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SARS-COV-2，胡椒温和的斑点病毒和crassphage的纵向和定量粪便脱落动力学
在2019年冠状病毒病（COVID-19）中出现了基于废水的流行病学（WBE），这是一种可扩展且广泛适用的方法，用于社区级别监测感染性疾病负担。缺乏严重急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）的高分辨率粪便脱落数据限制了我们将WBE测量与疾病负担联系起来的能力。在这项研究中，我们提出了SARS-COV-2 RNA的纵向，定量的粪便脱落数据，以及常用的粪便指标胡椒轻度斑驳病毒（PMMOV）RNA和Crass-like-Phage（Crassphage）DNA。来自48个SARS-COV-2感染者的脱落轨迹表明，SARS-COV-2 RNA粪便脱落的高度个性化的动态过程。提供了至少三个跨越超过14天的粪便样品的个体，有77％的个体有一个或多个样品对SARS-COV-2 RNA呈阳性。，我们在所有个体的至少一个样本中检测到PMMOV RNA，总体上96％（352/367）的样本中检测到了PMMOV RNA。crassphage DNA，并在所有样品的48％（179/371）中检测到。所有个体的粪便中PMMOV和Crassphage的几何平均浓度均为8.7×10 4
通过 X 射线进行原位/原位操作电催化剂表征...
摘要：在过去的几十年中，X 射线吸收光谱 (XAS) 已成为探测非均相催化剂结构和成分、揭示活性位点的性质以及建立催化剂结构模式、局部电子结构和催化性能之间联系的不可或缺的方法。本文将讨论 XAS 方法的基本原理，并描述用于解读 X 射线吸收近边结构 (XANES) 和扩展 X 射线吸收精细结构 (EXAFS) 光谱的仪器和数据分析方法的进展。本文将介绍 XAS 在非均相催化领域的最新应用，重点介绍与电催化相关的示例。后者是一个快速发展的领域，具有广泛的工业应用，但在实验表征限制和所需的高级建模方法方面也面临着独特的挑战。本综述将重点介绍使用 XAS 对复杂的现实世界电催化剂获得的新见解，包括其工作机制和化学反应过程中发生的动态过程。更具体地说，我们将讨论原位和原位 XAS 的应用，以探测催化剂与环境（载体、电解质、配体、吸附物、反应产物和中间体）的相互作用及其在适应反应条件时的结构、化学和电子转变。
“计划分解”扩大了3年型完成多步计划的能力
执行计划是一个动态过程，它需要在访问计划所需的相关知识或记忆与执行控制系统之间的共同点，这些过程允许人们应用该知识以所需的顺序执行相关步骤。做出花生酱和果冻三明治的典范。为了实现这一目标，必须首先检索相关知识（例如，三明治中的成分，成分位于厨房中），然后计划使用该知识所需的步骤（例如，取出成分，取出成分，将一片面包放在盘子上，然后将豌豆坚果放在面包上）。至关重要的是，计划的步骤必须以特定顺序完成，以达到最终目标；将花生酱撒在盘子上，然后将面包放在上面不会导致沙子。如果使用相关知识并以正确的顺序应用该知识正确执行计划，则将实现目标，并且可以吃花生酱和果冻三明治。这是记忆引导计划的一个示例（Blankenship＆Kibbe，2019年），涉及内存重新的协调性（所需的成分，需要组装的命令）和计划（如何执行步骤将夹心放在一起））。虽然记忆指导计划所需的认知系统早期出现，包括显式
建议引用：Trunk, Anna；Birkel, Hendrik；Hartmann, Evi (2020)：关于将人类和人工智能相结合进行战略组织决策的现状，《商业研究》，ISSN 2198-2627，Springer，海德堡，第 13 卷，Iss。3，第 875-919 页，https://doi.org/10.1007/s40685-020-00133-x
