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社会互动的时间聚类交易疾病传播和知识扩散
非药品措施，例如预防隔离，远程工作，学校和工作场所关闭，锁定等。从流行病控制的角度表现出了有效性。但是，它们也对社会生活和人际关系，工作训练和社区参与产生重大负面影响。特别是，，复杂的思想，工作和学校合作，创新的发现以及弹性的规范形成和维护，通常需要开发和协同协同协调的两个或多个聚会的面对面互动。 在这项研究中，我们提出了一种替代杂种解决方案，该解决方案可以平衡流行病扩散的放缓与维护面对面相互作用的保存，我们测试了模拟疾病的模拟和知识在接触网络上同时扩散的知识。 我们的方法涉及对人口的两步分区。 首先，我们调整节点聚类的水平，创建“社交气泡”，而每个气泡内部的接触增加，外部较少，同时保持每个网络中的平均触点数。 第二，我们通过对特定社交气泡的节点进行配对来调整时间聚类的水平。 我们的结果表明，混合方法可以在流行病控制和复杂的知识扩散之间实现更好的权衡。 我们模型的多功能性使调整和精炼聚类水平可以根据疾病或知识扩散过程的可能变化的特征来最佳实现所需的权衡。，复杂的思想，工作和学校合作，创新的发现以及弹性的规范形成和维护，通常需要开发和协同协同协调的两个或多个聚会的面对面互动。在这项研究中，我们提出了一种替代杂种解决方案，该解决方案可以平衡流行病扩散的放缓与维护面对面相互作用的保存，我们测试了模拟疾病的模拟和知识在接触网络上同时扩散的知识。我们的方法涉及对人口的两步分区。首先，我们调整节点聚类的水平，创建“社交气泡”，而每个气泡内部的接触增加，外部较少，同时保持每个网络中的平均触点数。第二，我们通过对特定社交气泡的节点进行配对来调整时间聚类的水平。我们的结果表明，混合方法可以在流行病控制和复杂的知识扩散之间实现更好的权衡。我们模型的多功能性使调整和精炼聚类水平可以根据疾病或知识扩散过程的可能变化的特征来最佳实现所需的权衡。
飞机加速度引起的身体力对... 有影响吗
本研究对客机机舱模型中飞机加速引起的体积力对气流和污染物扩散的影响进行了数值模拟。六氟化硫 (SF 6 ) 被用作机舱内污染物，并代替粒径为 1.6 至 3.0 mm 的咳嗽颗粒。研究发现，这些体积力对污染物扩散现象和浓度有显著影响，尤其是在爬升阶段，在大部分模拟时间内，两个监测位置的时间积分浓度是稳定水平（巡航）飞行情况下的时间积分浓度的 2.4 到 2.8 倍。然而，在下降阶段，污染物的暴露量并没有明显变化。另一方面，空气速度在爬升和下降阶段明显增加，导致气流模式、气流循环幅度以及某些位置的气流循环方向发生明显变化。当前研究存在局限性，需要进行详细计算并考虑参数变化。研究结果值得进一步研究飞机加速产生的体力对各种客机客舱内气流和污染物扩散的影响。
![arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日](/simg/b\ba7bbb0213cc4fedecf3901be3dccd7c46ee96ad.webp)
arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日
生成AI的最新进展具有显着的图像和视频编辑，尤其是在文本及时控制的背景下。最新的方法主要依赖于扩散模型来完成这些任务。但是，基于扩散的方法的计算需求是实质的，通常需要大规模配对数据集进行培训，因此挑战了实际应用程序中的部署。为了解决这些问题，本文将基于文本的视频编辑任务分为两个阶段。首先，我们利用预先训练的文本到图像扩散模型以零击的方式同时编辑一些密钥帧。第二，我们引入了一个名为MaskInt的高效模型，该模型是建立在非自动性掩蔽的生成变压器上的，并使用中等框架的结构指导专门研究了编辑的密钥帧之间的框架。实验性恢复表明，我们的面具具有基于扩散的方法的可比性，而显着改善了推理时间。这项研究为基于文本的视频编辑提供了实用的解决方案，并显示了该域中非自动掩盖的生成变压器的潜力。
TMREES22-Fr，EURACA，2022 年 5 月 9 日至 11 日，法国梅斯大东部，评估太阳能光伏发电扩散的速度、程度和影响
电力市场正在朝着可再生能源增加的方向发展。与其他任何技术转型一样，这种技术转型为行业带来了机遇和挑战。在电力领域，技术转型是一个复杂的过程，在许多方面影响不同的利益相关者。本文从价格和服务的角度评估了屋顶太阳能技术在电力市场的传播范围、速度和影响。分析包括比较英国、哥伦比亚和巴西电力行业的技术转型及其对利益相关者的影响。本文通过基于模型的框架得出结论，无论一个国家的初始市场条件、工业化水平和太阳辐射水平如何，光伏扩散都会趋于渗透到高达 25%-30% 的住宅领域。此外，到 2040 年，不使用光伏的家庭的电价将上涨约 20%。最后，公用事业的成本回收可能会受到影响，尽管在某些情况下，这种情况可能比其他情况下更严重。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
