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World File Search System诸如此类
未来的知识
社会发展——例如数字化、气候变化或地缘政治紧张局势——对科学产生了明显的影响。例如，人工智能正在改变科学家进行研究的方式。在能源转型或气候政策方面，公众期望科学能够找到解决方案。虽然地缘政治冲突引发了人们对世界舞台上关系转变方向的质疑，但大学发现自己面临着对研究人员工作的战略利益。诸如此类的社会发展影响着科学实践和社会对科学的期望。拉特瑙研究所一直在研究这些问题，例如研究开放科学、研究人员的驱动力以及对科学的信任。本报告以这些研究为基础，概述了科学及其与社会的关系在未来几年可能会如何发生变化。基于对相关文献的研究和与利益相关者的情景研讨会，我们得出结论，科学和社会的发展要求科学政策有更大的变化，即旨在开发新知识的政策，同时也利用科学来应对社会面临的挑战。政策必须允许科学家在科学范围内自由开展研究，但也必须确保更大的开放性，例如旨在为社会创造知识并与其共同创造知识。这种差异化的科学政策需要新的政策手段。拉特瑙研究所非常乐意与所有相关利益相关者讨论这些政策手段。本报告已经为就科学政策的未来展开公开对话提供了指引。
制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕
对表现出接收场的神经元的分析取决于生物体的空间位置，例如网格，位置或边界细胞，通常是从使用射击速率图绘制其在空间中的活性开始的。然而，映射方法是多种多样的，并取决于通常由实验者定性选择的调音参数，因此在整个研究中都有很大变化。诸如此类参数的小变化可能会显着影响结果，但是迄今为止尚未尝试对发射速率图进行定量研究。使用模拟数据集，我们检查了调谐参数，记录持久性和射击场大小如何影响使用最广泛使用的方法生成的空间图的准确性。对于每种方法，我们都发现了一个明确的参数子集，该参数产生了低误差射击率图并隔离了产生的参数1）可能的误差最小，2）帕托托 - 最佳参数集，这些参数集平衡，计算时间，位置场检测准确性和缺失值的外推。平滑的双变量直方图和平均移位直方图始终与最快的计算时间相关联，同时仍提供准确的地图。自适应平滑和嵌合方法被发现可以最有效地补偿低位置采样。内核平滑的确定性估计还可以很好地补偿了低采样的良好，并获得了准确的地图，但它也是测试最慢的方法之一。总体而言，在大多数情况下，双变量直方图，再加上空间平滑，这可能是最理想的方法。
分析Covid-19对全球经济的影响
由于Covid-19的严重影响，全球经济受到了重大打击。发达国家正在努力维持其经济，这表明了发展中和欠发达国家的现状。关闭企业和一些工人的裁员，再加上一些国际空气和海港的关闭，这表明了全球经济增长和过程的停滞，并带来了大规模的大规模衰退。各个国家的地方政府集体采取了战略努力，以通过各种财务救济资金和财政援助政策来补充局势。根据最低经济预测预测，全球经济的GDP预计将缩小5.2％（世界银行，2020年）。大流行的严重程度无疑会在全球经济面前留下负面和毫无意义的蓝图。大流行就像双筒望远镜一样，揭示了各个经济部门的多方面裂缝及其对诸如此类的全球风暴的无准备之处。这些年来，外国直接投资和外汇流入非洲大陆的平均水平一直保持稳定；但是，全球经济的现状预测，直到完全康复之前，这将不容易恢复。这给出了大流行对非洲土壤以及其他发展中国家和欠发达国家和全球范围内的不利影响的基线预测。本文旨在分析大流行对全球经济的影响，该案例研究了其对非洲外国直接投资和外汇流入的影响。因此，非洲大陆的各个政府必须制定和实施防波堤政策，例如区域内整合以及强大的国际关系，这将有助于对冲和缓冲其他全球风暴的影响。
通过瞬时 RNAi 表达操控大麻素生物合成
