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Terahertz离子Kerr效应：对绝缘体中非线性光学响应的两次贡献
强烈的Tera-Hertz（Thz）脉冲的最新进展使得可以研究凝结物质中非线性光学现象的低频对应物，通常用可见光研究，因为这是Thz Kerr效应的情况[1-3]。DC Kerr ef-fect检测到与所施加的直流电场平方成正比的等同于各向同性的材料中的双折射，它是对介质的第三阶χ（3）非线性光学响应的标准测量[4]。基本上，AC探头E AC（ω）和直流泵E DC场之间的四波混合导致非线性极化P（3）〜χ（3）E 2 DC E AC（省略了空间索引）。p（3）依次调节ACFILD的相同频率ω的折射率，其空间各向异性由E DC的方向设置。在其光学对应物中，平方ACFER的零频率的光谱成分在DC组件的零频率上起着相同的作用。最近，THZ和光脉冲已在泵探针设置中合并，以测量所谓的Thz Kerr效应[2]。的主要优势比其全光率降级是，强烈的Thz泵脉冲可以通过在相同频率范围内匹配类似拉曼的低覆盖式激发，例如晶格振动[5-8]，或者在破碎的态度状态下（对于9-13-13]或超级效果[14] [14] [14]，可以强烈增强信号。这种共振反应通常加起来是电子的背景响应，并且可以用来识别不同自由度之间耦合的微观机制。作为一般规则，Thz Kerr响应（将其缩放为THZ电场平方）不受红外活性
工作中非工作目的的技术使用：以行为为重点的综合评论
在工作中将科技用于非工作相关目的是一种普遍现象，其定义为工作时间内由科技促成的、与工作任务基本无关的行为。然而，对这些行为的研究分散在三个领域：适得其反的工作行为（即“网络懈怠”）；恢复行为（即“微休息”）；以及将行为等同于结构的描述性类别（例如“社交媒体使用”）。我们回顾了 135 项研究，发现三个领域都研究了相同的行为，但存在严重缺陷：每个领域内的关注领域不同，包括理论分歧；概念重叠，测量标准模糊；对使用行为的细微差别考虑不足；对关键工作和非工作结果的积极和消极影响的均等性解释不足。鉴于这些不足，我们确定了五个以评论为主导的主题，这些主题围绕着 2 3 2 框架的出现，该框架将具体行为精确地划分为从被动到主动（即，使用需要付出多少努力）以及从个人到关系（即，涉及多少人际互动）。我们的框架为未来的研究和实践提供了指导，指导如何最好地确定特定使用行为发生的时间以及它们是否会导致积极或消极结果的精确模式和情况。
对儿童的contruncal心脏病中非心脏发现的研究
结果：在研究中包括的179名患者中，有14.5％检测到异常的肾功能测试结果。在18.4％的病例中，检测到异常的肝功能测试结果。根据诊断组进行评估时，在被诊断为主动脉弓（IAA）中断的21例患者中，有7（33.3％）的肝功能测试结果异常。在25.7％的病例中，白细胞计数异常。在12.8％的病例中，全血数量中的血小板计数异常。在10.6％的病例中，在凝血测试中发现了异常结果。在21.2％的病例中，在血清免疫球蛋白（IG）和IG亚组中发现异常结果。根据诊断组进行评估时，在被诊断为IAA的21例患者中，有10名（47.6％）的结果异常。在19％的病例中，腹部USG结果是病理性的，在9.5％的病例中，颅USG结果是病理学的。
心血管研究中非编码RNA的PHD位置心血管研究中非编码RNA的PHD位置
关于该研究所的药理学和毒理学研究所是慕尼黑技术大学医学院（TUM）的一部分，慕尼黑技术大学是德国领先的大学之一（获得了三个卓越群体之一）。我们研究的重点是非编码RNA的作用机理及其在心脏病中的治疗适用性。我们的团队在体外和体内1,2的心脏促进神经节中的特定细胞方面表现出色。我们在非编码RNA领域中拥有长期的专业知识，该领域由许多备受瞩目的出版物3-5记录。在“心血管系统中的非编码RNA”上新建立的SFB（Sonderforschungsbereich）旨在阐明非编码RNA的功能和行动机理。要进一步分析非编码RNA的分析，我们正在寻找两个有动力的博士生加入我们的小组。
现实生活中非常老年糖尿病的2型患者SGLT2抑制剂的安全性
简介：葡萄糖共转运蛋白2抑制剂（SGLT2I）是降低死亡率和心血管结局的最新抗糖尿病治疗。在现实生活中使用的老年患者的使用受到可能的副作用的限制。材料和方法：我们自2014年以来对我们社区（La rioja）接受SGLT2I治疗的患者进行了回顾性研究。评估了治疗的前24个月期间的安全性（不良反应）和预后（死亡率，心脏代理和心血管事件）。结果：我们包括235名接受过SGLT2I治疗的患者，其中114例是男性（48.5％），平均年龄为79.6±3.9岁。最常用的SGLT2I是Empagliflozin（55.7％）。纳入时的平均HB1AC为7.9±1.4，在随访期间纳入的患者中有47.7％降低。肌酐和肾小球过滤率在包含时（0.94±0.3和68.3±16.4）在24个月的治疗时提高了（0.94±0.27和68.2±15.8）。在随访期间，在84例患者中描述了94例不良事件和53例治疗悬浮液。这种不良事件与性别（P 0.004），Dapagliflozin（P <0.001）和初始HB1AC值（P 0.04）有关。最常见的不良事件是泌尿生殖器感染（63），其次是急性肾损伤（9），是后者最常见的治疗中断原因。随访期间有症状性低血糖与胰岛素，年龄和HB1AC的治疗有关（p <0.01）。结论：SGLT2I治疗是现实生活中非常老年患者的安全且耐受良好的治疗方法。泌尿生殖器感染是最常见的不良事件，但是那些频繁导致治疗中断的不良事件。
固-液中非晶-非晶界面的性质...
