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心理机制
我们为什么能够看到海狮爬上岩石？为什么能够回忆起我们的初恋？为什么能够计划去异国他乡的假期？各种科学学科都致力于解释这些和其他心理活动。它们都认识到，这些活动在某种程度上依赖于我们的大脑。但直到最近，直接在人脑上做实验的机会仍然非常有限。因此，研究工作被分成两大类，一类是认知心理学、语言学和人工智能，研究和模拟行为所揭示的人类思维活动；另一类是神经解剖学、神经生理学和遗传学，对非人类动物的大脑进行实验。20 世纪 60 年代，后一类学科被整合到神经科学的名下，而 20 世纪 70 年代，前一类学科被整合到认知科学的名下。最后，在 20 世纪 80 年代末，随着对人类大脑活动进行成像的技术的出现，认知神经科学这一术语开始应用于对心智和大脑的综合研究。本书对这些学科如何承担并正在追求解释我们心理能力的使命进行了哲学考察。当心理学家和神经科学家对心理活动提供解释时，机制这一术语无处不在。令人惊讶的是，研究这些学科的哲学家们很少谈论机制是什么。
分支机构和QUBO求解器
在两个实际应用程序中，在两个方面（例如项目和用户，项目和市场）之间的匹配是必不可少的任务。双方图匹配已被研究为模拟这两个方面之间的这种匹配的基本问题[1]。通常应用了两分匹配的加权变体，以从相关的权重和在两部分图上定义的某些全局目标函数方面找到最佳的匹配。个体权重可以代表各种指标，例如价格，距离，时间和概率。匹配的现实世界应用包括儿童与学校之间的匹配[2，3]，资源分配[4，5]和运输[6，7]。在另一类设置中，可以在某些概率语义上定义边缘的权重以表示直觉现象[8]。从与匹配有关的优化观点，尤其是在运输方面，使用模糊逻辑进行直觉现象的其他相关研究可以在库马尔[9，10]中找到。以前，已经研究了参与者（例如平台/服务提供商和个人用户）所需的几个全球属性，以进行双分部分匹配。一个例子是考虑与所陈述的偏好稳定匹配（例如，关于另一侧的项目的偏好）[11]。代表首选项的其他示例包括使用排名的元素列表来表示偏好和使用实用程序值来量化偏好（例如[12--14]）。
量子纠错综述
最近，量子计算重新引起了人们的关注，因为已经报道了几台较大规模的量子计算机，例如 [1]。容错量子计算（FTQC）[2]被认为是实现大规模量子计算机必不可少的。FTQC 对量子纠错码（QECC）中的码字执行计算，而不将其解码为原始信息。量子纠错可以分为两大类，一类是经典信息（比特序列）的传输，另一类是量子信息。FTQC 依赖于后者，因为量子计算机的内存由量子信息组成。本综述也关注后者。我们假设读者熟悉传统纠错理论和初等代数。特别是，假设读者具备张量积的知识。熟悉这些知识后，本文就可以自洽地阅读了。虽然本综述只对量子信息做了最低限度的回顾，但我们仍推荐 [3] 作为一本不错的量子信息入门教材。传统的纠错码通过向原始信息中添加冗余来纠正经典信息中的错误。量子不可克隆定理 [4] 认为这种冗余的添加是不可能的，量子纠错也是如此。然而，Shor 通过明确提供 QECC 的例子推翻了这种天真的信念 [5] ，这引发了人们对 QECC 的广泛研究关注，当时提出了许多 QECC 的构造。
牙源性角化囊肿的分子通路
