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基础生物多样性信息计划（FBIP）
协议草案必须构成该文件的一部分，该文件将与该提案一起提交，并应与提案中指定的角色，责任和预算一致。该协议必须以公平的精神起草，并且必须具有有关权利的细节（例如版权，出版物，知识产权等。项目中的产品或其他开发项目），知识利用以及付款，进度，最终报告和机密性等事务。协议此外，详细详细介绍了财团治理的条件和安排（在一定程度上为有效的合作提供了足够的保证），财务状况，如果适用，基本知识应贡献，责任，纠纷和信息共享。项目负责人将在分配裁决后的3个月内提交最终的财团协议。
具有妊娠糖尿病史的女性中特定饮食模式与心脏代谢结局的关联：范围评论
人脑分为控制和协调独特功能的各种解剖区域。前额叶皮层（PFC）是一个大脑区域，包括一系列神经元和非神经元细胞类型，与皮层区域共享广泛的互连，并且在认知和记忆中起关键作用。通过胚胎发育及时出现不同的细胞类型对于解剖学上完美且功能性的大脑至关重要。无法直接追踪人脑中的细胞命运发展，但是单细胞转录组测序（SCRNA-SEQ）数据集为剖析细胞异质性及其分子调节剂提供了机会。在这里，使用胎儿阶段的人类PFC的SCRNA-SEQ数据，我们在PFC发育过程中阐明了不同的瞬时细胞态及其基因调节电路。我们进一步确定，不同的中间细胞状态由特定基因调节模块组成，该模块使用离散的发育路径到达末端命运所必需的。此外，在使用硅基因敲除和过表达分析中，我们在少突胶质细胞祖细胞的谱系规范过程中验证了至关重要的基因调节成分。我们的研究说明了独特的中间状态和特定的基因相互作用网络，这些网络需要进一步研究其对典型大脑发育的功能贡献，并讨论如何收获这些知识来在挑战神经发育障碍方面进行治疗干预。
解锁外部秘密：医学科学的新边界
医学研究和治疗。这是一些最有前途的应用：•疾病生物标志物：外泌体在各种体内表现，包括血液，尿液和唾液。他们的内容反映了其原籍细胞的状态，使其成为疾病生物标志物的良好候选人。研究人员正在开发基于外部的诊断，用于早期检测癌症，神经退行性疾病和心血管条件。例如，源自肿瘤细胞的外泌体带有肿瘤特异性标记，允许非不创癌症诊断和监测。•治疗递送系统：外泌体在细胞之间运输分子具有自然的效果，使其成为递送治疗剂的理想候选者。它们的生物相容性，越过生物障碍的能力和内在的靶向能力提供了重要的优势
稀有疾病的新领域早期诊断
AI是指机器执行通常需要人类智能的任务的能力，包括学习，解决问题和决策。许多AI算法在支持RDS和非RDS的诊断方面具有值得注意的优势。AI的一个名为ML的分支允许机器从其经验中学习，并且在不需要明确编程的情况下变得更加有效。通过三种主要类型的算法，ML在诊断中起着至关重要的作用：（a）识别模式的无监督； （b）受监督，根据先前的示例对或预测； （c）加强学习，它使用奖励和惩罚过程来制定克服特定障碍的策略。一个称为DL的ML技术的子集专注于图片识别。通过将复杂的映射分解为简单的映射，DL允许进行更有效的分析[4]。最后，可以使用天然
地理位置 - 绿色能源边界会议计划
推动可持续的城市期货16：00-16：20受邀演讲：对罗马尼亚最近的地热招标进行故障排除。如何处理招标和实现跑步项目期间的计划失败？- ViktóriaFörsternéNán（匈牙利的Foratherm Kft。）16：20-16：40罗马尼亚的地热项目，从思想到现实。案例研究：beiuș和塔纳德地区 - Marian Bordeianu 1,2，Alexandru Schlett 3，LuanaCălburean1，Alena Finogenova 3（1 Transgex sa Oradea 3（1 Transgex sa Oradea，2 paletheriology and quaternary and Quaternary of Quaternary and quaternary of star-ubbb Institute，babe babe babe babe bube by-bolyai of cluiai of cluj nops or cluj naps- 33 16:40—17:00 Seismic Modelling of Beiuș Geothermal Field — Juri Muzi, Vita Kalashnikova, Alena Finogenova (PSS-GEO, Norway) 17:00—17:20 Electric Surveys Applicability for Geothermal Project Beiuș (Romania): Forward 2D Modelling, Inversion and Recommendations for Field Work — Alena Finogenova 1 , Juri Muzi 1，Vita Kalashnikova 1，Alexandru Schlett 1，Marian Bordeianu 2,3（1 PSS-GEO，挪威； 2 Transgex SA，Romania，Romania，3 Star-ubb Institute，Babeș-Bolyai Bolyai University of Cluj-napoca）
