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计算和系统神经科学：未来20年
光是植物生长和发育的关键因素。暴露于光线压力的植物会对其生长产生各种影响。进行了这项研究，以研究不同光强度对形态生理特征，植物化学com磅和基因表达与胸腺伏氏胸腔中的生物合成相关的基因表达的影响。结果表明，光强度对20、50、70和100％的影响具有很大的影响（70、70和100％），具有显着性的活性特征。以及MDA，H 2 O 2的含量，花青素，百里香醇，葡萄醛，苯酚，类黄酮，精油和单二烯。此外，单二烯化合物的生物合成基因的表达受光强度的显着影响。虽然光强度的增加导致叶片计数更高（164.6％）和生物质（33.5％），但伴随着叶片面积，茎长和节间长度的减小。最高水平的叶绿素A（4.92 MGG -1 FW）和B（1.75 MGG -1 FW），类胡萝卜素（907.31 µmg-
在不同的非生物表面上的海洋微生物生物膜
结果：在CP/CPP患者中观察到大脑功能的深刻改变。这些变化涉及通过DC分析确定的多个大脑区域，包括右前扣带回皮层（ACC），左下额叶皮层，左杏仁核，右侧额叶皮层和双侧岛。REHO分析显示，右丘脑，左下额三角皮层，右上颞极，左ACC和右上额叶皮层（群集> 20素voxels，grf校正，p <0.05）。使用REHO和DC进行分析表明，与症状严重程度不同的大脑改变被定位在疼痛感知和调节区域中。具体而言，右ACC中的DC值与NIH-CPSI测量的症状的严重程度（AUC = 0.9654，p <0.0001）有线性相关。
使用共模拟和模型预测性控制
此过渡过程必须考虑三个主要约束。首先，增加住宅用电的增加是不可取的。的确，法国的一项前瞻性研究[1]建议到2050年略有下降。第二，必须考虑[2]的可再生电力生产与消费量（尤其是在年度规模上）之间的时间不匹配。第三，现有建筑物库存的热翻新将需要时间，并且不得通过电气化和可再生生产能力增加。因此，更现实的场景不仅需要电气化，而且还需要增加扇区耦合，尤其是电力网络和热网络之间，这可以在不同的时间尺度（从瞬间到年）提供灵活性[3]。
多元混合模型中随时间变化的关联
多元混合模型中随时间变化的关联：在体育分析中的应用 导师：Lisa McFetridge 博士 足球是世界上最受欢迎的运动之一，全球有超过 35 亿球迷。2021 年，足球的全球价值估计为 30.2 亿美元，预计到 2027 年将达到 38.7 亿美元。由于在这项运动中取得成功可以获得巨额经济回报，近年来，所有主要足球俱乐部都开始大量投资于大数据分析以及将统计和机器学习方法应用于体育分析。可穿戴技术的发展促进了此类投资，该技术可以实时监测健康和表现指标，例如球员在比赛和训练场景中的心率、动作和位置。球员生物标志物的动态变化（例如心率变异性）可作为伪变量来衡量他们对训练计划的适应度、比赛中的表现并发现疲劳的发生。如果正确使用，这些信息可以揭示随时间变化的趋势和模式，从而降低受伤风险、促进恢复并最终帮助球员提高健康和表现 (Viegas 2024)。可穿戴技术通常每秒收集多个观察结果，并在一个赛季内积累大量数据。为了对这种密集的纵向数据进行建模，可以使用多元混合效应模型 (Hickey 2016)。这些方法允许随时间对多个生物标志物或指标进行建模，同时捕捉影响球员内部负荷的不同方面，从而提供关键见解，不仅了解每个生物标志物如何独特地影响球员的健康，还了解不同生物标志物如何相互关联。虽然这些见解很有价值，但多元混合模型目前并未充分利用数据的时变性。当前的方法假设生物标志物之间的关系不会随时间而变化。这种时不变相关性的假设在分析随时间自然演变的信息时可能具有限制性并且可能不切实际。为了更好地捕捉这些关系随时间变化的本质，本项目将开发包含随时间变化相关性的新型多元混合模型方法。本项目将为预测体育分析 (PSA) 小组领导的一系列体育分析工作提供信息。为了最大限度地发挥这项工作的潜在影响力，博士生将与其他 PSA 研究人员以及当地精英足球俱乐部（包括在国家联赛顶级联赛中踢球的俱乐部）密切合作，将尖端的数据驱动决策融入他们的流程并实现预期的现实影响。