XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemula
Berezinskii-Kosterlitz的渐近自由 - 无需使用Qubit正则化的微调
我们提出了一个二维硬核环路模型，是一种在Berezinskii-kosterlitz-无用的过渡时期出现的渐近自由质量连续性量子场理论的一种方式。无需微调，我们的模型可以在接近相变时在大规模阶段重现经典晶格XY模型的通用级尺度函数。这是通过在热力学极限下降低回路配置空间中的fock-vacuum位点的散发性来实现的。与传统的XY模型相比，在Berezinskii-Kosterlitz上的某些通用量在我们的模型中显示出较小的有限尺寸效应。我们的模型是欧几里得时空中渐近自由质量量子场理论的Qubit正则化的一个典型例子，并有助于了解如何在不进行微调的情况下作为分离的固定点上的相关扰动而出现渐近自由。
用于隔热和蒸发冷却的分级多孔陶瓷的 3D 打印
仅加热和冷却就占总能源使用量的一半。由于其中 66% 的能源来自化石燃料 [2]，因此，高效隔热和冷却材料对于降低人为 CO 2 排放至关重要。除了提供所需的热性能外，此类材料还应安全、可回收，并在制造和运行过程中消耗最少的能量。最先进的绝缘材料还不能满足这些要求。聚合物基绝缘体（例如发泡/挤塑聚苯乙烯和聚氨酯泡沫）的热导率相对较低，但耐火性和报废可回收性有限。尽管无机绝缘体具有固有的耐火性，但玻璃棉和矿棉在制造过程中涉及高能量过程，并且表现出被认为对人体健康有害的纤维形态。气凝胶是一种有吸引力的高性能绝缘无机材料，但其高成本迄今为止限制了其在小众应用中的使用。现有绝缘材料的优点和缺点为开发新技术提供了机会。多孔陶瓷因其成本低、耐火、可回收和导热系数相对较低等优点，最近作为替代隔热材料受到了越来越多的关注。[3–7] 除了隔热之外，多孔陶瓷还被用于通过实现建筑元素的被动冷却来改善建筑物的热管理。[8] 被动冷却依赖于渗入陶瓷孔隙中的水的蒸发，在蒸汽压缩技术出现之前，这种机制长期用于降低食物和水的温度。由于孔隙是隔热和蒸发冷却所需的关键结构特征，因此制造具有可控孔隙率的陶瓷对于开发用于建筑热管理的节能技术具有巨大潜力。在本研究中，我们使用湿泡沫模板 3D 打印分层多孔陶瓷，并研究其用于建筑元素热管理的隔热和蒸发冷却性能。分层多孔结构设计为包含大量大孔，可降低材料的导热性，同时还显示实现毛细管驱动被动冷却所需的微米级孔隙。利用粘土作为可回收、廉价且广泛可用的材料资源，我们首先开发了湿泡沫
朝着欧洲合成纺织品的循环经济
基于塑料或合成的纺织品被编织成我们在欧洲的日常生活。他们穿着我们穿的衣服，我们使用的毛巾和我们睡觉的床单。他们在地毯，窗帘和靠垫中，我们用家园和办公室装饰。，他们处于安全带，汽车轮胎，工作服和运动服。合成纺织纤维是由化石燃料资源（例如石油和天然气）生产的。他们的生产，消费和相关的废物处理产生温室气体排放，使用不可再生资源并可以释放微塑料。此简报提供了欧洲合成纺织品经济的概述，分析了环境和气候影响，并强调了开发循环经济价值链的潜力。
分子生物学的量子计算
足以建立生化途径的功能网络（经典的例子是糖酵解途径和克雷布斯循环），从而使人们对分子函数的理解可能被视为分子事件的何种词素 - next静态图片。仍然，只有详细的定量物理模拟（与详细的实验具有较高的空间和时间分辨率），将允许高度置信地提取这种图片。经典的分子动力学模拟提供有效的模型，并且可以基于量子力学进行严格的模型（从技术上讲，这是通过Born-Oppenheimer近似近似，该近似是电子和核运动，然后将后者鉴定为经典动力学中的原子运动）。不幸的是，对量子机械方程的更详细的模拟非常困难，只有少数原子才有可能。