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成人人类亚室中神经干细胞的身份和性质Salma Baig 1 *，Javad Nadaf 1 *，Redouane Allache 1，Phuong U. Le 1
摘要成人人脑神经源性区域中神经干细胞（NSC）的存在尚未解决。为了解决这个问题，我们创建了一个使用单细胞转录组学源自新鲜神经外科样品的成年人类室内室内区（SVZ）的细胞图集。我们发现了35 2成人径向神经胶质（RG）类人，Arg1和arg2。arg1具有胎儿早期RG（ERG）和ARG2的共享特征在转录上类似于胎儿外部RG（org）。我们还捕获了早期神经元和少突胶质细胞NSC状态。我们发现，其转录组驱动的生物学计划支持其作为早期NSC的角色。最后，我们表明这些NSC具有在状态和沿谱系轨迹之间过渡的潜力。这些数据40表明，多能NSC驻留在成人人类SVZ中。
原子模拟，中等尺度的分析和对普通波特兰水泥和地球聚合物糊的热性质的实验验证
普通波特兰水泥（OPC） - 由于其出色的TES能力，良好的机械性能和低成本，因此已广泛用于热量储能（TES）应用。在这项尝试中，这项工作提出了一种升级程序，以对两种由OPC和杂化水泥制成的水合糊的特性进行建模（即一种替代的H污染物粘合剂），后者用于基于Geopolymer的复合材料（GEO）。首先，采用基于能量最小化和分子动力学的原子方法来建模CSH（硅酸盐水合钙）和NASH（铝硅硅酸盐水合物）阶段的热行为和热储存能力，这是基于OPC的Paste和Geo的主要阶段。然后，提出了提出的上缩放优化程序和中尺度的FEM均质化技术，以将基于OPC的糊和GEO的原子主要阶段的TES参数与均质的Meso/Macro量表值联系起来。为此，在OPC和GEO糊剂上的实验程序的结果都被视为校准/验证数值工具的基准。在几个尺度上进行的有希望的模拟和上刻度程序的模拟在均质化的温度依赖性热容量和热扩散率方面证明了与分析混合物的实验数据良好的一致性。2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
住院患者不良事件的性质
摘要背景。在随机选择的 30,195 份医院记录样本中，我们发现 1 133 名患者（3.7%）因医疗治疗而导致致残性损伤。我们在此报告对这些不良事件及其与错误、疏忽和残疾的关系的分析。方法。两名医生审阅者独立确定了不良事件，并根据疏忽、管理错误和残疾程度对其进行了评估。其中一位作者根据伤害类型对每个事件进行分类。我们测试了至少有 30 个不良事件的类别中疏忽和残疾率差异的显著性。结果。药物并发症是最常见的不良事件类型（19%），其次是伤口感染（14%）和技术并发症（13%）。近一半的不良事件（48%）与手术有关。手术期间的不良事件
固-液中非晶-非晶界面的性质...
