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小胶质细胞免疫反应的表观遗传控制
fi g u r e 1表观遗传分析可以产生除其他OMIC方法外的生物学见解。（a）健康与患病大脑中的小胶质细胞表观遗传态的比较分析，可以构建转录因子（TF）和基因调节网络，并可以绘制与疾病相关的单核苷酸多态性（SNP）的映射到小胶质细胞亚型及其功能注释。（b）表观遗传特征还可以用来揭示小胶质细胞的当前免疫反应，并告知如何通过短期（即在急性炎症期间）和长期通过表观遗传水平的小胶质细胞整合免疫信号。长期重编程被称为“先天免疫记忆”，在首次侮辱之后是难治阶段，其特征在于持续的表观遗传修饰，随后的刺激会触发改性的小胶质细胞反应，该反应是对初始表性刺激的先前表观遗传重编程的结果。
神经形态人工智能系统
基于冯·诺依曼架构和经典神经网络的现代人工智能系统与大脑相比具有许多基本局限性。本文讨论了这些局限性及其缓解方法。接下来，本文概述了当前可用的神经形态人工智能项目，这些项目通过将一些大脑特征引入计算系统的功能和组织中来克服这些局限性（TrueNorth、Loihi、Tianjic、SpiNNaker、BrainScaleS、NeuronFlow、DYNAP、Akida）。此外，本文还介绍了根据神经形态人工智能系统所使用的大脑特征（神经网络、并行性和异步性、信息传输的脉冲性质、局部学习、稀疏性、模拟和内存计算）对其进行分类的原理。除了基于现有硅微电子技术的神经形态设备中使用的新架构方法外，本文还讨论了使用新忆阻器元件基的前景。本文还给出了在神经形态应用中使用忆阻器的最新进展示例。
GDC 原则和承诺
通过《全球数字契约》，各国应认识到，有意义地使用互联网是一项人权，也是获得其他基本经济、社会、政治和公民权利的重要手段。为此，各国应承诺通过促进互联网接入和提高互联网可负担性的法律和政策。这些法律可以为第三方提供税收激励，以提供更实惠的互联网服务。各国应投资于连通性，并设立诸如普遍服务基金之类的计划，以支付边缘群体的互联网接入费用。各国还应实施数字素养计划，以提高所有人有意义和安全地上网的能力。各国应废除现有法律，并停止引入对互联网使用征税或对互联网接入设置其他繁重障碍的新法律。它们还应承诺不通过法律或发布不成比例地破坏或限制互联网（全部或部分）的法外命令。同时，帮助各国投资基础设施建设的国际金融机构应确保其贷款工具反映基于权利的义务，以反映上述承诺。
一个针对癌症疗法打开的新窗口
具有多种副作用（例如耐药）的临床前和临床抗血管生成方法在治疗肿瘤血管方面非常成功，这是肿瘤治疗的重要靶标。同时，还显示出恢复异常的肿瘤血管，称为肿瘤血管归一化，不仅能够减少肿瘤侵袭和转移，还可以增强化学疗法，放射治疗和免疫疗法的有效性。除了引入这种促进肿瘤血管归一化的方法外，例如维持亲植型和抗血管生成因子之间的平衡，靶向内皮细胞代谢，microRNAS和细胞外基质，最新的分子机制及其之间的潜在连接。尤其是，免疫疗法诱导的血管归一化进一步促进了免疫效应细胞的纤维化，从而改善了免疫疗法，从而形成了增强的环路。因此，建议与抗血管生成剂结合使用免疫疗法。最后，我们介绍了成像技术和血清标记物，可用于确定肿瘤血管归一化的窗口。
用量子计算机计算自旋相关性
这个免费平台使学生可以远程设计和测试实数量子电路。这些实验阐明了难以访问的量子机械系统的一般特征，并且是远程学习的理想选择。文献描述了IBM量子处理器进行的各种实验。除了量子计算算法外，5这些实验还包括贝尔不平等的测试和三个或更多纠缠量子的Mermin的不平等现象。6在本文中，我们描述了物理学家感兴趣的其他实验。尽管IBM量子位不是Spin-1/2粒子，但两者都是两态系统，因此相同的数学适用于两者。任何自旋方向都可以通过使用Bloch球体来表示。我们使用量子电路来建模两个和三个粒子的系统中自旋的相关性。我们演示了单线状态的旋转不变性，三胞胎状态的有趣属性以及三方状态的令人惊讶的特征。这些实验有助于对总自旋和自旋成分的可视化和概念理解。此外，学生在量子计算机的理论和实验使用方面获得了经验。
靶向纳米颗粒药物输送的淋巴管
