5 원자 상관 관계를 사용하여 개선 된 양자 유령 영상

.반이민 정책으로 재선 꿈꾸면..더이상 미국은 희망의 땅이 아니다

개자슥아~ 니도 인간이면 이 부녀의 주검 앞에서 참회하고 눈물을 흘리라.

미국은 본래 이민자들이 꿈과 비젼으로 뭉쳐서 강해진 나라이다. 역사를 제대로 알아라 자슥아! 넘 슬프고 분노한다. 개자슥아~ 니도 인간이면 이 부녀의 주검 앞에서 참회하고 눈물을 흘리라. 개자슥 트럼프야!! 니 트위터로 답하라. 이 부녀의 주검에 니 책임이 100퍼센트다. 재선을 꿈꾸나? 니도 도강하다 아마 이렇게 될거다. 트럼프야!! 니가 니 어린 딸을 안고 미국에 온거다. 니도 본래 미국땅의 주인이 아니였어.. 미국이 이민자를 배척하면 더이상 미국이 아니다. 트럼프 행정부의 반이민정책은 역사를 왜곡하는 백인 우선주의 정책이다. 고로, 즉각 반이민 트럼프 정책을 철회하라. .아버지와 딸은 갈대로 가득한 어두운 바다에서 불법이민이니 불법난민이 ..하질 말고 미국인이 되고자 하면 다 받아드려라. 그리고 국가에 대한 맹세를 지키도록 하면 된다. 뭐 니만 잘났다고 타국을 배척하냐? 이 참혹한 선량한 주검에 미국이 직접 가족에게 사과하라. 트럼프 이놈아..미국이 누구의 땅인줄 아냐? 이민자들의 꿈의 땅이다. 수많은 어린 딸. 아들들이 헌신하여 세계 최강을 만든거다. 니놈들 몇몇 백인이 이룬 초강국이 아니다. 이 개자슥아 답하라 . 꿈을 찾아 어린 딸을 데리고 미국을 찾고자 했는데. . 니놈이 뭐 대단한 국가 자국 이익을 내세우며 한 가정을 파괴하냐? 트럼프 개자슥아 답하라 트위터질 잘하는 개자슥아 대답해봐라. 미국이 수많은 이민자들이 꿈을 이루고자 모여든 땅이다. 니놈 몇몇 백인들만으로 이룬 미국이 아니다. 트럼프 개자슥아 답하라. 밀입국 이민자가 있어서 더욱 미국다워진 미국을 트럼프가 개자슥이 나라를 망치는듯.. 트럼프는 이 사건에 답하라 아버지와 딸은 갈대로 가득한 어두운 바다에서 트럼프는 이 사건에 답하라 아버지와 딸은 갈대로 가득한 어두운 바다에서

https://twitter.com/ljunggoo/status/1143969687291625472

 

 

mss(magic square system)master:jk0620
http://blog.naver.com/mssoms
http://jl0620.blogspot.com
http://jk0620.tripod.com
https://twitter.com/ljunggoo



Sirocco - Szentpéteri Csilla & Band ( Scirocco)

 

 

.새로운 연구 결과에 따르면 파킨슨 병은 창자에 기원합니다

에 의해 존스 홉킨스 의과 대학 쥐에서 파킨슨 병의 원인이되는 단백질 전파의 경로. 신용 : 테드 도슨, 2019 년 6 월 26 일

존스 홉킨스 (Johns Hopkins)의 의학 연구진은 쥐 실험에서 파킨슨 병이 창자 세포에서 유래하고 신체의 뉴런을 뇌로 이동 시킨다는 추가적인 증거를 발견했다고 밝혔다. Neuron 저널 6 월호에 발표 된이 연구 는 Parkinson 's disease progression을 예방하거나 중단시킬 수있는 치료법을 테스트 할 수있는보다 정확한 새로운 모델을 제공합니다. 존스 홉킨스 (Johns Hopkins)의 세포 공학 연구소 소장 인 테드 도슨 (Ted Dawson) 박사는 "이러한 발견은 파킨슨 병에서 장내 역할에 대한 증거를 제공하며 우리에게 질병의 진행 과정을 처음부터 연구 할 수있는 모델을 제공한다" 존스 홉킨스 대학 의과 대학 신경 과학 교수. 파킨슨 병은 뇌의 세포에 알파 - 시누 클레인 (alpha-synuclein) 이라고 불리는 잘못 폴딩 된 단백질이 축적되는 특징이 있습니다. 이 단백질들이 더 많이 덩어리가되어 감에 따라 신경 조직이 죽어서 Lewy 기관으로 알려진 죽은 뇌 물질을 남겨 둡니다. 뇌 세포가 죽으면 감정을 움직이거나 생각하거나 조절할 수있는 능력을 손상시킵니다. 이 새로운 연구는 파킨슨 병 환자들에게 장을 조절하는 중추 신경계의 부분에 잘못 접힌 알파 - 시누 클린 단백질이 축적되어 있음을 보여준 독일어 신경 해부학자 Heiko Braak에 의한 2003 년 관측 결과를 토대로하고있다. 존스 홉킨스 의과 대학 신경 과학 부교수 인 한석 코 박사는 "신경 세포를 손상시키는 이러한 단백질의 출현은 변비를 포함한 파킨슨 병의 초기 증상과 일치한다"고 말했다. Braak은 파킨슨 병이 내장과 뇌를 연결하는 신경을 사다리 올라가는 것처럼 올리겠다고 가설했다. 점점 커지는 증거가 파킨슨 병 발병과 관련하여 장 - 뇌 연결을 연루시킨다. 연구진은 잘못 접힌 알파 - 시누 클린 단백질 이 미주 신경 (vagus nerve) 으로 알려진 신경 번들을 따라 이동할 수 있는지 궁금해 했다. 미주 신경 은 위장과 소장 에서 뇌의 기저부 까지 전기 케이블처럼 움직인다 . 이것을 시험하기 위해 연구원은 수십 개의 건강한 생쥐의 내장에 실험실에서 생성 된 합성 misfolded alpha-synuclein 25 마이크로 그램을 주입했습니다. 연구진은 주사 후 1, 3, 7, 10 개월 쥐 뇌 조직을 채취하여 분석했다. 연구진은 10 개월 동안 실험을 통해 알파 - 시누 클레인이 미주 신경이 창자와 연결되어 뇌의 모든 부위를 통해 퍼지기 시작했다는 증거를 발견했다. 연구진은 유사한 실험을 수행했지만 이번에는 한 그룹의 생쥐에서 미주 신경을 외과 적으로 잘라내어 잘못 배양 한 알파 시누 클레인 (alpha-synuclein)을 주입했다. 7 개월의 시험에서 연구진은 절단 된 미주 신경을 가진 쥐가 손상되지 않은 미주 신경이있는 생쥐에서 세포 사인의 흔적을 발견하지 못했다는 것을 발견했다. 절단 된 신경은 잘못 접힌 단백질의 진보를 막는 것으로 보인다고 Dawson은 말했다.

