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罕见的事件抽样，用于突然的瞬态极端事件
摘要气候科学和天气风险管理的主要目标是准确地对极端事件的物理和统计数据进行建模。这两个目标在根本上是矛盾的：计算模型的分辨率越高，越来越昂贵的是捕获分布尾部准确统计的合奏。在这里，我们专注于在空间和时间上局部的事件，例如大降水事件，这些事件可能会突然开始并迅速腐烂。，我们比直接气候模型模拟更有效地推进了对此类事件进行采样的方法。我们的方法结合了两种现有方法的元素：自适应多级拆分（AMS），这是一种罕见的事件算法，产生严格的统计数据，但无法增强突然的，瞬态极端的采样；和“合奏增强”，它产生了这些事件的物理上合理的故事情节，而不是它们的统计数据。，我们通过在集合提升的方法之前在事件发作之前很好地拆分轨迹来修改AM。早期分裂需要一个降低效率的拒绝步骤，但对于使用Lorenz -96模型放大和多样化的模拟事件至关重要，为此我们证明了对极端局部能量波动的提高采样大约相对于直接采样的10倍。我们的方法与以前的算法有关，包括子集模拟和预期的AM，但明确定制的是处理由混乱的行进波造成的爆发事件。我们的工作朝着有效地在大气模型中有效采样这种瞬时的局部极端的目标取得了进步。
ILC2 衍生的 LIF 促进从组织免疫到全身免疫的进展
免疫细胞的迁移和归巢对于免疫监视至关重要。运输由粘附和趋化因子受体的组合介导，它们响应趋化因子信号引导免疫细胞到达组织和淋巴系统内的特定位置，以支持组织局部免疫反应和全身免疫 1,2 。我们在这里表明，中断第 2 组先天淋巴细胞 (ILC2) 产生的白血病抑制因子 (LIF) 会阻止免疫细胞离开肺部迁移到淋巴结 (LN)。在没有 LIF 的情况下，病毒感染会导致浆细胞样树突状细胞 (pDC) 滞留在肺部，在那里它们会改善组织局部的抗病毒免疫力，而慢性肺部过敏原攻击会导致明显的免疫细胞积聚和肺部三级淋巴结构的形成。在这两种情况下，免疫细胞都无法迁移到淋巴系统，导致 LN 反应严重受损。从机制上讲，ILC2 衍生的 LIF 诱导肺淋巴管内壁淋巴管内皮细胞产生趋化因子 CCL21，从而允许 CCR7 + 免疫细胞（包括树突状细胞）归巢到淋巴结。因此，ILC2 衍生的 LIF 决定免疫细胞从肺部流出，以调节组织局部免疫与全身免疫以及肺部过敏原和病毒反应之间的平衡。
在青春期早期句子处理过程中γ振荡的发展：对语义处理成熟的见解
摘要：儿童能够检索单词含义并将其纳入句子的能力，以及支持这些技能的神经结构，在整个青春期都在不断发展。theta（4-8 Hz）活动与儿童的单词检索相对应减少，并随着年龄的增长而变得更加局部。这个自下而上的单词检索通常与伽马（31-70 Hz）的变化配对，这被认为反映了成人的语义统一。在这里，我们在句子处理过程中使用EEG时间 - 频率（8-15岁）研究了伽玛的参与度，以揭示句子处理期间伽马网络的发展轨迹。儿童在很大程度上依靠语义整合来理解句子，但是随着他们成熟，语义和句法处理单元的成熟和局部化。我们观察到11岁左右的γ振荡发生了类似的发育变化，年轻的组（8-9和10-11）表现出宽广的分布的伽马活性，具有较高的幅度，而年龄较大的组（12-13和14-15）（12-13和14-15）表现出较小，更局部的伽玛活性，尤其是在左中央和后部地区。我们将这些发现解释为支持以下论点：与年龄较大的孩子相比，年幼的孩子更严重地依赖语义过程来理解句子。和成人一样，儿童的语义处理与伽马活性有关。
尽量减少未来可再生能源发展对世界沙漠生态系统的影响
可再生能源发展正在全球迅速增长，为许多人口提供负担得起且更环保的可持续能源。然而，可再生能源，如太阳能和风能，可以通过转换和改变自然栖息地而占用大量土地。地球上较为完整的栖息地之一是沙漠生物群落，其中包含大片无路地区，在某些地方，生物多样性很高。由于沙漠地区通常多风且阳光充足，因此可再生能源资源也十分丰富。利用公开的地理空间数据，我们计算出，全球风能资源最高的地区与 79% 的无路地区重叠，太阳能资源最高的地区与 28% 的无路地区重叠。风能和太阳能资源丰富的地区与植物多样性高的地区重叠率分别为 56% 和 79%，但由于植物多样性高的沙漠地区是局部的，这些重叠地区仅占具有潜在经济价值的风能和太阳能地区的一小部分。这些结果表明，生态完整的沙漠地区面临着可再生能源发展的威胁。然而，在资源丰富、质量较差的沙漠地区进行战略性选址可能会缓解这一问题，尤其是在已经受到人类活动影响的地区可用的情况下。详细介绍的选定地区展示了这些栖息地面临的风险以及将生态系统破坏降至最低的策略。我们敦促政府和行业考虑在风能和太阳能项目上进行布局，以最大限度地减少对迄今为止尚未受到人类活动影响的土地的环境影响。
