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拜登的经济议程可能影响中期选举
总统乔·拜登在今年即将举行的美国中期选举中面临一些政治和经济阻力。当前的经济挑战包括历史高位的通货膨胀率和即将到来的衰退迹象。除了气候变化、枪支管制、堕胎或移民等问题外，通货膨胀似乎是美国选民最关心的问题。在此背景下，民意调查显示，由于 2022 年出现的生活成本危机，大多数美国人不赞成拜登对经济的处理方式。拜登政府已启动全面的经济议程。民主党在头两年内成功获得两党支持，推动通过了实质性立法。总体而言，拜登的“重建美好”议程（也称为拜登经济学）基于五大关键支柱：（1）美国救援计划，以应对新冠疫情的影响；（2）基础设施投资与就业法案，以加强经济基础；（3）重建美好法案，最终形成了通胀削减法案，以应对气候变化和加强社会保障；（4）芯片与科学法案，以在国际竞争中获得优势；（5）购买美国货法规，以保护国内产业。总的来说，这些财政政策将在未来十年花费约 3.8 万亿美元。前两个计划已经为美国经济注入了大量资金。总需求的增加导致 2021 年经济强劲增长、劳动力市场收紧和失业率创历史新低，但也导致通胀大幅上升，美联储货币政策随后在 2022 年出现逆转。本文对民主党在 11 月 8 日中期选举中面临的政治和经济环境进行了批判性概述。我们分析了拜登经济学的经济效应，量化了庞大的财政计划对美国经济的影响，并讨论了扩张性财政政策计划的通胀压力问题。分析表明，虽然美国救援计划大幅增加了美国经济的总需求并刺激了德国等国的出口需求，但它可能加剧了当前的高通胀问题，例如由核心通胀项目而不是欧洲的外生能源冲击造成的高通胀问题。然而，虽然《通胀削减法案》等计划并没有在年度基础上进一步增加实质性的刺激，但所有这些计划都包含一个变革元素，可能使美国公司对新技术、基础设施和绿色能源网络的投资具有吸引力。这改善了资本存量，更有可能对潜在产出产生长期的积极影响。然而，拜登面临着经济过于强劲的风险。当庞大的财政计划颁布时，一些经济学家提出了通货膨胀等次生影响。与2008年金融危机不同，美国政府似乎担心对家庭和企业的帮助太少。由于美国体系没有强大的自动稳定器，首选方法是通过工资支票等慷慨手段向家庭发放直升机撒钱。在供给侧严重受限、潜在产出下降的环境下，这种大规模的需求刺激似乎给美国经济带来很大压力，使民主党的中期选举面临风险。选民每天都感受到通胀压力，可能不会认为“重建”议程对他们有直接好处。这对拜登来说是一个重大威胁，例如在重要的“锈带”州。特朗普承诺这些州将实现经济复兴，说服他们投票给他。然而，在他担任总统期间，他为这些州做的很少。相比之下，拜登为该地区提供了广泛的经济支持，并启动了结构性转型，有可能将其变成未来美国工业中心地带。然而，当前的经济动荡可能会影响选民对“锈带”各州的评价，并使他失去关键的选票。
针对黑色素的苯甲酰胺衍生物放射性示踪剂用于黑色素瘤成像和治疗：临床前/临床开发以及与其他治疗方法的结合
Jacques Rouanet、Mercedes Quintana、Philippe Auzeloux、Florent Cachin、Françoise Degoul。用于黑色素瘤成像和治疗的苯甲酰胺衍生物放射性示踪剂：临床前/临床开发以及与其他治疗方法的结合。《Alimentary Pharmacology & Therapeutics》（增刊），2021 年，第 107829 页。�10.1016/j.pharmthera.2021.107829�。�hal-03160223�
应用音符 - 质量质粒-DNA-PURIFECTION。 ...