 

이미지는 오른쪽에 병리학 알파 - 시누 클레인이있는 장에 주입 된 마우스와 왼쪽에 대조군이 주입 된 동물을 DAT 스캔 한 것입니다. 병리학 알파 - 시누 클레인을 주사 한 생쥐의 선조 세포에서 도파민 소실에 주목하십시오. 신용 : Ted Dawson 외. / Neuron , 2019

연구진은 파킨슨 병 진행 의 이러한 신체적 차이 가 행동 변화를 가져 왔는지 조사했다 . 이를 위해 잘못 접힌 알파 - 시누 클레인이 주입 된 마우스, 잘못 접힌 미주 신경이있는 잘못 접힌 알파 - 시누 클레인이 주입 된 마우스 및 주사 및 손상되지 않은 미주 신경이없는 마우스를 세 그룹의 행동을 평가했습니다. 연구진은 둥지 건설 및 새로운 환경 탐구를 포함하여 마우스 파킨슨 병의 증상을 구별하기 위해 일반적으로 사용하는 과제를 조사했습니다. 연구팀은 처음으로 쥐가 인체의 파킨슨 병에 의해 일반적으로 영향을받는 미세한 모터 손재주의 테스트로서 그들의 뚜껑에 둥지를 짓는 것을 관찰했다. 건강한 생쥐는 종종 커다란 고밀도의 토루를 만들어 버로우곤합니다. 더 작고, 지저분한 둥지는 종종 모터 컨트롤에 문제의 징조입니다. 주사 후 7 개월 만에 연구원들은 마우스에 중첩 재료를 제공하고 16 시간 동안 둥지 건축 행동을 관찰하여 0-6의 척도로 기능을 채점했습니다. 그들은 잘못 접힌 알파 - 시누 클레인 주사를받은 마우스가 둥지를 짓는 데 일관되게 낮은 점수를 얻는 것을 발견했습니다. 대조군과 절단 된 미주 신경 그룹이 둥지 빌딩 규모에서 3 ~ 4 점을 일관되게 얻었지만 잘못 접힌 알파 - 시누 큐린을받은 마우스는 1 점 미만을 기록했습니다. 또한 대부분의 마우스는 제공된 2.5 그램의 재료를 사용했지만, 알파 뉴 클레아 쿠신 주사를받은 사람은 중첩 재료의 절반 미만을 사용했습니다. 사람의 파킨슨 병 증상과 유사한 방식으로, 쥐의 정밀한 운동 조절 은 질병이 진행됨에 따라 악화되었다고 코는 말했다. 다른 실험에서 마우스의 파킨슨 병과 유사한 증상을 분석 한 결과, 새로운 환경에 어떻게 반응하는지 모니터링함으로써 마우스의 불안 수준을 측정했다. 이 테스트에서 연구자들은 카메라가 자신의 탐사를 추적 할 수있는 큰 열린 상자에 마우스를 배치했습니다. 건강한 마우스는 호기심이 많으며 새로운 환경의 모든 부분을 조사하는 데 시간을 할애합니다. 그러나인지 쇠퇴에 영향을받는 마우스는 더욱 불안해 상자의 보호 된 가장자리쪽으로 머물러있게됩니다. 연구팀은 파킨슨 병 (Parkinson 's disease)으로부터 보호하기 위해 절단 된 미주 신경을 가진 마우스와 마우스가 20 ~ 30 분 동안 상자 중심을 탐험하는 데 소비했다고 밝혔다. 반면 잘못 접힌 알파 시누 클레인 주사를 받았지만 손상되지 않은 미주 신경을 가진 마우스는 박스의 중심을 탐색하는 데 5 분도 안되는 시간을 소비했으며 주로 국경 주위를 움직여 불안감 수준이 더 높다는 것을 보여 주었으며 증상은 증상과 일치한다고보고했다. 파킨슨 병의 전반적으로,이 연구의 결과 는 미주 신경을 따라 생쥐 에서 mis-alfolded alpha-synuclein이 장에서 뇌로 전염 될 수 있음을 보여 주며 , 전달 경로를 차단하는 것은 파킨슨 병의 신체적 및인지 적 발현을 예방하는 데 중요 할 수 있습니다. Dawson은 "이것은 현장에서 흥미 진진한 발견이며 질병의 조기 개입 목표를 제시합니다. 연구원들은 미주 신경이 미스 폴드 된 단백질이 뇌에 올라가는 것을 허용하고, 막을 수있는 잠재적 메커니즘을 조사 할 계획이다. 추가 탐색 유망 분자는 파킨슨 병 환자에게 희망을 제공하는 단백질을 목표로합니다.

