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简介及应用
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全寄生植物向日葵列当（Orobanche cumana Wallr）首次进化出抗除草剂的现象。
大约 20 年前，对乙酰乳酸合酶 (ALS) 抑制除草剂具有耐受性的向日葵品种的开发和商业化为农民提供了一种经济有效的控制 Orobanche cumana 的替代方法。然而，在 2020 年，据报道，在施用 ALS 抑制除草剂甲氧咪草烟后，来自希腊德拉马 (GR-DRA) 和奥雷斯蒂亚达 (GR-ORE) 的两个独立的向日葵列当种群被 O. cumana 严重侵染。在这里，我们研究了 GR-DRA 和 GR-ORE 的种群，并确定了两个希腊 O. cumana 样本对甲氧咪草烟的抗性基础。使用一组五种具有不同抗 O. cumana 侵染基因的诊断性向日葵品种，我们已清楚地确定 GR-ORE 和 GR-DRA 种群分别属于入侵列当菜品系 G 和 G+。在使用两种不同的耐除草剂向日葵杂交种作为宿主的全植物剂量反应测试中，在推荐的田间伊马草烟用量下，对 GR-DRA 和 GR-ORE 发现了活的地下结节和出苗，但对另外两个标准敏感种群则未发现。ALS 基因测序发现所有 GR-ORE 样本中都存在丙氨酸 205 到天冬氨酸的突变。大多数 GR-DRA 结节具有第二个丝氨酸 653 到天冬酰胺的 ALS 突变特征，而少数 GR-DRA 个体含有 A205D 突变。已知 ALS 密码子 205 和 653 的突变会影响甲氧咪草烟和其他咪唑啉酮除草剂的结合力和功效。此处产生的知识对于追踪和管理向日葵种植区列当对 ALS 抑制除草剂的抗性非常重要。
成功地进入了Bro-2和Bro-3的轨道，这是法国初创企业的两个纳米 - 卫星。
创建于2015年，Unseenlabs是法国起源的创新公司，在RF卫星在海上的船舶地理位置。其专有的板载卫星技术允许将任何船上的任何船从单个纳米卫星上划分到最近的公里。unseenlabs提供了广泛的海上玩家，并在船舶位置上提供准确和最新的数据，从而更好地监视海上活动。是满足海上公司的数据需求，还是帮助机构和组织与非法和反环境行为作斗争，例如非法捕鱼或非法倾销，Unseenlabs服务是海洋服务的工具。在2018年，Unseenlabs欢迎Definvest（Bpifrance and DGA）Breizh UP，Breizh UP，Feder和Héméria在其首都以750万欧元的价格支持的布列塔尼地区基金。unseenlabs.space
一种新型的患者调整的，累积神经技术的基于严重受损的慢性中风患者的上LIMB康复治疗：Avancer研究方案
1个临床神经工程临床神经工程学院主席（CNP）（CNP）和脑思维研究所（BMI）（BMI），埃科莱理工学院（EPFL）（EPFL），瑞士日内瓦，瑞士，2个临床神经网站临床中心及其中心，Neuroprosics and Neuroprosics（EPFL）（EPFL）（EPFL）（EPFL） （BMI），ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL），Clinique RomandedeRéadaptation，Sion，瑞士，瑞士3，唐德斯大脑，认知与行为研究所3康复学院Bertarelli基金会转化神经工程主席，神经假想中心和生物工程研究所，工程学院，ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL）（EPFL），洛桑，瑞士，瑞士，6 Wyss，瑞士，瑞士，瑞士，瑞士，瑞士，施用，7层，瑞士，7 Wyss，7 Wysers，serse，Seneris，Seneris，7 8瑞士锡翁郡沃利斯医院神经病学系，瑞士锡翁郡康维克·罗曼德·德·雷德·苏瓦（Suva）神经系统康复部9，瑞士锡翁，医学心理学和行为神经生物学系10
关注生物多样性和沿海生态系统-ICO解决方案
COI仅由非洲的政府间组织组成，由非洲的岛屿组成，由五个成员国组成：科莫罗斯联盟，法国/拉雷尼翁，马达加斯加，毛里求斯和塞舌尔。 它通过涵盖广泛领域的合作项目来促进区域团结：生态系统的保存，自然资源的可持续管理，海上安全，企业家精神，公共卫生，可再生能源和文化。COI仅由非洲的政府间组织组成，由非洲的岛屿组成，由五个成员国组成：科莫罗斯联盟，法国/拉雷尼翁，马达加斯加，毛里求斯和塞舌尔。它通过涵盖广泛领域的合作项目来促进区域团结：生态系统的保存，自然资源的可持续管理，海上安全，企业家精神，公共卫生，可再生能源和文化。
有进必有出：生成人工智能在住院医师专业领域不存在跨种族和性别的算法偏见
