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Tim Spector
蒂姆从小就开始做饭，享受他的母亲朱诺的烤宽面条，并学会了在奥地利厨房里工作的少年烹饪维也纳施尼赛和苹果·斯特鲁德尔（所有这些都启发了本书的食谱）。作为一名年轻的医生，他吃了典型的初级医生饮食中的三明治和果汁，并没有意识到他们在营养上对他有多糟糕。只有当他五十多岁的时候，他才能通过将科学研究集中在营养和肠道微生物组的开创性领域来提高自己的健康成果。然后，他着手在自己的厨房里应用他的尖端科学发现。蒂姆（Div> Tim）的妻子Veronique和他的孩子有时会因厨房和冰箱中日益增长的（有时是爆炸性的）发酵的家族而感到震惊，但他对厨房的热情和创造力越来越深刻。他们甚至众所周知，他们要求“ Juno's Lasagne”的几秒钟和剩菜。蒂姆住在伦敦。
![arxiv：2503.04366v1 [physics.optics] 6 3月6日2025](/simg/e\e219fc1de31615ce9d083129aac13138647290f7.webp)
arxiv：2503.04366v1 [physics.optics] 6 3月6日2025
带有Moir'E超级晶格的纳米光子设备目前由于光子的独特性和高效率控制而引起了广泛的兴趣。到目前为止，实验研究主要集中在单层设备上，即，将两个或多层光子晶体图案合并并蚀刻在单一材料中。相比之下，具有多层材料的扭曲的光子晶体在纳米化技术中引起了挑战，因为上层材料的生长通常需要没有纳米结构的光滑底层。在此，我们在石墨/Si 3 N 4异质结构中制造了扭曲的杂波光子晶体。我们使用干燥转移方法将石墨堆放在底部Si 3 N 4的顶部，并具有预蚀刻的光子晶体图案。选择性干蚀刻食谱用于蚀刻两个光子晶体层，从而提高了对齐的质量和准确性。在实验中清楚地观察到了从Moir´e位点的可见波长约700 nm处的腔光子模式。这些结果揭示了杂词纳米光量设备的实验图，并为在新的自由度下设计灵活性和控制光子开辟了道路。
成分信息学：食品开发的未来
成分信息学是一种利用人工智能优化食品各种研发过程的技术。通过利用机器学习，分析食品成分功能数据、物理属性数据、最终产品质量数据和消费者购买数据之间的相关性，成分信息学可以轻松预测和提出理想的成分组合，以塑造消费者想要的食品和菜肴。具体来说，该技术可用于根据最新的消费趋势设计新概念，提高质量（口味、质地、营养价值、健康功能等），并使用替代成分（减少脂肪、盐、糖含量等）改进现有产品。它还可以应用于搜索具有特定功能的食品成分的过程。基于外部公共数据（成分数据库、学术论文、食谱、社交网站等）或公司持有的内部数据（消费者购买数据、感官评价数据、组学分析数据）的综合数据集构建专有算法并提供服务。1
麻醉史时间轴 - 2024.xlsx
1477 年，中世纪医学的草药成分首次出版。拿破仑印刷商 Arnaldus de Bruxella 出版了第一本印刷版的拉丁六音步诗《De Viribus Herbarum Carmen》（《关于草药的力量 - 诗歌/配方》）。人们认为，这种形式的诗歌为药剂师和医生提供了一种助记符。虽然可能存在早期的德语版本，但这首诗被认为是 Macer Floridus 所作，这是 Odo Magdunensis（又名 Odo de Meung）的化名，他是一位居住在卢瓦尔河畔默恩的法国医生。至少有 17 种类似的欧洲中世纪草药配方已被发现，其中包括浸软的种子组合作为安眠药服用，以提供全身/深度麻醉和术后镇痛膏，用于大型手术（通常是截肢手术），患者从中完全清醒。典型配方包括：黑天仙子 (Hyoscyamus niger) 罂粟 (Papaver somniferum) 毒芹 (Conium maculatum)，种子数分别为 372:108:94。这种特殊的混合物是在苏格兰苏特拉一所前中世纪医院的遗址中发现的
评论文章