더 자세한 정보 : Neuron , Kim and Kwon 외 : "병적 인 a-Synuclein을 창자에서 뇌 모델 Parkinson 's disease로 Transneuronal 전파"https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(19) 30488-X, DOI : 10.1016 / j.neuron.2019.05.035 저널 정보 : Neuron Johns Hopkins 대학 의과 대학 제공

https://medicalxpress.com/news/2019-06-parkinson-disease-gut.html

 

 

.5 원자 상관 관계를 사용하여 개선 된 양자 유령 영상

Lisa Zyga, Phys.org 고차 양자 고스트 이미지 데모의 개략도. 신용 : Hodgman et al. © 2019 미국 물리 학회, 2019 년 6 월 26 일 기능

종래의 이미징 방법에서, 광자 (또는 다른 입자)의 빔은 이미지화 될 물체로부터 반사된다. 광선이 탐지기로 이동 한 후 수집 된 정보는 사진 또는 다른 유형의 이미지를 만드는 데 사용됩니다. "고스트 이미징 (Ghost Imaging)"이라는 대체 이미징 기술에서는 프로세스가 약간 다르게 작동합니다. 실제로 이미지와 실제로 상호 작용하지 않는 빔에서 감지 된 정보로 이미지가 재구성됩니다. 고스트 이미징 의 핵심 은 둘 이상의 상관 된 입자 빔을 사용하는 것입니다. 하나의 광선 이 물체와 상호 작용 하는 동안 두 번째 광선은 물체와 상호 작용하지 않더라도 두 번째 광선을 탐지하여 이미지 재구성에 사용합니다. 첫 번째 빔의 유일한 측면은 별도의 검출기에 각 광자가 도달하는 시간입니다. 그러나 두 빔이 상관되기 때문에 대상의 이미지를 완전히 재구성 할 수 있습니다. 고스트 이미징에는 일반적으로 두 개의 광선이 사용되지만 최근의 연구에서는 고차원 상관 관계, 즉 3, 4 또는 5 개의 광선 사이의 상관 관계를 보여줍니다. 고 순서 고스트 이미징은 이미지 가시성을 향상시킬 수 있지만, 고차 상관 이벤트가 탐지 확률이 낮아 해상도가 낮다는 단점이 있습니다. 캔버라에있는 호주 국립 대학교 (Australian National University)의 한 물리학 자 팀이 새로운 고해상도 고스트 이미징에서 처음으로 두 가지를 달성했습니다. 하나는 거대 입자 (ultracold 헬륨 원자를 사용하는 고차원 고스트 이미징)이고 다른 하나는 더 높은 고스트 양자 소스 에서 상관 된 빔을 사용하는 고배율 고스트 이미징 . 그들의 양자 소스로서, 연구자들은 거의 0으로 냉각 된 원자들의 클러스터 인 2 개의 충돌 Bose-Einstein 응축 물을 사용했다. 그런 추운 온도에서, Bose-Einstein 응축 물의 원자들은 함께 응집되어 하나의 거대한 원자처럼 행동합니다. 그들의 연구에서 연구자들은 헬륨 원자 5 개까지의 상관 관계를 사용하여 실험을 수행했습니다. 그들은 특정 조건 하에서 양자 소스의 거대 입자를 사용하는 고차 고스트 이미징이 해상도에 영향을 미치지 않으면 서 이미지의 가시성을 향상시킬 수 있음을 입증했습니다. 호주 국립 대학교의 물리학자인 Sean Hodgman은 Phys.org에 "우리 연구의 가장 큰 의미는 대부분 그러한 도전적인 실험이 가능하다는 것을 보여줄 수 있다고 생각한다 . "양자 상관 관계는 매우 적은 수의 입자가 존재하는데, 이는 양자가 광학으로 이전에 증명되지 않았던 부분적인 이유이며, 이는 수만 회의 실험이 실행 된 후에도 극소수의 이벤트 만 사용할 수 있음을 의미합니다. 에서 고스트 이미지를 재구성하십시오. " 여기에 설명 된 개선 사항은 가시성이 높지만 쉽게 손상되는 애플리케이션에 특히 유용 할 수 있습니다. 이는 기술이 선량률을 낮추어 잠재적 인 방사선 손상을 줄이기 때문입니다. 이러한 응용 분야 중 하나는 원자 고스트 리소그래피입니다. "원자 고스트 리소그래피는 일반적인 원자 리소그래피와 같지만 상관 된 빔을 사용하면 리소그래피 프로세스를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다."라고 그는 말합니다. 고차원 상관 관계는 동일한 플럭스가 더 낮은 플럭스를 허용함으로써 고스트 리소그래피를 향상시킬 것이며 이는 높은 플럭스가 샘플에 대한 손상을 줄 수 있으므로 중요하다 "고 말했다. 더 많은 연구를 통해 고차 양자 고스트 이미징 (quantum ghost imaging)을 사용하여 여러 원자 사이의 얽힘을 보여 주거나 관련 정맥에서 3 개 이상의 입자를 사용하여 Bell의 불평등 측정을하는 등 양자 역학의 기본 테스트를 수행 할 수 있습니다 .

