与潜在的“真实”大脑结构之间的简单一对一关系。 MRI信号反映了体素内各种结构成分的混合贡献，其中一些成分以截然不同的方式影响大脑功能。 值得注意的是，正在进行一些有希望的发展来弥合这一差距。Araya Inc.，日本东京。*电子邮件：songc5@cardiff.ac.uk在及时的文章中，Genon及其同事回顾了MRI研究的最新发展，旨在将人类行为与大脑结构联系起来（Genon，S.，Eickhoff，S.B.＆Kharabian，S。将大脑结构的个体变异与行为联系起来。nat。修订版Neurosci。23，307–318（2022））1。 他们认为，在过去的十年中，该领域目睹了研究发现的可复制性低，并且有效的大小减少。 他们指出采用多元方法是前进的一个有前途的道路。 我们认可他们有见地的建议，并想提请注意两个点，我们认为这代表了未来的关键挑战和可能的解决方案。 存在结构MRI信号与潜在的“真实”大脑结构之间的简单一对一关系。 MRI信号反映了体素内各种结构成分的混合贡献，其中一些成分以截然不同的方式影响大脑功能。 值得注意的是，正在进行一些有希望的发展来弥合这一差距。23，307–318（2022））1。在过去的十年中，该领域目睹了研究发现的可复制性低，并且有效的大小减少。他们指出采用多元方法是前进的一个有前途的道路。我们认可他们有见地的建议，并想提请注意两个点，我们认为这代表了未来的关键挑战和可能的解决方案。存在结构MRI信号与潜在的“真实”大脑结构之间的简单一对一关系。MRI信号反映了体素内各种结构成分的混合贡献，其中一些成分以截然不同的方式影响大脑功能。值得注意的是，正在进行一些有希望的发展来弥合这一差距。例如，定量T1 MRI信号的增加可能导致髓鞘降低或轴突直径增加2,3（图1A），这会影响相反方向的信号传导速度4。MRI信号和基础大脑结构之间的差距对大脑结构 - behaviour映射构成了巨大挑战。我们想突出两个这样的发展：多维和多模式MRI 5。通过获取多个结构性MRI信号，每个信号反映了不同的结构组件加权总和，这些技术可以分离并测量单个结构成分，例如髓磷脂水平6，轴突直径7和细胞形态8。这些措施在功能上更相关的大脑单位，并为机械见解提供了机会。对大脑结构的另一个挑战 - 行为映射是大脑结构与行为之间的众多关系。正如Genon及其同事所指出的1所指出的那样，该领域长期以来依赖于线性结构 - 行为关系的假设。然而，最近的研究引起了人们对这一假设的怀疑，而是指向多一对一的结构 - 行为关系，称为“多重可变性”。例如，在视觉性能和视觉皮质体积之间观察到U形关系，这表明视觉性能的降解可能是由于皮质厚度增加或皮质表面表面积9的降低而导致的（图1B）。同样，网络结构和网络行为10之间存在多对一的关系。大脑结构与行为之间缺乏一对一的关系增加了采用多元和机器学习方法的重要原因。这些方法可以检查结构 - 行为关系的整个空间。这些方法的一种有希望的应用是寻找最佳的大脑结构。它提供了解决髓磷脂与轴突的比率最佳的机会，对于信号传导，白色与灰质的比例对于不同的行为领域是最佳的，以及其他概念上重要的问题。综上所述，我们认为，由于缺乏从MRI到大脑结构以及从大脑结构到行为的一对一映射，该领域受到了挑战（图1）。进步很大程度上依赖于弥合从MRI到大脑结构的差距并检查行为对大脑结构的多重实现性的能力。
亚洲肠道微生物组连接食物和健康
yoichi nakao（Waseda Univ）：胆汁酸对组蛋白的影响Noriko Tsuji（Jumonji Gakuen）：将肠道微生物组与Health Yuki Morinaga（Meiji Univ）接触的免疫标志物（Meiji Univ）：蒙古ken-Ichiria ken-Ichiroult sukiki univ intricuria ken-Ichirive intricuria ken-Ickyiriv intricuria sukiki univ intricult：以及基于基因组的分类法
空地一体化的未来：将传感器与纵深射手连接起来
随着《国防战略》引导联合部队走向大国竞争环境并保卫国家免受近乎同等对手的攻击，联合全域指挥与控制 (JADC2) 的概念已成为统一网络、传感器和武器系统以在各军种、指挥部、决策者和作战人员之间分发信息的基石。JADC2 的核心目标是迅速将决策转化为行动，以在冲突中获得作战和信息优势，这适用于所有作战职能，对于联合火力来说尤其具有先见之明。1 联合部队的移动、机动和控制领土的能力将继续严重依赖联合火力，以创造条件，为受援指挥官提供行动自由。2 然而，为了跟上作战环境的步伐，在敌方武器系统具有先进能力和短暂的可瞄准弱点窗口的情况下，联合火力必须最大限度地提高各军种和不同平台之间的连通性，以实现这一目标。在现代战场上，为武器系统配备可操作数据以在有限的时间内取得效果变得越来越重要。
通过关联 Aadhaar，每月最多可预订 24 张票
IRCTC 注册用户需要使用“我的账户”中的“验证用户”选项通过 Aadhaar 验证其用户资料。 用户的 IRCTC 资料将通过向与 Aadhaar 号码关联的手机号码发送 OTP 进行验证。成功提交 OTP 后，用户将被标记为已成功通过 Aadhaar 验证。 所预订机票上的至少一名 (1) 乘客（每月超过 12 张票）也应通过 Aadhaar 验证。 用户需要通过各自的 Aadhaar 号码验证可能的乘客，并将经过验证的乘客存储在乘客主列表中。这应该在开始机票预订流程之前完成，每月超过 12 张票。 用户可以在预订时从主列表中添加经过 Aadhaar 验证的乘客，以预订额外的机票，每月最多 24 张票。
