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生物学入侵正在影响全球生物多样性，生态系统和社会经济。海洋非土著物种（MNIS）可以通过人类活动（例如海上运输和粗心丢弃水族馆物种）引入。尽管为防止引入MNI的努力做出了重大努力，但仍会出现事件，包括紫s，甲壳类动物，沿海，anthozoans，bryozoans，bryozoans，sponges，acraalgae，acroalgae，seagrasses and Mangroves（Alidoost Salimi Salimi等，2021）。一旦MNI在接收者地区建立，控制和消除它们就成为一项艰巨的任务。早期对MNIS的认识可以提高早期反应的有效性，特别是在引入阶段，这对于减少MNIS的影响至关重要。因此，必须在成功建立新栖息地并对当地生物多样性构成威胁之前，制定可靠且具有成本效益的策略来对MNI的早期发现进行早期检测。公众在海洋保护中扮演着重要角色（EARP和LICONTI，2020年），例如检测和监视Acanthaster SPP的爆发和监测。（Dumas等，2020），以及管理侵入性狮子弯曲势力（Clements等，2021）。为了监视MNIS的存在，已采取行动来帮助公众熟悉并有效地认识这些物种，例如使用手表清单和指南。然而，由于海洋物种的生物多样性，准确识别标本
潮汐分布与潮汐能的利用
几百年来，潮汐海岸的潮汐能一直被用来驱动小型潮汐磨坊。直到上个世纪，利用潮汐能发电才被证明非常成功，当时法国拉朗斯于 1967 年建造了潮汐发电厂。该发电厂使用大型屏障来产生驱动涡轮机所需的海平面水头。由于成本过高以及对环境影响的担忧，此类发电厂的建设进展非常缓慢。小型、高效且廉价的水下涡轮机的建造发展为利用当地潮汐流将电力输送到偏远地区提供了小规模运营的可能性。由于这种电力的产生与当地水体的潮汐能有关，因此了解特定地点的能量平衡（即通过开放边界流入的能量以及在当地域内产生和耗散的能量）非常重要。问题是如何利用潮汐能，同时将当前潮汐状态的可能变化保持在最低限度。在一些地方，建造拦河坝的旧方法可能仍然非常有用。分析了在小海湾建造的潮汐发电厂的基本原理，以了解潮汐发电厂评估的主要参数，即发电量。新方法是将涡轮机（类似于风车的设备）放置在潮汐流的路径上。从理论上讲，这种涡轮机可用于发电的电量与水的密度和速度成正比
高山太阳能光伏装置的优化市场价值
太阳能光伏 (PV) 是全球增长最快的可再生资源。然而，其全部潜力可能会因与市场需求和相关生产概况的不匹配而受到阻碍。在本研究中，我们使用两个瑞士电力系统的软链接优化模型，探索了阿尔卑斯山地区创新光伏布局的案例研究。使用 Swissmod（一种电力调度和负荷流模型）和 OREES（一种采用进化策略优化光伏布局的电力系统模型），我们根据多年的天气数据、各种二氧化碳价格并考虑未来欧洲电力基础设施的发展，模拟了优化光伏布局的市场价格。与低海拔光伏布局策略相比，山地布局具有更高的市场价值和更少的所需面积。更高的市场价值是由更好地与需求保持一致所驱动的，特别是在需求最高的冬季。我们发现，优化的高山布局提供的面板容量收入（欧元/千瓦/年）平均比城市光伏装置的收入高 20%。此外，瑞士山区可容纳超过 1 GW 的发电容量，收益甚至更高（33%）。阿尔卑斯山的光伏装置具有更高的市场价值和更高的价值因素，可能成为非常有利可图的投资，从系统角度来看也很有价值。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
降低飞机轮胎旋转过程中的温度、阻力负荷和磨损
由 Emerald 出版。这是已获作者认可的手稿，其发行方式为：知识共享署名非商业许可证 (CC:BY:NC 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI:10.1108/AEAT-09-2021-0287。请参阅任何适用的出版商使用条款。
马德里，2025年1月30日，星期四，他们设法通过石墨烯泡沫重新连接了老鼠的完全切割的脊髓
发生脊髓损伤时，通常不会完全损坏，但是损伤通常仅影响一个或多个水平的骨髓伸出的混凝土部分。 div>即使如此，这项工作也希望证明该材料即使在病变完成时也可以增强神经组织的重新连接。 div>ICMM-CSIC的研究人员，工作的主要作者之一 conchi Serrano：“我们的团队表明，这些泡沫在大鼠脊髓中产生了一个预反射的环境，但我们也想这样做扩大了损伤的大小和改变脊柱水平，我们已经设法复制了结果。” div>
引文 Pepe G, Coco R, Corica D, Luppino G, Morabito LA, Lugarà C, Abbate T, Zirilli G, Aversa T, Stagi S 和 Wasniewska M (2024) 内分泌失调