摘要喀拉拉邦从出生时期开始对儿童的传统阿育吠陀实践丰富。这些传统做法主要是免疫助推器，还可以增强儿童的整体营养和发展。常用的传统阿育吠陀实践是uramarunnu prayoga，prakara瑜伽，阿比亚加，rasanadi churna lepana，snana等。增强免疫力并为儿童提供整体发展。uramarunnu是一种婴儿护理诊所，包括一组以母乳中糊状的药物给孩子施用的药物，28天到2岁。prakara瑜伽是从交货后第二天就可以采用的免疫调节食谱和程序。Abhyanga提供营养，健康，保护，情感健康并改善肤色。所有这些可用于增强免疫力并防止复发性感染，从而有助于维持健康和预防疾病。这提到了喀拉拉邦传统阿育吠陀实践在初级儿童保健领域的重要性。因此，本研究旨在通过审查诸如Arogyakalpadruma，Vaidya Tarakam，Parambarya balachikitsa等的区域教科书，并通过电话采访Ayurveda Pediatrician，通过审查Arogyakalpadruma，Vaidya Tarakam，Parambarya balachikitsa等的区域教科书来汇编喀拉拉邦的传统阿育吠陀实践。
行星因果推断：通过地球观测了解社会和经济
《行星因果推断》一书探讨了地球观测 (EO) 数据如何增强社会科学研究，加深我们对人类对环境、社会和经济影响的理解。虽然使用调查和国家统计数据的传统方法成本高昂且有限，但来自卫星的 EO 数据为以精细分辨率研究城市化、贫困、冲突和森林砍伐等现象提供了全球实时视角。本书介绍了以因果为导向的基于 EO 的机器学习 (ML)，其中分析图像中的空间数据以创建社会科学指标的代理并用于因果推断。这些行星因果推断方法可以为全球社会问题提供高分辨率洞察，为评估冲突、可持续发展和其他现象提供新方法。通过结合地理、历史和多尺度分析的见解，“行星因果推断”为研究人员提供了基础，以解决家庭、社区、区域和全球尺度的综合问题。本书的“成分”和“食谱”食谱式框架使社会科学家能够采用 EO-ML 方法，开发自己的研究方法，并解决全球范围内的紧迫问题。
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准
摘要 — 使用结构或功能连接来映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经成像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的实证证据，并为这一新颖且有前景的方向的未来研究提供见解。
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准
摘要 — 使用结构或功能连接来映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经成像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的实证证据，并为这一新颖且有前景的方向的未来研究提供见解。
供应链操作主管（全职）
供应链操作主管（全职）关于更明亮的叮咬是一个非营利组织，它通过新鲜食品创造健康社区，目的是改变儿童及其家人的行为，以防止肥胖症并实现长期健康。Brighter Bites是一所基于证据的，多组件的小学，学前班和夏令营计划，可靠地使用水果和蔬菜，营养教育，并持续接触以新鲜食物为特色的食谱和信息。要了解有关更明亮的叮咬的更多信息，请访问https://brighterbites.org。角色供应链运营主管负责整个农产品供应链，以使休斯顿的整个供应链 - 包括从休斯顿食品银行订购农产品，采购外部农产品，每周设计，监督志愿者团体，维持库存和质量控制，并为小学提供协调。供应链运营主管领导一支兼职仓库协会团队。向高级计划经理报告，该职位在周日至周四工作，在位于德克萨斯州休斯敦Portwall ST 535号的休斯敦食品银行100％现场。位置描述
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准
摘要 — 使用结构或功能连接来映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经成像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的实证证据，并为这一新颖且有前景的方向的未来研究提供见解。