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探索耳胶囊的动力学和当经压力的动力学：实验验证
摘要：耳胶囊和周围的颞骨表现出复杂的3D运动，受骨传导刺激的频率和位置影响。所得的与当经压力的相关性尚未足够理解，因此在实验和数值上都是这项研究的重点。实验是在三个尸体头的六个颞骨上进行的，在0.1-20 kHz的乳突和经典的巴哈位置上应用了bc助听器刺激。在包括海角和stapes在内的各个颅骨区域上测量了三维运动。使用自定义的声学接收器测量了2粒内压力。该实验是基于Liuhead的自定义有限元模型（FEM）的数字重新创建的，并增加了听觉外围。在4、8和20 GPA之间变化了FEM内皮质骨结构域的模量。 在大多数频率上与实验数据排列的预测差分后压力，并表明头骨变形，尤其是在耳囊中，取决于颅底材料的性能。 实验结果和FEM结果表明，耳胶囊表现为刚性加速度计，在耳蜗上施加惯性载荷，甚至在7 kHz以上。 未来的工作应探讨耳囊和耳蜗含量之间的固体流体相互作用。 v C 2025作者。 所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据Creative Commons归因（cc by）许可（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。在4、8和20 GPA之间变化了FEM内皮质骨结构域的模量。在大多数频率上与实验数据排列的预测差分后压力，并表明头骨变形，尤其是在耳囊中，取决于颅底材料的性能。实验结果和FEM结果表明，耳胶囊表现为刚性加速度计，在耳蜗上施加惯性载荷，甚至在7 kHz以上。未来的工作应探讨耳囊和耳蜗含量之间的固体流体相互作用。v C 2025作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据Creative Commons归因（cc by）许可（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1121/10.0034859（2024年8月28日收到； 2024年12月19日修订； 2024年12月20日接受； 2025年1月28日在线发布）[编辑：Julien Meaud]
2022 年影响报告 - 标普全球
我们管理层的 ESG 领导结构也反映了我们对 ESG 和可持续性问题的关注，以及我们为所有利益相关者提供价值的承诺。企业责任和 DEI 职能由我们的首席企业责任和多元化官管理，他同时担任标普全球基金会董事会主席。企业责任团队指导公司努力将标普全球对我们的可持续性和多元化、公平和包容性等重要主题的影响降至最低，并与整个企业的其他关键内部利益相关者进行协调。该团队与我们的执行委员会一起管理公司的影响力和 DEI 报告，并定期向董事会通报我们的战略、活动和进展情况。其他高级领导也通过内部委员会提供意见，例如我们的净零监督小组、DEI 委员会和环境健康与安全委员会。
标普全球南非采购经理人指数
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分子标记在识别遗传疾病中的作用
抽象分子标记是识别遗传疾病的关键工具，可以进行精确的诊断，风险评估和个性化治疗方法。它们分为各种类别，包括单核苷酸多态性（SNP），短串联重复序列（STR）和限制性片段长度多态性（RFLP），每个多态性（RFLP）在遗传诊断中起着不同的作用。SNP被广泛用于全基因组关联研究（GWAS），以鉴定出对复杂疾病的遗传易感性，而STR在诊断诸如亨廷顿氏病等疾病中很有价值。rflps虽然今天不常用，但在特定的诊断环境中仍然很重要。分子标记物的应用跨越了广泛的遗传疾病，从囊性纤维化（CF）等复杂疾病（如遗传性乳腺癌和卵巢癌综合征和脆弱的X综合征）。这些标记能够早期检测和有针对性的干预措施，从而改善了患者的预后。然而，一些挑战阻碍了他们的广泛采用，包括难以解释遗传数据，有限的遗传筛查以及与隐私和遗传歧视有关的道德问题。将分子标记物用于遗传筛查的未来方向涉及整合先进的技术，例如下一代测序以及将分子数据与其他OMIC方法结合在一起，以提供对遗传疾病的更全面的理解。应对数据解释，可访问性和道德问题的挑战对于扩大分子标记在临床实践中的效用至关重要。分子标记技术的进步及其在检测特定遗传疾病中的应用有望提高诊断准确性和个性化治疗策略。但是，确保这些技术是可以访问的，并且在道德上实施将是其成功转变医疗保健的关键。分子标记和遗传筛查技术的持续发展表明，早期诊断和个性化药物成为遗传疾病的标准护理的未来。关键词：分子标记，遗传疾病，SNP，遗传筛查，个性化医学
使用电反射法诊断锂离子电池极耳焊接