但是，如果我们要通过当前的硬件和算法开发所推动的量子计算来推进分子模拟，[9-13]我们可能想知道生物分子模拟在多大程度上会从多大程度上受益于这种发展，以及量子计算是否会成为计算量子分子生物学的关键。[15–18]提到的是，问题是，量子计算的新兴分支是否最终可以比传统方法带来重大进步。换句话说，反应虽然正在进行深入的搜索以对生物学功能的量子作用进行深入的搜索，但[19-22]最重要的量子效应首先是植根于生物分子的电子结构，在较小程度上，在其量子核运动中（例如，提高到隧道和动力学同位素效应）。分子的电子结构确实是定量理论描述和通过反应能量和通过Born-Oppenheimer势能表面进行化学反应的定量理论描述和预测的关键（PES；见图1）。
请引用本文：O. Sachenkova Lundström、M. Verbiest、F. Xia、H. Ziaei jam、I. Zlobec、M. Anisimova、M. Gymrek、WebSTR：一项全民
新一代测序 (NGS) 的进步使得人们能够生成人类遗传变异的深度目录，并发现了大量与疾病相关的变异。大多数 NGS 应用都集中在单核苷酸多态性 (SNP) 或短插入和缺失 (indel) 上。串联重复是遗传变异的另一个丰富来源，由于难以获得准确的基因型，因此在很大程度上被忽视了。在这里，我们主要关注重复单元长度为 1-6 bp 的短串联重复 (STR)。总的来说，STR 占人类基因组的约 3%，超过整个蛋白质编码外显子组 [1]。STR 在基因调控区富集 ([2],[3])，重复拷贝数的变化可以通过多种机制影响基因调控，包括修改转录因子结合位点、改变 DNA 甲基化模式 [4] 或其他方式。 STR 中重复单元数量的大幅增加与数十种疾病 [5] 有关，例如亨廷顿氏病 [6] 和脆性 X 综合征 [7]，而较温和的逐步变化与包括血液和脂质生物标志物在内的复杂性状有关 ([8], [9])。STR 还被用作癌症研究中诊断的遗传标记，并在多种癌症中发挥作用，包括结直肠癌 [10] 和乳腺癌 [11]。
在2023-24赛季活动期间，欧盟/EEA的COVID-19
·自2024年11月8日上次更新以来，截至2024年12月12日，已有150个MPOX案件报道了14个欧盟/EEA国家/地区：德国（51），西班牙（43），西班牙（43），荷兰（20），荷兰（7），奥地利（7），法国（5），Greece（5），Greece（5），Greece（5），Greece（5），爱尔兰（4），ITALY（4），ITALY（3） （2），保加利亚（1），克罗地亚（1）和斯洛伐克（1）。自2024年11月8日以来，没有任何新国家报告确认的案件。·自MPOX爆发开始以来，截至2024年12月12日，已有29个EU/EEA国家据报道23 478个确认的MPOX案件（MPX）。·在2024年11月，与10月相比，MPOX案件增加了2.7％（在10月份报道的150例案件与9月份报道的146例病例）。·与男性发生性关系并且更广泛的欧盟/EEA人口非常低的男性，感染的总体风险仍然很低。
以肿瘤细胞外基质中的胶原蛋白为靶点作为癌症免疫治疗的新靶向策略
胶原蛋白是哺乳动物中最丰富的蛋白质，广泛表达于组织器官和肿瘤细胞外基质中。肿瘤胶原主要聚集在肿瘤基质或肿瘤血管内皮下，由于肿瘤血管的结构破碎，肿瘤胶原暴露在外。通过血管的通透性和滞留性（EPR）效应，胶原结合大分子容易与肿瘤胶原结合并在肿瘤内聚集，使得肿瘤胶原成为潜在的肿瘤特异性靶点。近年来，大量研究证实，靶向肿瘤细胞外基质（TEM）内的胶原可增强免疫治疗药物在肿瘤处的蓄积和滞留，显著提高其抗肿瘤疗效，并避免严重的不良反应。本文对已知的胶原结合结构域（CBD）或蛋白（CBP）、其作用机制及其在肿瘤靶向免疫治疗中的应用进行综述，并展望未来的发展。
可生物降解的金属 - 有机框架的基于...
