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国内投资和贸易对北非国家经济增长的影响：面板CS-ARDL模型的新证据
日志（y）测试统计D.F.概率。BREUSCH-PAGAN LM 267.0204 10 0.0000 PESARAN缩放LM 56.35347 10 0.0000偏置校正的缩放尺度LM 56.27283 10 0.0000 PESARAN CD 16.26263 10 0.0000 LOG（K）测试统计D.F.概率。Breusch-Pagan LM 176.4890 10 0.0000 Pesaran缩放LM 36.11004 10 0.0000偏置校正的缩放尺度LM 36.02939 10 0.0000 PESARAN CD 8.215832 10 0.0000 log（L）测试统计D.F.概率。Breusch-Pagan LM 303.6362 10 0.0000 Pesaran缩放LM 64.54102 10 0.0000偏置校正的缩放缩放率LM 64.46037 10 0.0000 Pesaran CD 17.42295 10 0.0000 log（x）测试统计D.F.概率。breusch-pagan LM 100.7267 10 0.0000 Pesaran缩放LM 19.16907 10 0.0000偏置校正的缩放缩放尺度LM 19.08843 10 0.0000 Pesaran CD 6.725827 10 0.0000 log（m）测试统计D.F.概率。breusch-pagan LM 187.3234 10 0.0000 pesaran缩放尺度LM 38.53269 10 0.0000偏见校正的缩放尺度LM 38.45204 10 0.0000 PESARAN CD 12.35386 10 0.0000
引用：Park HRP、Williams LM、Turner RM 等。TWIN-10：心理健康神经科学 10 年纵向双胞胎研究方案
摘要 简介 心理健康是心理健康的核心组成部分，而复原力是逆境后积极适应性恢复的关键过程。然而，我们缺乏对导致幸福感和复原力相对于风险的轨迹存在个体差异的神经机制的了解。遗传和/或环境因素也可能调节这些机制。TWIN-10 研究的目的是描述 1669 名具有欧洲血统的澳大利亚成年双胞胎在四个时间点（基线、1 年、10 年、12 年）12 年内的幸福感和复原力轨迹（以解释遗传分层效应）。为此，我们整合了遗传、环境、心理自我报告、神经认知表现和大脑功能幸福感和复原力指标的数据。方法与分析 参与基线 TWIN-E 研究的双胞胎将被邀请在 10 年和 12 年的随访时间点再次参与 TWIN-10 研究。参与者将完成一系列在线心理自我报告、神经认知功能的计算机行为评估以及静息和任务诱发扫描期间的大脑结构和功能的 MRI 测试。这些测量值将被用作风险与复原力轨迹组的预测因子，该组由其随时间变化的幸福感和疾病症状水平定义，作为创伤暴露的函数。结构方程模型将用于检查预测因子和复原力和风险轨迹组之间的关联。单变量和多变量双胞胎模型将用于确定测量的遗传性，以及共享与独特的遗传和环境贡献。伦理与传播 本研究涉及人类参与者。本研究已获得新南威尔士大学人类研究伦理委员会 (HC180403) 和澳大利亚神经科学研究成像科学管理小组 (CX2019-05) 的批准。研究结果将通过出版物和演示文稿向公众和学术界传播。参与者在参与研究前已知情同意参与研究。
模型保真度及其对飞机的影响...
本研究调查了在飞机开发过程中概念阶段就已纳入工业级遗留系统仿真模型的影响。通过一种完全基于开放标准的遗留模型 (LM) 集成新方法，将两个不同保真度级别的系统仿真模型（一个基于手册方法，代表低保真度仿真模型）纳入飞机尺寸框架，另一个基于来自类似设计的先前飞机项目的遗留数据，被认为具有更高的保真度。根据机翼参考面积和发动机尺寸对最终的飞机设计进行评估。根据集成和开发工作以及执行时间对 LM 和手册模型 (HM) 进行评估。研究发现，模型保真度的选择会影响飞机的最终设计，低保真度的 HM 产生的设计比高保真度的 LM 具有更大的机翼参考面积和发动机尺寸。结果评估表明，HM 比 LM 更耗时。因此，尽管 LM 的集成工作比 HM 的开发时间更长，但 LM 产生的结果信心增加的好处超过了 LM 集成包装器开发的初始成本。此外，一旦构建了 LM 集成包装器，与其他具有相同接口的 LM 的集成类似于“即插即用”，允许更彻底的设计空间探索，尽管仅限于模型的操作域 (OD)。就执行时间而言，基于 LM 的优化过程是基于 HM 的优化过程的两倍。但是，执行时间足够短，不会成为概念阶段 LM 纳入的障碍。
A. Benjamin Dove，IV - AND 工程