非晶态固体材料因其离子电导率、稳定性和可加工性等优良特性，在储能领域引起了越来越多的关注。然而，与块体晶体材料相比，密度泛函理论 (DFT) 计算的规模限制和实验方法的分辨率限制阻碍了对这些高度复杂亚稳态系统的基本理解。为了填补知识空白并指导非晶态电池材料和界面的合理设计，我们提出了一个基于机器学习的原子间势的分子动力学 (MD) 框架，该框架经过动态训练，以研究非晶态固体电解质 Li 3 PS 4 及其保护涂层非晶态 Li 3 B 11 O 18 。使用机器学习势使我们能够在 DFT 无法访问的时间和长度尺度上模拟材料，同时保持接近 DFT 水平的精度。这种方法使我们能够计算非晶化能、非晶-非晶界面能以及界面对锂离子电导率的影响。这项研究证明了主动学习的原子间势在将从头算建模的应用扩展到更复杂和现实的系统（例如非晶材料和界面）方面的良好作用。
隔热耐火材料的热物理性质
这项工作的一部分是在三次借调期间完成的：在德国亚琛工业大学矿物工程研究所 (GHI) 工作了两个半月；在葡萄牙科英布拉土木工程系结构工程可持续性与创新研究所 (ISISE) 工作了两个月；在奥地利莱奥本的 RHI-Magnesita 技术中心工作了两周。非常感谢我的借调导师和技术人员在借调期间和借调后给予的大力帮助。尽管存在设备问题、时间有限和疫情，但我还是取得了非常有趣的成果，有时甚至出乎意料。
原子模拟，中等尺度的分析和对普通波特兰水泥和地球聚合物糊的热性质的实验验证
普通波特兰水泥（OPC） - 由于其出色的TES能力，良好的机械性能和低成本，因此已广泛用于热量储能（TES）应用。在这项尝试中，这项工作提出了一种升级程序，以对两种由OPC和杂化水泥制成的水合糊的特性进行建模（即一种替代的H污染物粘合剂），后者用于基于Geopolymer的复合材料（GEO）。首先，采用基于能量最小化和分子动力学的原子方法来建模CSH（硅酸盐水合钙）和NASH（铝硅硅酸盐水合物）阶段的热行为和热储存能力，这是基于OPC的Paste和Geo的主要阶段。然后，提出了提出的上缩放优化程序和中尺度的FEM均质化技术，以将基于OPC的糊和GEO的原子主要阶段的TES参数与均质的Meso/Macro量表值联系起来。为此，在OPC和GEO糊剂上的实验程序的结果都被视为校准/验证数值工具的基准。在几个尺度上进行的有希望的模拟和上刻度程序的模拟在均质化的温度依赖性热容量和热扩散率方面证明了与分析混合物的实验数据良好的一致性。2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
信息的物理性质
本书源自一门为期一学期的课程，最初是作为送给那些离开物理学界、寻求更广阔天地、并想知道什么值得带走的人的临别礼物。从统计学上讲，大多数前物理学家都使用统计物理学，因为这门学科（和这本书）回答了最常见的问题：对于我们不知道的事情，我们能说多少、做多少？当然，许多行业和各行各业的人都精通了不脸红地虚张声势的艺术。因此，当这门课程在不同的机构和国家教授时，参加课程的有来自物理学、数学、工程学、计算机科学、经济学和生物学等学科的学生、博士后和教师。最终，它演变成一个聚会场所，我们在这里用信息论的通用语言互相学习，信息论是一种伪装的统计物理学，尽管是透明的。回答上述问题最简单的方法就是热力学。它是一种现象学，只处理隐藏事物的可见表现，使用对称性和守恒定律来限制可能的结果，并关注平均值而忽略波动。更复杂的方法通过对隐藏的自由度进行显式平均来推导出统计定律。这些定律证明了热力学的合理性并描述了波动的概率。这种方法的两个基本概念——吉布斯熵和自由能——可以说是现代科学技术最重要的概念和技术工具。原因是我们必须在尝试使用我们所知道的东西（“真相”）和避免说或使用我们不知道的东西（“只有真相”）之间找到适当的平衡——自由能可以协调这种平衡。第一章回顾了热力学和统计物理学的基础知识，以及它们对我们拥有的东西（能量）和我们没有的东西（知识）的双重关注。当无知超过知识时，正确的策略是衡量无知。熵就是如此。我们了解到不可逆熵的变化是如何通过动态混沌从相空间中的可逆流中出现的。我们明白，熵不是系统的属性，而是我们对系统的认识。因此，使用信息论的语言来揭示这种方法的普遍性是很自然的，这种方法在很大程度上是基于添加许多随机数的简单技巧。在此基础上，人们开发了几种多功能工具，其中互信息和它的量子兄弟纠缠熵目前最广泛地应用于描述从细菌到
健康大脑衰老的多因素性质
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