劳伦斯伯克利国家实验室
量子算法能够利用多项式数量的量子比特探索指数级的多种状态，因而在各类工业和科学应用中前景广阔。量子游走是研究最为深入的量子算法之一 [1]。与经典随机游走一样，其量子变体也被广泛用于增强各种量子计算和模拟 [2,3]。虽然量子游走与经典随机游走有着本质区别，但量子算法接近经典算法还是有一定的限度 [4]。经典随机游走的一个有用特性是它可以用马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 进行有效模拟，因为后续运动仅取决于当前位置，而不取决于之前的历史。这种 MC 性质是一些模拟多体物理系统的算法的核心，其中生成过程近似于局部的。对于同样具有重要量子特性的物理系统，MCMC 的速度是以固有量子模拟的准确性为代价的。高能物理中的部分子簇射就是这样一个物理系统 [ 5 ]，其中夸克或胶子辐射出几乎共线的夸克和胶子簇射。真正的量子效应可以近似为 MCMC 的修正 [ 6 ]，但无法在经典 MCMC 方法中直接有效实现。考虑以下量子树：每一步，自旋为 1/2 的粒子可以向左移动一个单位或向右移动一个单位。经过 N 步，该系统形成一个二叉树，其中 2 N
经颅直流电刺激对儿童 GABA 和 Glx 的影响：一项初步研究
经颅直流电刺激 (tDCS) 是一种非侵入性脑刺激，可安全地调节大脑兴奋性并具有对许多疾病的治疗潜力。多项研究表明，初级运动皮层 (M1) 的阳极 tDCS 有助于运动学习和可塑性，但有关其潜在机制的信息很少。使用磁共振波谱 (MRS) 已显示 tDCS 可影响成人局部的 γ -氨基丁酸 (GABA) 和 Glx（谷氨酸和谷氨酰胺的总和）水平，这两者都已知与技能习得和可塑性有关；但这尚未在儿童和青少年中进行研究。本研究检测了儿科人群中针对 M1 的常规阳极 tDCS (a-tDCS) 和高清 tDCS (HD-tDCS) 对 GABA 和 Glx 的反应。 24 名正常发育的右利手儿童（年龄 12-18 岁）连续五天参加 tDCS 干预（假干预、a-tDCS 或 HD-tDCS），针对右侧 M1，同时用左手进行精细运动任务（Purdue Pegboard Task）训练。在方案之前和之后（第 5 天和第 6 周），使用 PRESS 和 GABA 编辑的 MEGA-PRESS MRS 序列测量感觉运动皮质中的 Glx 和 GABA。6 周时，HD-tDCS 组左侧感觉运动皮质测得的 Glx 高于 a-tDCS 和假干预组（p = 0.001）。在任何时候均未观察到任何感觉运动皮质中的 GABA 变化。这些结果表明 a-tDCS 或 HD-tDCS 都不会局部影响发育大脑中的 GABA 和 Glx，因此它可能在成人中表现出不同的反应。
局部驱动量子磁体的实空间热化
对孤立系统中热化及其破坏的研究使人们对非平衡量子态及其对初始条件的依赖性有了更深入的了解。初始条件的作用因量子多体疤痕的存在而突出，量子多体疤痕是一种特殊的非热态，具有潜在的有效超自旋结构，嵌入在原本混乱的多体谱中。自旋海森堡和 XXZ 模型及其在一维和更高维度中的变体已被证明具有精确的量子多体疤痕，表现出可在合成和凝聚态系统中实现的自旋螺旋态的完美复兴。受这些进展的启发，我们提出了实验上可访问的、局部的、时间相关的协议来探索空间热化概况，并强调系统的不同部分如何热化并影响超自旋的命运。我们根据驱动自旋与其余自旋之间的相互作用，确定了铁磁（X 极化）初始状态的不同参数范围，包括局部非热行为，其中驱动自旋有效解耦，充当“冷”点，同时有助于加热其他自旋。我们还确定了超自旋在长时间内保持对局部驱动弹性的参数范围。我们开发了一个实空间和 Floquet 空间图来解释我们的数值观察，并做出了可以在各种实验装置中测试的预测。
