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FabSpace 2.0：大学利用地球观测和地理空间信息促进开放式创新
摘要 欧盟委员会、欧洲航天局和成员国在地球观测下游领域的投资正促进创新应用的开发和运营，一些政府和工业客户正在电子政务和工业 4.0 计划中逐步采用这些应用。在这种背景下，大学必须承担起超越知识提供者的新角色：它们需要成为创新的共同创造者和科学 2.0 原则的关键参与者。FabSpace 2.0 是一个由 H2020 欧盟计划资助的项目，旨在通过大学的催化作用，促进地球观测 (EO) 和地理空间信息 (GI) 的开放式创新，将学生、研究人员、中小企业、民间社会组织、企业和公共当局聚集在一起，解决日常挑战。为此，该项目建立并运营开放的创新空间，以使用 EO 数据和 GI 技术创建创新应用程序和服务。为了实现能力和最佳实践的交叉交流，已在法国、比利时、德国、希腊、意大利和波兰建立了由六个创始 FabSpaces 组成的欧洲网络，并通过征集意向书，将该网络扩展到欧洲和国际层面的 14 个新 FabSpaces。本文介绍了 FabSpace 2.0 项目，描述了由 EO 和 GI 推动的开放式创新所采用的方法，并提供了项目实施头两年取得的第一组成果和结果。
先进的射电望远镜技术“探寻”太空之谜
《澳大利亚天文学会刊物》刊登的研究结果表明，利用这项新技术发现了两个快速射电暴和两颗偶发中子星，并改进了四颗脉冲星的定位数据。此后，他们又发现了 20 多个快速射电暴。
分层聚类与可解释的患者分层的原理成分集合
摘要。患者分层通过基于其分子和/或临床特征鉴定出不同的亚组，在个性化医学中起着至关重要的作用。但是，许多基于机器学习的分层技术无法识别与每个患者组相关的本质生物标志物特征。在本文中，我们提出了一种使用分层集合聚类来解释的患者分层的新方法。我们的方法利用具有与主成分分析（PCA）结合的采样，以捕获最重要的模式和贡献生物标志物。我们使用机器学习基准数据集和来自癌症基因组地图集（TCGA）的现实世界数据的方法的有效性，展示了检测到的患者簇的可解释性。
具有宽光反射带的胆甾型液晶
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
森林流：预测Lyman-α森林聚类从线性到非线性尺度
在大范围内，Lyman-α森林提供了对宇宙膨胀历史的见解，而在小尺度上，它对生长历史，暗物质的性质和中微子质量的总和施加了严格的限制。这项工作引入了ForestFlow，这是一个新颖的框架，它弥合了大型和小规模分析之间的差距，这些分析传统上依赖于不同的建模方法。使用条件归一化的流量，ForestFlow预测了两种lyman-α线性偏见（Bδ和Bη）和六个参数，描述了三维频谱功率谱（P 3D）的小规模偏差（p 3D），从线性理论作为体体和核学中培养基的功能。随后将它们与Boltzmann求解器相结合，以对P 3D和从其衍生的任何其他统计数据进行一致的预测，从任意大的尺度到非线性制度。在30个固定和分配的宇宙流体动力学模拟的套件中训练，跨越z = 2至4.5的红移，森林流在描述P 3D和一维闪光功率谱（p 1d）中获得了3和1.5％的精度，从线性量表到k = 5 mpc- = 5 mpc- = 5 mpc-k. = 5 mpc-k. = 4 mpc- = 4 mpc = 4 Mpc = 4 mpc = 4 mpc。由于其条件参数化，森林流对电离历史和两个λCDM模型扩展（大量中微子和曲率）显示出相似的性能，尽管训练集中都不包含这些扩展。该框架将对DESI调查的Lyman-α森林测量结果进行全面宇宙学分析。
后视觉途径的参与与通过虚拟现实/眼睛跟踪范式检测到的儿童中风患者的高阶视觉障碍相关
