对未来麻疹感染的反应。一旦被感染,个体就会产生强大的免疫力,这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗,该疫苗于1963年首次开发。尽管如此,某些国家仍然存在较高的疾病负担,而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方,长期以来,医生一直被要求报告麻疹病例。例如,在英格兰和威尔士,我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如,当伦敦有流行病时,附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思?这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下,我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时,婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后,他们容易受到感染的影响,并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间,他们会感染其他人。几周后,大多数人康复,不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒,如果再次暴露于病毒,它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率,通常通过繁殖比(由感染者引起的次要病例的数量)来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态,如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始,人口中的其他所有人都易感,以黑色为例(图。3)。感染者将这种疾病交给其他几个人,然后他们将其传递给,这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群,随着人们的康复,它们变得免疫,以绿色显示(图3)。随着易感人数的数量减少,流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人,因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终,我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行,因此它消失了。这是最简单的模型。实际上,事情可能会更加复杂。例如,出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时,我们可能会有另一种流行病。
经典物理学的常规相空间对空间和时间的处理方式有所不同,这种差异将导致现场理论和量子力学(QM)。在本文中,通过两个主要扩展可以增强相空间。首先,我们将Legendre转换的时间选择提升为动态变量。第二,我们将物质字段的泊松支架扩展到时空对称形式。随后的“时空空间”用于获得相对论场理论的汉密尔顿方程的明确协变版本。然后提出了形式主义的类似规范的量化,其中田地满足时空的换向关系,而叶面是量子。在这种方法中,经典的行动还促进了运营商,并通过其在物质 - 遗传分区中的不可分割性保留了明确的协方差。在新的非CASAL框架之间建立对应关系的问题(在不同时间是独立的字段)和传统的QM通过将空间类似相关器的概括性化为时空来解决。在这种概括中,哈密顿量被动作和常规颗粒取代,而被壳颗粒取代。量化叶面时,与页面和摇动机制相比,通过对叶状本征的条件来恢复上一个地图。我们还提供了对应关系的解释,其中给定理论的因果结构是从系统与环境之间的量子相关性出现的。这个想法适用于通用量子系统,并允许人们将密度矩阵推广到包含时空中相关器信息的操作员。
可切换金属 - 有机框架(MOF)随着时间的流逝而改变其结构,并有选择地打开其吸附的客体分子,从而导致高度选择性的分离,压力扩增,感应和驱动应用。MOF的3D工程已经达到了高水平的成熟度,但是Spatiotem -Poral Evolution通过T-轴设计在第四维(时间)中开辟了一种新的视角,从本质上利用了故意调整激活障碍。这项工作演示了第一个示例,其中可切换MOF(DUT-8,[M 1 M 2(2,6-NDC)2 DABCO] N,2,6- ndc = 2,6- ndc = 2,6-萘二羧酸盐,dabco,dabco = 1,4diazabicyclo [2.2.2] coco coco coco coco coco coco coco coco coco coco coco coco coco,m 1 =时间响应是故意通过钴含量变化来调整的。提出了一系列高级分析方法,用于分析使用蒸气吸附刺激的开关动力学,使用原位时间分辨技术,从集合吸附和先进的同步体X射线X射线衍射实验到单个晶体分析等级。基于微流体通道中各个晶体的显微镜观察的新分析技术揭示了到目前为止报道的吸附切换的最低限制。晶体集合的时空响应的差异源自统计上的诱导时间,并随着钴含量的增加而变化,反映了激活屏障的增加。
- 选项1:选择一个研究主题和实施 - 选项2:选择现有纸张并以某种方式扩展 - 选项3:改进针对纸张实施的现有代码 - 指定组的截止日期:第1周 - 指定主题的截止日期:第3周 - 提交到期:第10周 - 第10周 - 高质量报告 - 典型会议格式
圈量子引力 (LQG) 的基本构成要素是自旋网络,它用于量化 LQG 中的物理时空。最近,利用自旋网络的基本概念提出了新的量子自旋。这一观点重新定义了量子自旋的概念,并引入了约化普朗克常数的新定义。这一观点的含义不仅限于量子引力,还可用于量子力学。利用这一观点,我们提出了对心灵时空的量化。物理时空与心灵时空之间的相似性为从科学和哲学角度研究时空提供了新概念。本文还对物理时空与心灵时空进行了比较研究。
