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彭博全球股权 - 巴黎平衡与气候转变指数方法
该指数旨在通过引用公平投资组合来提供长期可持续回报，以寻求降低温室气体（“ GHG”）强度与附录IV：下面的索引tickers和名称（“亲本索引”（“父母索引”，以及“父母索引”）和平均平均每个annum的相应父母指数相比。该指数使用参考温度方案，没有或有限的过冲，如在全球变暖的特别报告中所述的1.5°C的特殊报告是从政府间气候变化（“ IPCC”）的1.5°C，作为参考温度方案，以构建方法。将选择，加权或排除每个索引的组成部分，其目的是，由联合国批准的联合国气候变化框架批准的联合国气候变化框架法令所通过的《巴黎协定》（2016年10月5日）所批准的巴黎协定的目标（“巴黎协定”）（“巴黎协定”）。每个指数旨在遵守欧洲委员会授权法案1所规定的最低技术要求，并将被标记为“欧盟巴黎一致的基准”或“欧盟气候过渡基准”。
探索量子 Fisher 信息的参数转变
Le 还展示了该方法如何应用于各种应用，包括具有单个和多个磁场的量子计量学以及应用于复杂多体系统的哈密顿断层扫描。他还将新方法与精确的理论方法和另一种近似模型 Suzuki-Trotter 进行了细致的比较。尽管该方法与理论方法非常接近，但 Suzuki-Trotter 近似值偏离了真实值。增强 Suzuki-Trotter 近似的结果需要对 Suzuki-Trotter 步骤进行无限细分。
TraceLink 和 Nubinno：将合规性转变为端到端供应链数字化
Genpact 供应链业务战略副总裁 Flavio Aliberti 讨论了快速变化和劳动力外部化等趋势如何重塑供应链并强调数字协作的必要性。查看更多
造血干细胞在体内进行双向命运转变。
2相应的地址：美国阿拉巴马大学伯明翰大学医学院病理学系，分子和细胞病理学系，美国阿拉巴马州35294，美国。电话。：1-205-996-0591;传真：1-205-934-7447;电子邮件：girishmelkani@uabmc.edu（gcm）
使用机器学习应用程序在风险管理中转变公司财务和咨询服务
机器学习（ML）在公司融资和咨询服务中的应用已彻底改变了传统方法论，尤其是在风险管理领域。本评论论文探讨了ML技术如何增强风险评估，预测性建模和决策过程，从而提高了精度，可扩展性和效率。通过利用ML算法，组织可以在数据中发现隐藏的模式，从而积极地识别和缓解潜在风险。此外，实时分析和高级计算方法的集成使公司能够动态响应对不断发展的财务环境。本文评估了当前趋势，挑战和未来的方向，强调了数据质量，道德考虑因素和整合策略在确保成功实施方面的关键作用。它突出了ML在重新定义风险管理范式和推进公司财务格局中的变革潜力，从而有助于更具弹性和适应性的金融系统。
油气中的AI：将期望转变为现实
AI有望改变上游石油和天然气运营中的预测性维护，运营效率以及安全性和合规性。几个AI用例影响了这三个领域，并跨越了四个类别：实时连续咨询和洞察力，复杂的建模和优化，预测分析以及预测，内容创建和集成。上游组织应评估这些用途案例可以生成的价值，而在其独特环境中实现用例的复杂性。识别使用AI，塑造AI使用案例的有形和可量化的机会，并优先考虑和实施具有最高价值的用例相对于复杂性，为上游石油和天然气中AI的期望转向现实提供了途径。
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
对卷尾猴科和猕猴科动物饮食转变为无果饮食的多标准研究