DeepSeek重塑中国三级医院的医疗保健
近年来，人工智能将人工智能整合到医疗保健中，DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来，该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能（AI）应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用，领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一，可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时，Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology，该模型可自动化病理幻灯片分析，并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成，该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样，上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署，将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起，提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站，为疾病诊断提供实时援助，并降低了复杂病例中误诊的风险。
奇偶量子计算作为 yz 平面测量 - ...
在现今的容错量子计算前时代 [1]，存在一系列计算理论方案，它们在当前物理设备上实现时表现出一定的优势和不同程度的适用性。奇偶校验量子计算 [2-7] 就是这样一个方案，最初基于量子退火 [2]。通用奇偶校验计算框架 [3] 利用了某种类型的量子态编码（即奇偶校验编码）的属性。这种编码将 n 个量子比特的逻辑状态映射到 n（n+1）=2 个物理量子比特上，其中一些物理量子比特获得与逻辑量子比特子集相关的奇偶校验信息。因此，对这些奇偶校验量子比特进行局部的某些旋转会转化为对相应子集进行多量子比特逻辑旋转 [3]。奇偶校验码是一种稳定器码 [8,9]，使用稳定器形式可以很好地理解该码的许多属性。已知稳定器状态和稳定器代码具有规范形式，分别为图状态 [10,11] 和图代码 [12 – 14]。图状态形成一类重要的高度纠缠态，支持基于测量的量子计算 (MBQC) [15 – 20]。MBQC 是一种众所周知的量子电路模型替代方案，由单量子位投影测量而不是幺正门驱动。最近，提出了一种基于测量的编码和解码程序提案，用于奇偶校验计算机制 [21]，在计算深度方面表现出有益的特性。由于稳定器代码和图代码之间的密切联系，有必要研究与 MBQC 的潜在联系，我们在本信中开始这项研究。
移民和地方劳动力市场的证据
我们研究了跨儿童居住地点的地方劳动力市场增长的地理发病率。我们问：当在给定的美国劳动力市场中工资增长时，对在附近或遥远地区成长的个人的好处是否有益？我们首先建立了关于儿童和成年期间劳动力市场移民率的新统计数据。此迁移矩阵显示80％的年轻人迁移到他们长大的地方不到100英里。90％的迁移少于500英里。迁移距离对于黑人和西班牙裔个人以及来自低收入家庭的人来说较短。这些迁移模式提供了有关局部工资增长的第一阶地理发生率的信息。接下来，我们探讨了位置选择对经济冲击的响应能力。使用大萧条从大衰退中恢复的地理变异，我们估计移民的弹性在当地劳动力市场工资增长的增加方面。我们开发并实施了一项新颖的测试，以验证我们的识别工资变化是否由劳动力市场机会的变化而不是由于分类而导致的工人组成的变化驱动。我们发现，工资较高会导致移民的增加，迁移的减少和工资的部分资本化增加了当地价格。我们的结果表明，在给定通勤区（CZ）中，年工资（约1600美元）的2等级点增加，在没有工资变化的情况下，约有99％的工资收益到了CZ的居民。对于许多人来说，“经济机会的半径”非常狭窄。大多数迁移的地理集中性质和这些迁移弹性的少量表明，跨儿童住所的劳动力市场状况的发生率是高度局部的。