淋巴管从周围组织传输到淋巴结，在该淋巴结中形成免疫反应，然后转运到全身循环中。在运输和流体稳态中具有关键作用，淋巴失调与包括淋巴水肿在内的疾病有关。跨质中的流体进入阀门系统阻止流体后流的初始淋巴管。此外，淋巴内皮细胞会产生关键的趋化因子，例如CCL21，该趋化因子指导树突状细胞和淋巴细胞的迁移。因此，淋巴管是将免疫调节治疗转运到淋巴结中的有吸引力的输送途径，除了是达到全身循环的另一种方法外，还可以增强免疫疗法。在这篇综述中，我们讨论了用于从周围组织到淋巴结的材料运输中使用的淋巴管和机制的生理。然后，我们总结了基于纳米材料的策略，以利用淋巴运输功能，以将治疗疗法运送到淋巴结或全身循环。我们还描述了靶向淋巴内皮细胞调节运输和免疫功能的机会。
基于DNA的生物多样性分析
在德国，《联邦自然保护法》规定了联邦和州政府的任务，例如欧盟组织保护栖息地（FFH），鸟类（VRL），海洋（MSRL）和侵入性本地物种（IAS）的报告义务。联邦政府和联邦州的其他任务尤其是由欧盟水框架指令（WRRL）和华盛顿保护公约（CITES）的综合法规造成的。生物多样性研究的战略指南是《联合国生物多样性公约》（CBD），国家生物多样性战略（NBS），德国可持续发展战略（DNS）和德国气候变化改编战略（DAS）。欧洲绿色协议通过恢复，弹性和充分保护2050年的欧洲污染野心和欧盟生物多样性策略的零污染野心和欧盟生物多样性战略。在所有手动领域所有领域成功的重要前提是评估当前状态以及生物多样性的变化以及有意义的未来预测的广泛观察数据。除了建立的经典方法外，使用新的创新和有效方法的重要性正在稳步增加。基于DNA的程序是有前途的经验和实际示例的有前途方法。
一种基于计算机视觉的方法，用于收集移动机器人探针的地面真相
摘要：随着人工智能和嵌入式硬件开发的发展，对移动机器人的各种自主导航方法的利用变得越来越可行。因此，已经出现了对这些运动方法的鲁棒验证方法的需求。本文介绍了一种依靠计算机视觉的新颖地面真相定位收集方法。在这种方法中，摄像机被定位在上面，以通过计算机视觉技术来检测机器人的位置。与其他传感器的数据同步收集用于检索定位地面真相的图像。通过将摄像机派生的位置视为地面真理，可以进行比较分析以开发，分析和测试不同的机器人探视方法。除了在本文中提出地面真相收集方法外，我们还使用DNN比较使用来自不同传感器的数据作为输入进行探测。结果证明了我们的地面真相收集方法在评估和比较移动机器人的不同探光法方面的功效。这项研究通过提供可靠且多功能的方法来评估和比较探针技术，这对于开发和部署自主机器人系统至关重要，从而为移动机器人技术领域做出了贡献。
用于混合 BCI 中注意力分类的多模态 EEG 和眼动追踪特征融合方法
通常，各种模态会捕捉特定心理状态或活动的不同方面。虽然机器学习算法可以使用单一模态可靠地预测人类认知和行为的许多方面，但它们可以从多种模态的组合中受益。这就是混合 BCI 越来越受欢迎的原因。然而，组合多模态数据集中的特征并不总是那么简单。除了生成特征的方法外，还必须决定在分类过程中何时组合模态。在本研究中，我们将单模态 EEG 和眼动追踪对内部和外部注意力的分类与多模态方法在早期、中期和晚期融合中的应用进行了比较。在机会水平为 0.5 的二元数据集上，数据的后期融合实现了最高的分类准确率 0.609–0.675（95% 置信区间）。总体而言，结果表明，对于这些模态，中期或晚期融合方法比早期融合方法更合适。对观察到的趋势进行额外的验证将需要使用额外的数据集、替代特征生成机制、决策规则和神经网络设计。我们得出了一组在决定多模态注意力状态分类方法时需要考虑的前提。
采用结构光扫描混合制造碳纤维铺层因瓦合金模具
本文介绍了增材制造预制件五轴加工的坐标系定义和传输。在该方法中，将一组基准点连接到临时连接到零件的部件上，并使用结构光扫描仪校准它们相对于预制件几何形状的位置。然后可以在机床中测量这些基准点，以确定零件的位置和方向。该方法通过对增材制造的因瓦合金预制件的碳纤维铺层模具进行精加工来演示。除了展示加工零件所需的坐标传输方法外，还讨论了加工增材制造预制件的几个关键挑战，并提出了潜在的解决方案。不幸的是，由于增材工艺留下的零件内部孔隙，最终零件最终无法使用。未来的工作将重新制造该零件，同时采取措施避免孔隙和遇到的其他挑战。© 2022 制造工程师协会 (SME)。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）由 NAMRI/SME 科学委员会负责同行评审。关键词：增材制造；铣削；结构光扫描；计量学；基准点