추가 탐색 연구원은 원자에 "유령 영상"를 설명합니다 추가 정보 : Sean S. Hodgman, Wei Bu, Sacha B. Mann, Roman I. Khakimov, Andrew G. Truscott. "Ultra-Cold 원자와 함께 고차원 고스트 이미징." 물리적 검토 편지 . DOI : 10.1103 / PhysRevLett.122.233601 또한에서 arXiv : 1901.06810 [COND-mat.quant 가스] 저널 정보 : Physical Review Letters

https://phys.org/news/2019-06-quantum-ghost-imaging-five-atom.html

 

 

.팀은 최첨단 모델링과 300 년 된 통계 분석 기술을 결합하여 재료 특성을 향상시킵니다

John Spizzirri, Argonne 국립 연구소 Bayesian 분석에 사용되는 Markov chain Monte Carlo 알고리즘의 시각화로 매개 변수 공간을 탐색합니다. 크레디트 : 아르곤 국립 연구소 / 노아 폴슨, 2019 년 6 월 26 일

인생의 어느 시점에서 부모님, 선생님, 멘토 (mentor)와 같은 누군가가 "당신이 더 많이 연습할수록 더 잘 될 수 있습니다."라고 말했을 것입니다. 표현은 종종 토마스 베이 즈, 18에 기인 번째 게임에서 승리에 관심이 있었고, 지금은 유명한 수식에이 간단한 관찰을 공식화 세기 영국 총리. 개념이나 현상을 구성하는 동작, 속성 및 기타 메커니즘을 검사하는 데 사용되는 베이지안 분석은 다양하지만 유사 한 데이터 배열을 사용하여 해당 개념이나 현상의 최적 모델을 통계적으로 알려줍니다. "베이 즈 통계는 최선의 현재 이해로 시작한 다음 실험이나 시뮬레이션을 통해 새로운 데이터로 업데이트하여보다 정확한 정보를 제공하는 방법"이라고 미국 학술원의 컴퓨터 자료 과학자 인 노아 폴슨 (Noah Paulson)은 말했다. 에너지 (DOE) Argonne 국립 연구소. 이 방법은 처음 시작된 이래로 300 년 동안 약간의 성공을 거두었지만 시간이 마침내 완성 된 아이디어입니다. 우주론과 같은 일부 분야에서는 연구원들이 베이지안 기법과 코드를 성공적으로 개발하여 공유하고 있습니다. 재료 과학과 마찬가지로 베이 즈 분석 방법의 구현은 이제 막 배당금을 지불하기 시작했습니다. Paulson과 몇몇 Argonne 연구원들은 물질의 열역학적 특성에 대한 불확실성을 정량화하기 위해 Bayesian 방법을 적용하고 있습니다. 즉, 자료와 자료를 표현하는 데 사용 된 수학적 모델에 대해 수집 한 데이터에 얼마나 많은 자신감을 둘 수 있는지 판단하기를 원합니다. 통계 기술은 많은 분야에 적용 가능하지만 연구자들은 컴퓨터 전자 공학의 핵심 구성 요소로 부상하고있는 금속 인 하프늄 (Hf)의 열역학적 특성의 최적 모델을 만들기 시작했습니다. 이 접근법에서 얻은 결과는 국제 공학 저널 (International Journal of Engineering Science)의 2001 년 9 월호에 발표됩니다 . "우리는 너무 많은 데이터 세트와 너무 많은 상충되는 정보가 있었기 때문에 우리가이 자료에 대해 할 수있는 모든 것을 알지 못한다는 사실을 발견했습니다. 그래서 우리는 지역 사회가 연구 및 응용에 사용할 수있는 모델을 제안하기 위해 베이지안 분석을 수행했습니다. "아르곤 (Argonne)의 응용 재료 부문 (AMD)에서 지능형 재료 디자인을 주도하고 있으며 시카고 대학의 고급 과학 및 공학 컨소시엄과 노스 웨스턴 - 아르곤 (Northwestern-Argonne) 과학 및 공학 연구소의 수석 연구원 인 마리우스 스탠 (Marius Stan) 연구자들은 물질의 열역학 특성의 최적 모델을 도출하기 위해 주제와 관련된 사전 지식이나 자료를 출발점으로 사용합니다. 이 경우 팀은 엔탈피 (물질의 에너지 양)와 비열 (물질의 단위 질량의 온도를 섭씨 1 도로 증가시키는 데 필요한 열)에 대한 최상의 모델을 정의하려고했습니다. 하프늄. 