摘要 当今复杂世界中的战略组织决策是一个具有不确定性的动态过程。因此，不同的负责任的员工群体要处理大量和各种各样的信息，必须正确获取和解释这些信息才能推断出适当的替代方案。人工智能 (AI) 的技术潜力有望提供进一步的支持，尽管这方面的研究仍在发展中。然而，由于该技术旨在具有超越传统机器的能力，因此人们越来越关注它对当前人机关系中建立的任务分工和角色定义的影响。本文基于系统的文献综述，结合内容分析，概述了当前研究确定的将人工智能融入不确定情况下的组织决策的可能性。研究结果总结在一个概念模型中，该模型首先解释了人类如何在不确定的情况下使用人工智能进行决策，然后确定了必须考虑的挑战、先决条件和后果。虽然对组织结构、人工智能应用的选择以及知识管理的可能性的研究非常广泛，但道德框架的明确建议却缺失，尽管道德框架被定义为关键的基础。此外，与传统机器不同，人工智能可以放大决策过程中固有的问题，而不是帮助减少这些问题。因此，人类的责任感增加了，而所需的能力
用于建模快速动态大脑活动的工具箱
神经活动包含与认知相对应的丰富的时空结构。这包括跨越大脑区域网络的振荡爆发和动态活动，所有这些都可能在几十毫秒的时间尺度上发生。虽然这些过程可以通过脑记录和成像来访问，但由于其快速和短暂的性质，对其进行建模在方法上存在挑战。此外，有趣的认知事件的确切时间和持续时间通常是先验未知的。在这里，我们介绍了 OHBA 软件库动力学工具箱 (osl-dynamics)，这是一个基于 Python 的软件包，可以在几十毫秒的时间尺度上识别和描述功能性神经成像数据中的递归动态。其核心是机器学习生成模型，这些模型能够适应数据并在几乎不做假设的情况下学习大脑活动的时间以及空间和光谱特征。 osl-dynamics 采用了最先进的方法，这些方法可以（并且已经）用于阐明各种数据类型中的大脑动力学，包括磁/脑电图、功能性磁共振成像、侵入性局部场电位记录和皮层脑电图。它还提供了大脑动力学的新颖总结测量方法，可用于帮助我们理解认知、行为和疾病。我们希望 osl-dynamics 能够通过增强快速动态过程建模的能力，进一步加深我们对大脑功能的理解。
2023 年 11 月 9 日 尊敬的布拉德·温斯特鲁普......
尊敬的 Wenstrup 主席、Comer 主席、McMorris Rodgers 主席、Griffith 主席和 Guthrie 主席：我写这封信是为了回应您 2023 年 11 月 2 日关于您的委员会对 COVID-19 大流行起源的调查的信，以及众议院冠状病毒大流行特别小组委员会 (特别小组委员会) 于 2023 年 11 月 2 日发出的传票，要求卫生和公众服务部 (HHS 或部门) 立法助理部长 Melanie Egorin 于 2023 年 11 月 16 日出庭作证。记录显示，HHS 在平衡和保护合法行政部门利益的同时，对委员会在本次调查中的要求做出了重大调整。作为另一项调整，并进一步强调我们真诚与您合作的努力，我们将提供额外的响应信息，以回答委员会关于该部门回应您的监督请求的流程的问题。我们仍然认为，宪法规定的调解程序仍然是确保委员会和行政部门的合法需求在本次调查中得到解决的最佳手段。本次调查的进程表明，没有必要通过强制作证来缩短这一“动态过程”1。因此，我们恭敬地请求特别小组委员会撤回对助理部长叶戈林的传票，因为这是不必要的。
用于建模快速动态大脑活动
