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脑电图中的深度学习：过去十年关键时期的进展
摘要 — 深度学习在众多领域都取得了出色的表现，尤其是在语音识别和计算机视觉领域。对于脑电图 (EEG) 的研究相对较少，但在过去十年中仍取得了重大进展。由于缺乏对 EEG 深度学习的全面且主题广泛的调查，我们尝试总结最近的进展以提供概述以及未来发展的前景。我们首先简要提到了 EEG 信号的伪影消除，然后介绍了已用于 EEG 处理和分类的深度学习模型。随后，我们将深度学习在 EEG 中的应用分为脑机接口、疾病检测和情绪识别等几类，并进行了回顾。随后进行讨论，其中介绍了深度学习的优缺点，并提出了 EEG 深度学习的未来方向和挑战。我们希望本文能够成为脑电图深度学习研究的一个总结，也希望能够成为基于深度学习的脑电图研究进一步发展和取得成果的开端。
光学捕获分子的激光冷却 - Doyle Group
超冷分子是许多重要应用的理想平台，从量子模拟 1 – 5 和量子信息处理 6, 7 到基础物理的精密测试 2, 8 – 11。生产捕获的、致密的超冷分子样品是一项具有挑战性的任务。一种很有前途的方法是直接激光冷却，它可以应用于几类不易由超冷原子组装的分子 12, 13。在本文中，我们报告了激光冷却 CaF 分子捕获样品的生产，其密度为 8! × !10 7 cm − 3，相空间密度为 2! × !10 − 9，比自由空间中的亚多普勒冷却样品高 35 倍 14。这些进展是通过将光学捕获的分子有效地激光冷却到远低于多普勒极限而实现的，这是迈向许多未来应用的关键一步。这些领域包括超冷化学和量子模拟，其中需要保守地捕获低温致密样品。此外，冷却光学捕获分子的能力为量子简并开辟了新途径。
关于人工智能和版权的思考
决定考虑限制条款的形式。此次审查的结果是，文化事务委员会版权小组委员会于 2017 年 4 月发布的报告指出，鉴于日本目前的情况，有必要制定与美国类似的非常灵活的合理使用条款会议决定，采取“多层次”的做法，即结合多项规定，在清晰度和灵活性之间取得适当平衡，而不是采用高度笼统和全面的规定，是适当的。具体而言，认为应设立三层规定，确保每层规定具有适当的灵活性，并根据可能对权利人造成的不利程度进行分类。关于不予考虑的行为类型（第一层）属于对有版权的作品的原始使用，并且通常被认为不会损害权利人的利益的行为类型在适当的范围内抽象地分为以下几类：2）不属于对有版权的作品的原始使用的行为作品，并可能给权利人带来轻微的不利。
影子经济评估中的能源消耗
mykolas.navickas@gmail.com 摘要 1 本文研究了能源消耗与影子经济水平之间的关系。通过比较 2005 年至 2016 年期间欧盟国家和乌克兰的人均可再生能源平均消耗量和影子经济，作者根据所分析指标之间关系的性质和方向将国家分为几类。对这些关系的研究基于影子经济与能源消耗之间的线性关系概念。欧盟国家和乌克兰被确定为研究的统计基础，评估期为 2005-2016 年。结果证实了影子经济活动对能源消耗影响的假设，并证明了其对该国科技进步的依赖。所有指数分别在 1%、5% 和 10% 的水平上具有统计学显著性。这项研究让作者得出结论，在估算受创新技术和流程影响的影子经济时，有必要将能源消耗量考虑在内。实证测算证明，绝大多数欧盟国家影子经济水平较高，平均为22%。
更新发现针对关键优先级革兰氏阴性细菌的外排泵抑制剂
摘要：抗菌耐药性（AMR）已成为公共卫生中的一个主要问题，导致2019年估计有495万人死亡。由大量和反复使用抗生素引起的选择性压力导致细菌菌株部分甚至完全抵抗已知的抗生素。amr是由多种机制引起的，其中多种液体的（过度）表达泵的（过度）表达起着核心作用。多泡液泵是跨膜转运蛋白，自然地通过革兰氏阴性细菌表达，能够挤出并赋予对几类抗生素的耐药性。针对它们将是恢复各种治疗选择的有效方法。文献中已经描述了许多EF伏特泵抑制剂（EPS）；但是，迄今为止，尚未参加临床试验。本评论介绍了八个对Escherichia Coli或铜绿假单胞菌的活跃家庭。结构 - 活性关系，化学合成，体外和体内活性以及药理特性。还对其结合位点及其作用机理进行了相对分析。
IES 委员会报告：杀菌紫外线 (GUV)