科学艺术与手工艺（SAM）
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。
用于对神经系统进行最优控制建模的计算机框架 Rückauer, BJ; Gerven, MAJ van 2023，文章 / 致编辑的信 (Frontiers i
我们提出了一个控制理论框架来研究嵌入在模拟环境中的生物驱动人工神经系统（Sussillo，2014）的稳定性和可控性。从高层的角度来看，这个框架模拟了脑-机-环境的相互作用。我们首先考虑建模一个神经系统在虚拟环境中执行行为任务的问题。用控制理论的语言来说，神经系统与环境过程形成一个闭环反馈控制器。在第二步中，我们模拟神经系统的退化（例如在传感器或执行器处）并添加一个二级控制器（假肢），目的是恢复行为功能。在此过程中，我们考虑了大脑模型中的不确定性、非线性、测量噪声以及可观察状态和可控神经元的有限可用性。神经系统，从单个神经元到大规模群体，都以复杂的动态为特征，建模和控制可能具有挑战性（Ritt and Ching，2015）。经典控制理论（Khalil，2002；Brunton 和 Kutz，2017；Astrom 和 Murray，2020）为设计控制律提供了强大的工具，并在神经技术领域得到广泛应用，例如机械臂或计算机光标的闭环脑机接口 (BMI) 控制（Shanechi 等人，2016）、癫痫发作缓解的模型预测控制（Chatterjee 等人，2020）以及大脑在认知状态之间转换的机制解释（Gu 等人，2015）。闭环控制的一个特别成功的应用是通过深部脑刺激治疗帕金森病。在那里，可以使用基于阈值、比例积分或自调节控制器将病理性 β 波段振荡活动抑制在所需的目标水平（Fleming 等人，2020a、b）。 Schiffi (2011) 建立了一种将控制理论与神经科学和生物医学联系起来的典型方法，其中时空皮质动态模型与卡尔曼滤波器相结合，以估计未观察的状态并跟踪未知或漂移的模型参数。神经形态社区中的团队最近通过实现生物学上合理的操作和学习状态估计和控制规则（Friedrich 等人，2021；Linares-Barranco 等人，2022）以及神经形态 BMI 电路（Donati 和 Indiveri，2023）为这项工作做出了贡献，这有望在低功耗运行时实现更好的生物相容性。在上述许多方法中反复出现的一些挑战是线性（可实现）或低维系统的假设、对底层动态的知识或所需目标状态的可用性（如帕金森病的 DBS）。本文针对这些局限性做出了两项主要贡献。首先，我们建议一致使用动力系统来模拟大脑、环境、和假肢。除了统一方法论之外，这种选择还可以灵活地对不同程度的真实模型进行实验。在这里，我们展示了循环神经网络 (RNN) 作为神经系统和假肢的简单、高度可扩展的构建块的使用。其次，我们逐步消除了线性、系统知识、完全可观测性和监督目标状态的假设，通过使用强化学习 (RL)（Sutton 和 Barto，2020 年）进行系统识别和合成假肢控制器。
低温SABATIER CO2甲基化
Brodie于1872年首先描述了CO/CO 2与H 2的混合物与H 2的混合物。[1]三十年后，1902年，“法国正世俗主义”的促进者保罗·萨巴蒂尔（Paul Sabatier）和父亲让·巴蒂斯特·森德伦斯（Jean Baptiste Senderens）[2]描述了他们与CO和CO 2氢化对镍催化剂的反应有关的发现。[3]两种流室MIC反应有选择性地产生甲烷。在镍上，反应在250°C下轻松进行，而在CO 2的情况下需要350°C。[4]使用较高的温度引起的碳沉积。使用钴的使用暗示在较高温度下起作用，以开始反应。几年后，萨巴蒂尔（Sabatier）以有远见的方式提议将这种反应应用于CO 2和电解产生的氢气的产生或加热气体。[5]部分要归功于这些关于CO 2甲基化的研究（今天也称为Sabatier反应），Sabatier于1912年与Victor Grignard一起获得了化学诺贝尔奖。从历史上看
代理AI：扩展Creative ...