在此应用中，pDNA细胞裂解物在超滤步骤中首先浓缩10倍。然后，用Tris-Edta（TE）缓冲区完成了透明缓冲区的交换。这种UF/DF工艺历史上是使用堆叠的盒式盒子进行的，该盒子具有1.5 m 2的总有效过滤区域（EFA）。Seprapor®空心纤维进行小尺度（0.023 m 2）实验进行评估，然后按缩放到生产运行（0.4，0.8 m 2）。将此UF/DF过程与历史处理条件与盒式录音带进行比较，突出了UFSeprapor®空心纤维过滤器的几种处理优势，以纯化PDNA的TFF纯化。
地区剥夺指数及其对亚利桑那成年人认知和运动功能的影响：一项试点研究
随着年龄衰老的迅速增加，与年龄相关的神经退行性疾病的流行率（如阿尔茨海默氏病（AD））显着上升，2023年全球超过5500万人影响了超过5500万人，该项目表明，到2030年，该数字将超过7800万（更好，2023年）。尽管大量研究集中在老年人中理解和治疗AD上，但越来越强调早期干预以防止其发作（Crous-Bou等，2017； Dohm-Hansen等，2024）。在这方面，中年已获得了作为AD开发和预防的关键时期的认可（Ritchie等，2017）。例如，包括糖尿病，肥胖和高血压在内的中年血管危险因素增加了晚期发展AD的风险（Livingston等，2020）。本研究主题包括八项人类和啮齿动物研究，包括三篇评论论文，探索降低与年龄相关的认知下降风险和与年龄相关的记忆力下降的机制，中年人的记忆下降，患有正常认知的老年人，患有轻度认知障碍的老年人（MCI）以及患有AD的人。
石墨烯分散对聚酰亚胺纳米复合材料的电性能的影响
抽象 - 基于石墨烯的聚合物纳米复合材料吸引了广泛的工业兴趣，因为由于石墨烯的独特传导性能，该材料的电导率可以精确控制。在本文中，我们显示了去角质方法和分散时间对聚酰亚胺/石墨烯纳米复合材料的整体电导传导的影响。一组具有不同石墨烯纳米液含量的聚酰亚胺膜是通过热弹性制备的，并进行了电表征，以评估纳米复合材料对电渗透阈值的组成的影响。研究了三种分散技术（即高剪切混合，超声探针和行星混合）发现，在每种情况下，通过增加分散时间来减少石墨烯纳米叶片的尺寸。使用高剪切混合技术获得最高的分散质量，该技术产生了0.03 wt％的电渗透阈值。
研究论文多摩学和单细胞分析揭示了基于机器学习的嘧啶代谢相关的签名，以预后
背景：嘧啶代谢是肿瘤代谢重编程的标志，而其对肺腺癌患者（LUAD）患者的预后和治疗意义的重要性仍然不清楚。方法：在这项研究中，使用各种机器学习和深度学习算法的综合框架来开发与嘧啶代谢相关的签名（PMRS）。通过全面的多摩学分析评估了其在基因组稳定性，化学疗法和免疫疗法耐药性方面的功效。也阐明了PMRS亚组之间患者的单细胞景观。随后，在LUAD细胞系中对LYPD3（PMRS模型中最重要的系数因子）的生物学功能进行了实验验证。结果：具有“随机生存森林”算法的PMRS模型表现出最佳性能，并用于进一步分析。它在各种模型评估测定中显示出极好的准确性和稳定性。与PMRS-HIGH亚组相比，PMRS评分较低的患者的生存结果更好，更稳定的基因组特征和对免疫疗法的敏感性更高。单细胞分析表明，随着PMR的增加，上皮细胞逐渐表现出具有增强的嘧啶代谢的恶性表型，而PMRS-HIGH患者表现出肿瘤免疫微环境的抑制状态。进一步的实验表明LYPD3促进了LUAD细胞系中的恶性进展。结论：我们的研究构建了PMRS模型，强调了其在LUAD患者的治疗和预后的潜在价值，并为LUAD患者的个性化精度治疗提供了新的见解。
二维钙钛矿模板，用于耐用，有效的甲米氨基钙钛矿太阳能电池
被绘制为灰色水平条。BA 2 FAPB 2 I 7和PA 2 FAPB 2 I 7显示A D（011）与FAPBI 3的D（001）几乎相同，如插图所示。b）FAPBI 3（左）和BA 2 FAPB 2 I 7（右）的单位单元格的图。为每个结构绘制（001）和（011）平面。PB-i-Pb距离对应于FAPBI 3的（001）间间距（001）和BA 2 FAPB 2 I 7的（011）间距（011）。c）模板FAPBI 3掉落涂层实验的示意图。第一个FAPBI 3前体溶液被滴入玻璃基板上，并允许在BA 2 FAPB 2 I 7的晶体上流动。加热时，BA 2 FAPB 2 I 7上的δ-FAPBI 3在裸露基板顶部的δ-FAPBI 3之前转换为α-FAPBI 3。在环境空气中留下，裸底物的顶部的α-fapbi 3在BA 2 FAPB 2 I 7上的α-FAPBI 3之前转换为δ-FAPBI 3。d）（c）中实验的相应照片，显示了底物的三个不同区域。I：BA 2 FAPB 2 I 7没有FAPBI 3解决方案，II：BA 2 FAPB 2 I 7在FAPBI 3解决方案下方，III：III：FAPBI 3溶液在裸玻璃上。e）PL，（f）XRD，表明当BA 2 FAPB 2 I 7上方沉积时，α-FAPBI 3被稳定。
辐射诱导的N-异丙基丙烯酰胺在微晶纤维素上的接枝聚合：评估过氧化方法的效率
Siti Fatahiyah Mohamad，VéroniqueAguié-Béghin，Bernard Kurek，Xavier X.Coqueret。辐射诱导的N-异丙基丙烯酰胺在微晶纤维素上的移植物聚合：评估过氧化方法的效率。辐射物理与化学，2022，194，pp.110038。10.1016/j.radphyschem.2022.110038。hal-03583793
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。