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新冠疫情：全球疫苗生产一片混乱，短缺不仅仅是因为囤积
这种事情以前也发生过：在美国，第一种艾滋病毒药物使艾滋病成为可控疾病的十年间，其他国家（南非和印度）不得不诉诸国际法庭，争取生产仍受专利保护的廉价仿制药的权利。他们的目标是《与贸易有关的知识产权协议》（TRIPS），这是 1994 年世界贸易组织（WTO）的一项协议，旨在防止复制经济发达国家开发的技术，几乎从一开始就被广泛认为不利于公共卫生。印度和南非赢得了这场官司。2001 年，WTO 发布了《多哈宣言》17，呼吁在知识产权保护方面保持“灵活性”，以确保《与贸易有关的知识产权协议》成为“解决困扰发展中国家和最不发达国家的公共卫生问题的更广泛的国家和国际行动的一部分”。 2020 年 10 月，该宣言再次成为人们关注的焦点，因为印度和南非再次呼吁世贸组织暂时放弃《与贸易有关的知识产权协议》，这一次是为了“启动[新冠疫苗]的大规模生产，这是结束这场大流行的关键和必要步骤”。18 这一次，不仅需要慷慨分享保护疫苗蓝图的专利，还需要分享保护疫苗成分的专利。美国总统拜登支持 60 多位前国家元首和 100 多位诺贝尔奖获得者的呼吁，要求放弃《与贸易有关的知识产权协议》。19 然而，由于 mRNA 疫苗被证明如此成功，并为其他非新冠应用开辟了可能性，BioNTech（开发辉瑞-BioNTech 疫苗的公司）和其本土德国不愿意放弃可能会引发竞争的知识产权，包括对中国和俄罗斯的竞争。据路透社报道，该公司的价值如此之高，仅凭它一家公司今年就可以推动德国经济增长 0.5%。英国政府认为德国的立场是完全合理的，并表示：“放弃《与贸易有关的知识产权协议》可能会削弱制药行业应对当前和未来危机的能力。”20
从秩序到混乱：用机器学习驱动的模拟评估无定形石墨烯中的热性能
对无定形石墨烯中热性质的研究提出了材料科学和工程的独特挑战和机会。传统上，对无定形碳材料的热性能的研究依赖于为原始石墨烯设计的经验潜能，将这些模型扩展到其预期的适用性领域之外[1]。这项研究旨在通过利用高效且高保真机器学习跨原子潜力（MLIP）来克服这些局限性。实现材料势能表面（PE）的准确但计算有效的表示非常重要。尽管密度功能理论（DFT）之类的方法通过明确考虑系统中的电子而提供了详细且可转移的见解，但它们的适用性受到较差的可扩展性随着系统大小的增加而阻碍，将其实际用途限制在相对较小的系统中，并限制了模拟的持续时间。对经典途径中现有方法论的批判性检查表明，尽管当前的碳材料MLIP具有高度的准确性，但它们在无定形石墨烯研究中的实用性受到大量计算需求的阻碍[2]。在处理计算费用可能变得过于刺激的大型，无序的系统时，这种限制特别明显。解决这一差距时，我们的工作试图使用具有出色可扩展性的非晶石墨烯的MLIP，例如基于Allegro框架的电势，Allegro框架是一种严格的局部局部含量的深层神经网络间原子势[3]，可以使用GPU进行加速。在分子动力学领域（MD）中，GPU并行化的出现已经改变了游戏规则，可显着增强计算能力。可伸缩性对于我们的研究至关重要，该研究涉及非晶石墨烯结构的复杂热性能，该结构以由于无序引起的计算强度而闻名。通过通过蒙特卡洛算法掺入石 - 孔缺陷的无形石墨烯结构的产生将使对碳基材料中的疾病进行受控的探索。原子间电位将应用于大规模的无定形结构，其结果对从经验潜能衍生出的结果进行了标准。通过采用这种方法，我们的研究不仅熟练地导航了与非晶石墨烯的复杂性质相关的计算障碍，而且为无序碳材料中的热特性进行准确，有效地研究了一个新的先例。我们的发现旨在有助于更深入地了解无定形石墨烯中的传热机制，为开发具有量身定制的热特性的高级材料铺平了道路，可用于广泛的应用，从电子设备到储能。
MCHIAO：基于解决工程问题的混乱行为的修改后的冠状病毒群体 - Aquila优化算法
摘要本文提出了一种混合修饰的冠状病毒群免疫Aquila优化算法（MCHIAO），该算法（MCHIAO）编译了增强的冠状病毒群免疫优化器（ECHIO）算法和Aquila Optimizer（AO）。作为具有竞争性人类的优化算法之一，冠状病毒群免疫优化器（CHIO）超过了其他一些以生物为灵感的算法。与其他优化算法相比，CHIO显示出良好的结果。然而，CHIO与局部Optima相关，并且大规模全球优化问题的准确性降低了。另一方面，尽管AO具有显着的本地剥削能力，但其全球勘探能力却没有必要。随后，提出了一种新型的元疗优化器，修饰的冠状病毒群kepira优化器（MCHIAO），以克服这些限制并将其适应以解决特征选择挑战。在本文中，提出了三个主要的增强功能，以克服这些问题并达到更高的最佳结果，这些结果是分类的情况，使用混乱系统增强了新基因的价值方程，并受到了冠状病毒的混乱行为的启发，并产生了一种新的公式，以开关开关和狭窄的利用。