大麻 (Cannabis sativa L.) 可产生独特的植物大麻素，可用于制药。迄今为止，尚无针对大麻素生物合成基因的体内工程改造的报道，以更详细地阐明这些基因在这些具有医学重要性的化合物的合成中的作用。本文报道的是首次使用农杆菌浸润 RNAi 调节大麻素生物合成基因。用对应于 THCAS、CBDAS 和 CBCAS 基因序列的不同 RNAi 构建体转染的 Cannbio-2 C. sativa 菌株的真空浸润叶段使用实时定量 PCR 显示所有大麻素生物合成基因均显著下调。使用 RNAi 会发生显著的脱靶，导致高度同源转录本的下调。使用 pRNAi-GG-CBDAS-UNIVERSAL 观察到 THCAS (92%)、CBDAS (97%) 和 CBCAS (70%) 的显著 (p < 0.05) 下调。转染 pRNAi-GG- CBCAS 后，观察到 CBCAS (76%) 显著 (p < 0.05) 上调和 THCAS (13%) 不显著上调，表明相关基因能够合成多种大麻素。使用这种方法，可以进一步阐明对大麻素生物合成基因之间关系的理解。这种 RNAi 方法使功能基因组学筛选成为可能，可用于进一步的反向遗传学研究以及设计大麻菌株，其中目标大麻素生物合成基因过度表达和/或下调。诸如此类的功能基因组学筛选将进一步深入了解大麻中大麻素生物合成的基因调控。
飞机无线电系统
现代飞机的驾驶舱和设备架。大大小小的飞机都充满了越来越复杂的系统。本书试图描述这类系统，即那些依靠电磁辐射运行的系统。主题复杂而广泛，因此一本书无法涵盖所有方面。在决定哪些方面应该轻松处理或根本不处理时，我问了自己两个问题：（1）哪些方面最有助于在一本书中涵盖；（2）涵盖这些方面的书应该针对哪一群航空从业人员？对 (1) 的回答必须是“描述理论”。人们可以而且确实必须阅读或被告知如何操作系统；如何使用系统导航；如何焊接、压接和更换物品；如何使用测试设备等。但没有实践就不可能熟练。另一方面，了解特定系统如何工作更像是一种心理练习，可以在诸如此类的书中得到指导。这并不是说“忽视了更实际的问题”，因为如果不看文字和图片，无法了解某个系统如何控制、如何呈现信息、如何对环境作出反应等，至少在文字和图片中看不到，这对理解操作理论没有帮助。确定了主攻方向后，就必须回答更困难的深度处理问题；换句话说，应该让哪个群体满意！飞行员需要对所有系统的工作原理有肤浅的了解；坡道和机库中的维修工程师需要更详细的了解；车间工程师必须了解有限范围设备的电路；而设计师应该拥有最深入的知识。划清界限几乎是不可能的，但希望如果提供足够的理论来满足飞机无线电维修工程师，那么本书可能对所有提到的群体都有用。治疗的深度各不相同，不可能覆盖所有内容，或者实际上任何内容，达到我想要的深度。特别是一些细节
EMBHD：用于MCU级设备高维计算研究的库
推动将计算推向“边缘” [2]的力。这些移动应用程序中有许多属于物联网（IoT）的类别，该领域由智能传感设备主导，主要对传感器数据进行推断[9]。诸如此类的部署根本不（理想情况下，不应该）需要云计算资源；一项需要非平凡的能源访问的服务。永恒的工程挑战一直在了解我们如何从移动设备中获得最大收益。我们可以为最少的功率做什么最大的有用计算？这种类型的性能最大化涉及硬件和软件优化。在硬件方面，最有影响力的设计选择之一是目标计算机。具有应用程序代理的成熟的多核系统可能会提供最佳的原始速度，但在大规模上可能是功率且昂贵的。大多数物联网部署都选择更节能的核心，以更低的绩效以提高可持续性。历史上降级为简单的8和16位机器，最新一代的MCU看到了向更有能力的32位处理器的过渡，ARM Cortex-M家族是最受欢迎的。这些以数十MHz运行的单核系统可能坐在计算性能梯子的底部，但它们在发电效率上是无与伦比的。弄清楚如何运行现代边缘计算工作 - 即。mL推断）近年来对资源受限的MCU一直是一个积极的研究领域。能量自2019年以来，这个概念已被称为Tinyml，该概念试图打开“在超低功率（<1MW）MCU上执行优化的ML模型，并以最小的功率征服” [4]。MCU级设备通常使用<100KB的内存和1-2MB的闪存存储运行。能够执行相同的ML任务，该任务将在MCU上的多核系统上运行，这是非常强大的。
Bjophthalmol-2020-316594 1..6
