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以最少的能源提供体面的生活 - IIASA PURE
越来越明显的是，避免生态破坏需要对当代人类社会及其所包含的全球经济进行彻底的变革。另一方面，全球数十亿人的基本物质需求仍未得到满足。在这里，我们开发了一个简单的自下而上的模型来估算为全球人口提供体面物质生活所需的最终能源消耗的实际最低阈值。我们发现，尽管人口数量是现在的三倍，但 2050 年全球最终能源消耗可以降低到 20 世纪 60 年代的水平。然而，这样的世界需要在所有部门大规模推广先进技术，以及彻底的需求侧变化，以将消费（无论收入如何）降低到自给自足的水平。然而，在我们的模型中，自给自足在物质上比那些反对大幅减少消费的人通常假设的要慷慨得多。
通过无监督学习以最少的先验知识识别量子相变
在本研究中，我们提出了一种新方法，使用自动编码器 (AE)（一种无监督机器学习技术）在极少先验知识的情况下识别一维量子多体系统中的量子相变。AE 的训练是使用通过精确对角化 (ED) 在整个驱动参数范围内获得的约化密度矩阵 (RDM) 数据进行的，因此不需要相图的先验知识。使用此方法，我们通过跟踪 AE 重构损失的变化，成功地检测到了具有多种不同类型相变的广泛模型中的相变，包括拓扑和 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless 相变。学习到的 AE 表示用于表征不同量子相背后的物理现象。我们的方法展示了一种研究量子相变的新方法，只需极少的知识和少量所需数据，并生成量子态的压缩表示。
单域抗体——以最少的结合剂实现最大的治疗效果
Singh Biotechnology (SBT) 是一家私人控股的初创公司，成立于 2014 年，总部位于佛罗里达州坦帕湾，专注于发现和开发专有的单域抗体 (sdAbs)，用于治疗各种癌症、自身免疫、眼科和传染病。单域抗体也称为纳米抗体，是源自 VHH（骆驼科动物重链抗体中的单个 N 端结构域）的小抗原结合片段 (15 kDa)。纳米抗体代表了最小的传统抗体，包括高稳定性和溶解性，以及由于其体积小而能够与难以或不可能靶向的抗原位点相互作用的能力。认识到 sdAbs 靶向传统上被认为无法用药的蛋白质的潜力，SBT 开发了一个优化 sdAbs 的平台，该平台利用它们的三个互补决定区 (CDR)，控制纳米抗体的抗原特性。 SBT 利用其技术平台生成了治疗性单域抗体，专门针对发生突变、过度表达或在疾病发病机制中起重要作用的细胞内分子。该公司的主要资产是 SBT-100，这是一种双特异性单域抗体，可与 KRAS 和 STAT3（两种主要癌症靶点）结合，并能够穿过血脑屏障 (BBB) 和细胞膜。SBT-100 在体外和体内均表现出对多种人类癌症的治疗作用。SBT 创始人兼首席执行官 Sunanda Singh 表示：“我们认为，单域抗体代表了一种有前途的靶向癌症免疫疗法的新方法，因为它们能够专门针对细胞内蛋白质。”“我们在短时间内取得了巨大的进展，开发出单域抗体疗法，有可能提供高度针对性的化合物，帮助改善许多癌症患者的生活质量，这让我们深受鼓舞。” SBT 已开始对 SBT-100 进行毒理学研究，以备计划中的肿瘤学 IND 申请。该公司已获得美国食品药品管理局 (FDA) 授予的胰腺癌和骨肉瘤孤儿药资格，SBT-100 的 IND 前简报包也获得了 FDA 的好评，其中包括三阴性乳腺癌 (TNBC) 的临床前数据、SBT-100 的 GMP 制造工艺细节、两种物种毒理学研究提案以及 1 期临床研究路线图。
伊迪丝（Edith）：跨河网络的R-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-Backage都具有最少的先验信息
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月17日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.16.575835 doi：biorxiv preprint
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
NHS 支出对经济增长的影响
我们的分析表明，在急性病、社区和初级保健方面，2015 年至 2019 年期间，支出增加最多和增加最少的群体的 GVA 增长存在统计学上的显著差异，但精神卫生方面并非如此。• 平均而言，如果其他所有条件都相同，那么在每种护理环境中支出增加最少的领域可以在经历的增长基础上平均增加至少 4.46 亿英镑的 GVA。• 这种影响在社区和初级保健中最大，在这些领域，如果支出增加最多，则支出增加最少的领域可以分别使 GVA 增长近 4.5 亿英镑和 7 亿英镑。我们发现，如果其他方面的支出保持稳定，每增加 1 英镑，就可能带来超过 14 英镑的收益。• 我们计算出了向支出增加最少的领域额外投资 10 亿英镑（不到国家预算的 1%）的收益。如果投资于社区或初级保健，这项收益将超过 140 亿英镑。 • 这一介于 10 英镑和 14 英镑之间的 GVA 乘数与之前发现的 4 英镑的收益不同，因为在这项工作中，我们关注的是 CCG 子集和特定护理环境的支出变化，而不是 NHS 总支出及其对整个经济的效益。