MCHIAO证明，除了AO和CHIO之外，还值得十种众所周知的最著名的最先进的优化算法（GoA，MFO，MPA，GWO，GWO，HHO，HHO，HHO，HHO，WOA，IAO，NOA，NOA，NOA，NGO）。Friedman平均水平和Wilcoxon统计分析（P值）均在所有最新算法测试23个基准功能上进行。Wilcoxon测试和Friedman在29 CEC2017功能上也进行了。此外，在10 CEC2019基准功能上进行了一些统计检验。六个现实世界中的问题用于验证所提出的MCHIAO针对相同的十二个最先进的算法。在经典函数上，包括24个单峰和44个多模式函数，分别评估了混合算法MCHIAO的剥削性和探索性行为。使用Wilcoxon Rank -sum检验计算的P值证明了所提出的所有功能的统计学意义，因为发现这些P值小于0.05。
大脑相似性是连接家庭混乱、养育子女和药物滥用的纵向通路中的保护因素
摘要背景：家庭环境和养育行为等社会生态因素会导致药物滥用。虽然生物行为同步被认为是可以调节环境对发展影响的适应力的基础，但大脑相似性在减轻环境背景有害影响方面的作用尚不清楚。我们测试了父母与青少年的神经相似性（父母与青少年功能性大脑连接之间的模式相似性水平，代表每个二元组中的协调水平）是否能调节家庭混乱（一种压力源）直接和通过父母监控间接预测青少年药物滥用的纵向通路。方法：在 70 对父母与青少年二元组样本中，使用多模式连接相似性估计确定了静息态大脑活动的相似性。青少年和父母报告了家庭混乱和父母监控的情况，并在 1 年的随访中评估了青少年药物滥用情况。结果：调节中介模型表明，对于神经相似性低但神经相似性不高的青少年，家庭混乱程度越高，直接或间接地通过父母监督程度越低来预测药物使用率越高。我们的数据还表明，家庭混乱和药物使用之间的总体关联存在不同的敏感性：神经相似性低的青少年在家庭混乱程度高的情况下表现出较高的药物使用率，而在家庭混乱程度低的情况下表现出较低的药物使用率。结论：神经相似性是一种保护因素，因此，父母与青少年之间的神经相似性可能会减轻家庭环境不佳和养育行为对青少年健康风险行为发展产生的不利影响。
<贝弗利晨间24-1>日美联合安全防卫训练（1）
（照片1）10月23日，在横田空军基地举行的“贝弗利早晨24-1”演习期间，航空自卫队作战系统作战部队的成员乘坐航空自卫队轻型装甲车在横田空军基地防空司令部总部大楼前巡逻。为了应对任何安全干扰或意外情况，美国空军和日本航空自卫队人员通过场景测试了他们的准备情况。
第8（3）卷，28 - 44。https：//doi.org/10.18608/jla.2021.7161战略行为可以促进混乱的解决方案吗？混乱之间的相互作用
抽象的混乱可能会使学习得到解决或部分解决。元认知策略（MS）可以帮助学习者在学习和解决问题期间发生混乱。这项研究研究了学生在贝蒂的大脑中引起的混乱与MS之间的关系，贝蒂的大脑是一个基于计算机的学习环境，小学和中学生通过建造因果图来学习科学。参与者是六年级学生。情绪数据是由训练有素的研究人员从实时观察中收集的。MS和任务性能信息是通过分析操作日志来确定的。使用预测试和后测试来评估学习收益。结果表明，MS的使用是学生混淆状态的函数。但是，混乱解决方案与MS行为无关，MS并没有减轻混乱对贝蒂大脑中学生任务表现或学习成就的影响。
Lobi大脑检查调查
什么年龄？____检查所有适用的内容：脑震荡失去意识， *多长时间？________昏迷， *多长时间？________混乱或精神状态改变错过的学校没有问题在哪个年龄持续高烧？____检查所有适用的内容：意识丧失， *多长时间？________昏迷， *多长时间？________混乱或改变精神状态错过的学校没有问题脑肿瘤在哪个年龄？____检查所有适用的内容：意识丧失， *多长时间？________昏迷， *多长时间？________混乱或改变精神状态错过的学校没有问题缺氧（定义：缺氧；由于近乎溺水的经历或令人窒息的经验而引起的氧气；
使用机器学习技术和Smote
图7描述了逻辑回归（LOGR）的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2086个真实的负面实例，2172个真实的积极实例，255个假阳性实例和152个假阴性实例。图8显示了SVM的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2105个真实的负面实例，2149个真实的积极实例，236个假阳性实例和175个假阴性实例。图9描述了幼稚贝叶斯（NB）的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2124个真实的负面实例，2019年真实的积极实例，217个假阳性实例和305个假阴性实例。图10给出了KNN的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了345个真实的负面实例，2321个真实的积极实例，1996年的假积极实例和3个假阴性实例。
