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World File Search System适应的
BNT162B2 XBB1.5适应的疫苗和COVID-19医院入院和卧床
隶属关系1 Kaiser Permanente南加州研究与评估系，美国加利福尼亚州帕萨迪纳2美国CA，美国通讯作者联系信息：Sara Y. Tartof，博士MPH研究与评估系Kaiser Permanente南加州100 S. Los Robles，2楼Pasadena，CA，91101电话：（626）564-3001 FAX：（626）564-3694-3694
机器人行为适应的方法，用于认知神经居住
估计有11％的成年人报告经历了某种形式的认知下降，这可能与中风或疾病等疾病有关，并可能影响其记忆，认知，行为和物理能力。虽然对于许多此类疾病都没有已知的药理治疗，但诸如认知训练之类的行为治疗可以延长认知障碍者的独立性。这些治疗方法教授元认知策略，以弥补日常生活中的记忆困难。个性化这些疗法以适合个人的偏好和目标对于改善其参与和维持以及最大化治疗的效果至关重要。机器人具有促进这些培训方案并为认知障碍，他们的护理人员和临床医生提供支持的人的巨大潜力。本文探讨了在齿状神经居住的背景下，机器人如何使其行为适应个性化。我们提供了用于支持神经居住的现有机器人的概述，并确定在该领域工作的关键原则。然后，我们检查最新的技术技术以实现纵向行为适应。得出结论，我们讨论了有关使社会机器人能够自动调整其行为并探索纵向适应的公开挑战的工作。这项工作将有助于指导机器人社区，因为他们继续提供人与机器人之间更具吸引力，有效和个性化的互动。
更实用、更自适应的在线量子态学习算法
假设我们有一个可以产生量子态的量子装置或物理过程。通过反复使用该装置，我们可以准备该状态的许多副本，然后可以测量每个副本。量子态学习的目标是根据各种测量结果学习状态的近似描述。为了获得未知量子态的完整表征，最著名的方法是进行量子态断层扫描 [ NC10 ]，这具有重要的实践和理论意义。具体来说，状态断层扫描的目标是重建在 ε 迹距离内近似目标未知状态 ρ 的完整密度矩阵。一般来说，-量子比特量子态由大约 2 2 n 个实参数描述，这些参数的完整断层扫描成本相当高昂。在最坏情况下，完全重建未知状态需要指数级的状态副本 [ OW16 ， HHJ + 17 ]。任意 50 个-量子比特状态的断层扫描成本已经非常昂贵。
入侵桡足类基因组适应的进化起源
入侵物种是对生物多样性、生态系统完整性、农业、渔业和公共健康的最大威胁之一，全球每年造成的经济损失高达数千亿美元 1、2。据预测，全球气候变化将以前所未有且复杂的方式增加入侵者的数量和影响 3-8，需要全面了解促进生物入侵成功的机制 9-12。鉴于极小比例的外来物种能够在新栖息地定居，然后成为入侵物种，因此长期以来的争论重点是导致入侵者成功的确切因素 13。人们提出并检验了许多假设，包括繁殖体压力、运输机会、栖息地匹配、繁殖力和种群大小的作用。然而，这些假设并未在不同的分类群和入侵事件中得到一致的实证支持，因此预测能力有限 14-18。 Lee 和 Gelembiuk 19 提出了一种可促进入侵种群出现的进化机制，并假设原生范围内的选择制度是影响入侵成功的关键因素 19 。他们观察到入侵种群往往起源于受到干扰或随时间变化的栖息地 19、20 。因此，他们假设许多入侵种群起源于因环境条件波动而经历平衡选择的原生种群。这种机制往往在相对于环境波动期而言世代时间较短的生物体中起作用，因此不同的等位基因会在不同世代中受到选择的青睐 19 。这种选择制度可以维持原生范围内的遗传变异，并为入侵期间正向选择提供遗传基础 10、15、17、21 – 24 。然而，这一假设此前尚未经过实证检验。平衡选择是自然选择的一种形式，它有利于一个基因座上的多个等位基因，以及它维持地位的能力
用于 SPD 流形上域自适应的深度最优传输
摘要 — 机器学习界对解决对称正定 (SPD) 流形上的域自适应问题表现出越来越浓厚的兴趣。这种兴趣主要源于脑信号生成的神经成像数据的复杂性，这些数据通常会在记录会话期间表现出数据分布的变化。这些神经成像数据以信号协方差矩阵表示，具有对称性和正定性的数学性质。然而，应用传统的域自适应方法具有挑战性，因为这些数学性质在对协方差矩阵进行运算时可能会被破坏。在本研究中，我们介绍了一种基于几何深度学习的新型方法，该方法利用 SPD 流形上的最佳传输来管理源域和目标域之间边缘分布和条件分布的差异。我们在三个跨会话脑机接口场景中评估了该方法的有效性，并提供了可视化结果以获得进一步的见解。该研究的 GitHub 存储库可通过 https://github.com/GeometricBCI/Deep-Optimal-Transport-for-Domain-Adaptation-on-SPD-Manifolds 访问。
在深度不确定性下，确定奥地利气候变化适应的限制和限制