2001-2004 LM 项目主任，机密开发和支持计划 2004-2006 LM 项目主任，美国空军 AEHF 卫星地面系统 2006-2008 洛克希德·马丁公司业务部项目执行总监 2008-2013 LM 业务部，绩效卓越副总裁 2014-2016 LM 业务部，工程运营总监 2016 从洛克希德·马丁公司退休 2018-至今 Leidos 公司业务顾问
视觉体验降低了皮质反馈输入和主要视觉皮层神经元之间的空间冗余
经验在皮质反馈组织（FB）组织中的作用仍然未知。我们测量了从后期（LM）视觉区域到小鼠原代视觉皮层（V1）的层（LM）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（v1）的视网膜和非术的视觉体验上操纵视觉体验的效果。lm输入平均与正常和深色饲养的小鼠中的V1神经元匹配，但视觉上的博览会可将空间重叠输入的分数减少到V1。fb输入来自L5的输入比L2/3传达更多的环境信息。L5的LM输入的组织取决于其方向的偏好，并被黑暗饲养所破坏。这些观察结果是通过模型概括的，在这种模型中，VI-SUAL经验最大程度地减少了LM输入和V1神经元之间的接受字段重叠。我们的结果提供了一种机制，可以使周围调制对视觉体验的依赖性，并提出如何在皮质回路中学习预期的区域间共激活模式。
洛克希德·马丁公司空间升级服务系统
LM LINUSS 系统是一对 LM 50™ 12U 立方体卫星，每个卫星大小与四片烤面包机相当，旨在展示小型卫星如何在任何轨道上发挥关键太空架构维持的重要作用。LM LINUSS 系统采用内部资金开发，在地球同步轨道 (GEO) 进行了多次演示。LM LINUSS 任务是验证洛克希德马丁公司 (LM) 未来太空升级和服务任务的基本机动能力，以及展示微型空间领域感知能力。LM LINUSS 任务还展示了 Innoflight 成熟的新型机载高性能处理技术、VACCO 的低毒推进技术、惯性测量单元、机器视觉、3D 打印组件和 LM 的 SmartSat™（变革性在轨软件升级架构）技术。作为洛克希德马丁公司 LM50 系列小型卫星的一部分，两颗 LM LINUSS 航天器（尺寸约为 8x8x12 英寸）是该公司任务电光有效载荷甲板与 Tyvak Nano-Satellite Systems（Terran Orbital 公司旗下一家公司）的下一代 12U 总线的协作集成。本文提供了 2023 年第一季度的在轨性能数据。
非小细胞肺癌患者脑转移立体定向放射外科治疗后软脑膜转移
目的立体定向放射外科 (SRS) 是治疗非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者脑转移瘤 (BM) 的有效方法。然而，与 SRS 后软脑膜转移 (LM) 发展相关的因素仍不清楚。作者分析了 SRS 后 NSCLC 和 BM 患者中 LM 发展发生的发生率和风险因素，并研究了 LM 发展后的生存结果和预后因素。方法这项回顾性研究包括 2002 年至 2021 年期间因 MRI 诊断为 BM 而接受 SRS 治疗的 NSCLC 患者。作者记录了各种临床和人口统计数据，包括年龄、性别、肿瘤组织学、肿瘤分子特征、颅外疾病状态、既往开颅手术、卡诺夫斯基体能状态、全身治疗、肿瘤体积和 BM 数量。还记录了 LM 诊断后的治疗和生存结果。结果 在 SRS 治疗后，13.7% 的 NSCLC 和 BM 患者发展为 LM。较大的初始肿瘤体积和超过 5 个 BM 病变与 SRS 后 LM 的发展有关，但 EGFR 突变状态和 SRS 后治疗无关。多变量分析显示，对于 SRS 后 LM 患者，LM 后的化疗和靶向治疗与更好的生存相关。结论本研究首次在相对较大的 NSCLC 患者队列中评估 SRS 后 LM 的风险因素。对于存在后续 LM 风险因素（例如初始肿瘤体积和转移性病变数量）的 BM 患者，应考虑具有高 CNS 穿透能力的积极疗法。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
添加剂制造-SMR实验室
由液态金属（LM）液滴组成的软，多功能复合材料的材料挤出（MEX）可以为从软机器人到可拉伸电子设备的一系列应用提供高度量身定制的性能。但是，了解LM墨水流变性和打印过程参数如何在MEX处理过程中重新配置LM液滴形状，以实现对属性和功能的原位控制。在此，确定这些复合材料的MEX期间哪个控制LM微结构，确定了哪些控制LM微结构。评估这些参数的相互作用和相互依赖性，并通过系统地调整每个单独的参数，将几乎球形的LM液滴转化为高度伸长的椭圆形形状，平均纵横比为12.4。的材料和过程关系是为LM墨水建立的，该墨水表明，在MEX期间，应实现从球形到椭圆形形状的LM微结构编程的墨水粘度阈值。此外，发现LM液滴上的薄氧化物层在液滴形状的重新配置和保留中起着独特而关键的作用。最后，提出了基于材料和过程参数的两个定量设计图，以指导MEX添加剂制造策略，用于调整LM-Polymer Inks中的液滴体系结构。这项研究所获得的见解实现了材料和制造的知情设计，以控制新兴的多功能软复合材料的微观结构。