2014 年埃博拉病毒的爆发和最近新型冠状病毒疾病 2019 (COVID-19) 的传播重新引起了人们对用于消毒的杀菌紫外线 (GUV) 灯的兴趣。紫外线辐射能于 1877 年首次用于表面消毒，1,2 于 1910 年用于水消毒，3 于 1935 年用于空气消毒。4 近几十年来，GUV 在美国的使用主要限于水处理设施，隐藏（屏蔽）在供暖和空调管道中，或用于生物实验室。许多国家正在使用 GUV 来控制结核病 (TB) 的空气传播。此外，一些美国医疗机构现在正在使用自主移动设备（“机器人”）来增强病房的卫生，以减少医院内感染。更广泛地使用 GUV 通常会受到安全问题的限制，但与潜在的感染预防相比，这些问题是可控的，而且微不足道。大多数公众并不知道它在空气和受污染表面消毒方面的独特价值。本文档中解决的有关 GUV 的常见问题 (FAQ) 分为以下几类：
先天免疫基因中的遗传多态性会影响tick传播脑炎的易感性
抽象的有机电极材料（OEM）具有低排放电势和电荷 - 排放速率，使其适合用作负担得起且环保的可充电储能系统，而无需锂或钠等金属。OEM可以通过开发其发展为稳定且有效的下一代高功率电池来提供可持续的能源经济。尽管存在几类OEM，例如导电聚合物，2D和3D金属有机框架，有机矿衍生物，2D共价有机框架，芳族杂环映物以及自1960年代引入自1960年代引入的属性下的属性较低的属性和表现出来以来的属性均具有较低的属性。尽管如此，包括碳衍生物在内的几种氧化还原活性有机分子在标准电池电解质中显示出较差的电化学稳定性和离子迁移率，从而阻碍了其商业用途。因此，随着对可再生能源的需求增加，基于羰基OEM的合成和测试在能源研究中继续进行。本评论总结了开发基于羰基的OEM及其在可充电电池中的性能的最新进展。
文章利用 AI 驱动技术加速联合国可持续发展目标：女性医疗保健的系统文献综述
摘要：在本文中，我们批判性地研究了人工智能 (AI) 在医疗保健领域的贡献是否充分代表了女性医疗保健领域。这对于实现和加速联合国确定的性别平等和健康可持续性目标 (SDG) 具有重要意义。在进行系统文献综述 (SLR) 之后，我们研究了人工智能在健康和生物医学中的应用是否充分代表了医疗保健领域更大的女性健康范围。我们的研究结果根据女性健康的主题标记分为几类，这些标记与以下假设相称：人工智能驱动的技术在女性健康领域仍然代表性不足，但强调其未来的部署可以提高知情健康选择的效率，并且特别适用于小型或代表性不足的社区中的女性。同时，这些发现可以协助和影响政府政策、可及性和监管环境的形成，以实现可持续发展目标。从更大范围来看，在不久的将来，我们将扩展现有关于人工智能驱动技术在健康可持续发展目标中的应用的文献，并为未来的研究制定议程。
信息通信技术、人工智能和社交机器人：
各种技术设备，尤其是信息通信技术 (ICT)，在高等教育中发挥着越来越重要的作用，有助于培养学生的技能和资格。考虑到这一趋势，在多种学术理论的支持下，本文提出了一本突破性的指南，适用于大学和其他基于复杂性推理的学术环境，主要使用人工智能 (AI) 和社交机器人 (SR)。当前的研究提供了在由 AI 和 SR 支持的真实课堂中要遵循的说明，并提供了精确的步骤概要。一方面，这是通过回顾以前关于使用 AI 和 SR 的教育过程的研究并综合他们的研究结果以从文献中得出共同主题来完成的。这些主题以指导问题的形式分为几类，教授可以使用这些问题来准备课程。另一方面，它描述了学生完成活动的步骤。这些都是通过以前的表格开发的，以建立不同的配置文件并应用定制的评估活动。本文的最后一部分涉及对这两种技术资源（AI和SR）的一系列思考，以展示它们在教育中的效用。
ABC‐膨胀岩
摘要：我们介绍了一种基于拓扑原理设计膨胀（负泊松比）结构的新方法，并通过研究基于二维 (2D) 纺织编织图案的新型膨胀材料来证明该方法。设计膨胀材料的传统方法通常涉及确定单个可变形材料块（一个晶胞），其形状会导致膨胀行为。因此，在 2D（或 3D）域中对这样的晶胞进行图案化会产生更大的结构，该结构会表现出整体膨胀行为。这种方法自然依赖于一些先前的直觉和经验，即哪些晶胞可能是膨胀的。其次，调整所得结构的属性通常仅限于特定类型晶胞几何形状的参数变化。因此，目前已知的大多数膨胀结构属于少数几类晶胞几何形状，这些几何形状是根据指定的拓扑（即网格结构）明确定义的。在这项工作中，我们展示了一类新的膨胀结构，虽然具有周期性，但可以隐式生成，即无需参考特定的晶胞设计。该方法利用基于编织的拓扑参数（