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太空中的冷原子：社区研讨会总结和拟议路线图
Ivan Alonso 1，Cristiano Alpigiani 2，Brett Altschul 3，HenriqueAraújo4，Gianluigi Arduini 5，Jan Arlt 6，Leonardo Bardurina 7，AntunardBalaž8，Satvika Bandarupally 9，10，Barry C. Barry C. Barry C. Barish C. Barish C. Barish 11，Michele Barone 13 E Battelier 17，Charles FA Baynham 4，Quentin Beaufils 18，Aleksandar Beli´c 8，JoelBergé19，Jose Bernabeu 20，21，Andrea Bertoldi 17，Robert Bingham 22，23迭戈·布拉斯 24 , 25 , 凯·邦斯 26† , 菲利普·布耶 17† , 卡拉·布赖滕贝格 27 , 克里斯蒂安·布兰德 28 , 克劳斯·布拉克斯迈尔 29 , 28 , 亚历山大·布列松 19 , 奥利弗·布赫穆勒 4 , 30† , 德米特里·布德克 31 , 32 , 路易斯·布加略 33 , 谢尔盖·伯丁 34 , 路易吉·卡恰普奥蒂 35† , 西蒙尼·卡莱加里 36 , 泽维尔·卡尔梅特 37 , 达维德·卡洛尼科 38 , 本杰明·卡努埃尔 17 , 劳伦蒂乌-伊万·卡拉梅特 39 , 奥利维尔·卡拉兹 40† , 多纳泰拉·卡塞塔里 41 , 普拉提克·查克拉博蒂 42 , 斯瓦潘·查托帕迪亚伊 43 , 44 , 32 , Upasna Chauhan 45 , Xuzong Chen 46 , Yu-Ao Chen 47 , 48 , 49 , Maria Luisa Chiofalo 50 , 51† , Jonathon Coleman 34 , Robin Corgier 18 , JP Cotter 4 , A. Michael Cruise 26† , Yanou Cui 52 , Gavin Davies 4 , Albert De Roeck 53 , 5† , Marcel Demarteau 54 , Andrei Derevianko 55 , Marco Di Clemente 56 , Goran S. Djordjevic 57 , Sandro Donadi 58 , Olivier Doré 59 , Peter Dornan 4 , Michael Doser 5† , Giannis Drougakis 60 , Jacob Dunningham 37 , Sajan Easo 22 , Joshua Eby 61 , Gedminas Elertas 34 , John Ellis 7 , 5† , David Evans 4 , Pandora Examilioti 60 , Pavel Fadeev 31 , Mattia Fanì 62 , Farida Fassi 63 , Marco Fattori 9 , Michael A. Fedderke 64 , Daniel Felea 39 , Chen-Hao Feng 17 , Jorge Ferreras 22 , Robert Flack 65 , Victor V. Flambaum 66 , René Forsberg 67† , Mark Fromhold 68 , Naceur Gaaloul 42† , Barry M. Garraway 37 , Maria Georgousi 60 , Andrew Geraci 69 , Kurt Gibble 70 , Valerie Gibson 71 , Patrick Gill 72 , Gian F. Giudice 5 ,乔恩·戈德温 26 、奥利弗·古尔德 68 、奥列格·格拉乔夫 73 、彼得·W·格雷厄姆 44 、达里奥·格拉索 51 、保罗·F·格里恩 23 、克里斯汀·格林 74 、穆斯塔法·京多安 75 、拉特内什·K·古普塔 76 、马丁·海内尔特 71 