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引用Mitzenmacher，迈克尔。 2001年。幂定律和对数正态分布的生成模型的简要历史。哈佛计算机科学集团T
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
具有激发正常模式的涡流散射
Abelian-Higgs模型[1]是一种相对论场理论，其在（2Þ1）维度中的激发采用拓扑稳定的孤子的形式，称为涡旋。该场理论由一个复杂的标量场φ组成，该场φ耦合到u - 1Þ量规场Aμ。静态理论等同于有效的金茨堡 - 兰道理论[2]，它描述了一个通过涡旋数量量化的超导体的磁场。涡流解决方案的动力学是这两种理论不同的地方。 Abelian-Higgs模型具有Lorentz不变性[3-5]的二阶动力学[3-5]，而依赖时间的Ginzburg-Landau模型则表现出一级动力学[6,7]。这是我们将在本文中重点关注的前二阶动力。请注意，在（3þ1）中的尺寸涡流显示为像弦类似的物体，所产生的宇宙字符串，如果存在，则可以通过对早期宇宙宇宙学的重力贡献来检测到它们[8]。涡流散射已经对单个参数λ的所有值进行了很好的研究[3 - 5,9,10]。此参数将模型分为两种类型； I型I（λ<1）其中涡流表现出长距离吸引力，而II型（λ> 1），其中涡旋在远距离排列。相比之下，在临界耦合（λ¼1）处，
信息论中的最佳重正化群变换
最近，引入了一种新颖的实空间重正化群 (RG) 算法。通过最大化信息论量，即实空间互信息，该算法可确定相关的低能自由度。受此启发，我们研究了平移不变系统和无序系统的粗粒化程序的信息论性质。我们证明，完美的实空间互信息粗粒化不会增加重正化汉密尔顿量中的相互作用范围，并且对于无序系统，它会抑制重正化无序分布中相关性的产生，从这个意义上讲是最优的。我们通过对干净随机的伊辛链进行任意粗粒化，通过经验验证了这些复杂性度量作为 RG 保留信息的函数的衰减。结果建立了 RG 作为压缩方案的性质与物理对象（即汉密尔顿量和无序分布）性质之间的直接且可量化的联系。我们还研究了约束对通用 RG 程序中粗粒度自由度的数量和类型的影响。
血管正常化：重塑卵巢癌的肿瘤微环境并增强抗肿瘤免疫力
卵巢癌仍然是一种具有挑战性的疾病，治疗方法有限，预后不良。肿瘤微环境 (TME) 在肿瘤生长、进展和治疗反应中起着至关重要的作用。TME 的一个特征是异常的肿瘤血管，这与血液灌注不足、缺氧和免疫逃逸有关。血管正常化是一种旨在纠正异常肿瘤血管的治疗策略，它已成为重塑 TME、增强抗肿瘤免疫力和与卵巢癌免疫治疗协同作用的一种有前途的方法。这篇综述文章全面概述了血管正常化及其在卵巢癌中的潜在影响。在这篇综述中，我们总结了抗血管生成和免疫调节之间复杂的相互作用，以及 ICI 联合抗血管生成治疗在卵巢癌中的应用。本综述中讨论的令人信服的证据有助于不断增长的知识体系支持使用联合疗法作为卵巢癌有希望的治疗模式，为进一步的临床开发和优化这种治疗方法铺平了道路。
小儿头骨生长模型：对正常头骨和颅骨症的应用系统审查
简介：颅突式影响1/2000的出生，其发病率目前正在增加。没有任何表现，颅突式症会导致由于头部异常形状而导致的脑生长和社会污名，可能导致神经系统问题。了解生长模式对于开发外科计划方法和预测短期和长期术后结果至关重要。在这里，我们提供了对正常和病理颅拱增长模型的系统综述。材料和方法：具有以下标准的描述性和全面的头骨生长模型的文献的系统评价：专门针对2岁以下儿童的头骨库的全文文章，而无需关注分子和细胞机制。模型。结果：总共审查了包括17个模型在内的14篇文章。评估了四个描述性模型，其中包括使用统计分析的3个模型和基于变形方法的1个模型。13个综合模型，包括7个有限元模型和6个扩散模型。目前发光的结果表明，成功的模型结合了颅库形状和缝合骨形成的分析。讨论：在评估年轻患者的颅面建筑时，增长建模是核心，这将是发展未来定制治疗策略的关键因素。反复发作的技术困难。
基于标准化流量的上下文运动模型
抽象运动模型可以随着时间的推移预测玩家（或对象）的位置，因此对于分析时空数据是至关重要的，因为它经常在运动分析中使用。现有运动模型要么是根据物理原理设计的，要么完全由数据驱动。然而，前者遭受过多的简化，无法实现可行和可解释的模型，而从当前的角度来看，后者依赖于计算上的昂贵，非参数密度估计并需要多个估计器，每个估计值都负责不同类型的运动（例如，例如不同的速度）。在本文中，我们提出了一个基于归一化流量的统一上下文概率运动模型。我们的方法通过直接优化可能性来了解所需的密度，并仅维护一个可以在辅助变量上进行条件的单个模型。对所有观察到的运动类型同时进行训练，从而导致有效而有效的运动模型。我们对专业足球的时空数据进行经验评估我们的方法。我们的发现表明，我们的方法的表现超过了最高的状态，而相对于汇编时间和内存要求，数量级的效率更高。
正常衰老期间腹中脑多巴胺和GABA神经元的平行基因表达变化
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