尽管人类一直在适应不断变化的环境，但气候变化的加速率与持续的社会经济发展和气候行动延迟相结合，导致深刻的不确定性，进一步的挑战政策和决策。主要是关注的，这是由于气候危害的频率和强度的增加而引起的，这对现行适应策略的效果以及约束以及最终限制适应的效果越来越不确定性。现有文献在很大程度上是概念上的，并集中在全球南部，在这里已经存在适应限制的证据。在这项研究中，我们旨在揭示奥地利是一个全球北国，是否面临着气候变化的无法忍受的风险，并且经历了可能引发适应限制的适应约束。由于量化潜在的适应限制仍存在相当大的不确定性，因此我们使用社会科学方法来收集有关这个关键问题的第一个经验证据。我们根据半结构化访谈（n = 26）来识别并讨论关注的来源，以及气候变化适应和灾难风险管理专家。我们的结果表明，尽管奥地利目前可能不面临物理限制，这可能会导致“硬”适应限制，但是对于更严重的气候事件升级现有的适应性策略至关重要，这些策略可能会在本地和个人层面施加“软”适应限制。这些感知到的软适应限制中的许多与想象，意识和知识的约束有关，同时也确定决策过程以及对技术适应性措施的关注，这不能完全不可缩放。为了克服这些限制并避免适应性限制，我们建议通过促进质地或参与性过程并整合灾害风险管理和整合气候变化适应性，而在多收入型风险治理方法中更加强烈地将涉及的利益相关者参与自适应计划和气候策略的设计。我们的见解可以看作是在奥地利及其他地区建立全面的不确定性方法下建立全面决策的前保志研究研究，因为至少许多全球北国国家对技术，经济和政治趋势具有相似的限制和不确定性。
使用输入加权阈值适应的神经形态控制
神经形态处理有望高能效率和快速响应率，使其成为实现自动驾驶资源受限机器人的理想候选者。对于高水平的视觉感知而言，它可能对复杂的神经网络有益。但是，完全神经形态的解决方案还需要解决低级控制任务。值得注意的是，目前仍然具有挑战性，即使是基本的低级控制器，例如比例综合衍生（PID）控制器。具体来说，很难合并整体和衍生部分。为了解决这个问题，我们提出了一个神经形态控制器，该神经形态控制器在学习过程中结合了比例，积分和衍生途径。我们的方法包括整体途径的新型输入阈值适应机制。此输入加权阈值适应（IWTA）引入了每个突触连接的额外重量，用于适应后突触后神经元的阈值。我们通过使用不同时间常数使用神经元来解决衍生术语。我们首先分析了提出的机制的性能和限制，然后通过将其在连接到开源的小型Crazyflie四极管上的微控制器上实现，将其控制在测试中，以取代内部的速率控制器。我们证明了在存在干扰的情况下飞行的生物启发算法的稳定性。当前的工作代表了用神经形态算法控制高度动态系统的实质性一步，从而推进了神经形态处理和机器人技术。此外，整体是任何时间任务的重要组成部分，因此提出的输入加权阈值适应（IWTA）机制可能具有超出控制任务的影响。
物种形成和适应的遗传基础：从基因座到致病突变
进化是小步前进还是大步前进？进化的可重复性如何？进化过程受到多大限制？回答进化生物学中这些长期存在的问题对于理解现存生物多样性如何进化以及预测未来生物和生态系统如何应对不断变化的环境都是必不可少的。了解自然种群表型多样化和物种形成的遗传基础是正确回答这些问题的关键。基因组测序技术的飞跃使得研究遗传结构以及识别自然种群中适应和物种形成的变异位点变得越来越容易。此外，基因组编辑技术的最新进展使得研究自然种群生物中每个候选基因的功能成为可能。在本文中，我们讨论了这些最新技术进步如何使分析致病基因和突变成为可能，以及这种分析如何帮助回答长期存在的进化生物学问题。本文是主题期刊“适应和物种形成的遗传基础：从位点到致病突变”的一部分。
恒河虫腺病毒的保护性疗效，可抵抗小鼠适应的SARS-COV-2
摘要全球COVID-19大流行激发了人们对疫苗快速开发以及动物模型的强烈兴趣，以评估候选疫苗的候选者并定义保护的免疫相关性。我们最近报道了小鼠适应的SARS-COV-2病毒菌株（MA10），可能会感染野生型实验室小鼠，促进呼吸道组织中的高水平病毒复制，以及严重的临床和呼吸症状，以及在模型系统中捕获的人类疾病中重要的临床和呼吸道症状。我们评估了新型恒河猴血清型52（Rhad52）疫苗针对MA10挑战的免疫原性和保护性效率。恒河虫载体的基线血清阳性低于人类或黑猩猩腺病毒载体，使这些载体具有吸引人的疫苗开发候选者。我们观察到Rhad52疫苗引起了鲁棒的结合和中和抗体滴度，它们与挑战后的病毒复制成反比。这些数据支持RHAD52疫苗的开发以及MA10 Challenge病毒在筛查新型疫苗候选物中的使用，并研究野生型小鼠中SARS-COV-2挑战的免疫机制。
地下水：流离失所和迁移情况中气候变化适应的弹性资源
地下水是一种独特的资源，约占地球2所有液体淡水的99％，并有可能为社会提供社会，经济和环境利益和机会。它在全球所有饮用水中占50％，约40％的水用于灌溉农业，而工业3所需的水的30％。由于含水层的较大储水和自然处理过程，地下水可以缓冲降雨模式的季节性变化，而气候变化模型预测。因此，当作为综合水资源管理（IWRM）4计划的一部分进行有效管理时，它可以支持气候变化的适应，以优化其潜力并确保其可持续性。地下水可以为可持续发展目标（SDG）做出贡献：它可以为所有人提供清洁的水和卫生设施（SDG 6）；与地表水相比，它提供了可靠的替代资源，从而有助于气候变化适应（SDG13）。它还通过维持河流的基础并防止土地沉降和海水侵入来维持陆地生态系统（SDG 15）（SDG 15）。