抽象背景/糖尿病性视网膜病（DR）筛查程序的数字图像分级的目标是由于糖尿病患病率的增加而代表了一个重要的挑战。我们评估自动人工智能（AI）算法的性能，从英语糖尿病眼镜筛选计划（DESP）中分类视网膜图像，以测试阳性/技术失败与测试阴性，使用人类按照标准国家协议作为参考标准的人类分级。方法是根据标准的国家协议手动对来自三个英语DEST的连续筛选剧集进行的视网膜图像，并通过具有机器学习的软件Eyeart v2.1的自动化过程进行了分级。使用人类等级作为参考标准确定筛查性能（敏感性，特定的）和诊断准确性（95％顺式）。对引用的视网膜病（人类渐变，无法分级的，不可引用的大斑马病，中度至严重的非促销或增生性或增生性），Eyeart的结果敏感性（95％顺式）为95.7％（94.8％至96.5％）。对于轻度到中度的非增强性视网膜病，敏感性为98.3％（97.3％至98.9％），具有引用的baculopathy，100％（98.7％，100％）对中度至重度严重的非促进性性视网膜病和100％（97.9％，100％，100％，100％，100％）的敏感性。Eyeart与68％（67％至69％）的No VerinoPathy（特定峰）的人类等级达成一致，当与不可回顾的视网膜病变相结合时，特定的54.0％（53.4％至54.5％）的特异性。结论该算法在现实世界中的筛查服务中表现出对高风险视网膜病的敏感性水平，具体的特定城市可以使人类分布者的工作量减半。AI机器学习和诸如此类的深度学习算法可以提供相当于临床上的视网膜病的快速检测，尤其是在训练有素的员工队伍无法获得或需要大规模和快速结果的环境中。
心理健康与社会心理支持
Cr SV的任何经验通常都在t H上进行测量，这是sc ale ale a a ale a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a d i d iect and d ict and forceful crsv的行为，即使在生存的范围内，也表明了生物健康（大脑化学）和社会语气的变化，例如社会学因素和社会学因素，并有经济的状态，并有经济的状态和经济状态。中心分数还受到上下文因素的影响，例如幸存者可能会或可能不会从其社区，服务提供者或家庭中获得的支持，以及幸存者能够获得服务的时机。事件中心性也对我们如何预防和应对CRSV和支持CRSV的幸存者有影响，包括通过全面的服务，有针对性的编程和政策制定；进一步的证据表明，目标，以幸存者为中心的方法对任何反应至关重要，因为每个幸存者都会在CES上放置不同的态度。一项研究，对CRSV的CES分数进行了访谈，并分析了Crsv Fr Om Bo Snia-H Erzegovina，U Ga nda，以及哥伦比亚的哥伦比亚，占75％的特定分数的含量为75％。该研究还发现，在三种情况下，幸存者的反应存在显着差异，例如：波斯尼亚 - 黑塞哥维那的幸存者经历了更多的身体形象问题；乌干达的幸存者经历了改变的性欲。哥伦比亚的幸存者报告了关系受损的。诸如此类的研究提出了反思幸存者生活中社会生态因素（例如身份，社会地位和政治环境）的重要性，以及“经验丰富的”创伤。例如，与哥伦比亚和波斯尼亚 - 黑塞哥维那的幸存者不同，乌干达的幸存者的CRSV经验得分较低，因为还有其他与创伤的与战争相关的经历可能对他们的身份产生更大的影响，例如强迫招募儿童士兵的经历。这并不是说CRSV不是创伤性的，而是说明人们在暴力战争的背景下可能面临的极端创伤的综合。
永远创建免疫系统
Pranish Mandava联盟创新学院抽象人一直在研究如何在我们的世界中生活更长的时间，因为我们唯一无法逃脱的就是死亡本身。他们看着动物和一切，但是最近的研究表明，我们的免疫系统是寿命更长的秘诀。通过使我们的免疫系统处于最佳状态，我们可以最大限度地利用我们生活在这个世界上的时间。首先，采用健康的生活方式可以使我们的免疫系统更健康。进行运动总是通过促进循环和减少慢性炎症来增强免疫力。大量水果，蔬菜，谷物和蛋白质的饮食为免疫细胞功能提供必需的营养和抗氧化剂。足够的睡眠允许最佳的免疫系统恢复和调节。疫苗刺激免疫系统产生抗体和记忆细胞，从而保护病原体。常规免疫接种，例如流感和肺炎疫苗，对于这些感染的严重并发症风险较高的老年人至关重要。