방정식과 수학적 표현으로 표현되는 모델에는 매개 변수가 있습니다. 목표는 최적의 매개 변수를 찾는 것입니다. AMD의 Thermal and Structural Materials 그룹의 폴슨 (Paulson)은 "우리는 이러한 변수들이 무엇인지에 대한 추측을해야만했다. "문헌을 살펴보면 의미와 가치가있는 일부 범위와 값을 발견했기 때문에 사전 배포에 사용했습니다." 연구원이 탐구 한 매개 변수 중 하나는 크리스탈의 가장 높은 정상 모드의 진동 온도입니다. Einstein 또는 Debye 온도라고하는이 매개 변수는 재료의 비열에 영향을줍니다. 선험적 또는 초기 추측은 기존 모델, 예비 데이터 또는 현장 전문가의 직관에 기반합니다. 실험 또는 시뮬레이션에서 교정 데이터를 사용하여 베이지안 통계는 사전 지식을 업데이트하고 모델의 업데이트 된 이해를 후방으로 결정합니다. 베이지안 프레임 워크는 새로운 데이터가 테스트되는 모델과 더 잘 또는 더 잘 일치하는지 여부를 결정할 수 있습니다. "우주론과 마찬가지로 재료 과학은 데이터를 가장 잘 설명 할 수있는 최적의 모델과 매개 변수 값을 찾아내어 이러한 매개 변수와 관련된 불확실성을 결정해야합니다. 오차 막대없이 최적의 매개 변수 값을 갖는 데별로 중요하지 않습니다. Elance Jennings, Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), DOE 오피스 과학 사용자 시설 및 시카고 대학의 Kavli Cosmological Physics 학회의 통계학 전산 과학자. 그리고 이것은 재료 과학에서 가장 큰 도전 인 것입니다 : 이용 가능한 데이터 세트에 언급 된 오차 막대 또는 불확실성의 부족. 예를 들어, 하프늄 연구는 이전에 발표 된 논문에서 선택한 데이터 세트에 의존했지만 오차 범위는 부재하거나 제외되었습니다. 그래서이 논문은 하프늄의 특정 열역학 특성에 대한 모델을 제시하는 것 외에도 재료 과학 및 기타 연구 분야가 불확실성이없는 데이터 세트를 허용 할 수있는 기술을 탐구합니다. "과학자 또는 엔지니어의 경우 이것은 중요한 문제입니다."스탠이 말했다. 그는 "우리는 정보가 얼마나 소중한지 평가할 수있는 더 나은 방법을 제시하고 있으며, 모델과 데이터에 얼마나 많은 신뢰를 둘 수 있는지 알고 싶다"면서 "이 연구는 방법론을 보여줌으로써이를 평가하는 좋은 방법"이라고 말했다. 이 연구에 기초한 논문 "재료의 열역학적 특성에 대한 불확실성 정량화를위한 ​​베이지안 전략"은 온라인 (6 월 13 일)에서 이용할 수 있으며, 공학 저널의 국제 저널 (International Journal of Engineering Science) 의 9 월 2019 판에 게재 될 것이다 . Noah Paulson, Elise Jennings 및 Marius Stan이 연구에 협력했습니다.

추가 탐색 베이지안 모델 선택은 모델이 잘못되었을 때 극단적으로 양극화 된 행동을 보여줍니다. 더 자세한 정보 : Noah H. Paulson 외, 재료의 열역학적 특성에 대한 불확실성 정량화를위한 ​​베이지안 전략, International Journal of Engineering Science (2019). DOI : 10.1016 / j.ijengsci.2019.05.011 에 의해 제공 아르곤 국립 연구소 (Argonne National Laboratory)

https://phys.org/news/2019-06-team-combines-cutting-edge-year-old-statistical.html

 

 

.주파수 빗의 근본적인 물리학은 자연의 문제 해결 능력에 대한 조명을 밝힙니다

Leah Burrows, Harvard John A. Paulson 공학 및 응용 과학부 새로운 연구는 자연의 문제 해결 기술에 대한 통찰력과 기술의 유망한 진보를 제공하면서 주파수 빗의 기본 물리학에 대한 조명을 밝힙니다. 학점 : Harvard John A. Paulson, 2019 년 6 월 26 일