简介牙源性囊肿和肿瘤包括源自牙齿形成装置的组成部分及其残留结构的多种病变。根据 2017 年世界卫生组织头颈部肿瘤分类，牙源性肿瘤分为上皮性、混合性和间叶性肿瘤，而牙源性囊肿则分为炎性囊肿或发育性囊肿。牙源性肿瘤以良性为主，恶性肿瘤可能源于良性前体或自发出现。1-29牙源性病变包括多种可能具有共同起源的疾病，但需要不同的治疗方法。含牙囊肿 (DC) 起源于受压、包埋或未萌出的牙冠。作为最常见的牙源性囊肿类型，DC 是由减少的牙釉质上皮和牙冠部分之间的液体积聚引起的。牙釉质母细胞瘤 (AB) 是另一种罕见的牙源性病变。尽管 AB 是良性的并且生长速度缓慢，但它可以侵入下颌骨和上颌骨等局部组织。牙源性角化囊肿 (OKC) 是另一类牙源性病变。值得注意的是，在牙源性囊肿中，OKC 和 DC 表现出最高的恶性转化倾向。9,24-29 术语“牙源性角化囊肿 (OKC)”由 Philipsen 于 1956 年正式提出。牙源性角化囊肿是一种源自牙源性组织的良性骨内病变，
癌症
摘要：恶性间皮瘤 (MM) 是一种致命肿瘤，主要由接触石棉引起。不幸的是，目前没有治疗方法能够显著改变该疾病的自然病程，大多数患者的预后较差。非受体酪氨酸激酶 SRC 和其他 SRC 家族激酶 (SFK) 成员在许多癌症类型（包括 MM）中经常过度激活。一些研究确实表明 SFK 是 MM 细胞增殖、存活、运动和侵袭的基础，总体上影响多种致癌途径。SFK 抑制剂始终在临床前水平上有效抵消了 MM 的癌变特征。达沙替尼是一种针对 SFK 的多激酶抑制剂，也在临床试验中被评估为不可切除 MM 患者的二线治疗，或者最近被评估为可切除 MM 患者的新辅助治疗药物。在这里，我们概述了 SFK 在 MM 进展中所涉及的分子机制，并讨论了更成功地临床应用 SFK 抑制剂的可能策略。我们的目标是在设计更好的临床前和临床研究中激发对这些药物的讨论和进一步考虑，以充分利用另一类强效抗肿瘤药物，这些药物在应用于 MM 时往往会在翻译中丢失。
查获物质和生物样本中抗凝剂掺杂物的鉴别
最近被确定为潜在威胁的另一类药剂是抗凝剂华法林和超级华法林类。这些化合物用于商业灭鼠剂，目前不受控制或监控，可以很容易地在网上大量购买纯药，并不受限制地进口到美国。此外，这些药物在商业灭鼠诱饵产品中稀释后仍然有毒。此类药物的主要化合物是华法林、杀鼠迷、溴敌隆、溴敌隆、地芬那康、氟鼠芬、敌鼠酮、匹多酮、氯敌鼠酮和地芬那康，如图 1（附录 A）所示。如果摄入有毒剂量，这些化学物质会产生严重而可怕的后果，包括血性腹泻（便血）、呼吸短促（呼吸困难）、腹胀和极度疲劳，这是晚期中毒的后期症状，但非常危险 (3)。溴敌隆中毒的其他临床表现包括阴道出血（4、5）、鼻出血（6、7）、尿液中带血（6-13）、牙龈出血（14、15）、胃肠道出血（7、8）、皮下出血（9、16）、自然流产（5）、咳血（15、17）、腹痛（14）和颅内出血。
量子纠错综述
最近，量子计算重新引起了人们的关注，因为已经报道了几台较大规模的量子计算机，例如 [1]。容错量子计算（FTQC）[2]被认为是实现大规模量子计算机必不可少的。FTQC 对量子纠错码（QECC）中的码字执行计算，而不将其解码为原始信息。量子纠错可以分为两大类，一类是经典信息（比特序列）的传输，另一类是量子信息的传输。FTQC 依赖于后者，因为量子计算机的内存由量子信息组成。本综述也关注后者。我们假设读者熟悉传统纠错理论和初等代数。特别是，假设读者具备张量积的知识。熟悉这些知识后，本文就可以自洽地阅读了。尽管本综述只对量子信息做了最低限度的回顾，我们仍推荐 [3] 作为一本不错的量子信息入门教材。传统的纠错码是通过在原始信息中添加冗余来纠正经典信息中的错误。量子不可克隆定理 [4] 认为，这种冗余的添加是不可能的，量子纠错也是不可能的。然而，Shor 通过明确提供 QECC 的例子 [5] 推翻了这种天真的信念，这引发了人们对 QECC 的广泛研究关注，当时提出了许多 QECC 的构造方法。其中，QECC 的重要类别是所谓的 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码 [6]，[7] 和稳定