可切换的金属有机骨架 (MOF) 会随着时间改变其结构并选择性地打开其孔隙吸附客体分子,从而实现高选择性分离、压力放大、传感和驱动应用。MOF 的 3D 工程已达到高度成熟,但时空演化为通过 t 轴设计在第 4 维(时间)中工程材料开辟了新视角,本质上是利用了对活化能垒的刻意调整。这项工作展示了第一个例子,其中展示了可切换 MOF(DUT-8,[M 1 M 2 (2,6-ndc) 2 dabco] n,2,6- ndc = 2,6-萘二甲酸酯,dabco = 1,4二氮杂双环[2.2.2]辛烷,M 1 = Ni,M 2 = Co)的显式时间工程。时间响应通过改变钴含量来刻意调整。本文介绍了一系列先进的分析方法,用于分析由蒸汽吸附激发的切换动力学,这些方法使用原位时间分辨技术,包括从整体吸附和先进的同步加速器 X 射线衍射实验到单个晶体分析。一种基于微流体通道中单个晶体的微观观察的新型分析技术揭示了迄今为止报道的吸附切换的最低限度。晶体整体的时空响应差异源于诱导时间,该诱导时间在统计上有所不同,并且随着钴含量的增加而特征性地变宽,这反映了活化能垒的增加。
情绪识别在人与人之间的互动中起着至关重要的作用,因为它是理解人类在日常生活中遇到事件和互动时情绪状态和反应的关键。在人机交互方面,情绪研究变得至关重要,因为它是设计先进系统的基础,以支持广泛的应用领域,包括法医、康复、教育等。一种有效的情绪识别方法是基于脑电图 (EEG) 数据分析,它被用作分类系统的输入。从多个通道收集各种情绪的脑信号会产生繁琐的数据集,这些数据集难以管理、传输和用于各种应用。在此背景下,本文介绍了 Emp a theia 系统,该系统通过在对脑电图信号进行分类之前将其编码为图像来探索不同的脑电图表示。具体来说,所提出的系统通过基于图像的编码处理和传输交互状态和映射 (PRISMIN) 框架从 EEG 数据中提取时空图像编码或图集,从而获得输入信号的紧凑表示。然后通过 Emp a theia 架构对图集进行分类,该架构包含基于卷积、循环和变压器模型的分支,这些模型经过设计和调整,可捕捉空间和时间方面
人类的发育是复杂而复杂的,其中细胞的位置,关键标记的表达和细胞 - 细胞相互作用有助于从不同细菌层的各种器官的发展以及身体轴的建立。因此,了解人类在时空方面的发展至关重要。空间和时间方面,这可以评估同一组织上的多个标记,从而对细胞和组织中的蛋白质表达进行关键见解。在本文的范围内,我们专注于使用多重成像在系统性和器官水平的人类发育中期的三个月中细胞类型的空间和单细胞分析。本文的论文I列出了前三个月发育中的人肺的空间和单细胞图。我们在概念后第6至13周使用了多重成像,该肺采用30 plex抗体面板,因此分析了近100万个细胞。我们提供了发育中的人肺的空间分辨细胞类型组成,重点是细胞类型的时空变化,例如免疫细胞,内皮细胞,淋巴细胞和增殖细胞态。第一篇论文的关键发现是,上皮中的增殖模式揭示了较小和较大的远端和近端气道的伸长率以及动脉周围某些免疫细胞的存在,突出了位置 - 功能关系。此外,本文代表了多路复用成像在发育中的人肺上的首次应用。纸II旨在通过关注免疫细胞和内皮细胞等细胞类型来系统地研究整个胚胎的人类发育。我们使用28个多重抗体面板从第3周到5分析了人类的整个胚胎组织。本文的关键发现是早在第4周就出现了肝免疫细胞,与其他免疫细胞相比,其标记表达谱的差异。在论文III中,我们提出了一种简单且灵活的开源方法,用于可视化数百个基因的原位表达式,该方法可以与其他方法(例如多路复用成像)结合使用。在论文IV中,我们探索了在细胞和亚细胞水平上发育中的人心脏的空间动力学。 总而言之,本文通过在各个阶段呈现发展器官和整个胚胎的空间图来阐明人类发育前三个月的时空变化。 目的是说明健康状态的特征,有助于更好地理解与先天性疾病相关的异常。 关键词:人类发育,器官发育,空间蛋白质组学,单细胞蛋白质组学,增殖,免疫系统在论文IV中,我们探索了在细胞和亚细胞水平上发育中的人心脏的空间动力学。总而言之,本文通过在各个阶段呈现发展器官和整个胚胎的空间图来阐明人类发育前三个月的时空变化。目的是说明健康状态的特征,有助于更好地理解与先天性疾病相关的异常。关键词:人类发育,器官发育,空间蛋白质组学,单细胞蛋白质组学,增殖,免疫系统
摘要 - 跟踪生长植物的变化对于自动化表型和管理农作物的机器人很重要。在本文中,我们提出了一个系统,该系统使用沿农作物行的3D植物模型,以使机器人平台能够定位自身,即使存在重大变化并变形模型以使场景描述适应新测量。尤其是,由于消费者的成本效益和在真实平台上的部署易用性,我们专注于消费者RGB-D摄像机。我们的方法利用了现代的深度学习特征描述和几何信息,以获得与时间遥远会话相对应的3D点之间的匹配。然后,我们在非刚性注册管道中使用关联来获得最终结果,这是反映植物变化的3D模型的更新表示。使用标准的RGB-D传感器,我们在录制在温室中的现实世界数据集上验证了我们的方法。我们获得了植物的准确4D模型,并随着时间的推移跟踪植物特征的演变。我们通过实验表明我们的方法适用于插值植物器官的进化,这是对表型性状测量的有用结果。我们将我们的方法视为朝着野外机器人农业4D重建的相关步骤。
与同时量身定制的空间和时间特性的超短脉冲合成在多模光子学中打开了新的视野,尤其是当空间自由度由可靠的拓扑结构控制时。当前的方法是在其拓扑电荷和光谱成分之间具有相关性的时空光束的当前方法产生了引人入胜的现象。然而,整形通常仅限于狭窄的拓扑和/或光谱带,极大地限制了可实现的时空动力学的广度。在这里,我们引入了一个用于超宽带脉冲的傅立叶时空塑形器,覆盖了近50%的可见光谱,并带有多种拓扑费用,值高达80。我们的方法不用依靠线性几何形状来依靠传统的光栅,而是采用带有圆形几何形状的衍射阳极,允许将方位相调制赋予带有轨道角动量的光束。我们通过基于高光谱离轴全息图引入一种表征技术来检索时空场。线性拓扑光谱相关性的剪裁能够控制波数据包的几种特性,包括其手性,轨道半径和相互缠绕的螺旋数,而复杂的相关性使我们能够操纵它们的动态。我们的带有宽带拓扑内容的时空束将使超高光激发,显微镜和多重功能中的许多新应用。