、埃基姆·T·汉纳梅利 77 、莱昂尼·霍金斯 34 、奥雷利安·希斯 18 、维多利亚·A·亨德森 75 、瓦尔德马尔·赫尔 78 、斯文·赫尔曼 77 、托马斯·赫德 30 、理查德·霍布森 4† 、文森特·霍克 77 、杰森·M·霍根 44 、博迪尔·霍尔斯特 79 、迈克尔·霍林斯基 26 、乌尔夫·以色列森 59 、彼得·耶格利茨 80 、菲利普·杰泽81 , Gediminas Juzeli¯unas 82 , Rainer Kaltenbaek 83 , Jernej F. Kamenik 83 , Alex Kehagias 84 , Teodora Kirova 85 , Marton Kiss-Toth 86 , Sebastian Koke 36† , Shimon Kolkowitz 87 , Georgy Kornakov 88 , Tim Kovachy 69 , Markus Krutzik 75 , Mukesh Kumar 89 , Pradeep Kumar 90 , Claus Lämmerzahl 77 , Greg Landsberg 91 , Christophe Le Poncin-Lafitte 18 , David R. Leibrandt 92 , Thomas Lévèque 93† , Marek Lewicki 94 , Rui Li 42 , Anna Lipniacka 79 , Christian Lisdat 36† 、米娅·刘 95 、JL 洛佩兹-冈萨雷斯 96 、西娜·洛里亚尼 97 、约尔马·卢科 68 、朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺 98 、Nathan Lundblad 99，Steve Maddox 86，MA Mahmoud 100，Azadeh Maleknejad 5，John March-Russell 30，Didier Massonnet 93，Christopher McCabe 7，Matthias Meister 28，Tadejemister 80，Mical 80 1，Gavin W. Morley 104，JurgenMüller42，Eamonn Murphy 35†，ÖzgürE。Musteğlu，Daniel O'She She。165 L oi 23，Judith Olson 107，Debapriya Pal 108，Dimitris G. Papazoglou 109，Elizabeth pasebet pasembou 4 Ki 111，Emanuele Pelucchi 112，Franck Pereira 18和Santos，Peter Achivski 17 13，114，
Viciafaba的幼苗（英国宽豆）在...
尽管有许多尝试，但很难获得有关染色体大分子组织及其重复模式的信息。一个攻击点，长期以来一直被认可，但直到最近才无法实现，是对染色体某些组成部分的选择标记，其分布可以在随后的细胞分裂中看到。Reichard和Estborn'表明N15标记的胸苷是脱氧核糖核酸（DNA）的前体，并且没有转移到核糖核酸的合成中。最近Friedkin等人2以及降落和Schweigerl使用C'4标记的胸苷来研究DNA合成。在雏鸡胚胎和乳酸杆菌中，示踪剂没有明显的转移向核糖核酸。鉴于这些发现，胸苷似乎是实验所需的中间体，但是到目前为止使用的标签对于通过自显影手段的显微镜可视化并不令人满意。为了确定细胞中几个单个染色体是否是放射性的，必须获得具有分辨率为染色体尺寸的放射自显影仪。在此级别上的分辨率很难使用大多数同位素获得，因为它们的β颗粒的范围相对较大。理论上的tritium应该提供可获得的最高分辨率，因为β颗粒的最大能量仅为18 keV，对应于照相乳液中的微米范围。因此，应该可以在小（如单个染色体）的颗粒中识别该标签。考虑到这一点；制备trit胸腺标记的胸苷，并用于标记染色体，并通过使用照相emulsions遵循其在以后分裂中的分布。材料和方法。通过从乙酸的羧基催化trib催化tritium到胸苷的嘧啶环中的碳原子（该方法的详细信息），制备了高特异性活性（3 x 101 mc/mm）的trium标记的胸苷（3 x 101 mc/mm）。Vicia Faba（英国宽豆）的幼苗在含有2-3罐/ml放射性胸苷的矿物营养溶液中生长。选择该植物是因为它具有121arge染色体，其中一对在形态上是不同的，并且由于分裂周期的长度和循环中DNA合成时间的长度是在同位素溶液中生长后的4年后，以适当的时间在适当的时间内用水洗涤，并将其彻底洗涤为col col，并转移了col（col），并转移了col（col），并转移了一个saquine（col）。水罐/ml）以进一步增长。以适当的间隔固定在乙醇 - 乙酸中（3：1），在1 N HC1中水解5分钟，用Feulgen反应染色，并在显微镜载玻片上挤压。剥离膜，并如前所述制备放射自显影。5
