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新的免疫策略：适应全球挑战
免疫接种是公共卫生领域最成功、最具成本效益的干预措施之一，根据联合国的数据，每年可挽救多达 300 万人的生命 [1]。扩大免疫规划 (EPI) 于 1974 年启动，旨在通过基本疫苗进行普遍免疫。在最初针对的六种疫苗可预防疾病 (VPD) 中，即白喉、百日咳、破伤风、麻疹、脊髓灰质炎和结核病，在最初几年就显著减少了可预防的儿童疾病和死亡负担 [2、3]。过去几十年来，国家免疫规划 (NIP) 变得更加复杂，现在的疫苗可以预防 20 多种传染病，而卫生、社会和政治变化在往往更不确定的环境中（例如发生冲突、流行病或人们对疫苗的犹豫不决）带来了额外的波动性和模糊性。全球疫苗和免疫联盟 (Gavi) 成立于 2000 年，主要是为了让最贫穷国家的儿童获得新疫苗 [4]。许多国家的全球免疫覆盖率停滞不前，促使疫苗合作十年1的全球合作伙伴于 2012 年启动了全球疫苗行动计划 (GVAP) [5]。该计划的使命是“到 2020 年及以后，让所有人都能充分享受免疫接种的好处，无论他们出生在何处、身份如何或居住在哪里”。该im
基于多标准评估的藏族高原阿尔卑斯山草原的自适应管理
随着全球气候变化和人类活动对陆地生态系统的日益增长，了解高山草原生态系统及其影响因素的质量对于有效的生态系统管理和改善人类福祉是至关重要的。但是，基于多标准评估的高山草原的当前自适应管理计划有限。这项研究利用了77个采样点，无人机遥感和卫星遥感数据的领域研究，根据植被和土壤指示器构建高山草原质量指数，并评估生态系统的弹性和压力。评估表明，藏族高原的高山草原被分为五个区域，表明质量和压力水平的显着差异。关键发现表明，高质量的压力区占高山草甸面积的41.88％，占高山草原的31.89％，而质量改善限制区则占相应区域的21.14％和35.8％。该研究建议基于质量水平的高山草原的分级保护和恢复策略：优先考虑高质量的草原，对中等优质草原的动态监测和增强，并应用人工干预措施以及适合低品质草原的物种。这项研究强调了基于分区的自适应策略对可持续生态系统管理的重要性，并为在藏族高原的有效管理和保护高山草原提供了宝贵的见解。
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
通过目标，阈值和社会生态目标来增强海洋保护区的气候变化计划和适应性管理
海洋保护区（MPA）正在全球部署，以保护地球的生物多样性在快速变化的海洋中。自适应MPA管理和监测中的气候变化考虑因素正在成为一种更普遍的方法，尽管MPA规划中越来越多地解决气候变化，但仍然存在实施差距。本研究将气候鲁棒性指数（CRI）应用于MPA监测计划，以评估场地和区域层面计划中如何概述气候变化。以前开发了用于评估MPA管理计划的，CRI分数计划基于其气候变化适应原理的纳入程度，包括适应性管理的核心要素。我们通过将美国MPA的指数分数与选定的MPA特征相关联，并通过检查特定的物理，生态和社会气候变化的影响，并在监测计划的监测范围内考虑，并研究了特定的物理，生态和社会气候变化的影响，从而为监测计划提供了补充。我们在MPA监视计划中发现可起作的目标和阈值的差距很大，这与先前评估MPA管理计划的研究一致，这表明在许多情况下，自适应管理周期是不完整的。我们将完成自适应管理周期的重要性视为一种核心气候适应策略，并探索社会生态目标和地方伙伴关系的作用，这是在不断变化的世界中继续改善MPA结果的途径。
蓝色的光明面：抑郁作为分析复杂问题的适应性。
抑郁症是寻求帮助的主要情绪状况。沮丧的人经常报告持续的反省，这涉及分析和生活中复杂的社会问题。分析通常是解决复杂问题的有用方法，但是它需要缓慢，持续的处理，因此破坏会干扰解决问题。The analytical rumination hypothesis proposes that depression is an evolved response to complex problems, whose function is to minimize disruption and sustain analysis of those problems by (a) giving the triggering problem prioritized access to processing resources, (b) reducing the desire to engage in distracting activities (anhedonia), and (c) producing psychomotor changes that reduce exposure to distracting stimuli.由于处理资源是有限的，对触发问题的持续分析会降低专注于其他事物的能力。该假设得到了许多层次的证据，例如基因，神经递质及其受体，神经生理学，神经解剖学，神经术，药理学，药理学，认知，行为和治疗功效。此外，该假设为抑郁症文献中令人困惑的发现提供了解释，这挑战了抑郁症中5-羟色胺传播较低的信念，并且对治疗有影响。