공학 및 응용 과학부 자연은 복잡한 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾는 방법을 가지고 있습니다. 예를 들어, 단일 단백질을 접는 수십억 가지 방법에도 불구하고 단백질은 항상 잠재적 인 에너지를 최소화하는 방식으로 접습니다. 뇌가없는 유기체 인 슬라임 곰팡이는 장애물이 있어도 음식 소스로가는 가장 효율적인 경로를 항상 찾습니다. 점프 로프는 양쪽 끝에서 항상 똑같은 모양으로 끝나며, 전차선 (catenary)으로 알려진 곡선으로 끝납니다. 이러한 종류의 최적화는 변이 원리 (variational principle)로 알려져 있습니다 : 단백질, 곰팡이 또는 점프 로프에 의해 발견 된 모양의 다른 변형 또는 변형 은 더 많은 에너지를 필요로합니다. 이제 Harvard John A. Paulson 공학 및 응용 과학 학교 (SEAS)의 연구원은 일부 레이저는 동일한 원리를 사용한다는 사실을 발견했습니다. 이 연구는 Physical Review Letters에 설명되어 있습니다. 주파수 빗은 서로 다른 주파수 (일명 색상의 빛)를 측정하고 탐지하는 데 널리 사용되는 고정밀 도구입니다. 단일 주파수를 방출하는 기존의 레이저와는 달리,이 레이저는 빗의 치형과 유사하게 간격을두고 잠금 단계에서 여러 주파수를 방출합니다. 때 레이저 주파수 빗을 생산, 그것은 시간에 주기적으로 자신을 반복 빛의 파장을 방출한다. 빗의 매개 변수에 따라이 파도는 색상이 다양 할 때 일정한 강도를 갖거나 강도를 높이거나 낮추는 짧은 빛의 펄스처럼 보일 수 있습니다. 연구자들은 빗살이 어떻게 펄스를 생성하는지 알지만 주파수가 변함에도 불구하고 소위 주파수 변조 레이저가 일정한 강도를 유지하는 방법은 오랫동안 지속 되어온 문제였습니다.

광 주파수 빗 (빨간색 선)의 모드는 변이 원리에 의해 함께 고정됩니다. 이 원리는 레이저의 광대 한 매개 변수 공간에서 특정 경로 (파란색 선)를 정의합니다.이 경로는이 궤적의 작은 변형으로 얻은 다른 경로 (회색 선)보다 선호됩니다. 이 변화 원리에 따르면, 레이저는 출력을 최대화 할 것을 보장합니다. 크레딧 : Capasso Lab / Harvard SEAS

Applied Physics의 Robert L. Wallace 교수와 Vinton Hayes의 전기 공학 선임 연구원 인 Federico Capasso가 이끄는 연구팀은 알려진 광원에 의해 방출되는 파형의 1/1000 초를 재구성 할 수있었습니다 양자 캐스케이드 (quantum cascade) 레이저로서, 분광학 및 감지에 널리 사용됩니다. 그들은 레이저가 시간에 일정한 강도로 나타나는 강도 변동을 억제 할뿐만 아니라 전력 출력을 최대화하는 방식으로 광파를 방출하기로 결정한다는 것을 발견했습니다 . "우리는 주파수 변조 레이저가 음악 신디사이저의 DJ 터닝 노브와 비슷한 매개 변수를 조정하여 방출 된 강도 파동의 변동을 최소화 할 수 있다는 것을 발견했습니다."라고 Marco Piccardo는 SEAS의 박사후 연구원이자 종이. "이러한 모든 노브를 올바른 방식으로 돌리는 것은 쉬운 일은 아니며, 거의 평평한 강도의 파형을 생성 할 때 주파수 변조 레이저는 아날로그 컴퓨터와 마찬가지로 복잡한 최적화 문제를 해결했습니다." "이 발견은 유망한 주파수 빗 기술 의 물리학을 풀어줍니다 ."라고 Capasso는 말했습니다. "레이저 출력에서 ​​최소한의 강도 변조로 이득을 얻는이 장치는 분광학 응용 분야에서 기존의 초 단파 펄스 모드 잠금 레이저와 경쟁 할 수 있습니다." 추가 탐색 연구원은 반도체 레이저를 통해 데이터를 전송하여 초고속 Wi-Fi에 대한 문호를 열었습니다.

추가 정보 : Marco Piccardo 외, Frequency Modulated Combs는 변이 원리, Physical Review Letters (2019)에 복종합니다 . DOI : 10.1103 / PhysRevLett.122.253901 저널 정보 : Physical Review Letters 에 의해 제공 엔지니어링 및 응용 과학의 하버드 존 A. 폴슨 학교

https://phys.org/news/2019-06-fundamental-physics-frequency-nature-problem-solving.html

 

 

A&B, study(laboratory evolution, mainhotspot project)

B/http://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
A/https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
https://pr.ibs.re.kr/handle/8788114/5556?mode=full
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0

 

 

.Scanning Doppler Lidar를 이용한 행성 경계층 바람의 측정

박수진 1, 제1저자 연구원

 

박수진 1, 김상우 1 세 *OrcID, 박문수 2OrcID과 송창근 3 1 서울 대학교 지구 환경 과학부 08826 2 한국 외국어 대학교 대기 과학 연구소, 용인 17035 삼 울산 국립 기술 대학교 도시 환경 공학부 울산 44919 * 서신을 처리해야하는 작성자. 접수 : 2018 년 6 월 19 일 / 개정 : 2018 년 8 월 7 일 / 수락 : 2018 년 8 월 8 일 / 게시일 : 2018 년 8 월 10 일 (이 기사는 대기 경계층 특집 원격 감지 (Remote Sensing of Atmospheric Boundary Layer )에 속한다. 전체 텍스트 | PDF [4697 KB, 2018 년 8 월 11 일 업로드 됨] | 피규어