呼吸病毒报告第4周：2025年1月19日-CDPH
今年的呼吸道病毒季节一直由季节性流感主导。参见CDC的初步估计流感疾病负担2024-2025流感季节。随着呼吸道病毒活性升高，现在是采取预防措施来防止疾病扩散的时候了，尤其是在您患有严重疾病的风险因素时。 接种疫苗，保护自己免受严重疾病的侵害，并减少对我们的医疗保健系统的压力。 更新的Covid-19和流感疫苗仍然可用。 访问CDC的RSV疫苗接种网页，以获取有关防止RSV感染的信息。 立即与您的医疗保健提供者交谈。随着呼吸道病毒活性升高，现在是采取预防措施来防止疾病扩散的时候了，尤其是在您患有严重疾病的风险因素时。接种疫苗，保护自己免受严重疾病的侵害，并减少对我们的医疗保健系统的压力。更新的Covid-19和流感疫苗仍然可用。访问CDC的RSV疫苗接种网页，以获取有关防止RSV感染的信息。立即与您的医疗保健提供者交谈。
尼克松—福特时期美国防扩散政策的经济战略
许多国际关系学者将美国防止核武器全球扩散的承诺归因于美国国家安全利益。然而，除了经济制裁之外，美国的防扩散政策还包含一套令人信服的经济目标和战略。如果不考虑经济因素和行为体及其与冷战时期美国国家安全状况的融合，对美国防扩散政策的理解就是不完整的。20 世纪 70 年代的“尼克松冲击”、布雷顿森林体系下美元与黄金可兑换性的终结以及 1973 年的石油价格冲击对美国战后经济主导地位提出了挑战。同时，美国在全球核反应堆销售方面的市场份额下降，而法国和西德等西欧供应商的市场份额上升。本文认为，美国的防扩散努力（在尼克松-福特时代，印度 1974 年核爆炸之后以核供应国集团 (NSG) 的形式出现）既是出于对核扩散的安全担忧，也是华盛顿希望重新夺回市场份额，保护美国核工业免受西欧竞争的目标。
glun3a亚基调音在产后大脑发育过程中NMDA受体突触运输和内容
通过N-甲基 - D-天冬氨酸受体（NMDARS）信号对于谷氨酸能突触的成熟至关重要，部分是通过表达主要表达Glun2B-和Glun3a含Glun3a的不成熟突触的发育转换，从而获得了含Glun3a的含量，从而涉及含Glun2a的含量。这种亚基开关被认为是神经网络巩固所需的NMDAR的突触稳定的基础。但是，控制NMDAR交换的细胞机制尚不清楚。使用单分子和共聚焦成像以及生化和电生理方法的组合，我们表明表面glun3a-nmdars形成了一个高度扩散的受体池，它松散地固定在突触上。值得注意的是，glun3a亚基表达的变化选择性地改变了glun2a-的表面扩散和突触锚定，但不能通过改变与细胞表面受体的相互作用来改变glun2b-nmdars。Glun3a对NMDAR表面扩散的影响仅限于啮齿动物产后发育的早期窗口，从而允许Glun3A亚基控制NMDAR信号成熟和神经元网络重新构造的时间。
能量技术的扩散。可再生，化石和核能专利的证据
a b s t r a c t技术创新被广泛认为是应对气候变化和实现能源政策目标的关键手段。本文的目的是双重的：首先，对各个国家和部门的能源技术创新进行描述性分析；其次，通过区分可再生能源和其他能源专利，即化石和核专利，探索能源技术专利知识扩散的决定因素）彻底进行回归分析。本文所采用的数据由公司在1990年至2015年期间应用的可再生能源和其他能源专利的原始数据库组成，并包含在Patstat中。通过利用专利引用作为知识扩散的指标，并专注于从专利文档中提取的特征，估计了一组计量经济学模型。我们的结果表明，那些包含更多引用对以前的科学文献和专利的专利获得了更大的扩散。与其他公司或大学的联合专利对可再生能源的技术产生可忽略的影响。与大学拥有的所有权对其他类型的能源技术的扩散有负面影响。可以从我们的结果中确定几种政策含义：例如，以病房为导向的政策的理由增强了能源创新中科学知识和共同发明的融合。
Exentric到中心的视频生成-NIPS Papers
我们介绍了Exo2EGO-V，这是一种新颖的以外为中心为中心的基于质量扩散的视频生成方法，用于日常生活熟练的人类活动，其中稀疏4-视图中心的观点在现场周围配置了360°。由于外主和以自我为中心的观点和动态运动和现实世界中日常生活环境之间的显着差异，此任务尤其具有挑战性。为了应对这些挑战，我们首先提出了一种新的基于扩散的多视图外科编码器，以从多视图exentric视频中提取密集的多尺度功能，作为以自我为中心视频的外观条件。然后，我们在提供空间对立的自我中心特征之前设计了一个自以为是至中心的视图翻译，作为对以egipentric视频扩散模型的输入的串联指导。最后，我们将时间关注层引入我们的以自我为中心的视频扩散管道中，以改善温度一致性跨eg中心框架。广泛的实验表明，Exo2EGO-V从EGO-EXO4D数据集中显着超过SOTA方法，而LPIP的平均为35％。我们的代码和模型将在https://github.com/showlab/exo2ego-v上提供。