非晶态固体材料因其离子电导率、稳定性和可加工性等优良特性，在储能领域引起了越来越多的关注。然而，与块体晶体材料相比，密度泛函理论 (DFT) 计算的规模限制和实验方法的分辨率限制阻碍了对这些高度复杂亚稳态系统的基本理解。为了填补知识空白并指导非晶态电池材料和界面的合理设计，我们提出了一个基于机器学习的原子间势的分子动力学 (MD) 框架，该框架经过动态训练，以研究非晶态固体电解质 Li 3 PS 4 及其保护涂层非晶态 Li 3 B 11 O 18 。使用机器学习势使我们能够在 DFT 无法访问的时间和长度尺度上模拟材料，同时保持接近 DFT 水平的精度。这种方法使我们能够计算非晶化能、非晶-非晶界面能以及界面对锂离子电导率的影响。这项研究证明了主动学习的原子间势在将从头算建模的应用扩展到更复杂和现实的系统（例如非晶材料和界面）方面的良好作用。
中非和东非天文台
2002 年，尼日利亚博尔诺州诞生了一个社会宗教运动，与其母体瓦哈比运动伊扎拉 1 持不同意见，博科圣地 2 从 2009 年开始转入地下并采取暴力行动。博科圣地与尼日利亚政府之间的冲突从 2013 年开始通过极北地区蔓延到喀麦隆。 3 这种传染是不可避免的，因为喀麦隆的这个地区与尼日利亚东北部（博尔诺州）在地理、经济、文化和宗教上都很接近，而博科圣地威胁的中心正是尼日利亚东北部。博科圣地的地理扩张导致其除了招募来自尼日利亚东北部宗教学校的成员外，还从极北地区招募了数千名喀麦隆人加入该运动。极北地区除了与尼日利亚东北部地区有着相同的文化特征（语言、宗教）和经济活动之外，极北地区还是喀麦隆最贫穷的地区之一，入学率最低（20.53%）4，生育率最高（每名妇女生育 5.9 个孩子）5。极北地区民族融合度较弱，加之国家历来忽视边境地区，使得该地区成为犯罪活动频繁的滋生地。因此，博科圣地能够利用这些弱点，将极北地区变成一个后勤基地、一个撤退区、一个招募基地和一个补给粮仓 6 。该运动于 2013 年在极北地区首次发起进攻行动，并由此进入了向喀麦隆领土扩张的阶段（2013 年 5 月至 2015 年 6 月）。在此期间，喀麦隆进攻最为激烈，该运动袭击了喀麦隆军队的阵地
结合 DFT、能量分解和数据分析方法研究柔性 DABCOnium/手性阴离子催化剂体系中非共价相互作用与选择性之间的关系
高选择性、速率提高和化学特异性是酶催化反应的特点，化学家们力求用合成催化剂模仿这些特点。1 与自然界的进化过程不同，小分子催化剂的合理而深思熟虑的设计需要精确的结构变化，理想情况下，这些变化可以对反应性和选择性产生可预测和合理的影响。在不对称催化领域，人们希望可靠地调整手性环境的空间和电子分布以影响反应的选择性，这导致广泛使用刚性的 C 2 对称配体和有机催化剂 2，而传统上人们认为灵活性是一种不受欢迎的特性。在这些系统中，经典的物理有机技术与通过密度泛函理论 (DFT) 定位过渡态 (TS) 结构相结合，已经成为理解选择性相互作用的常用方法。 3 对于传统手性催化剂，由于其相对不灵活性，因此可以进行计算研究，通常仅使用关键中间体和 TS 的最低能量结构来确定影响选择性的相互作用。
界面中非线性介电响应的极性依赖性
图2纳米孔中水氧（底部）和氢原子（顶部）的密度曲线在位于z =±9.31Å处的平行石墨烯片之间的不同电压下。正电场从左到右壁指向，报告的电压对应于平均静电电势之间的差异。除非另有说明，否则在整个手稿中使用相同的色压关系。
神经网络中非线性潜在结构的动态灵活推理
流形潜在因子和神经观测之间的关系用带有 MLP 编码器和解码器网络的自动编码器 154 建模，其中流形潜在因子是瓶颈 155 表示。从神经观测到流形潜在因子的虚线仅用于 156 推理，不是生成模型的一部分。动态和流形潜在因子共同形成 157 LDM，其中流形因子是动态因子的噪声观测，构成 158 LDM 状态。动态潜在因子的时间演变用线性动态 159 方程描述。所有模型参数（LDM、自动编码器）都是在单次优化中联合学习的，通过最小化未来神经观测与过去的预测误差。在无监督 161 版本中，在训练 DFINE 模型之后，我们使用映射器 MLP 网络来学习 162 流形潜在因子和行为变量之间的映射。我们还扩展到监督式 DFINE，其中映射器 MLP 网络与所有其他模型参数同时进行训练，以达到优化效果，现在可以最小化神经和行为预测误差（方法）。（b）显示了使用 DFINE 的推理过程。我们首先使用每个时间点的非线性流形嵌入来获得流形潜在因子的噪声估计。借助动态方程，我们使用卡尔曼滤波来推断动态潜在因子 𝐱𝐱 𝑡𝑡|𝑘𝑘 并改进我们对流形潜在因子 𝐚𝐚 𝑡𝑡|𝑘𝑘 的估计，下标为