추상

유성 경계층 (PBL)에서 바람 프로파일의 정확한 측정은 수치 기상 예측뿐만 아니라 대기 품질 모델링에서도 중요합니다. 스캐닝 도플러 광 검출 및 거리 측정 (라이더) 측정을 사용하는 두 가지 바람 검색 방법을 비교하고 동시 라디오 존데 음향으로 검증했습니다. 17 개의 라디오 존데 (radiosonde) 사운드 프로파일을 비교해 보면 사인 피팅 방법이 더 많은 수의 데이터 포인트를 검색 할 수 있다는 것을 보여 주었지만 특이 값 분해 방법은 바이어스 (0.57 ms -1 )와 평균 제곱근 오차 (1.75 ms -1)와 라디오 존데 soundings. 속도 방위각 디스플레이 스캔을 얻기 위해 방사 속도의 평균 시간 간격을 15 분으로 늘리면 소음에 대한 평균 신호 효과로 인해 라디오 존데 소리와 더 잘 일치하게됩니다. 나란히 놓인 윈드 도플러 라이더와 에어러솔 미사 산란 라이저에서 동시에 측정 한 결과 PBL 바람의 시간적 변화와 PBL 내 에어러솔의 수직 분포가 나타났다.

https://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261

 

 

.첫 번째 AI 우주 시뮬레이션은 빠르고 정확하며 제작자는 작동 방식을 모릅니다

Thomas Sumner, Simons Foundation 우주의 두 모델의 정확도 비교. D 3 M 이라고 불리는 새로운 모델 (왼쪽) 은 2 차 교란 이론 또는 2LPT라고하는 기존 방법 (오른쪽)보다 빠르고 정확합니다. 색상은 고정밀 (비록 훨씬 느린) 모델에 비해 그리드의 각 포인트에 대한 수백만 광년의 평균 변위 오차를 나타냅니다. 크레디트 : S. He et al. / Proceedings of the National Academy of Sciences 2019, 2019 년 6 월 26 일

처음으로 천체 물리학 자들은 인공 지능 기법을 사용하여 우주의 복잡한 3-D 시뮬레이션을 생성했습니다. 결과는 매우 빠르고 정확하며 견고하여 제작자들도 모두 어떻게 작동하는지 잘 모릅니다. "우리는 몇 밀리 초 만에 이러한 시뮬레이션을 실행할 수 있으며, 다른 '빠른'시뮬레이션은 몇 분이 걸립니다."뉴욕시의 Flatiron Institute Center 전산 천체 물리학 그룹의 연구 책임자 인 Shirley Ho는 말합니다. 카네기 멜론 대학 교수. "뿐만 아니라 우리는 훨씬 더 정확합니다." Deep Density Displacement Model 또는 D 3 M 이라고 불리는이 프로젝트의 속도와 정확성은 연구원들에게 가장 큰 놀라움이 아니 었습니다. 진짜 충격은 D이었다 3 M 정확하게 우주가 어두운 얼마나 우주로 특정 매개 변수가 있다면 불통-등을 어떻게 보일지 시뮬레이션 할 수있는 문제에도 모델이 이러한 매개 변수는 다양 모든 훈련 데이터를받은 적이 있지만. "고양이와 개 그림이 많은 이미지 인식 소프트웨어를 가르치는 것과 같지만 코끼리를 인식 할 수 있습니다."라고 Ho는 설명합니다. "어떻게 이런 일이 벌어지는 지 아무도 모릅니다. 해결할 큰 신비입니다." 호 교수 와 그녀의 동료들은 6 월 24 일 D 3 M을 국립 과학 아카데미 회보에 제출했다 . 이 연구는 Flatiron 연구소의 연구 분석가 인 Siyu He가 주도했습니다. 그는 University of California, Berkeley의 Cosmological Physics의 버클리 센터 (University of California, Berkeley)의 Yin Li와 협력했으며 도쿄 근처의 Kavli 물리 및 수학 우주 연구소 (Kavli Institute for the Universe) 우주 물리학을위한 버클리 센터의 Yu Feng; Flatiron 학회 Wei Chen; 뱅쿠버에있는 브리티시 컬럼비아 대학의 Siamak Ravanbakhsh; Carnegie Mellon University의 Barnabás Póczos. D 3 M에 의해 만들어진 것과 같은 컴퓨터 시뮬레이션은 이론적 인 천체 물리학에 필수적입니다. 과학자들은 시간이 지남에 따라 우주를 끌어 당기는 어둠의 에너지가 달라지는 경우와 같이 다양한 시나리오에서 우주가 어떻게 진화 하는지를 알고 싶어합니다. 이러한 연구는 현대 천체 물리학의 주요 목표 중 하나 인 번개처럼 빠르고 정확한 컴퓨터 모델을 만드는 수천 번의 시뮬레이션을 필요로합니다. D 3 M은 중력이 우주를 어떻게 만드는지 모델링합니다. 연구진은 우주의 대규모 진화에있어 가장 중요한 힘이기 때문에 중력에만 초점을 맞추기로했다. 가장 정확한 우주 시뮬레이션은 우주의 전체 시대에 걸쳐 수십억 개의 개별 입자가 중력을 이동시키는 방법을 계산합니다. 이 정도의 정확도는 시간이 걸리므로 한 시뮬레이션에 약 300 시간의 계산 시간이 필요 합니다 . 더 빠른 방법은 약 2 분 안에 동일한 시뮬레이션을 완료 할 수 있지만 필요한 단축키는 정확도를 떨어 뜨립니다. Ho, He와 그의 동료들은 사용 가능한 최고 정확도 모델 중 하나에서 8,000 가지 시뮬레이션을 제공하여 D 3 M에 힘 을주는 깊은 신경 네트워크 를 연마 했습니다. 신경망은 훈련 데이터를 취하여 정보에 대한 계산을 실행합니다. 연구자들은 그 결과 결과를 예상 결과와 비교합니다. 추가 교육을 통해 신경망 은 시간이 지남에 따라 적응하여 더 빠르고 정확한 결과를 산출합니다. D 3 M 교육을 마친 후 , 연구자들은 상자 형태의 우주에 대해 6 억 광년 의 시뮬레이션을 실행 하고 그 결과를 느리고 빠른 모델의 결과와 비교했습니다. 정확한 느린하지만-접근 방식은했다 반면 시뮬레이션 당 계산 시간의 시간, 기존의 빠른 방법의 수백 D 몇 분을했다 3 30 밀리 초 단위로 시뮬레이션을 완료 할 수 M. 또한 D 3 M은 정확한 결과를 산산조각 냈습니다. 고정밀 모델과 비교했을 때 D 3 M의 상대 오차는 2.8 %였습니다. 같은 비교를 사용하면 기존 고속 모델의 상대 오류는 9.3 퍼센트입니다. D 3 M의 교육 자료 에없는 매개 변수 변형을 처리 할 수있는 탁월한 기능 은 특히 ​​유용하고 유연한 도구라고 Ho는 말합니다. 유체 역학과 같은 다른 힘을 모델링하는 것 외에도, Ho의 팀은 모델이 후드에서 어떻게 작동하는지 더 자세히 알고 싶어합니다. 그렇게함으로써 인공 지능과 기계 학습의 발전에 도움이 될 수 있다고 Ho는 말합니다. "우리는 기계 학습자가 고양이와 개를 인식하는 대신 코끼리를 추정하는 이유를이 모델이 왜 외삽 법을 통해 추정 하는지를 보는 재미있는 놀이터가 될 수 있습니다."라고 그녀는 말합니다. "이것은 과학과 깊은 학습 사이의 양방향 거리입니다."

