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更好地理解开放生态系统
从架构角度来看，数字生态系统通常被归类为“平台介导网络”（Rochet & Tirole，2003；Eisenmann、Parker 和 Van Alstyne，2006；Evans 和 Schmalensee，2007）或具有“分层模块化架构”，其中包括服务层和内容层（Yoo 等人，2010；Parker 等人，2016）。然而，这些分类仅捕捉到了一些基本特征。后来文献中提出了一个更细致的定义，将数字生态系统描述为一个可扩展的代码库（平台），辅以第三方模块（应用程序）和接口（如 API、SDK 和模板），以实现互操作性（Tiwana 等人，2010 年；Boudreau，2012 年；Tiwana，2013 年；Anderson 等人，2014 年；Gawer，2014 年；Ghazawneh & Henfridsson，2015 年；Cennamo 等人，2018 年）。这些接口通常被称为“边界资源”，促进了平台与其参与者之间的公平关系，并成为理解数字生态系统动态的核心分析单位（Eisenmann 等人，2011 年；Henfridsson & Bygstad，2013 年；Eaton 等人，2015 年）。
量子达尔文主义、放大和起源......
“从使系统 S 退相干的环境 E 的片段 F 中可以提取多少有关系统 S 的信息？”是量子达尔文主义的核心问题。迄今为止，大多数答案都依赖于 SF 的量子互信息，或通过直接测量 S 提取的数据。这些是真正需要的合理上限，但计算起来要困难得多——片段 F 对于有关 S 的信息的通道容量。我们考虑一个基于不完美 c-not 门的模型，其中可以计算上述所有内容，并讨论其对客观经典现实出现的影响。我们发现所有相关量，例如量子互信息以及通道容量都表现出类似的行为。在与客观经典现实的出现相关的机制中，这包括与不完美 c-not 门的质量或 E 的大小无关的缩放，甚至几乎与 S 的初始状态无关。
放分析变量对细胞分析的影响...
无细胞的DNA（CFDNA）是一种迅速的分子生物标志物类别，已在各种生物医学领域进行了广泛的研究。作为液体活检的关键组成部分，CFDNA测试由于样本收集的便利性以及所提供的大量遗传信息而在疾病检测和管理方面变得突出。但是，CFDNA的更广泛的临床应用目前受到CFDNA分析的预分析程序缺乏标准化的阻碍。许多基本挑战，包括选择适当的放分析程序，预防短CFDNA片段损失以及各种CFDNA测量方法的验证，仍然没有得到解决。这些现有的障碍导致了比较结果和确保重复性的困难，从而破坏了临床环境中CFDNA分析的可靠性。本综述讨论了影响CFDNA分析结果的关键下分析因素，包括样本收集，运输，临时存储，加工，提取，质量控制和长期存储。审查提供了有关可实现共识的明确性，并对当前问题进行了分析，目的是标准化用于CFDNA分析的精率程序。
玻璃纤维织物的自动化铺放方法
第 3 章 风力涡轮机叶片的复合材料织物自动铺层...................................................................................................................................................... 19
靶向 PARP 实现放化疗增敏
针对 PARP 进行化疗放射增敏的 IJROBP 肿瘤扫描：机遇、挑战和未来之路 作者：Henning Willers 医学博士和、Mechthild Krause 医学博士 @、Corinne Faivre-Finn 医学博士、哲学博士*、Anthony J. Chalmers 医学博士、哲学博士 # & 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院麻省总医院 @ OncoRay – 国家肿瘤放射研究中心、医学院和大学医院 Carl Gustav Carus、德累斯顿工业大学、德累斯顿亥姆霍兹中心 - 罗森多夫、德国德累斯顿 *曼彻斯特大学、曼彻斯特学术健康科学中心、克里斯蒂 NHS 基金会、英国 # 格拉斯哥大学癌症科学研究所，英国格拉斯哥 通讯作者：Henning Willers 医学博士，马萨诸塞州总医院放射肿瘤科，马萨诸塞州波士顿 Fruit Street 55 号02114。电话：617-726-5184，hwillers@mgh.harvard.edu 标题：PARP 靶向放化疗 COI：HW – NCI，研究支持；MK – NCI，研究支持。CFF - 英国癌症研究中心有限公司、阿斯利康公司、NIHR、利兹大学、约克郡癌症研究中心、克里斯蒂 NHS 基金会信托，研究支持；阿斯利康、Elektra，差旅费；AJC - 医学研究委员会研究基金、英国癌症研究中心放射研究中心卓越中心，研究支持 资金：部分资金由美国国立卫生研究院国家癌症研究所资助，资助编号为 U01CA220714（HW、MK）。数据共享：N/A
研究报告通过控制金属氧化物纳米结构实现高速充放电...
在750℃下烧成6小时以上，成为单斜晶WO 3 相。 P-2、P-3在烧成前为单斜晶系WO 3 、三斜晶系WO 3 、单斜晶系W 0.71 Mo 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297)，但在750℃下烧成6小时以上，变为单斜晶系W 0.71 钼 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297) 和矩形 W 0.4 Mo 0.6 O 3 (PDF 01-076-1280)。 P-4在750℃下烧制24小时之前，单斜晶系W 0.71 Mo 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297)、矩形W 0.4 Mo 0.6 O 3 和单斜晶系MoO 3 混合，但经过100小时后。煅烧后，MoO 3 峰消失，单斜晶系W 0.71 Mo形成了0.29 O 3 和矩形晶体W 0.4 Mo 0.6 O 3 。 P-5在烧成前为单斜MoO 3 (PDF PDF 00-047-1081)，但烧成6小时以上后，变为具有层状结构的矩形MoO 3 (PDF 03-065-2421)。
人工智能能否让开放大学在21世纪重现昔日的辉煌？
利用技术打破入学机会、成本和质量的铁三角是开放大学 (OU) 的传统，并成为整个高等教育的灵感源泉。如今，开放大学面临着来自传统大学的日益激烈的竞争，不再像早年那样享有先发优势。人工智能 (AI) 能否让开放大学在 21 世纪保持竞争力，就像过去的其他技术一样？本文首先回顾了有关人工智能对开放和远程教育的可行性或（潜在）用途的文献，然后从质量、成本和入学机会的角度研究了这些可行性对开放大学的影响。最后，本文主张采用系统方法来探索如何通过创造性和创新性地使用人工智能，使开放大学在人员和地点以及方法和想法方面保持开放。
利用天然产物发现的放星细菌基因组
1 Department of Biosciences, Maharaja Ranjit Singh College of Professional Sciences, Indore, India, 2 School of Life Sciences, Devi Ahilya Vishwavidyalaya, Indore, India, 3 Departmento de Biología Molecular y Biotecnología, Instituto de Investigaciones Biomédicas, Universidad Nacional Autónoma de México, México墨西哥城，苏格兰乡村学院（SRUC）（SRUC BARONY校园），苏格兰乡村学院（SRUC）4个生物填充和高级材料研究中心以及英国邓弗里斯（Dumfries）的SRUC男爵校园（SRUC），植物学和微生物学系5 （ARC），吉萨，埃及，7植物生产系，食品与农业科学学院，沙特国王大学，沙特阿拉伯利雅得