2022 年神经形态计算和工程路线图
Dennis诉Christensen 1，Regina Dittmann 2，Bernabe Linares-Barranco 3，Abu Sebastian 4，Manuel Le Gallo 4，Andrea Redaelli 5，Stefan Slesazeck 6，Thomas Mikolajick 6，7 Iang 12，Feng Miao 12，Mario Lanza 13，Tyler J Quill 14，Scott T Keene 15，Alberto Salleo 14，Julie Grollier 16，Danijela Markovi´ c 16，Alice Mizrahi 16，Peng Yao 17，Peng Yao 17 Datta 20，Elisa Vianello 21，Alexandre Valentian 22，Johannes Feldmann 1，Xuan Li 23，Wolfram HP Pernice 24，25，Harish Bhaskaran 23，Steve Furber 26，Emre Neftci 27 Geun Kim 31，Gouhei Tanaka 32，Simon Thorpe 33，Chiara Bartolozzi 34，Thomas A Cleland 35，Christoph Posch 36，Shihchii Liu 18，Gabriella Panuccio 37，Mufti Mahmud 38，Arnabim Mazumder 39，Mufti Mahmud 38 , Tinoosh Mohsenin 39 , Elisa Donati 18 , Silvia Tolu 14 , Roberto Galeazzi 40 , Martin Ejsing Christensen 41 , Sune Holm 42 , Daniele Ielmini 43 和 N Pryds 1
ATP 依赖性转运蛋白：免疫和代谢十字路口的新兴参与者
哺乳动物基因组编码了近 50 种 ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白。这些转运蛋白的特点是保守的核苷酸结合和水解（即 ATPase）结构域，以及将各种底物类别（离子、小分子代谢物、外来生物、疏水性药物甚至多肽）定向转运进或转运出细胞或亚细胞器。尽管 ABC 转运蛋白的免疫功能才刚刚开始被揭示，但新兴文献表明这些蛋白质在 T 淋巴细胞的发育和功能中发挥着未被充分重视的作用，包括在感染、炎症或癌症反应过程中出现的许多关键效应子、记忆子和调节子集。一种特别的转运蛋白 MDR1（多药耐药性-1；由人类的 ABCB1 基因座编码）已成为免疫调节中的新参与者。尽管 MDR1 仍被广泛视为肿瘤细胞中的一种简单药物效应泵，但最近的证据表明，这种转运蛋白在增强活化 CD4 和 CD8 T 细胞的代谢适应性方面发挥着关键的内源性作用。本文，我们总结了目前对 ABC 转运蛋白在免疫调节中的生理功能的理解，重点关注 MDR1 的抗氧化功能，这种功能可能决定抗原特异性效应和记忆 T 细胞区室的大小和库。虽然关于 ABC 转运蛋白在免疫生物学中的功能仍有许多需要了解的地方，但已经清楚的是，它们代表着一片肥沃的新天地，既可用于定义新的免疫代谢途径，也可用于发现可用于优化对疫苗和癌症免疫疗法的免疫反应的新药物靶点。
来自D型葡萄糖的合成碳纳米的广谱抗菌活性