神经活动包含与认知相对应的丰富时空结构。这包括跨大脑区域网络的振荡爆发和动态活动，所有这些活动都可能发生在数十毫秒的时间尺度上。虽然可以通过大脑记录和成像访问这些过程，但建模它们会由于其快速和短暂的性质而提出了方法论挑战。此外，有趣的认知事件的确切时机和持续时间通常是先验未知的。在这里，我们介绍了OHBA软件库Dynamics Toolbox（OSL-Dynamics），这是一个基于Python的软件包，可以识别和描述在时间尺度上的功能神经影像学数据中的复发动力学，就像数十毫秒一样。的核心是机器学习生成模型，能够适应数据并了解大脑活动的时机以及空间和光谱特征，几乎没有假设。OSL动力学结合了可以并且已被用来阐明各种数据类型中的大脑动力学的最先进方法，包括磁/电脑术，功能磁共振成像，侵入性的地方局部效果潜在的潜在记录和皮质图。它还提供了大脑动力学的新摘要措施，可用于告知我们对认知，行为和疾病的理解。我们希望OSL动力学能够通过增强快速动态过程的建模来进一步了解大脑功能。
引用：Meng Yz，Lu Y，Zhang PF等。高频增强的超快压缩摄影。 Opto-Electron Adv 8，240180（2025）。
单发超快压缩成像（UCI）是研究物理，化学或材料科学方面的超快动力学的有效工具，因为其高框架速率出色和较大的框架数。但是，由于其不均匀的Sampling间隔，在传统UCI中使用的随机代码（R-代码）将导致覆盖高频信息的低频噪声，这在大型重建的忠诚度中是一个巨大的挑战。在这里，提出了高频增强的压缩活性摄影（H-CAP）。通过统一R代码的采样间隔，H-CAP以随机均匀采样模式捕获超快过程。这种采样模式使高频采样占主导地位，这极大地抑制了由R代码引起的低频噪声模糊，并实现了图像增强的高频信息。分别通过成像光学自我对焦效果和静态对象来验证H-CAP的出色动态性能和大型重建能力。，我们将H-CAP应用于双脉冲诱导的硅表面消融动力学的空间表征，该动力学以300 ps的单次射击在220帧之内进行。H-CAP提供了一种高保真成像方法，用于观察具有大帧的超快不可重复的动态过程。
量子技术中的量子最佳控制。欧洲研究现状，愿景和目标的战略报告
1引言量子最佳控制理论（QOCT）是指设计和实施外部电磁场的形状的一组方法，这些方法以最佳方式以原子或分子量表操纵量子型的过程[246]。它以控制理论为基础，以更笼统的术语为基础，这些术语以应用数学，工程和物理学之间的接口发展，并涉及对实现特定任务的动态过程的操纵。主要目标是使正在研究的动力系统可以最佳地运行并达到其物理限制，同时满足手头设备施加的约束。量子过程也不例外，但必须对控制理论的某些方面进行调整以考虑量子世界的特殊性。在过去的几年中，Qoct已成为新兴量子技术的组成部分[6]，这证明了以下事实：控制将科学知识转化为技术[246]：如果叠加原理是量子力学的核心特征，则量子力学的核心特征，量子控制是量子控制的主要原理。量子技术需要相对良好的且特征良好的量子系统。与使用QOCT（例如化学反应动力学）相比，这一特征使它们成为Qoct的理想测试。相反，Qoct已经成熟到如今在实验中很容易使用的阶段。Qoct的下一个挑战将是成为
在单分子级别对手性固定和识别的实时直接监视
摘要：手性，自然的基本属性，显着影响与物理特性，化学反应，生物药理学等相关的广泛现象。作为手性研究的关键方面，手性识别有助于从简单的手性化合物中合成复杂的手性产物，并在手性材料之间表现出复杂的相互作用。但是，宏观检测技术无法揭示单分子手性识别的动态过程和内在机制。在本文中，我们提出了一个基于石墨烯 - 分子 - 原子单分子连接的单分子检测平台，以测量涉及胺和手性醇之间相互作用的手性识别。这种方法导致在单分子水平上实现原位和实时直接观察手性识别，这表明手性醇具有引人注目的潜力，以诱导分子的相应手性构型的形成。理论分析与实验发现的合并揭示了手性识别过程中静电相互作用与空间阻滞作用之间的协同作用，从而证实了管理手性结构 - 活性关系的显微镜机制。这些研究为探索化学基本限制（例如手性起源和手性放大）探索新型手性现象的途径开辟了道路，并为精确合成手性材料提供了重要的见解。■简介