代理人人工智能（AI）系统可以自主追求长期目标，做出决策并执行复杂的多转弯工作流程。与传统的生成AI不同，该AI反应提示，代理AI主动协调过程，例如自主管理复杂的任务或做出实时决策。从咨询角色转变为积极执行的挑战，确定了法律，经济和创造性的框架。在本文中，我们探讨了三个相互关联的领域的挑战：创造力和知识产权，法律和道德考虑以及竞争影响。我们分析的核心是AI生成的创意产出中的新颖性和有用性之间的张力，以及AI自治引起的知识产权和作者挑战。我们重点介绍了责任归因和责任的差距，这些差距和责任造成了“道德脆弱区”，即在多个参与者之间扩散问责制的条件，使最终用户和开发商处于不稳定的法律和道德立场。我们研究了两面算法市场的竞争动力，在该市场中，卖方和买家都部署了AI代理，可能会减轻或放大默认合谋风险。我们探索了在代理AI网络（“算法社会”的发展）内发生紧急自我调节的潜力 - 提出了关键问题：这些规范在多大程度上与社会价值观保持一致？可能会产生什么意外后果？如何确保透明度和问责制？应对这些挑战将需要跨学科的合作来重新定义法律责任制，将AI驱动的选择与利益相关者价值观保持一致，并保持道德保障。我们主张平衡自治与问责制的框架，确保各方都能在保留信任，公平和社会福利的同时利用代理AI的潜力。
代理AI：扩展Creative ...
代理人人工智能（AI）系统可以自主追求长期目标，做出决策并执行复杂的多转弯工作流程。与传统的生成AI不同，该AI反应提示，代理AI主动协调过程，例如自主管理复杂的任务或做出实时决策。从咨询角色转变为积极执行的挑战，确定了法律，经济和创造性的框架。在本文中，我们探讨了三个相互关联的领域的挑战：创造力和知识产权，法律和道德考虑以及竞争影响。我们分析的核心是AI生成的创意产出中的新颖性和有用性之间的张力，以及AI自治引起的知识产权和作者挑战。我们重点介绍了责任归因和责任的差距，这些差距和责任造成了“道德脆弱区”，即在多个参与者之间扩散问责制的条件，使最终用户和开发商处于不稳定的法律和道德立场。我们研究了两面算法市场的竞争动力，在该市场中，卖方和买家都部署了AI代理，可能会减轻或放大默认合谋风险。我们探索了在代理AI网络（“算法社会”的发展）内发生紧急自我调节的潜力 - 提出了关键问题：这些规范在多大程度上与社会价值观保持一致？可能会产生什么意外后果？如何确保透明度和问责制？应对这些挑战将需要跨学科的合作来重新定义法律责任制，将AI驱动的选择与利益相关者价值观保持一致，并保持道德保障。我们主张平衡自治与问责制的框架，确保各方都能在保留信任，公平和社会福利的同时利用代理AI的潜力。