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摘要:多年来,有证据表明胞质喹酮还原酶NQO2在帕金森氏症诱导的多巴胺神经元变性模型中可能的贡献作用,但大多数数据已在体外获得。因此,我们问了一个问题,NQO2是否参与MPTP的体内毒性,MPTP是一种经典用于帕金森氏病诱导神经变性的神经毒素。首先,我们表明NQO2在小鼠黑质中表达,nigra多巴胺能细胞体和人多巴胺能SH-SY5Y细胞也表达。一种高度特异性的NQO2抑制剂S29434能够减少具有星形胶质细胞U373细胞的SH-SY5Y细胞的共培养系统中MPTP诱导的细胞死亡,但在SHSY5Y单一培养物中无活性。我们发现S29434仅略微防止MPTP中毒在体内中的MPTP中的黑质酪氨酸羟化酶 +细胞损失。该化合物在第7天产生了多巴胺能细胞存活的略有增加,MPTP治疗后21个,尤其是1.5 mg和3 mg/kg剂量方案。未达到统计显着性的救援效应(除了在第7天进行了一个实验),并且在最新时间点随着4.5 mg/kg剂量的降低。尽管在小鼠MPTP模型中缺乏NQO2抑制剂的强大保护活性,但我们不能排除酶在帕金森氏变性中的可能作用,尤其是因为它在多巴胺能神经元中基本上表达。
智慧城市化自然关注高科技及其塑造者在城市发展或重新构想中扮演的角色。正如格雷厄姆和马文在 1996 年出版的开创性著作《电信与城市》中指出的那样,数字化出现的潜在主要范式转变之一可能是,邻近性以及物理空间和距离的作用可能被视为过时的城市特征。本章旨在研究物理城市空间和设计在“智慧”概念和干预措施中的作用。它讨论了随着智慧城市愿景的出现,空间的作用似乎发生了根本性转变。尽管在许多方面,空间是“城市”的重要组成部分,也是塑造城市和解决城市问题的重要推动者,但现在在智慧城市愿景中,空间被边缘化,要么是问题的罪魁祸首和产生者,要么是技术系统的被动宿主,仅仅是物理性的需要。本章简要介绍了此类方法的例子,并主张需要重新构建智能城市设计话语和流程,将物理城市空间作为城市发展的主体和关键组成部分,而不是技术平台。本章认为,要做到这一点,就需要克服智能城市是技术产物的观念,并通过一系列技术产品的应用来表达。我们的城市设计知识和实践需要同时更新和纳入。
•继续灵活的资金,以确保我们可以适应新兴和多样化的需求,包括边缘化群体的需求。•支持识别和消除包容性障碍并倡导边缘化权利的行动。•促进领导文化,优先考虑人道主义行为者和捐助者的多样性和包容性。•通过展示DRA的作品来大声疾呼在政策辩论中包容在政策辩论中的重要性。•继续促进能力加强作为国际和地方参与者之间相互过程的重要性。•倡导与专业组织进行更多合作。
1。引言最近发出的公告,例如从美利坚合众国或法国发出的,表明空间现在已成为国防战略的明确部分。因此,需要监视关键资产,控制卫星发布等操作的控制以及对潜在或主动威胁的识别,从低地球轨道(LEO)到地球同步地球轨道(GEO)轨道。这些问题不仅与国防有关。对于平民应用也可能特别感兴趣,例如监视专用卫星(电信,观察和科学任务),交通处理,碎屑识别和跟踪。狮子座轨道特别关注越来越多的卫星占据该空间。可以轻松地跟踪轨迹,而雷达成像可以提供卫星的识别,尽管分辨率有限和深入成像[1]。光学成像可以提供互补的高分辨率图像,并评估卫星的身份,状态,动力学以及对其附近的控制。这需要具有快速转向功能的大型光圈望远镜,以跟踪快速移动的目标。自适应光学器件(AO)来补偿大气湍流。美国在此前景中发展了最先进的资产[2] [3]。本文的目的是介绍并讨论使用专用原型获得的结果。我们还展示了在此特定框架中进行图像后处理的创新工作。考虑卫星成像,后处理也是一个关键问题。Onera确实为法国国防机构开发了自适应光学(AO)辅助图像仪的原型。该系统也已被利用以证明LEO卫星到地面光学电信[4]。的确,LEO卫星在地面光学电信方面面临着类似的问题,即在类似目标上对AO进行湍流的跟踪和补偿。AO板凳位于observatoire de la cote d'Azur(OCA)的MEO望远镜上,考虑了Leo卫星成像或光学电信,该性能很大程度上取决于由卫星雪橇率驱动的湍流的快速时间演化。因此,我们已经开发了一个基于GPU-CPU的实时控制器,以减少循环延迟,从而减少时间误差。该控制器还提供了支持局部自动化的实施的灵活性,以此作为快速发展条件的答案。因此,我们利用了在天文学和生物医学成像中所做的最新工作[5] [6] [7] [8],开发了专用的盲目反向卷积算法。我们首先简要描述AO设置。我们讨论系统要求和AO系统设计权衡。然后,我们讨论了对民用狮子座卫星的后期处理,并提供了当前的结果。
本文研究了一个专门解决数字转型的社会影响的项目。该项目还强调了数字转型对边缘化人群的影响,尤其是强迫移民和有特殊需要的人。该项目涉及开发名为“数字生活1-2-3-4”的开放访问课程材料,这些材料通过IMOOX平台上的四个MOOC作为开放式资源共享。主要目标是提高人们对日常生活中数字转型影响的认识,例如算法偏见,不可接受性,机器人和数字鸿沟,数字包容性和数字歧视。通过整合道德考虑,促进数字素养并考虑将用户带入设计过程,该课程减轻了数字转型的影响,并促进了公平而赋予的数字环境,以便日常使用技术,尤其是对于边缘化社区。在本文中,我们讨论了特定的课程内容,包括数字包含,算法偏见和新兴的不平等现象。关键目标是了解和减轻影响多元化和弱势群体的教育技术中算法偏见,难以及性和数字歧视的风险,并促进数字素养,访问和动机设计,以鼓励强迫移民在技术增强技术中积极参与技术可增强的教育。我们得出的结论是,在其设计和应用中优先考虑道德原则,提高代表性不足的声音,并促进更公平,更包容的数字景观。
在大N扩展中研究了显式奇偶校验破坏运算符的临界三维总螺旋模型和扭转模型的杂种。识别理论稳定的耦合常数的状态,并发现了该机制中固定点的标准。在一定范围的Chern-Simons水平上,我们发现稳定的电荷相位稳定,具有自发损坏的近似尺度不变性和参数较低的diLATON。Chern-Simons水平可以调整为稳定性边缘,从而产生了精确的尺度不变性,并伴有无质量的Dilaton。对于另一个狭窄的Chern-Simons级别,我们找到了一个保形窗口,该理论流向了Wilson-Fisher类似于Wilson-Fisher的固定点,并且是非对称非对称的非平均平价和时间差异和时间逆转三维的三维形式的连形理论的新颖(且罕见的)例子,具有标量,Spinor,Spinor,Spinor,Spinor和vector Fields和Vector Fields和Vector Fields和Vector Fields和Vector和Vector。