这一发现引发了重要的伦理考量。尽管人工智能擅长模式识别，但它继承并反映了其训练数据中存在的偏见。为了对抗人工智能偏见，解决现实世界的差异势在必行。促进医学领域包容性和多样性的举措值得称赞，有助于重塑医学教育。这项研究强调了需要不断努力消除障碍，促进历史上以男性为主的医学领域的包容性，特别是对于代表性不足的人群。最终，我们的研究结果强调了现实世界数据质量在减轻人工智能偏见方面的关键作用。随着人工智能继续影响医疗保健和教育，追求公平、公正的人工智能应用应该继续走在这些变革性努力的最前沿。
同时进行经颅电刺激和磁刺激可增强背外侧前额皮质的伽马振荡
对每个 TMS-EEG 记录位点进行包含受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）的方差分析。皮质振荡分析按以下步骤进行。我们首先评估基线（T0）的伽马振荡的频率和功率。为了测试 iTBS + tACS 方案是否可能导致伽马波段在振荡功率方面发生任何变化，我们使用了包含受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）的重复测量方差分析。然后我们专注于单个频率变化分析；我们计算了单个频率峰值（整个振荡频谱中表达最多的频率），并且与伽马波段功率分析相同，我们使用了重复测量方差分析，其中受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）来评估波段表达的变化。对于
使用 SOAR（轨道空气动力学研究卫星）进行在轨空气动力学系数测量
轨道空气动力学研究卫星 (SOAR) 是一项立方体卫星任务，预计于 2021 年发射，用于研究极低地球轨道 (VLEO) 上不同材料与大气流动状态之间的相互作用。提高对这些高度的气体-表面相互作用的了解以及识别可以最大限度减少阻力或改善空气动力学控制的新型材料，对于设计未来可以在低高度轨道运行的航天器非常重要。这类卫星可能更小、开发成本更低，或者可以提供改进的地球观测数据或通信链路预算和延迟。为了实现这些目标，SOAR 具有两种有效载荷：i) 一组可操纵的翼片，能够将不同的材料或表面处理暴露给具有不同入射角的迎面而来的气流，同时还提供可变的几何形状以研究空气稳定性和空气动力学控制；以及 ii) 具有飞行时间能力的离子和中性质谱仪，可以精确测量原位流动成分、密度和速度。利用精确的轨道和姿态确定信息以及测得的大气流动特性，可以研究卫星在轨道上受到的力和扭矩，并计算出气动系数的估计值。本文介绍了 SOAR 任务的科学概念和设计。描述了使用最小二乘轨道确定和自由参数拟合过程从测得的轨道、姿态和原位大气数据中恢复气动系数的方法，并估计了解析的气动系数的实验不确定度。结果表明，卫星设计和实验方法的结合能够清楚地说明阻力和升力系数随不同表面入射角的变化。阻力系数测量的最低不确定度位于约 300 公里处，而升力系数测量的不确定性随着轨道高度降低至 200 公里而提高。
在综合性中风中心对用于检测大血管闭塞的商业人工智能解决方案进行头对头比较
急性缺血性卒中 (AIS) 仍然是全球致残和死亡的主要原因 (1)。大血管闭塞 (LVO) 尤其与更严重的表现缺陷有关，并且是导致功能依赖和死亡率上升的主要原因 (2)。血管内治疗对 LVO 的影响是深远的，减少一名患者的残疾需要治疗的人数为 2.6 (3)。加快血栓切除术至关重要，因为从门诊到血运重建的时间每缩短 15 分钟，独立行走和功能结果的比率就会提高 (4)。因此，及时诊断 LVO 对于选择符合条件的患者以及在患者转诊和治疗方面提供更大的灵活性至关重要。急性卒中分诊的时间依赖性对于工作繁忙的放射科医生来说可能具有挑战性，但自动检测工具有望筛查并优先处理工作列表顶部的阳性 LVO 病例，从而使放射科医生能够首先诊断最需要时间的患者 (5)。用于自动检测 LVO 的商业软件越来越多地用于临床工作空间。一些工具基于传统的机器学习算法，而另一些工具则使用深度学习 (6、7)。RAPID LVO (RAPID 4.9、iSchemaView、加利福尼亚州门洛帕克) 是一种传统的机器学习模型，已证实的灵敏度和特异性分别为 97% 和 74% (6)。CINA LVO（Avicenna.ai，法国拉西奥塔）是一种深度学习模型，其灵敏度和特异性分别为 98.1% 和 98.2%（7）。尽管这些商业人工智能工具可用于 LVO 检测，但在现实环境中比较传统机器学习和深度学习解决方案的数据仍然不足。据我们所知，这是第一项在综合性卒中中心比较 LVO 工具的研究。本研究的具体目的是比较和验证 RAPID LVO 和 CINA LVO 在前循环卒中 LVO 检测中的表现，并描述每种方法的局限性。
丙烯和水的响应表面进近（75:25）/石墨烯+MWCNT纳米流体粘度
相关误差指数用于评估预期和实验结果相互匹配的程度。图5显示了与四个不同模型中的每个模型相关的索引。数据与直双分配器线的比较如图4。非线性模型中较高的数据变化表示准确性较小，而半线上的较大数据分散体表示更好的精度。实验数据显示在X轴上4。图4显示，与竞争模型相比，立方模型提供了最多的