摘要：碳纳米植物是一类碳纳米 - 合金支出，已通过来自各种前体的不同途径和方法合成。所选的前体，合成方法和条件可以强烈改变所得材料及其预期应用的理化特性。在此，通过将热解和化学氧化方法结合使用D-葡萄糖从D-葡萄糖中合成碳纳米植物（CND）。在产物和量子产率上研究了热解温度，氧化剂的等效物和回流时间的影响。在最佳条件下（300°C的热解温度，4.41等于H 2 O 2，90分钟的回流）CNDS分别获得了40％和3.6％的产品和量子收率。获得的CND被负电荷（ζ - -potential = - 32 mV），非常分散在水中，平均直径为2.2 nm。此外，在CNDS合成过程中，引入了氢氧化铵（NH 4 OH）作为脱水和/或钝化剂，导致产物和量子产率的显着提高约为1.5和3.76倍。合成的CND显示出针对不同革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌菌株的广泛抗菌活性。两个合成的CND都会导致高度菌落形成单位还原（CFU），大多数测试细菌菌株的范围从98％至99.99％。然而，在没有NH 4 OH的情况下合成的CND，由于充满氧化基团的负电荷的表面，在区域抑制和最小抑制浓度方面表现更好。含有高氧纳米模型的抗菌活性升高与其ROS形成能力直接相关。关键字：D-葡萄糖，热解，氧化，细菌感染，最小抑制浓度，CFU降低■简介
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
目的地2025路线图
飞机和发动机制造商在政策制定者的支持和刺激下面临两项紧急任务，以确保未来的飞机可降低目标CO 2。一方面，尽管当前的供应链中断，他们必须确保最新一代飞机的足够和及时生产。另一方面，该行业必须同时开发并大量投资于新的飞机技术，产品和基础设施，以从2030年开始推出未来一代飞机产品，包括混合动力和氢气类型。同时，诸如欧盟航空安全局（EASA）之类的认证机构必须具有足够的资源，并准备好测试，认证和批准大量破坏性技术。此外，当局必须准备好批准机场基础设施，以确保部署准备。
20240730_syensqo在新的Trek Madone Road Bike.docx
分析（LCA）在摇篮到门的方法中，包括所有原材料和流程步骤，即最终产品离开Syensqo的站点门。使用Simapro®9.5LCA软件与EcoInvent数据库v3.9进行计算。结果将1千克的产品称为功能单元，而无需包装。syensqo不承担与本文档中提供的信息有关的责任。根据ISO 14040-44标准，使用LCA结果支持旨在披露的比较主张，引起了特殊问题，需要具体的批判性审查。未对这些数据进行批判性审查。
免疫 - 内分泌十字路口：核受体在结核病和查加斯病中的影响
核受体（NRS）包含蛋白质的超家族，在细胞信号传导，生存，增殖和代谢中具有重要作用。它们充当转录因子，并根据其配体，DNA结合序列，组织特异性和功能将其分为家族。证据表明，在传染病，癌症和自身免疫性中，NRS调节免疫和内分泌反应，改变了细胞和器官的转录性，以及影响疾病进展。以病原体持久性为特征的慢性传染病在夸张的炎症过程中尤为明显。与急性炎症不同，这有助于宿主对病原体的反应，慢性炎症会导致代谢性疾病和神经免疫 - 内分泌反应失调。随着时间的流逝，细胞因子，激素和其他复合产生的障碍促进了不平衡，有害的防御反应。这种复杂性强调了配体依赖性NR的重要作用。结核病和chagas病是两个关键的慢性感染。因果毒剂，结核分枝杆菌和克鲁齐锥虫，已经制定了逃避策略来建立慢性感染。他们的临床表现与免疫 - 内分泌反应中断有关，指出NRS的潜在参与。本综述探讨了在结核病和chagas病中调节免疫 - 内分泌相互作用时对NR的当前理解。这些疾病仍然存在着重要的全球健康问题，尤其是在发展中国家中，强调了了解NRS介导的宿主病原体相互作用的分子机制的重要性。
量子计算在推进血浆物理模拟的融合能和高能量
适应性免疫通过调节抗原特异性反应，炎症信号传导和抗体产生，在动脉粥样硬化的发病机理中起着重要作用。但是，随着年龄的增长，我们的免疫系统经历了逐渐的功能下降，这种现象称为“免疫衰老”。这种下降的特征是增生性幼稚的B和T细胞的减少，B和T细胞受体库库减少，以及相关的分泌性分泌性疾病。此外，衰老会影响生发中心的反应，并恶化次级淋巴器官功能和结构，从而导致T-B细胞动力学受损并增加自身抗体的产生。在这篇综述中，我们将剖析衰老对适应性免疫的影响以及与年龄相关的B-和T细胞在动脉粥样硬化发病机理中所起的作用，强调需要针对与年龄相关的免疫功能障碍的干预措施，以减少心血管疾病风险。