最后，不使用药物或酒精会使我们的身体处于最佳状态，从而使我们能够产生许多免疫细胞，并使身体更加健壮。在特定的，另外，对个性化医学和免疫复兴疗法等新兴领域对个体免疫特征和复兴免疫功能。在这些方面，本研究论文将深入了解为什么我们的免疫系统下降以及如何通过应用这些方法来防止这种情况发生。在整个研究论文中都会存在诸如此类的方法。该免疫系统研究论文附在下面。在我们的世界中介绍，我们大多数人都考虑生与死。我们大家都尽力欺骗死亡并尽可能长时间地延迟死亡。大多数人都看着治愈，甚至把自己放在AI中，但这一切都是徒劳的。我们无法解决死亡，但可以通过保持免疫系统健康来延迟死亡。我们的免疫系统非常复杂，但是两个关键参与者构成了我们免疫系统的大多数，并且做得最多。当我们想到免疫系统时，T细胞是我们的想法。您的白细胞会在病毒上充电，并试图立即杀死它。如果我们没有这个，那么许多简单的弱病毒可能会更有效，如果我们不尽早杀死它们，就会更加影响我们的身体。但是，我们有更多专业的B细胞用于繁殖或迅速接管身体的病毒。b细胞是因产生应对特定病毒的抗体而闻名的细胞。与T细胞不同，B细胞需要几天的时间来收集有关该病毒的信息，以创建抗体来应对该特定病毒。b和T细胞是极性相反的，因为一个人在任何时候都会与任何病毒作斗争（T细胞）；但是，B细胞专门击败一种奇异病毒。，尽管如此，这两个细胞帮助我们的身体击败病毒，但随着时间的流逝而减弱。
全息时空中物理计算机的约束
复杂性理论涉及计算数学模型的能力。人们普遍认为这些模型捕捉到了物理计算机的计算能力，但要使这种联系精确起来却很困难。例如，考虑一个量子电路模型，我们可能倾向于将电路深度等同于在物理计算机上实现计算所需的时间。通过假设能量有一个界限，可以通过 Margolus-Levinin 定理 [1] 精确地建立这种联系。然而，对于任何给定的幺正，都可以构造一个汉密尔顿量，它可以任意快速地实现该幺正，即使在有界能量的情况下 [2]。这意味着在这个汉密尔顿计算模型中，能量界限不足以将计算和物理时间概念联系起来。诸如此类的观察使得如何将物理计算机的极限与计算的数学模型联系起来变得不清楚。在本文中，我们朝着理解物理计算机的极限迈出了初步的一步。为了考虑物理计算机上的全部约束以及计算机可以利用的完整物理设置，我们考虑在量子引力背景下的计算。我们在 AdS / CFT 框架内工作，该框架声称渐近反德西特 (AdS) 空间中的量子引力与存在于该时空边界的纯量子力学理论（共形场论，CFT）等价。我们的主要结果是构建了一个幺正族，这是在熵为 S bh 的黑洞内部运行的计算机无法执行的，其中计算是在 n 个量子比特上进行的，并且 log S bh ≤ n ≪ S bh ，我们构建的族的大小为 2 o ( S bh )。因为 n ≪ S bh ，所以计算的输入本身并不与引力强耦合。相反，受到限制的必须是对这些小输入的计算。虽然我们最终感兴趣的是宇宙中计算机的物理极限，但在 AdS / CFT 对应背景下工作为我们提供了量子引力的精确框架。同样，计算机科学的一个基本观察是，计算机的能力对于计算模型细节的“合理”变化具有很强的鲁棒性：经典计算机可以用图灵机、均匀电路等来描述，解决给定计算问题所需的资源只会发生多项式变化。量子计算机同样具有同样的鲁棒性。这种鲁棒性表明，了解 AdS 中计算机的能力可能会产生更广泛适用的见解。天真地说，体量子引力理论和量子力学边界之间的 AdS / CFT 对偶表明量子引力中计算机的能力应该在某种程度上等同于量子计算机。我们可以想象在量子计算机上模拟 CFT，从而产生在对偶体图像中运行的任何计算的结果。然而，这种方法很复杂，因为边界 CFT 描述和体引力描述之间的映射可能呈指数级复杂度 [ 3 – 6 ] 。因此，从边界模拟确定体计算的结果本身可能非常复杂，从而导致体和边界之间的效率差异。一个有趣的观察是，这为量子引力计算机比量子计算机强大得多留下了可能性 [ 7 ] 。在这项工作中，我们给出了一种利用边界量子力学描述的存在来限制体计算的策略。我们假设体到边界映射的关键属性是状态独立性，在 AdS / CFT 中，当重建适当小的体子系统时，我们就拥有了这种属性。我们还利用这个映射是等距的。1