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疫苗开发中的生物伦理意义，一种covid- ...
在过去的18年中，三次，冠状病毒代表了全球健康的挑战。在2002年至2003年之间，患有严重的急性呼吸综合症（SARS-COV），2012年与中东呼吸道综合征（MERS）一起，现在，随着新的严重急性急性呼吸综合征2（SARS-COV-2），关键挑战不仅是针对公共卫生和研究和医疗服务社区的关键挑战。作为对这些挑战的回应，当前的努力旨在缩短疫苗的发展截止日期，这些疫苗的发展截止日期是通过大型，随机和对照的试验证明了在人群中产生免疫力的安全性和功效，这些试验证明是最有效，最有效的，这是建立疫苗功效的最有效的方法[6,7]。但是，大型研究固有的操作复杂性是大流行的涟漪。只有在接种参与者的位置与大流行的“热点”之间存在匹配时，才能确定疗效[8]。
有机薄膜晶体管的阈值电压控制的三端浮栅
摘要 - 浮动门（FG）细胞作为控制在thranddiode配置中操作的有机薄膜晶体管（TFTS）的电路级别方法。充电和排放。使用不超过4 V的编程电压，实现了阈值电压的系统调整到-0.5和2.6 V之间的值。该概念的多功能性是通过使用有机-TFT的FG细胞作为被动式直流体中可编程阈值溶剂的转置和二极管载荷式逆变器，并在透明，透明的透明塑料底物上制造的。直接菌显示出频率响应，改善3-DB点和涟漪降低。具有可编程FG-TransDiode负载的逆变器比传统的二极管逆变器具有更大的小信号增益，更大的输出 - 电压摆动和更大的噪声余量。
psammichnites gigas gigas sub-ichnozone和微生物诱导的沉积结构（MISS），来自Kunzam La组（Cambrian），Hojis Valley，Kinnaur，Kinnaur，喜马allayaur
我们提出了cambrian kunzam la组中的psammichnites gigas gigas sub-ichnozone，在霍吉斯山谷（Hojis Valley），基因纳（Kinnaur），喜马拉雅山基因纳（Kinnaur），表明寒武纪2 - 宿主沉积物的4阶段4年龄。此外，该论文还报告了八个微生物诱导的沉积结构（MISS），这些沉积结构（MISS）由独特的网状（“象皮肤”和“ Kinneyia”类型）和线性模式，带有破裂的涟漪波峰和垫子凹陷结构。这些错过与Psammichnites Gigas Gigas的放牧小径密切相关。在交替排序且厚（3 - 20厘米）的砂岩床和相关沉积结构中保存的保存表明浅海，近岸到岸面的沉积环境。Miss，Ripple标记和生物稳定的底物表明碎屑的c ux有限，光自养生微生物可能有助于其形成。
离线双额阳极经颅直流电刺激可减少总睡眠时间，且不会干扰夜间记忆巩固
几十年来，识别学习背后的神经机制并寻找改进它们的新方法一直是一个重要的研究课题。迄今为止，睡眠是影响记忆巩固的最受关注的因素之一。有人提出，睡眠期间海马皮质会重放记忆痕迹，以逐渐强化记忆表征 (1)。据推测，这种影响是通过以下相互作用实现的：通过主动神经元重放记忆表征来强化相关突触，通过下调非相关突触来锐化表征 (2)。非快速眼动睡眠 (NREM) EEG 特征，例如慢振荡、纺锤波和丘脑涟漪，被认为可以协调这一过程 (3 – 5)。经颅直流电刺激 (tDCS) 等非侵入性脑刺激技术已被引入作为调节记忆表征神经整合的工具 (6)。经颅电刺激装置产生的慢电波（慢振荡 tDCS，so-tDCS；经颅交流电刺激，tACS）已被证明能够诱发内源性慢振荡并增强慢
波纹共振放大了极端天气的经济福利损失
摘要气候变化最复杂但可能最严重的影响是极端天气事件引起的。在全球互动的经济中，损害赔偿可能会导致远程扰动和级联后果，这是供应链沿线的涟漪效应。在这里，我们显示出一种经济连锁共鸣，可以在极端或重叠的天气及其影响相互作用时放大损失。这相当于气候引起的热应激，河流洪水和热带气旋的平均扩增为21％。对> 7000个区域经济领域之间180万个贸易关系的时间演变进行建模，我们发现对未来极端的区域反应在其共振行为上也是强烈的异质性。由于某些地区的需求增加和由于其他地区的需求或供应短缺而导致的需求增加，对福利的诱导影响因素而有所不同。在当前的全球供应网络中，高收入经济体中极端天气的波纹共振效应最强，这是评估过去和未来经济气候影响时要考虑的重要效果。
利用睡眠纺锤波进行学习的机制
纺锤波是非快速眼动 (NREM) 睡眠期间普遍存在的振荡。越来越多的证据表明纺锤波可能与学习和记忆有关，其潜在机制现在开始被揭示。具体而言，纺锤波与树突活动增加和细胞内钙水平升高有关，这种情况有利于可塑性，并且与前馈抑制对尖峰输出的控制有关。在纺锤波期间，丘脑皮质网络对输入没有反应，从而可能防止与记忆相关的内部信息处理和外部信号之间的干扰。在系统层面，纺锤波与其他主要 NREM 振荡共同调节，包括海马尖波涟漪 (SWR) 和新皮质慢波，这两者都先前被证明与学习和记忆有关。在 SWR 时重新激活的顺序发生，随后是促进神经元可塑性的纺锤波，这可能是解释 NREM 睡眠依赖性记忆巩固的一种机制。本文是 Theo Murphy 会议议题“记忆重新激活：重播过去、现在和未来的事件”的一部分。
人工智能“AI”及其对全球经济的影响......
