摘要:风是一种在当代世界中越来越重要的可再生资源,被认为是解决与快速城市化,不可持续发展和气候变化相关的一些问题的能力工具。因此,理解城市风特征的建模方法变得至关重要。虽然先前的评论探讨了减少规模模型和计算流体动力学模拟的进步,但有很少的文献评估了城市风环境的大规模空间建模。本文旨在通过使用PRISMA协议进行系统的文献综述来巩固对城市风特征的空间建模方法的理解,以捕获对可持续城市发展的贡献。在两种独特的方法下对审查的文章进行了分类:(a)采用风形态方法,包括理论基础,输入因素和计算方法,以及(b)采用城市气候映射方法的研究,以风风融合为城市微气候分析。调查结果表明,由于风形方法的直接计算和可解释性,风形方法具有相当大的希望。尽管如此,与数据精度和准确性有关的问题挑战了这些模型的有效性。本综述还探讨了这两种独特的方法对城市规划和决策制定的含义,提倡更可持续的城市发展。
fermionic系统的简化平均场描述依赖于Hartree-Fock-Bogoliubov(HFB)方法,其中两个粒子的相互作用分解为三个不同的通道。这种方法的一个主要问题是,通道之间的分离有些任意。根据要描述的身体状况,不同的渠道很重要。在此海报中,我们提出了一种自称为普遍的平均场理论,该理论基于为每个通道引入一个单独的加权因子。这个Ansatz通过为其最佳分区提供极端原理来消除渠道分离的任意性。通过考虑两个与接触相互作用的未偏光效率物种的示例来说明我们技术的力量。在这种情况下,Fock的贡献消失了,我们获得了Hartree和Bogoliubov通道之间的耦合。这仅在均值场上已经超出平均场校正[1,2],但也会在平均场上降低粒子孔波动的定性一致性的临界温度[3]。由于通道耦合的非扰动性质,我们还获得了仅在一个通道中任何波动理论捕获的结果。这需要引入有效的相互作用范围作为新的长度尺度,并且应该与足够大的密度相关。我们的形式主义在超低原子气体中的费米子超流量与凝结物理学的超导性以及核和中子物质领域之间建立了自然的理论桥梁。
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背景:代际转移效应包括从父母到孩子的特征传播。虽然在行为上有充分的文献记载,但对大脑结构或功能的代际转移效应的研究很少,尤其是那些检查行为和神经生物学内表型的关系的研究。这项研究旨在研究与皮质胶质电路相关的行为和神经间传递效应,与社会情感功能和心理健康有关。方法:从72名参与者那里获得T1-神经影像学和行为数据(39名母子二元/ 39名儿童; 7 - 13岁; 16个女孩/ 33位母亲; 26 - 52岁)。灰质体积(GMV)是从conticolimbic区域提取的(皮质下:杏仁核,海马,伏隔核;新皮层:前扣带回,内侧轨道额叶区域)。通过相关系数和与随机的成人孩子对的相关系数和比较来量化母子相似性。结果:我们确定了皮质下皮质上的明显的皮质性母子相似性(r = 0.663)。在心理健康方面的母子相似性是显着的(r = 0.409),通过新皮质中的相似性,但不是皮质下GMV的相似性,可以预测心理健康中的二元相似程度。结论:代际神经影像揭示了Corticolimbic GMV的明显母子转移,最强烈地在皮层下区域。然而,新皮质相似性的变化预测了母亲幸福感的相似性。最终,这种技术可能会增强我们对与健康和疾病相关的行为和神经家族转移影响的了解。
鉴于今年,高级政治论坛将审查SDG 11,以制造城市和人类定居点,包括安全,韧性和可持续性,以及在保护陆地生态系统上的SDG 15,这是今年国际森林日的主题选择,这强调了城市森林和树木的各种好处,这可能是更及时的。
conoraw@princeton.edu First Version: March 2019 This Version: November 2020 We thank Pol Antràs, David Autor, Costas Arkolakis, Gideon Bornstein, Laura Castillo-Martinez, Jonathan Dingel, Pierre-Olivier Gourinchas, Gordon Hanson, J. Bradford Jensen, Thomas Kemeny, Chris Moser, Michael Peters, Esteban Rossi-Hansberg和Steve Redding对有见地的评论和Serena Sampler提供了出色的研究帮助。此处表达的任何意见和结论都是作者的观点,不一定代表美国人口普查局的观点。所有结果均已审查,以确保未披露机密信息。Eckert和Walsh感谢普林斯顿大学的国际经济学部分,其中一些工作已经完成。本文的当前版本取代了“熟练的可交易服务:美国高技能劳动力市场的转型”。
1苏黎世大学苏黎世大学分子心脏病学中心,瑞士CH-8952,瓦格斯特拉斯12号; 2瑞士Lugano的Cardiocentro Ticino Institute,Cardiocentro Ticino Institute的细胞和分子心脏病学实验室;瑞士贝林佐纳EOC转化研究的3个实验室; 4瑞士苏黎世大学医院研究与教育系; 5意大利热那亚大学内科大学内科系内科第一个诊所; 6 Irccs Ospedale Policlinico San Martino Genova - 意大利热那亚的意大利心血管网络; 7瑞士苏黎世大学医院心脏病学大学心脏中心; 8瑞士日内瓦大学医学研究基金会心脏病学系; 9男子健康研究计划:老化和代谢,哈佛医学院,杨百翰和美国马萨诸塞州波士顿的妇女医院;瑞士洛桑大学洛桑大学医院心脏病学10;瑞士; 11心脏病学系,瑞士伯尔尼Inselspital Bern; 12号皇家布隆普顿和哈尔菲尔德医院,帝国学院和国王学院,伦敦,英国
准确可靠的二氧化碳测量对该项目至关重要,但城市环境面临着独特的挑战,包括温度和湿度波动等多变的天气条件。慕尼黑工业大学 (TUM) 在设计监测系统时,寻求一种可靠、准确且价格合理的二氧化碳传感器,能够在户外条件下提供稳定的测量结果。此外,该传感器还必须达到 1 ppm 均方根误差 (RMSE) 的二氧化碳测量精度,这对于理解城市环境中的空间模式至关重要。
单细胞技术的进步已使在大量遗传,化学,环境或疾病扰动下测量各种细胞系和组织的细胞分辨分子态。当前方法着眼于差异比较,或在具有纯粹统计观点的多条件设置中特定于特定任务。此类研究的迅速增长,规模和复杂性需要一个可扩展的分析框架,以考虑现有的生物环境。在这里,我们提出了一种基于Python的模块化框架,用于分析大规模扰动单细胞实验。Perttpy提供了对统一的扰动数据集和元数据数据库的访问权限,以及许多快速和用户友好的实现已建立和新颖方法(例如自动元数据注释或扰动距离),以有效地分析扰动数据。作为SCVERSE生态系统的一部分,Pertpy与现有库进行了互操作,以分析单细胞数据,并旨在易于扩展。