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将转移性脑癌重新思考为中枢神经系统疾病
作者呼吁研究重点的范式转移，敦促增加资金，生物标志物驱动的研究以及CNS特异性治疗策略的发展。通过将脑转移视为主要重点而不是次要问题，医学界可以推动对面临这种毁灭性疾病的患者的生存和生活质量的创新。
能源政策是否支持低碳发电的杀伤能源存储？
英国伦敦UCL考古研究所； B英国米德尔斯堡蒂赛德大学卫生与生命科学学院； c化学系和质谱卓越中心，约克大学，英国约克大学； D德国图宾根大学的史前，早期历史和中世纪考古研究所； E约克大学考古学系，英国约克大学； F UCL神经病学研究所，UCL神经病学研究所，UCL神经病学研究所，英国伦敦UCLH；英国伦敦的G摩尔领域眼科医院； H荷兰阿姆斯特丹神经科学校园神经科学系； i神经科学校园阿姆斯特丹，荷兰阿姆斯特丹神经科学校园； J哥本哈根大学，丹麦哥本哈根大学地球遗传学的J部分； K考古和法医科学，英国布拉德福德大学布拉德福德大学； L哥本哈根大学哥本哈根大学哥本哈根哥本哈根哥本哈根大学的生物学组学部分； M麦当劳考古研究所，英国剑桥
重新思考地缘经济学：欧洲经济的贸易政策情景
最近发生的事件和不断加剧的地缘政治紧张局势引发了人们对欧洲经济的外部依赖和脆弱性的担忧。决策者需要重新考虑地缘经济的竞争环境，并应为可能因新的地缘政治风险而产生的不同贸易政策情景做好准备。我们描述了欧盟作为国际贸易伙伴的重要性最近下降的情况，而欧盟本身的全球贸易依赖性却有所增加。我们表明，这种依赖在不同部门和各个成员国之间高度不同。基于最先进的贸易模型，我们模拟了几种政策驱动的去全球化情景对欧洲、欧盟各个成员国、不同经济部门以及世界其他经济体的经济影响。我们的模拟提供了有关各个国家和行业的赢家和输家的信息。如果欧盟采取回流战略并脱离全球贸易，欧洲的福利损失将最大。一个地缘经济分裂的世界和东西方之间的贸易集团也将给欧洲造成巨大的永久性福利损失。我们的报告为地缘经济挑战日益加剧背景下的欧盟贸易政策提供了若干政策建议。
一个通过...研究设计思维的框架
摘要 本文提出了一个研究设计思维的框架。文中描述了三种测量设计认知过程的典型方法：设计认知、设计生理学和设计神经认知。每种典型方法都有特定的工具和方法。设计认知通过协议分析、黑箱实验、调查和访谈进行探索。设计生理学通过眼动追踪、皮肤电活动、心率和情绪追踪进行测量。设计神经认知使用脑电图、功能性近红外光谱和功能性磁共振成像进行测量。文中给出了一些示例来描述每种方法提供的关于设计思维特征的结果类型，例如设计模式、设计推理、设计创造力、设计协作、问题解决空间的共同演化或设计分析和评估。研究设计思维的三种典型方法的结果的三角测量为理解设计认知过程提供了协同基础。这些研究的结果为设计师、设计教育者和设计科学研究人员提供了反馈来源。新的模型、新的工具和新的研究问题从所提出的综合方法中诞生，并为研究设计思维奠定了未来的挑战。
利用抗 CRISPR 蛋白的高精度结构预测重新思考蛋白质药物设计
贡献分析主要由 HP、YP 和 HS 进行具体来说，AlphaFold 分析由 HP 领导，基因分析由 YP 进行，结构和功能分析由 HS 进行该研究由 HS 构思，所有作者都参与了手稿的撰写。
在数字平台上观察“调谐”广告
1一般数学是针对高年级学生的课程，他们的未来研究或工作不需要微积分知识，并且基于Acara高级二级课程。除了图理论主题外，它还还包括双变量和时间序列分析，序列，地球几何学和时区以及贷款，投资和年金中的生长和衰减。
重新思考高级驾驶员援助系统分类
高级驾驶员援助系统（ADAS），例如LKA和ACC，已成为新车辆的标准功能，现在某些系统已要求进行类型批准（欧盟，2019年）。这些系统涵盖了广泛的功能，旨在提高驾驶员舒适性和道路安全性。ADAS功能因向驾驶员提供路线，交通或天气信息而异，到警告他们至关重要的情况。有些系统可以干预紧急情况，而另一些系统则接管了部分驾驶任务以改善舒适性。ADA的采用被广泛认为是迈向更高水平的车辆自动化的关键步骤，最终的“ 5级”完全自动驾驶汽车，这是由汽车工程师协会（SAE）定义的（SAE International/ISO，2014年）。
稳态小人：重新思考剥夺......
虽然截肢被认为是皮质重组的主要模型，但最近的证据强调了缺失手的持续表现。我们通过强调体内平衡的必要性和分布在侏儒体内的潜在活动的新证据，为截肢引发的感觉运动可塑性文献提供了一个新的视角。我们认为，剥夺会揭示预先存在的潜在活动，这种活动可以表现为重新映射，但由于这种活动已经存在，因此在某些情况下，重新映射可能对应于系统的功能稳定性而不是重组。当剥夺发生在成年期或早期发育阶段时，适应性行为和类似赫布的可塑性也可能对维持侏儒的功能组织起着至关重要的作用。总的来说，我们认为大脑对稳定性的需求可能是大脑重新映射的几种关键表型的基础，这些表型以前被解释为重组的结果。然而，重组仍然是可能的，尤其是当皮质变化有助于系统的稳定性时。
重新思考推荐系统的可持续性和...
Joeran Beel教授介绍了他的最新研究，探索了推荐系统的两个关键但经常被忽视的方面：它们的环境影响和数据集选择的是否足够。他的研究揭示了现代推荐系统的惊人环境成本，这表明基于深度学习的推荐系统的二氧化碳排放量是传统方法的42倍，这与长途飞行的碳足迹相关。这个令人震惊的发现要求在推荐系统研究中转向更可持续的实践。除了解决生态足迹外，Beel还使用算法性能空间（APS）引入了一种新颖的数据集评估方法，该框架在多维空间中绘制数据集多样性和算法性能。通过将APS应用于各种数据集，Beel表明，许多常用的数据集（例如来自亚马逊的数据集）太均匀，无法为现代算法提供有意义的挑战。他的工作强调了对更多多样化数据集的需求，并指示研究人员探讨可能驱动该领域下一波创新浪潮的未解决的，未解决的问题。