多发性硬化症上肢康复机器人系统：SWOT 分析以及与虚拟和增强环境的协同作用
机器人学科正在探索用于多发性硬化症 (MS) 上肢康复的精确而通用的解决方案。多发性硬化症患者可以从机器人系统中受益匪浅，这有助于对抗这种疾病的复杂性，这种疾病可能会损害他们执行日常生活活动 (ADL) 的能力。为了展示智能机电设备在上述临床领域的潜力和局限性，本综述旨在提出一个简明的 SWOT（优势、劣势、机会和威胁）分析，以分析多发性硬化症中的机器人康复。通过 SWOT 分析（一种主要在企业管理中采用的方法），本文探讨了可能促进或阻碍多发性硬化症上肢康复机器人采用的内部和外部因素。随后，本文讨论了与另一类交互技术（虚拟和增强环境的基础系统）的协同作用如何增强优势、克服劣势、扩大机会并处理多发性硬化症康复机器人中的威胁。这些数字化环境的强大适应性（广泛用于 MS 康复，甚至可以在安全的模拟环境中完成类似 ADL 的任务）是提出这种方法以应对上述 SWOT 分析的关键问题的主要原因。该方法论提案旨在为制定进一步的协同战略铺平道路，这些战略基于医疗机器人设备与其他有前景的技术的整合，以帮助 MS 的上肢功能恢复。
千禧年第 4 期 - 奥雅纳
《奥雅纳期刊》的这一期以该公司近期最引人注目的建筑工程成就之一开篇，即把伦敦市中心的 Bankside 发电站改建为泰特现代美术馆（第 3-11 页）。本期剩余内容主要涉及奥雅纳的各种基础设施项目。奥雅纳主要参与泰特现代美术馆的各个工程设计方面，但该公司与该项目的最初联系是为泰特现代美术馆开发各个场地的影响提供建议。泰特现代美术馆除了是英国国家现代艺术收藏的新馆之外，还为当地的城市复兴做出了重大贡献。在上游几英里的伦敦东部码头区，奥雅纳担任伦敦码头区开发公司的环境和工程顾问，负责另一类城市复兴项目，即在纽汉姆自治市一个污染严重的棕地上打造 9 公顷的新城市公园（第 32-34 页）。相比之下，伦敦北部的卡姆登通常被认为是首都最富裕的行政区之一。尽管如此，它仍然面临着各种各样的社会问题。卡姆登委托奥雅纳制定了全面的城市再生战略，以解决其中的许多问题（第 28-29 页）。同样在卡姆登，奥雅纳的改造项目也同样内容丰富、针对具体地点，因为城市再生战略的基础很广泛——设计最先进的替代建筑。
达西的屈服应力液定律在特鲁利等网络上
这里的r和l分别是圆柱体的半径和长度，η是流体的粘度，κ是培养基的渗透性。darcy从Poiseuille的定律开始对渗透率进行解释，该定律从Poiseuille定律开始，该定律适用于空缸，并预测Q POIS =πr4 p/（8ηl）。他认为，在介质中，只有沿着非交流薄通道，半径r c r的每个流量才有可能，并且可以将渗透率鉴定为κ〜N CH r 2 c，n ch n CH，每个单位表面的开放通道数量[2] [2]。这种经验定律不仅适用于沙子中流动的水，还适用于嵌入多孔培养基中的所有牛顿流体[3]（即具有强烈的异质性的复杂结构，例如土壤，岩石或沙子[4-7]）。确实，对于这种流体，n Ch是压力无关的，因为在每个通道中，对于任意的弱压力而言发生了。对于另一类的流体，例如悬浮液[8]，凝胶[9]，重油[10]，浆液或水泥[11]，这不是这种情况。对于这些流体，随着施加的压力p而生长。实验[13，14]和数值模拟[15-17]表明，Darcy定律确实被修改：低于阈值压力P 0没有流量，而在其上方，该流量随着p非线性生长。观察到三个流动状态[18，19]：i）最初，流动在p -p 0中线性生长，渗透率很小，〜1 /r 2； ii）对于较大的压力，流量为（p-p 0）β