为绿化经济的社会努力通常伴随着关于公司或政府法规的自愿倡议是否更有效的争议。最近的研究认为，公众舆论在这方面起着重要作用，因为当民主政策制定者决定时，公民的偏好至关重要。我们调查了公民对私营部门与政府之间关系的一般态度是否可以帮助解释其政策偏好。我们认为，公民是否将国家私人部门的关系视为协同或拮抗作用，对他们对私营部门自我调节或政府监管的支持有影响。我们根据瑞士的代表性调查（n = 1677）的信息评估了这一论点。我们发现，在环境政策制定中将国家私人部门关系视为协同偏爱私营部门自我调节的公民。相比之下，将国家私人部门关系视为对抗的花旗Zens更喜欢自我调节或政府干预。我们还观察到，关于公司是否从事自我调节以获得竞争性生态提名优势的观点塑造了对协同国家私人部门关系的感知。我们的发现与当前的绿色经济辩论有关，因为欧洲和其他地方的决策者试图超越监管环境政治中的“公司或国家”范式。
数字贸易规则和AI法规 - 底漆
1。算法问责制，透明度和标准：随着AI模型开始做出更多的决定，影响包括工人，消费者和公众人物在内的人们的生活，算法问责制的问题变得至关重要。不同国家的新法律规定寻求为模型和/或其开发和部署提出透明度要求。某些部门标准也适用于AI模型。2。责任：AI模型，尤其是那些在医疗保健和教育等敏感部门中使用的模型，可能会受到这些部门中其他软件或人类受到的责任条件的约束。由于AI模型通常可以“幻觉”（提供不正确的信息），因此即使在较不敏感的应用程序（例如客户服务）中，它们的包含也必须以不准确的成本来进行。3。计算基础架构的治理：一个复杂的计算供应链使当今的AI模型成为可能。这包括芯片设计，制造，组装，测试和包装。政府一直在越来越关注计算市场的经济治理。4。反托拉斯/竞争政策：AI市场非常集中。云服务提供商，芯片设计师，AI模型开发人员和AI服务提供商之间的垂直集成特别关注。作为AI有望影响大量行业，AI市场集中度可能会对一般的财富和权力集中产生严重影响。5。6。7。8。9。数据治理：AI模型需要大量的培训和微调数据。个人数据保护的问题出现了新的紧迫性，尤其是当大型科技公司使用自己的产品和服务中的数据来培训AI模型时。非个人数据的价值也变得显而易见，谁捕获了这一价值的问题。地缘政治和不平等发展：地缘政治竞争主导了AI政策领域的某些部分，尤其是在控制计算基础设施的方面。全球南部的国家特别担心获得计算基础设施和不公平的全球数字税制制度。错误信息和虚假信息：AI模型使得可以大规模产生错误和虚假信息。已经在选举时期使用了深层，并影响了各种政治和其他公众人物。脆弱的人群通过虚假信息增加了靶向甚至暴力的风险。AI介导的失业率：由AI在各个部门引起的广泛自动化可能威胁到许多生计。与以前的技术迭代不同，几乎没有迹象表明AI会创造更多的作业，而不是取代。环境危害：使AI成为可能的数据中心需要大量的能量和水。政府对AI产品的成本效益分析及其生产对环境的影响感兴趣。