有关项目的更多详细信息，请联系主要主管 l.mcfetridge@qub.ac.uk。Viegas, JM、Dores, H.、Freitas, A.、Cavigli, L.& D'Ascenzi, F., 运动心脏病学的发展：通向更光明的未来之路, Revista Portuguesa de Cardiologia, 2024; 43 (2), 87-89。Hickey, GL, Philipson, P., Jorgensen, A., & Kolamunnage-Dona, R., 事件发生时间和多变量纵向结果的联合建模：最新发展和问题, BMC Medical Research Methodology, 2016; 16 (1), 1-15。
粉虫（Tenebrio Molitor L.）变化重量的影响
摘要背景：废物管理涉及系统和可持续的实践，包括回收日常固体废物。在全球范围内，一种常见的塑料废物类型，广泛用于包装和食品服务。在2022年，其生产能力为1544万吨，预计到2026年增加，由于其不可生物降解的性质和对污染的贡献，面临着重大的环境挑战。关于这个问题，粉虫（Tenebrio Molitor L.）显示出降解泡沫聚苯乙烯，将其转化为Co 2，粪便和最小生物质的潜力。方法：这项研究调查了粉虫的泡沫聚苯乙烯降解及其对其生长和养分含量的影响，重点是基于粉虫重量的降解效率。使用没有对照组的预测试和后期设计，以100、200和300 g的重量测试粉虫。该研究测量了降低聚苯乙烯泡沫塑料的体重，并增加了虫的体重，以及残留物和粉虫中的重金属含量。结果：结果显示出降解率的显着差异：100 g的2.72％，200 g的54.25％和300 g处理的70.37％，在300 g治疗中降低了最高的降低，证明了粉虫重量与眼镜瘤降解之间的显着关系。重金属分析表明，通过残留物来排泄大多数重金属，有效地将泡沫聚苯乙烯转化为生物质，CO 2和排泄物。结论：这些发现突出了粉虫作为可持续塑料废物管理解决方案的潜力。这项研究有助于关于创新塑料废物管理策略的论述。未来的研究应重点介绍虫虫消耗前后的粉虫含量分析，以了解营养的影响。关键字：固体废物，造型泡沫，Tenebrio，larva，生物量引用：Kamaludin A，Iqbal M，Kahar K，Kahar K，AripinS。粉虫的重量不同（Tenebrio Molitor L.）对Styrofoam Decradation的影响。环境健康工程与管理期刊。2025; 12：1385 doi：10.34172/ehem.1385。
粒子数变化系统的动力学
粒子数的变化是自然和技术中我们感兴趣的系统最相关的特征之一，这些系统包括与周围环境的能量和物质交换，以及通过反应等内部动力学改变粒子数。这些系统的物理数学建模极具挑战性，主要困难在于自由度数量随时间的变化，以及粒子数量和种类的增加或减少不能违反基本物理定律的附加约束。在这种情况下，理论模型是设计能够提供可靠结果的数值研究计算策略的关键工具。在本文中，我们回顾了受相当不同的具体数值目标启发的粒子数变化的互补物理数学方法。通过分析这些模型的底层共同结构，我们提出了一个适用于一般粒子数变化的动力系统的统一主方程。该方程嵌入了所有先前的模型，并有可能模拟更大范围的复杂系统，从分子到基于社会代理的动态。
对卫生政策/实践/研究/医学教育的影响：Momordica Charantia采取不同的行动，被证明对人类健康有益