农业负责爱尔兰共和国和该国的99.4%的氨(NH 3)排放量未能遵守欧盟国家排放天花板指令(NECD)在过去11年的9年中的9个限制。因此,迫切需要减少NH 3排放以控制空气污染并缓解其他相关的环境和健康危害。本研究在爱尔兰共和国的不同农场类型上进行了农场级别的边际减排曲线分析。该研究还解决了所考虑的减排方案之间的相互作用,并探讨了农场系统异质性的存在。这允许评估是否是在不同农场系统中采取缓解措施的优势。的发现表明,本研究中检查的措施可有效减少NH 3在不同农场类型的不同水平上的排放量。缓解措施,例如石灰,改用受保护的尿素以及牲畜饮食中的粗蛋白质降低主要是节省成本,而增加的三叶草措施则根据农场系统类型在省成本和成本阳性之间移动。本研究通常支持整个农场类型的异质性,强调应量身定制最佳政策设计以反映农场的特征。此外,与由于相互作用效应引起的单个措施的总和相比,据报道,对所选缓解措施的综合实施的减排潜力较低。
Chen-Yu Tsai,1 Myo OO,1 Jih Hou Peh,2 Benjamin C.M.Yeo,3 Ariel Aptekmann,1 Bernett Lee,4,5,6 Joe J.J. Liu, 2 Wen-Shan Tsao, 1 Thomas Dick, 1,7 Katja Fink, 4 and Martin Gengenbacher 1,7,8, * 1 Center for Discovery and Innovation (CDI), Hackensack Meridian Health, 111 Ideation Way, Nutley, NJ 07110, USA 2 Biosafety Level 3 Core, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 15, Centre for Translational Medicine (MD6), NUS, 14 Medical Drive, Singapore 117599, Singapore 3 Infectious Diseases Translational Research Programme and Department of Medicine, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 2, Blk MD4, 5 Science Drive 2, Singapore 117545, Singapore 4 Singapore Immunology Network (SIgN), Agency for Science Technology and Research, Biopolis, 8A Biomedical Grove, Level 3 & 4, Immunos Building, Singapore 138648, Singapore 5 Centre for Biomedical Informatics, Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798, Singapore 6 A*STAR Infectious Diseases Labs, Agency for Science, Technology and Research, 8A Biomedical Grove #05-13, Immunos,新加坡138648,新加坡7 Hackensack Meridian医学院,Nutley,NJ 07110,美国8铅联系 *通信 *通信:martin.gengenbacher@gmail@gmail.comYeo,3 Ariel Aptekmann,1 Bernett Lee,4,5,6 Joe J.J. Liu, 2 Wen-Shan Tsao, 1 Thomas Dick, 1,7 Katja Fink, 4 and Martin Gengenbacher 1,7,8, * 1 Center for Discovery and Innovation (CDI), Hackensack Meridian Health, 111 Ideation Way, Nutley, NJ 07110, USA 2 Biosafety Level 3 Core, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 15, Centre for Translational Medicine (MD6), NUS, 14 Medical Drive, Singapore 117599, Singapore 3 Infectious Diseases Translational Research Programme and Department of Medicine, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS), Level 2, Blk MD4, 5 Science Drive 2, Singapore 117545, Singapore 4 Singapore Immunology Network (SIgN), Agency for Science Technology and Research, Biopolis, 8A Biomedical Grove, Level 3 & 4, Immunos Building, Singapore 138648, Singapore 5 Centre for Biomedical Informatics, Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798, Singapore 6 A*STAR Infectious Diseases Labs, Agency for Science, Technology and Research, 8A Biomedical Grove #05-13, Immunos,新加坡138648,新加坡7 Hackensack Meridian医学院,Nutley,NJ 07110,美国8铅联系 *通信 *通信:martin.gengenbacher@gmail@gmail.com