热休克蛋白DNAK在渗透适应中的作用
大肠杆菌细胞能够适应高渗透压，尽管在这些条件下生长会减慢。当细胞转移到较高的渗透压时，它们会瞬时停止生长。然后，在滞后后，他们恢复增长，增加了两倍的时间。在上一篇论文中，我们报告说，在37°C的最小培养基中，在几分钟内触发了从300到1,500 MOSM的渗透升级，几个代谢性干扰（可以汇总（23），如下所示。（i）细胞生长停止50至60分钟：渗透转移越大，生长恢复前的滞后持续时间越长。（ii）TRK系统的K+运输立即打开（24），以便在40至50分钟内蜂窝K+含量增加了100％。（iii）净蛋白和DNA合成和细胞分裂暂时停止40至50分钟。这些结果引起的问题是，诸如渗透升高之类的环境应力因素是否会引起一组特定的蛋白质，热休克和氧化应激也是如此。不同的微生物对渗透转移的反应（例如，大杆菌的降档；蓝细菌的降档以及革兰氏阳性和革兰氏阴性阴性的肉芽杆菌）似乎对蛋白质合成的载量修饰，这是由bidimentimentials electimentialsectimentialsectimentional prophtimentials prophentic蛋白蛋白质分析所表明的。到目前为止，这些反应还没有显示出明显的共同点。虽然卤菌物仅增加了在中等渗透压降低时增加几种热激蛋白的合成（8），但氰基细菌增加了几种热休克蛋白和盐应激特异性蛋白的合成，并抑制了一些其他对渗透量的响应的蛋白质的合成（3）。在枯草芽孢杆菌中，一般应激蛋白和特定蛋白质的合成也已被证明是通过渗透性升级刺激的（13）。在大肠杆菌中检测到了三种渗透升级诱导的蛋白质（7）；它们被认为既不是热休克蛋白也不是一般应激蛋白，而是参与寡糖代谢的酶（16），也可能是由普鲁操纵子编码的BETAINE转运系统的成分（2，6）。本报告的重点是DNAK蛋白，DNAK蛋白是蛋白质热休克组的成员（12，25），被认为可以调节大肠杆菌（30）中的热休克反应，并可能参与（i）染色体（28），X partiophage（X），X细菌噬菌体（1，20，32），和P1 p1 plasmid（31）plastipation（33）（31）
可穿戴设备的自适应极端边缘计算
可穿戴设备是一种快速增长的技术，对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响，功耗，处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始，并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里，我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图，可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念，我们提供了一个系统的概述，其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体（CMOS）和新兴记忆技术（例如MEMRISTIVE设备）的神经形态处理器的重要潜在景观。此外，我们根据足迹，功耗，延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件，算法和设备以外的挑战，这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
适应植物表型的视觉基础模型
基础模型是对大量数据进行预训练的大型模型。通常可以以最小的努力来适应各种下游任务。但是，由于基础模型通常是在从互联网中提出的图像或文本上进行预培训的，因此它们在植物表型等植物域中的性能受到质疑。此外，完全调整基础模型是耗时的，需要高计算能力。本文研究了植物表型设置和任务的基础模型的有效适应。我们对三个基础模型（MAE，Dino和Dinov2）进行了大量实验，对三个必需的植物表型任务：叶子计数，实例阶段和疾病分类。特别是，预先训练的骨干被冷冻，同时评估了两种不同的调整方法，即适配器调整（使用lora）和解码器调整。实验结果表明，基础模型可以充分地适应植物表型任务，从而产生与针对每个任务的最先进的模型（SOTA）模型相似的性能。尽管在不同任务上表现出很高的传递能力，但在某些情况下，精细调整的基础模型的表现比SOTA任务特定的模型稍差，这需要进一步研究。