简介：caspase 3，凋亡execution子手，抑制作用可能对糖尿病，肾病，神经退行性疾病治疗以及再生医学领域有益。自早期的传统医学以来，植物提取物包括许多疾病的主要治疗方法。植物成分一直是疗法的主要来源，这些资源是可用的。因此，为了鉴定植物提取物中潜在的抗凋亡剂的兴趣，选择了D-半乳糖酸（DGA）来筛选抗蛋白酶3活性，因为它是Momordica Charantia（苦瓜）和许多其他果实的果蝇组成的主要成分。目的：目前的研究旨在评估Charantia提取物的主要植物能力的活性，DGA针对caspase3。材料和方法：配体的化学结构来自获得的PubChem数据库，蛋白质结构是从PDB数据库中获得的。使用Autodock 4.2版进行了分子对接研究。结果：这项研究指出了DGA与caspase 3的Glu'124，Lys'137和Arg'164氨基酸的相互作用，其中Glu'124，Lys'137氨基酸相互作用对于caspase 3酶的稳定性很重要。结论：本研究中揭示的DGA和caspase 3之间的相互作用可能有助于表征未来研究中这种苦瓜提取物中这种植物成分的药用特性。
在空间上有变化的纳米光子神经网络
人工智能的计算和能源成本的爆炸性增长引起了人们对传统电子处理器的替代计算方式的兴趣。使用光子代替电子的光子处理器承诺具有超低潜伏期和功耗的光学神经网络。但是，现有的光神经网络受其设计的限制，尚未达到现代电子神经网络的识别精度。在这项工作中，我们通过将并行的光学计算嵌入到平面相机光学器件中，在捕获过程中执行神经网络计算，然后在传感器上记录之前。我们利用大型内核，并提出了通过低维度重新聚体化学到的空间变化的卷积网络。我们使用具有角度依赖性响应的纳米光子阵列在相机镜头内实例化。与大约2K参数的轻质电子后端结合使用，我们可重新配置的纳米含量神经网络可在CIFAR-10上获得72.76％的精度，超过Alexnet（72.64％）（72.64％），并将光学神经网络推进到深度学习时代。
在空间上有变化的纳米光子神经网络 - 研究
人工智能的计算和能源成本的爆炸性增长引起了人们对传统电子处理器的替代计算方式的兴趣。使用光子代替电子的光子处理器承诺具有超低潜伏期和功耗的光学神经网络。但是，现有的光神经网络受其设计的限制，尚未达到现代电子神经网络的识别精度。在这项工作中，我们通过将并行的光学计算嵌入到平面相机光学器件中，在捕获过程中执行神经网络计算，然后在传感器上记录之前。我们利用大型内核，并提出了通过低维度重新聚体化学到的空间变化的卷积网络。我们使用具有角度依赖性响应的纳米光子阵列在相机镜头内实例化。与大约2K参数的轻质电子后端结合使用，我们可重新配置的纳米含量神经网络可在CIFAR-10上获得72.76％的精度，超过Alexnet（72.64％）（72.64％），并将光学神经网络推进到深度学习时代。
双层镍的两轨模型的磁相图，具有变化的掺杂
是由最近发现的高t c双层镍超导体LA 3 ni 2 O 7的动机，我们通过使用Lanczos方法对不同的电子密度n进行了全面研究BiLayer 2×2×2群集。我们还采用随机相近似来量化第一个磁不稳定性，而哈伯德耦合强度的提高也有所不同。基于自旋结构因子s（q），我们在固定的hund耦合下定义的平面中获得了丰富的磁相图，其中u是Hubbard的强度和W带宽。我们观察到许多状态，例如A-AFM，条纹，G-AFM和C-AFM。在半填充，n = 2（每个Ni位点，对应于n = 16个电子）时，规范的近方交互作用导致具有抗firomagnetic Couplings的稳健的G-AFM状态（π，π，π，π），均带有内在的层和层之间。通过增加或降低电子密度，从“半空”和“半满”机制中出现铁磁趋势，从而导致许多其他有趣的磁趋势。另外，与半完成相比，在孔或电子掺杂区域中，自旋旋转相关性在较弱。n = 1。5（或n = 12），密度对应于La 3 Ni 2 O 7，我们获得了“条纹2”基态（抗铁磁耦合在一个平面方向上，另一个面积为非磁磁耦合，另一个耦合的铁磁耦合，沿Z AxiS沿2×2×2×2 Cluster沿Z AxiS沿Z Axiis沿Z AxiS）。另外，我们获得了沿Z轴的AFM耦合要比XY平面中的磁耦合要强得多。此外，具有q /π=（0。< /div>的状态6，0。随机相近似的计算具有不同的n的结果，即使这两种技术都是基于完全不同的程序，但n的结果与兰斯佐斯的结果非常相似。6，1）在我们的RPA计算中发现了靠近电子期波形，通过将填充略微降低到n = 1，可以找到。25，可能负责在实验中观察到的电子期SDW。我们的预测可以通过化学掺杂LA 3 Ni 2 O 7来测试。