儿童中风造成的脑损伤会增加高阶视觉处理（HOVP）缺陷的风险，例如脑视觉障碍（CVI），如果未治疗，这会导致严重的行为和学习障碍。使用基于虚拟的现实搜索任务和结构磁共振成像分析，我们评估儿童中风患者的功能视觉缺陷程度和潜在的解剖相关性。方法：20名儿童中风患者和38个健康对照组完成了动态视觉搜索任务，该任务使用虚拟现实/眼睛跟踪（VR/ET）范式来量化2021年至2024年之间的功能视觉能力（中风后平均7.34年）。使用统计比较方法和线性回归模型分析了同类人群之间的虚拟现实评估措施，中风成像特征（视觉途径参与）和神经心理结局。结果：所有童年中风患者都可以完成VR/ET任务，其指标与视觉注意力和处理速度的神经心理学测试相关，如成功率和任务符合性以同等程度与控制措施所证明的那样。但是，在我们的患者队列中观察到对任务负荷变化的敏感性较低，对任务负荷变化的敏感性较小，并且在启动对目标的响应时会受到更大的损害。涉及后视觉途径的MRI病变分析损伤，特别是视觉辐射，下纵向筋膜或上部纵向筋膜，与较慢的反应时间相关，以在VR测试时控制目标时固定在目标上时固定在目标上。结论：受到中风影响的儿童的床边VR/ET评估可以检测到神经心理学测试证实的HOVP缺陷迹象。成像表明诊断时的后视觉途径参与与后来生活中视觉跟踪能力受损的发展密切相关。虽然HOVP缺陷的检测依赖于3至6岁之间的当前标准临床和神经心理学评估，但我们的研究表明，中风发作时成像的损伤模式可以帮助识别出患有HOVP缺陷风险的儿童。这可能使早期监控和及时的适应能力促进功能视觉发展，这对于学习和技能掌握至关重要。关键词：儿童中风，功能视觉，脑视觉障碍，高阶视觉处理，视觉辐射，后视觉途径
重新分析的APOL1肾脏数据支持“种族”的新道德
精确药物需要准确鉴定临床相关的患者亚组。16电子健康记录为利用机器学习的主要机会提供了17种新的患者子组的方法。然而，许多现有的方法未能充分捕获诊断轨迹与疾病之间的复杂相互作用 - 19个相关风险事件，导致亚组在事件20风险中仍然可以显示出很大的异质性，并潜在的分子机制。为了应对这一挑战，我们实施了21个Vadesc-Ehr，这是一种基于变压器的自动编码器，用于聚类从电子健康记录中提取的纵向22生存数据。我们表明，Vadesc-ehr 23在合成和现实世界基准数据集上均优于具有24个已知地面真实集群标签的合成和现实基准数据集的基线方法。在应用于克罗恩病的应用中，vadesc-ehr 25成功地识别了四个不同的亚组，具有不同的诊断轨迹和风险26个特征，从而揭示了克罗恩病的临床和遗传相关因素。我们的结果27表明，Vadesc-ehr可以成为在28中发现精密医学方法的开发中发现新型患者子组的强大工具。29
抗体官能化基于MXENE的电化学生物传感器，用于维生素D缺乏症的护理点检测
有一个北极拱顶，热带玻璃杯，纸室和显微镜幻灯片的共同点吗？所有这些都可以是现场植物集合的家，其中物种被安置在其自然环境之外，以保存它们。尽管植物在其本地栖息地仍然是最终目标，但事实收藏在帮助识别物种和支持研究方面具有至关重要的作用。他们还可以为受到人类侵占的野生和栽培种群提供种质，以改变土地使用，植物均质化1，气候变化，战争和其他冲突的形式。Svalbard全球种子库（位于北极永久冻土中的一个掩体内）已成为种子库可以提供的希望的象征。它仅在2008年才开放，但它已经确定了其重要性：在2015年至2017年之间，国际干旱地区的国际农业研究中心（Icarda）能够从叙利亚内战期间丢失的种子丢失的种子中检索备用样本，并补充了辅助垫的固定性。保护生存能力是种子银行的关键挑战：在某些防腐剂条件下，可以从保存的种子中再生植物，但了解如何最大化种子生存能力和多样性仍然是研究的优先事项。也可以从干燥的标本室标本中检索遗传物质，并提供了独特的长期数据窗口。自然生态与进化中的文章使用标本室标本来表征数百年3年的植物气孔对气候变化的反应，并揭示了关键作物4的作用和适应。草药类似于其他形式的植物收集，不可避免地反映了收集它们的人类的偏见，以至于在植物
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。