在当今的数字时代，我们发现自己正积极地沉浸在技术进步之中，并且越来越熟悉和依赖它。最显著的技术力量正在高速发展，将涟漪变成波浪，它就是“AI”（人工智能）。每当我们使用谷歌搜索引擎，或向亚马逊 Alexa 提问时，我们都在与“AI”互动。人工智能技术使我们的生活更加轻松，例如工业机器人、机器人医疗助理、智能游戏、金融预测软件、健康和生物信息学中的大数据算法、无人驾驶货机、救护无人机、通用机器人等等。从 React 开发人员创建的强大深度学习项目到进一步开发医学世界的科学家，人工智能的真正应用才刚刚开始展现，并得到充分应用。特别值得注意的是，越来越多的行业（工业、健康、农业、金融、银行、保险、交通等）都参与其中。实际上，人工智能的力量正在改变几乎每个行业。麦肯锡公司预测，到 2030 年，“人工智能”对世界经济的影响预计将达到 13 万亿美元，每年带动全球 GDP 增长约 1.2%（麦肯锡全球研究院 (MGI)，2018 年 9 月，第 1 页）。
啮齿动物海马体中的波纹
摘要 局部场电位 (LFP) 的偏转和振荡定义了海马尖波涟漪 (SWR)，这是大脑最同步的事件之一。SWR 反映了从认知相关的神经元集合中出现的放电和突触电流序列。虽然频谱分析已经取得了进展，但超密集记录的激增现在需要新的自动检测策略。在这里，我们展示了如何在高密度 LFP 海马记录上运行的一维卷积网络如何自动识别来自啮齿动物海马的 SWR。当无需重新训练就应用于新数据集和超密集海马范围的记录时，我们发现了与 SWR 出现相关的生理相关过程，从而促使制定新的分类标准。为了获得可解释性，我们开发了一种方法来查询人工网络的运行。我们发现它依赖于基于特征的专业化，这允许识别空间分离的振荡和偏转，以及重放典型的同步群体放电。因此，使用基于深度学习的方法可能会改变当前的启发式方法，以便更好地机械地解释这些相关的神经生理事件。
多回能供应链生存能力的优化方法，并破坏风险最小化
爆发了非凡的破坏性事件，例如，Covid-19的大流行极大地影响了全球供应链（SCS）的有序操作，并可能导致SC崩溃。监管行动，例如大流行期间的政府干预措施，可以大大减轻破坏的传播（即，涟漪效应）并提高了SC的生存能力。但是，专注于破坏传播管理的现有作品并未考虑这种干预措施的可能性。受到这一事实的激励，在这项研究中，我们研究了具有有限干预预算的多Echelon SC中的新破坏传播管理问题。的目的是最大程度地减少SC中目标参与者的概率衡量的破坏风险。为此，开发了一种新颖的方法，结合了因果贝叶斯网络（CBN），DO-Calculus和数学编程。特别是，建立了两个混合成员非线性编程模型以确定适当的干预措施。为了增强提出的数学模型，提出了两个有效的不平等现象。然后，开发出一种问题特异性遗传算法（GA）来处理大规模的问题实例。进行了案例研究的数值实验，并进行了随机生成的实例，以评估所提出模型的效率，有效的不等式和GA。基于实验分析，有了管理洞察力。
美国植物园总体规划
1 花树银行 2 员工大门 3 有轨电车站 4 汉密尔顿山观景台 5 莫里森杜鹃花园 6 瓦特农收藏馆 7 友谊花园和凉亭 8 国会大厦圆柱 9 哈哈墙 10 主有轨电车站 11 游客中心游客服务 -50,000 平方英尺 -教育 -礼堂 12 栽培植物的起源 13 大门 14 巴士停车场 15 停车场 16 儿童馆 -教室 -办公室 -卫生间 17 活动馆 18 探险花园 19 种植园和工具棚 20 家庭花园 21 自然区 22 鸟园 23 潜在的阿纳科斯蒂亚海滨 -有轨电车入口转弯处 -有轨电车站 -水上出租车码头 24 木板路水上运动 25 涟漪瀑布 26 水上花园 27 凉亭 28 瀑布 29 浅滩 30 员工停车场31 荣誉庭院 32 行政/研究翼楼 33 温室综合体 a-盆栽/储藏 b-温室扩建 c-花园单元办公室/储藏 d-花园单元车辆储藏 34 苗圃/研究 35 温室 36 堆肥 37 砖厂历史遗址 38 环境教育实验室