摘要 —本文研究了使用电反射法作为一种无损检测技术来监测并联电池组配置中电池极耳焊接的健康状况。开发了由圆柱形锂离子电池组成的 3D 模型，这些电池通过铜焊接在每个末端通过极耳连接。进行了电流表面分布分析，以了解反射信号的传播并选择最佳设置以提高反射灵敏度。然后，创建了几个严重程度和位置各异的缺陷模型来模拟焊接层中材料的逐渐损失。这项工作证明了基于反射仪的系统能够检测并联电池组配置中的焊接退化，据我们所知，这在文献中从未做过。索引词 —电反射法；锂离子电池极耳焊接；缺陷诊断
在公共宏基因组库中寻找耳念珠菌
耳念珠菌是一种新出现的耐多药真菌，可引起高死亡率的侵袭性感染。尽管人们付出了巨大的努力来了解这种病原体如何迅速出现并在全球传播，但人们对其环境宿主知之甚少。在这里，我们介绍了美国疾病控制和预防中心、美国国家生物技术信息中心和 GridRepublic（一个志愿者计算平台）之间的合作，以识别公开可用的宏基因组数据集中的耳念珠菌序列。我们开发了 MetaNISH 流程，该流程使用 SRPRISM 将序列与一组参考基因组比对，并计算每个参考基因组的分数。我们使用 MetaNISH 扫描了自 2010 年以来约 300,000 个 SRA 宏基因组运行，并确定了五个包含耳念珠菌读数的数据集。最后，GridRepublic 使用 MetaNISH 和志愿者计算实施了一个前瞻性的耳念珠菌分子监测系统。
NATCA标记了与FAA的历史性第一张合同
1989年5月，国家空中交通管制员协会（NATCA）和联邦航空管理局（FAA）庆祝了对其首次集体谈判协议的批准。这份具有决定性的工会成员批准的具有里程碑意义的合同，标志着一个重大的转折点，是代表空中交通管制员的联盟第一次，FAA在PATCO罢工后达成了集体谈判协议，并随后进行了解剖。关键条款包括强制性休息，报告错误的免疫力以及参与NTSB调查，为改善工作条件和更强大的工会代表建立框架。natca还成功地讨价还价，区域代表有50％的官方休息时间履行工会代表职责。
噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
标题在时空的病原体的流行病学和进化动力学
对未来麻疹感染的反应。一旦被感染，个体就会产生强大的免疫力，这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗，该疫苗于1963年首次开发。尽管如此，某些国家仍然存在较高的疾病负担，而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方，长期以来，医生一直被要求报告麻疹病例。例如，在英格兰和威尔士，我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如，当伦敦有流行病时，附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思？这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下，我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时，婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后，他们容易受到感染的影响，并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间，他们会感染其他人。几周后，大多数人康复，不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒，如果再次暴露于病毒，它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率，通常通过繁殖比（由感染者引起的次要病例的数量）来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态，如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始，人口中的其他所有人都易感，以黑色为例（图。3）。感染者将这种疾病交给其他几个人，然后他们将其传递给，这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群，随着人们的康复，它们变得免疫，以绿色显示（图3）。随着易感人数的数量减少，流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人，因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终，我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行，因此它消失了。这是最简单的模型。实际上，事情可能会更加复杂。例如，出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时，我们可能会有另一种流行病。