摘要 圈养灵长类动物的营养摄入量不一定反映其野生同类的营养摄入量。圈养饮食中非结构性碳水化合物含量通常较高，纤维含量较低，导致肥胖、牙齿问题、腹泻和行为问题等健康问题。本研究的主要目的是建立和监测五种灵长类动物（Ateles fusciceps rufiventris、Cercopithecus hamlyni、Allochrocebus lhoesti、Cercopithecus roloway、Sapajus xanthosternos）的无水果饮食变化。对营养和行为学进行了监测，包括在饮食变化前、变化期间和变化后评估饮食的营养成分；监测粪便稠度；观察喂养选择；以及通过扫描取样观察攻击性行为和发声的发生。初始饮食包括栽培水果和蔬菜以及一些额外食物（谷物、动物和植物蛋白），非结构性碳水化合物（尤其是糖）含量高于饲养指南中的推荐水平。经过四周的饮食变化（在此期间逐渐去除水果），平均糖含量减少了一半以上，纤维含量增加了。蜘蛛猴 A. f. rufiventris 和哈姆林猴 C. hamlyni 的粪便稠度有所改善（布里斯托尔粪便评分变化：分别为 6 至 4 和 7 至 3）。卷尾猴 S. xanthosternos 和哈姆林猴的进食时间有所增加（增加了 1.5 至 2 倍）。这些发现强调了将动物园管理的灵长类动物改为无水果高纤维饮食的有益影响。
造血干细胞在体内进行双向命运转变。
虽然单克隆抗体（mAb）是一类重要的药品类别，但成本，复杂性，尤其是递送仍然存在重大问题：克服经常注入抗体的概念是一个值得的目标。一种有吸引力的方法是将非整合DNA直接传递给肌肉组织，使患者充当自己所谓的“蛋白质工厂”。使用脂质纳米颗粒（LNP）和病毒载体进行了这种概念的演示，但是这些传递方法面临着重大挑战，包括肝外交付不良，货物兼容性，安全性，可重复性和成本。聚合物纳米颗粒（PNP）提供了解决这些问题的解决方案，但是面临着自己的挑战，例如大量可能的聚合物结构和多体式配方条件。然而，机器学习，材料信息学和高通量化学合成技术的进步为解决这些挑战提供了有效探索聚合物设计空间的基础。我们的Sayer TM平台利用了质粒DNA（PDNA）的大量计算数据集 - 聚合物相互作用来促进靶向剂的发现和通过深度学习的发现，并推动对各种靶向组织的新型PNP的发现。在这项工作中，我们证明了设计PNP的能力，可以为PGT121提供PDNA编码，PGT121是一种广泛中和的抗HIV抗体，该抗体靶向HIV-1 Invelope糖蛋白上的V3 GlyCan依赖性表位位点。Sayer设计的聚合物与PGT121质粒形成小稳定的PNP。此外，我们表明我们可以通过延长来提高抗体水平和耐用性。与其他状态的DNA降低车辆相比，转染后1天，在转染后1天表现出强血清PGT121蛋白水平。更重要的是，纳米PNP的肌内递送启用了大于1.0 µg/ml峰蛋白表达水平，注射后> 56天，有意义的，耐用的表达水平。在肌肉内输送PNP时，可以看到较低剂量和较低的N/P比的一般趋势。这些参数与聚合物结构分开，提供了不同的机制，可以使用机器学习技术优化体内递送性能。可以将概念扩展到其他抗体，蛋白质或酶的连续产生，这表明PDNA通过PNPS作为治疗方式具有广泛的适用性。最后，我们强调，通过安全有效的PNP在体内提供DNA编码的分泌蛋白的策略可能适用于广泛的其他疾病方式。
液晶蓝相结构转变的动力学为先进材料提供了新途径
九州大学物理学系的福田淳一教授与日本产业技术综合研究所 (AIST) 和日本科学技术振兴机构 (JST) 的高桥和明博士合作，对胆甾型蓝相进行了研究。胆甾型蓝相是一种特殊的液晶，具有独特的立方对称性。这些蓝相形成具有独特性质的复杂三维结构，使其成为基础科学和材料工程领域非常感兴趣的课题。