将整体自上而下的视角与大脑中的第一人称视角联系起来
人类和其他动物具有将自己的位置从一个空间参考框架转换到另一个空间参考框架的非凡能力。在自上而下和第一人称视角之间无缝移动的能力对于导航、记忆形成和其他认知任务非常重要。有证据表明内侧颞叶和其他皮质区域有助于实现此功能。为了了解神经系统如何执行这些计算，我们使用变分自动编码器 (VAE) 从机器人模拟的自上而下视图重建第一人称视图，反之亦然。VAE 中的许多潜在变量具有与神经元记录中看到的类似的响应，包括位置特定活动、头部方向调整和与本地物体距离的编码。从自上而下的视图重建第一人称视图时，位置特定响应很突出，但从第一人称视图重建自上而下的视图时，头部方向特定响应很突出。在这两种情况下，模型都可以从扰动中恢复，而无需重新训练，而是通过重新映射。这些结果可以促进我们对大脑区域如何支持视点联系和转换的理解。
将墨西哥移民的贡献与美国知识经济联系起来
如今，知识是经济增长的基础。它创造了无限创意的良性循环（Cortright 2001）。人员流动促进了科学创新的循环，因为它允许高技能人才通过在能够找到合适的经济、社会和政策资源的国家工作，将自己的知识与他人的知识相结合（van der Wende 2015）。因此，知识和创新与人员流动和移民之间似乎存在着内在关系。Aboites 和 Díaz 进一步阐述了这一观点，他们认为“在这个全球化时代，知识经济是由知识流动支持的”（2018，1443）。这两个因素之间的关系在过去十年中变得更加明显，因为发达经济体经历了人才短缺，而人力资本对于促进经济增长和竞争力变得与金融资本一样重要（Ryan and Silvanto 2021）。这一假设得到了实地事实的支持。在过去二十年中，受过高等教育的移民比例每年以一般移民比例的 1.5 倍增长（Delgado Wise、Chávez Elorza 和 Gaspar Olvera 2021）。在发达经济体中，高技能移民的到来推动了技术创新和专利潜力（Dennis 2020；Gaspar Olvera 2021）。正如 Peri (2016) 所说，高技能工人向创新极点的流动促进了全球科学，从而促进了长期的全球增长。同样，Bernstein 等人 (2019) 发现，移民发明家促进了思想和技术的引进，并促进了知识的传播。在这方面，Gaspar Olvera (2021) 研究了少数几个国家，这些国家集中了 70% 的所有高技能移民——英国、加拿大、澳大利亚和美国，其中美国拥有 50% 的所有高技能移民。那么，什么是高技能移民？这一群体包括学生、大学教授、研究人员、专业人士、首席执行官和技术人员等（Tuirán 和 Ávila 2013），他们寻找的环境支持创新发展、知识和生产力溢出效应的国家（Ryan 和 Silvanto 2021），有利于创建技术集群、创新中心、研究型大学和需要他们技能的知识型产业（Clarke、Li 和 Xu 2013；Dickmann 和 Cerdin 2014）。与知识经济相关的一些常见领域包括健康、数学、计算机、生命科学、物理科学和工程。此外，移民通过创业或发明活动或与本国本土工人的合作推动输出国和接收国的创新（Harnoss 等人 2021）。因此，Duleep、Jaeger 和 Reget (2012) 认为，移民是灵活的经济行为者，他们可能更愿意参与颠覆性的商业模式。Kautto (2019) 补充道，在发达国家，移民企业家创立了 40% 以上的财富 500 强企业，这些企业创造了促进知识经济的创新产品和服务。在
GLP-1受体激动剂的药物基因组学：基因组
摘要：本综述将概述有关将较差的血糖控制与血栓形成风险增加的机制相关的机制的概述。糖尿病患者死亡的主要原因是中风和心血管疾病。显着的发病率与血栓形成的风险增加有关，导致心肌梗塞，缺血性中风和周围血管疾病，以及这些事件的后遗症，包括功能能力，心力衰竭和截肢的丧失。虽然血小板活性增加，促凝结和内皮功能障碍直接影响这种风险，但将较差的血糖控制与增加的血小板风险增加的分子机制尚不清楚。本综述强调了糖尿病和高血糖患者中血栓形成的复杂机制。翻译后修饰（例如O-Glcnacylation）在控制糖尿病的蛋白质功能中起着至关重要的作用。然而，由于O-Glcnacylation的复杂调节和多个变量的潜在参与，O-Glcnacylation的作用仍然很糟糕。需要进一步的研究来确定O-Glcnacylation对特定疾病过程的确切影响。
将风险变异，基因和生物学联系起来
紧急而无需满足的需要，可以提高我们翻译精神疾病的能力，以智力为智力可行的信息，这可能会改变诊断，甚至有一天会导致新颖（且潜在的质合体）治疗干预措施。今天，尽管有数百个与精神疾病相关的重要基因座，它们解决了目标基因和途径。将基于人类诱导的多能干细胞与CRISPR介导的基因组工程策略相结合，使研究患者特异性变体在大脑细胞类型中的影响是可能的。随着功能基因组研究的规模和范围的扩展，我们解决了连接的许多风险变体的复杂相互作用的能力