基于IQVIA桌面研究,参考期刊(例如Lancet,BMJ),公共机构(例如CDC,尼斯),非政府组织,例如AHA和其他次要来源
在人造卫星存在的大部分时间里,其环境效益(特别是通过提供遥感数据)似乎大大超过了其环境成本。随着目前和预计的地球观测卫星和其他低地球轨道卫星数量的急剧增长,现在需要更仔细地考虑这种权衡。这里我们重点介绍了卫星技术对环境的一系列影响,采用生命周期方法来评估从制造、发射到脱轨期间的燃烧的影响。这些影响包括可再生和不可再生资源的使用(包括与数据传输、长期存储和分发相关的资源)、火箭发射和卫星脱轨对大气的影响,以及夜空变化对人类和其他生物的影响。对某些影响规模的初步估计足以强调需要进行更详细的调查,并确定可以减少和缓解影响的潜在方法。
近年来,机器学习技术在微型游泳机器人开发中的应用引起了广泛关注。特别是强化学习已被证明可以帮助游泳机器人通过与周围环境的互动学习有效的推进策略。在本研究中,我们应用强化学习方法来识别多连杆模型游泳机器人的游泳步态。该游泳机器人由多个刚性连杆通过铰链串联而成,铰链可以自由旋转以改变相邻连杆之间的相对角度。Purcell [“低雷诺数下的生命”,Am. J. Phys. 45, 3 (1977)] 展示了三连杆游泳机器人(现称为 Purcell 游泳机器人)如何在没有惯性的情况下执行规定的铰链旋转序列以产生自我推进力。在这里,我们不依赖任何低雷诺数运动的先验知识,首先展示了如何使用强化学习来识别 Purcell 游泳机器人在三连杆情况下的经典游泳步态。接下来,我们将研究随着连杆数量的增加,学习过程中习得的新游泳步态。我们还考虑了一次只允许单个铰链旋转以及允许多个铰链同时旋转的场景。我们对比了游泳者在这些场景下学习到的运动步态的差异,并讨论了它们的推进性能。总而言之,我们的结果证明了如何应用简单的强化学习技术来识别低雷诺数下的经典游泳步态和新型游泳步态。
导致脑瘫 (CP) 的新生儿脑损伤是儿童肌张力障碍的最常见原因,肌张力障碍是一种痛苦且功能性衰弱的运动障碍。罕见的单基因肌张力障碍病因与纹状体胆碱能中间神经元 (ChI) 病理有关。然而,目前尚不清楚纹状体 ChI 病理是否也与新生儿脑损伤后的肌张力障碍有关。我们使用无偏立体学来估计新生儿脑损伤啮齿动物模型中的纹状体 ChI 和小清蛋白阳性 GABA 能中间神经元 (PVI) 数量,该模型显示出肌张力障碍和痉挛的电生理标志。新生儿脑损伤后,纹状体 ChI 数量增加,而 PVI 数量保持不变。这些数字与肌张力障碍严重程度的电生理测量值无关。这表明,尽管存在纹状体 ChI 病理,但可能不是新生儿脑损伤后肌张力障碍的主要病理生理因素。在肌张力障碍性脑性瘫痪的情况下,纹状体 ChI 数量的增加可能代表一种乘客现象或保护现象。
4. van Boxelaere, M.、Clements, J.、Callaerts, P.、D'Hooge, R. 和 Callaerts-Vegh, Z. 不可预测的慢性轻度压力对两种近交系小鼠的社交和情境辨别学习有不同程度的损害。PLoS One 12, e0188537 (2017)。
关于该项目 ACT-DDP 研究项目是一个国际试点项目,旨在通过私营公司和政府之间更好的对话以及共同丰富他们的低碳战略来加速实施国家和地区深度脱碳。通过两项先驱倡议——低碳转型评估(ACT)倡议和深度脱碳路径(DDP)倡议之间的协同作用,项目合作伙伴建立并测试了用于制定与《巴黎协定》兼容的国家和地区深度脱碳路径并评估公司战略的方法和工具。该项目得到了法国世界环境基金会(FFEM)以及法国驻当地代表(如法国开发署(AFD)和法国大使馆)的支持。
1 意大利博洛尼亚 CNR-ISAC 2 瑞典乌普萨拉大学地球科学系和自然灾害与灾难科学中心 (CNDS) 3 挪威北极大学物理与技术系,挪威特罗姆瑟 4 挪威气象研究所,挪威特罗姆瑟 5 英国雷丁大学数学与统计学系和地球数学中心 6 瑞典斯德哥尔摩大学气象学系和博林气候研究中心
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