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更简单，更快的欧洲： - 欧洲委员会
委员会的实施方法和简化方法将由需要盘点过去，导航现在并塑造未来的需要指导。为了更好地实现我们的政策目标，我们将在必要时简化现有规则，并确保它们得到更好的实施。我们将审查和调整我们的监管框架，以使其对人和企业的需求更加敏感。委员会将在提出简化建议时适当考虑更好的法律制定原则和法律确定性。新的更好的监管和简化工具将确保从一开始就牢记实施和简化的未来法律。通过所有这些行动，我们将对我们的经济，社会和环境目标进行更有效，更有效的交付。
使用简单分割工具开发和验证规范健康和健康相关社会需求的简要评估
© 作者 2025。开放存取 本文根据知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议授权，允许以任何媒体或格式进行任何非商业性使用、共享、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任、提供知识共享许可协议的链接并表明您是否修改了许可材料。根据此许可，您无权共享源自本文或本文部分内容的改编材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非材料致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
一种简单的一维有限元方法来模拟 PCB 在电子组件中的影响
在汽车电子领域，实现高设备可靠性是一项基本要求。操作典型的汽车负载（例如灯泡或伺服电机）会给设备本身带来很大的热应力，因为这些负载具有高浪涌电流、长关断时间和高电感。因此，切换这些负载意味着高开关损耗、长时间的开启和关闭瞬态以及严重的过热。开关将循环数千次甚至数百万次，相应的功率循环将引起热机械性能下降，最终导致电气故障。因此，有必要正确模拟此类功率循环以提高设备可靠性并了解故障机制，特别是准确的热模型是得出所有后续电热和热机械结论的第一步。
使用加密资产的简单有效的投资组合结构
尽管加密货币和常规资产回报之间有记录的差异，但一些作者认为，这两个资产类别在根本上是相似的，即使加密资产的回报率和波动率更高，也有7个类别。我们同意这一观点。在本说明中，我们展示了一种使用风险分配框架 - 构建传统和加密资产投资组合的简单方法，（希望）揭穿了这样的想法，即新颖和综合机器学习方法对于管理包括加密资产在内的投资组合是必要的。基于风险分配方法的后期测试，我们提出了一种更简单的投资组合构建方法，让人联想到传统的60/40股票/债券拆分，该方法由90/10的传统和加密货币资产组成，随后是动态（时变）稀释的现金，以实现给定的Ex-ex-ante-ante风险。我们将此简单的投资组合称为DD90/10。
结合简单的交互性和机器学习：一种可分离的深度学习方法，用于 MRI 中的丘脑底核定位和分割，用于深部脑刺激手术规划
结合了影像学和症状学信息。1 由于确定适当电极轨迹的复杂性，必须从术前图像中准确分割出感兴趣的解剖结构。对于 DBS 术前规划，分割主要通过将患者图像配准到图谱空间中来确定，在该图谱空间中，感兴趣的解剖结构（通常是丘脑底核 (STN)）以及其他显著区域已经预先分割。2、3 使用预先分割的图谱有几个优点。从临床角度来看，可以将大量分割区域从图谱移植到患者空间，从而简化工作流程的计算方面。从研究角度来看，使用图谱，可以将患者图像中特定于患者的信息移植回通用图谱坐标系，从而可以辨别出人群信息，这有助于指导治疗。4
简单的表面处理 - 偶联 -
摘要：将有机半导体聚合物与生物学物质有效接口的物质特性对齐对于它们在生物电子设备中的使用至关重要。合成修饰和高级加工技术通常被用于促进细胞粘附和生长。在这项研究中，我们将UV-ozone（UVO）处理作为修改PDPP3T膜的简单替代方法。暴露于UVO会增加半导体表面的极性，如接触角和XPS分析所证实。在优化时间（t≥30s）下及以上的表面处理导致了施旺细胞的生长增强，其行为与标准组织培养塑料（TCP）相当。同时，长时间的暴露开始引起聚合物的光学特性的重大变化，逐渐闪入光漂白导致半导体行为的降低至30 s以上。使用电阻抗光谱测试了紫外线处理的PDPP3T的最佳生物结合特性，该技术在半导体聚合物对支持细胞生存力和增殖方面的有效性进行了使用。这项工作证明了更容易将共轭聚合物与生物环境整合在一起的潜力，从而扩大了探索在存在生物细胞中离子扩散与半导体电动性之间相互作用的机会。
探索骆驼滴答的微生物，推断向量能力：组织水平共生培养基的见解
尽管技术进步允许从各种植物组织的细胞壁进行分离和结构分析，但我们对这些多糖如何组织到特定的分子三维（3D）结构中的理解非常有限（6，7）。阐明这种植物细胞壁的3D组织是对植物如何适应细胞类型的环境和生长条件的充分理解的先决条件。进行结构分析，首先通过使用各种化学品处理从细胞壁中提取单个多糖。但是，这些聚合物在细胞壁内采用的3D结构丢失，只能通过分子计算机建模来预测。X射线衍射和魔法旋转固态核磁共振
basta，一种用于测量1型糖尿病中β细胞抗原特异性CD4+ T细胞反应的简单全血分析
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631617 doi：biorxiv preprint
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
一个简单的雪温度指数模型暴露了重新分析雪水等效产品之间的差异
摘要。当前的全球重新分析显示，北半球的雪质和雪覆盖范围中有明显的差异。在这里，通过驱动简单的雪模型，棕色的温度指数模型（B-TIM），并从三个reanalyses的温度和沉淀产生基准的雪数据集。在对现场降雪测量值进行评估时，降雪的B-TIM比在线（耦合的土地 - 大气层）重新分析降雪相当或更好。在降雪中的差异来源，在比较在线重新分析雪产品时很难分离，通过单独调整的温度和B-TIM的预先态度来部分阐明。雪质和雪空间模式的年际变异性在b-Tim雪产品中比在线重新分析的雪产品中更加自吻，而自吻的产品与在验证研究中评估的原位观察结果更相似。特定的与雪数据同化的时间不均匀性有关的伪影。B- Tim在此处以开源的，独立的Python软件包发布，为将来的在线和流雪数据集提供了一个简单的基准测试工具。