雷特综合征 (RTT；OMIM ID 312750) 是一种严重的神经发育障碍，几乎只发生在女性身上，主要发生在 6 个月大的婴儿身上 ( 1 )。每 15,000 名新生儿中就有 1 名患有此病 ( 2 )。它是继唐氏综合征之后导致女孩智力障碍的第二大遗传病因 ( 3 )。在 90 – 95% 的病例中，甲基-CpG 结合蛋白 2 基因突变是导致大多数典型 RTT 和较小比例非典型 RTT 的原因。另一方面，具有 Rett 表型的患者会同时患有由细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶样 5 基因 ( CDKL5 ) 突变引起的早发性癫痫 ( 4 )。另一种称为 FOXG1 的基因与非典型 RTT 或 RTT 样表型有关，并且可能表现出保留的功能和特定的临床特征 ( 5 )。 1999 年，首次描述了甲基-CpG 结合蛋白 2 ( MeCP2 ) 基因突变。MeCP2 基因编码甲基-CpG 结合蛋白 2 ( MeCP2 )，该蛋白与基因的长期沉默有关，并在所有组织中表达 ( 6 )。MeCP2 基因突变主要导致功能丧失，是 RTT（一种影响 X 染色体的疾病）的主要原因 ( 7 )。由于大约 95% 的突变是新生的，因此产前检测和/或 Rett 综合征的遗传咨询通常无济于事。MeCP2 在大脑功能和神经元发育中起着关键作用，无论是在神经元分化开始时还是之后 ( 8 )。RTT 患者一开始看起来都很“健康”。然而，从 6 到 18 个月大的时候，这些儿童会经历早期发育里程碑的退化，运动技能、眼神交流、言语和运动控制能力下降，头部生长减速，并出现明显的重复性、无目的的手部运动 (9)。随着时间的推移，通常会出现一系列神经系统问题，包括焦虑、呼吸问题（呼吸节律失常）和癫痫发作 (10)。RTT 的临床表型高度多变，可分为两大类：典型 (经典) RTT 和非典型 (变异) RTT。典型 RTT 的诊断标准需要一段时间的退化，然后恢复或稳定，并满足所有主要标准（失去有目的的手部技能、失去口语、步态异常和刻板的手部动作）(3)。进一步的表现可以包括自闭症特征、间歇性呼吸异常、自主神经系统功能障碍、心脏异常和睡眠障碍。除了典型或经典的 RTT 外，一些患者可能表现出许多（但不是全部） RTT 临床特征，因此存在“变异型”或“非典型型” RTT（11）。这些包括三种主要变异型：保留言语、早发性癫痫和先天性变异（12）。曲奈肽是目前 FDA 自 2023 年以来批准的唯一一种 RTT 疾病改良疗法，是一种潜在的有效且安全的治疗机会（13）。不同的药物，包括醋酸格拉替雷和右美沙芬，已在小规模临床试验中进行了研究，但效果不显著 ( 14 )。基因疗法目前正处于药物开发阶段，可能带来新的治愈机会 ( 15 )。最初，RTT 被认为是一种纯粹的神经系统病理，但近年来，它已成为一种复杂且
基于四...
为了实现经济发展与环境利益之间的双赢局势，本文构建了一个四方进化游戏模型，包括政府，两个同质港口和基于进化游戏理论的运输公司。根据雅各比矩阵，通过计算四方的回报矩阵并复制动态方程，我们研究并讨论了五个不同情况下模型的可能稳定点。使用MATLAB模拟游戏，并选择相关参数进行灵敏度分析。结果表明，当政府不执行政策时，环境利益将最大化，并且港口和航运公司使用岸上电气系统（即稳定点E12（0,1,1,1,1））。同时，通过分析端口尺寸敏感性，当t = 1.116时，大规模的端口演化趋向于0，而小规模的端口则上下闪烁，从而得出这样的结论，即小规模的端口具有更大的潜力来实施岸上的负责人，并能够获得较快的福利效果。这项研究为实施岸上电气系统提供了理论支持，同时指出了政府在促进岸上电动机开发中的关键作用。它提供了参考，以有效促进在减少碳排放量的情况下使用岸上电动机的使用，这对于在小型端口中实施海岸电气尤其重要，并有助于最大程度地提高港口操作的环境利益。
人工智能如何改变中欧的媒体和新闻业 一项关于捷克共和国新闻编辑室使用人工智能的研究，Hung
就像在任何选举中一样，媒体在影响人们的投票偏好、政客的行为以及政党之间的权力动态方面发挥着至关重要的作用。在过去十年中，技术进步从根本上改变了政治沟通。社交媒体的兴起为政治参与者提供了众多选择，可以直接与选民沟通，影响他们的意见并与选民互动。虽然互联网在很大程度上使政治辩论民主化，但它也为那些试图通过虚假信息、操纵技术和宣传来操纵意见和辩论的邪恶参与者打开了大门。媒体继续受到这些变化的影响，其商业模式受到科技公司力量的破坏，其受众转向其他信息来源。尽管如此，新闻业仍然在传播组合中发挥着重要作用。
genai-ration势头：塑造业务的未来...
Genai的变革潜力来自其迅速分析和统一大量信息的能力，使组织能够解锁有意义的见解。但是，Genai的有效性从根本上依赖于训练数据的质量。为了使Genai模型有效运行，它们需要相关，完整，准确和清洁的数据。否则，当Genai产生不准确或错误的反应时，偏见甚至是“幻觉”的风险会增加。这可能会带来严重的声誉和合规风险，尤其是在准确信息至关重要的业务和关键应用中。
适应植物表型的视觉基础模型
基础模型是对大量数据进行预训练的大型模型。通常可以以最小的努力来适应各种下游任务。但是，由于基础模型通常是在从互联网中提出的图像或文本上进行预培训的，因此它们在植物表型等植物域中的性能受到质疑。此外，完全调整基础模型是耗时的，需要高计算能力。本文研究了植物表型设置和任务的基础模型的有效适应。我们对三个基础模型（MAE，Dino和Dinov2）进行了大量实验，对三个必需的植物表型任务：叶子计数，实例阶段和疾病分类。特别是，预先训练的骨干被冷冻，同时评估了两种不同的调整方法，即适配器调整（使用lora）和解码器调整。实验结果表明，基础模型可以充分地适应植物表型任务，从而产生与针对每个任务的最先进的模型（SOTA）模型相似的性能。尽管在不同任务上表现出很高的传递能力，但在某些情况下，精细调整的基础模型的表现比SOTA任务特定的模型稍差，这需要进一步研究。