在我们的欧洲数字创新中心(EDIH)pro_digital中是促进勃兰登堡州的绿色故事的主要目标。我们支持中小型公司,当局和初创企业,以使用服务,数字解决方案,现代测试环境实施可持续的数字应用程序,并传达相应的数字知识。同时,我们目前正在与荷兰,希腊,塞浦路斯,丹麦,瑞典,芬兰和立陶宛的Edih合作,因此建立了一个EDIH网络,以便在长期和整个欧洲分享经验和专业知识。
社交活动可能会对参与协作社交情境的人的大脑产生影响或反应。本研究评估了一种新方法 Tigramite,用于对此类情境中人的前额皮质 (PFC) 之间的定向因果关系进行时间域分析。实验情境采用超扫描脑电图,个人以手指敲击节奏相互引导和跟随。这项结构化任务持续时间长,前额皮质中发生脑间因果反应的可能性很高。Tigramite 是一种基于图形的因果发现方法,用于识别观察时间序列中的定向因果关系。Tigramite 用于分析 PFC 内部和之间的定向因果关系。在社交互动过程中,可以检测到大脑内部和之间的显著定向因果关系。这是 Tigramite 可以揭示超扫描脑电图时间序列中脑间和脑内定向因果效应的第一个经验证据。这一发现有望利用 Tigramite 在时间域的脑电图上进一步研究社交活动中神经网络的因果关系。
Liag还参与了政治建议,公共关系,青年资金和知识转移以及内部实施平等标准和高级培训资金的参与。LIAG的研究人员积极参与学术教学 - 2023年在五所国家大学任教义务。在利亚(Liag)作为专家意见和委员会为科学界提供广泛的服务。LIG组织特定主题的会议,座谈会和研讨会(包括ICDP/IODPP,GESEP学校和IP暑期学校,LIAG研讨会),有关专业活动的研讨会和会议(例如,在欧洲地球科学联盟,Geoberlin或Geoberlin或Eage Bears Surface Geosciential In Novientry of Noviender in Noviemare and Noviene)(与未来的公共场所)一起,以及一段时间( 科学)。
目前,糖尿病尚无已知的单一病因,但高龄、肥胖、血脂异常、久坐的生活方式和遗传因素等某些因素与大多数人群患 2 型糖尿病有关 [3]。慢性高血糖与长期微血管(神经病变、视网膜病变和肾病)和大血管(缺血性心脏病、中风、外周血管疾病)并发症有关。如果缺乏早期诊断和有效治疗,糖尿病并发症可能发展为严重阶段 [4]。糖尿病合并症会大幅下降生活质量,并带来重大的社会经济后果 [5]。根据 2019 年全球疾病、伤害和风险因素研究 (GBD) 估计,糖尿病是 2019 年全球第八大死亡和残疾原因 [6]。 2019 年,全球报告的糖尿病相关死亡人数为 670 万,相当于每 5 秒就有一人死亡。糖尿病也是缺血性心脏病和中风的主要危险因素,2019 年全球糖尿病联合会估计,缺血性心脏病和中风分别是全球疾病负担的第一和第二大原因 [6, 7]。糖尿病给医疗保健系统带来了沉重的负担 [8, 9],国际糖尿病联合会估计,2021 年全球有 5.37 亿人患有糖尿病,医疗费用高达 9660 亿美元 [2]。预计到 2045 年,全球糖尿病费用将超过 10540 亿美元 [10, 2]。据估计,每 2 名糖尿病患者中就有 1 名未确诊 [2]。
摘要:Hirschsprung氏病(HSCR)是一种罕见的发育障碍,其中肠道神经节沿着肠道的一部分缺失。HSCR具有复杂的遗传性,其中RET是致病的主要基因。然而,HSCR的发病机理仍未完全了解。因此,我们针对与HSCR相关的基因/miRNA识别和生物标志物发现基于多摩斯网络表征和聚类分析的计算方法。蛋白质 - 蛋白质相互作用(PPI)和miRNA-靶标相互作用(MTI)网络分别通过DPCLUSO和BICLUSO分析,最后,miRNA-BD筛选了miRNA的生物标志物潜能。在这项研究中,总共确定了55个重要的基因 - 蛋白酶模块,使我们能够提出178个新的HSCR候选基因和两种生物学途径。此外,我们在137个预测的HSCR相关miRNA中确定了12个具有生物标志物潜力的关键miRNA。对新候选者的功能分析表明,与基因本体论(GO)和途径有关的富集术语与HSCR相关。总而言之,这种方法使我们能够破译HSCR的疗法发生的新线索,尽管进一步需要进行分子实验来进行临床验证。
2024 年 1 月 29 日 — RSC Everett。RSC 珍珠港。海军。是的。新加入。RSC 五大湖。VT。我。MT。ND。或.MN。NH。SD。是的。纽约。马。怀俄明州。我的资料。CT。罗德岛州。IA。不是。 —新泽西州。
摘要 — 本研究提出了一种新的公共空间模式 (CSP) 公式,该公式通常用作脑机接口 (BCI) 和其他神经学研究中的强大特征提取技术。在这种方法中,应用于多个受试者的数据并命名为超 CSP,CSP 公式利用了多个同时记录的受试者脑电图之间的个体协方差和互相关矩阵。该方法旨在有效地隔离多个头部之间的共同运动任务,并减轻受试者固有或故意执行的其他虚假或不受欢迎的任务的影响。该技术可以在使用小数据量和低计算复杂度的情况下提供令人满意的分类性能。通过使用提出的超 CSP 和支持向量机分类器,在存在强烈不良任务的情况下,我们在 8 次试验中获得了 81.82% 的分类准确率。我们希望这种方法可以减少多任务 BCI 场景中的训练误差。记录的有价值的与运动相关的超扫描数据集将提供给公众使用,以促进该领域的研究。
1 温室气体核算体系定义的范围 1、2 和 3 排放。价值链净碳中和描述了保时捷避免和减少碳排放以实现中和的雄心,尤其是在生产(范围 1 和 2 排放)、供应链和交付汽车的使用阶段(范围 3 的上游和下游排放),但也包括其他范围 3 排放类别,例如员工旅行。抵消(包括碳减排和碳去除)包含在保时捷的脱碳战略中。在实现碳净中和之前几年交付的汽车的排放量将不包括在碳中和评估中。保时捷的雄心取决于各个杠杆(例如技术进步)的进展,依赖于假设和要素,在某些情况下,保时捷无法影响这些假设和要素,因此可能无法实现。保时捷使用其脱碳指数(“DCI”)(包括通过碳减排和碳去除实现的抵消)来指导其脱碳战略,请参阅可持续发展附录。| 2 前瞻性愿景依赖于假设(例如尚未完全开发的技术进步),并且在某些方面可能无法实现(例如消除所有浪费) | 3 保时捷旨在通过采购绿色能源证书来实现未来车型的 BEV 使用阶段脱碳