추가 탐색 코스모 간 (CosmoGAN) : 암흑 물질을 연구하기위한 신경망 훈련 더 많은 정보 : Siyu He et al, 우주 구조 형성을 예측하는 법 배우기 , 국립 과학 아카데미 회보 (2019). DOI : 10.1073 / pnas.1821458116 저널 정보 : 국립 과학 아카데미 회보 Simons Foundation 제공

https://phys.org/news/2019-06-ai-universe-sim-fast-accurateand.html

 

 

.3 차원 종양 클러스터를 구축하는 노화 종양 세포

 

논문저자 이현규1, 논문저자 고려대 이현규 Hyun-Gyu Lee1,

June Hoan Kim 2, Woong Sun 2, Sung-Gil Chi3, WonshikChoi 1,4 & Kyoung J. Lee1 ,Scientific Reports volume 8 , 문서 번호 : 10503 ( 2018 ) | 인용문 다운로드 추상 세포 노화 (영구적 인 세포주기 정지)는 생물학적 유기체에 대한 유익한 중요성이 아직 탐구되기 시작한 공통적 인 흥미로운 현상입니다. 다른 한편으로는, 노화 세포는 그들 주위의 조직 구조를 변형시킬 수있다. 무한히 증식 할 수있는 능력을 가진 종양 세포는 그 현상으로부터 자유롭지 못합니다. 여기에 우리는 유방암 식민지의 고밀도 단일 층에있는 노화 세포가 주변에있는 비 노화 세포의 집합 센터 역할을하는 놀라운 관찰을보고합니다. 결과적으로, 노화 세포는 융합 성인 2D 종양 층에서 국소화 된 3D 세포 - 클러스터를 활발히 형성한다. 놀라운 현상을 뒷받침하는 생물 리 학적 메커니즘은 주로 유사 분열 세포 반올림, 동적 및 차동 세포 부착 및 세포 주 화성을 포함한다. 이러한 몇 가지 생물 물리학 적 요소를 통합함으로써 우리는 세포 Potts 모델을 통해 실험 관측을 재현 할 수있었습니다.

 

소개

세포 노화는 증식하는 세포가 완전한 성장 억제에 들어가고 그 체적을 극적으로 팽창시키는 (일반적으로, 2 차원 기질에서 튀긴 알 의 형태로) 생물체에서 공통적 인 현상이다 . 이 세포 상태의 근원은 강하게 연구되어왔다. 그러나 그 기본 메커니즘은 명확하지 않다. 1 , 2. 중요하게 노화 세포는 노화 관련 분비 표현형 (SASPs)으로 총체적으로 분류되는 다수의 분비물을 통해 그 이웃과 상호 작용한다. 이러한 분비 표현형은 생물에 부정적인 영향을 미치는 다양한 생물학적 과정에 관여하는 것으로 알려져있다. 예를 들어, 주위의 악성 종양 세포의 성장을 자극하는 친 염증성 사이토 카인과 케모카인이 그 중 3 개 , 4 개 입니다. 노화 세포의 축적은 또한 나이 - 관련 질환과 같은 더 많은 유기체 레벨 부작용과 연관된 5. 특히 조직 개조를 촉진 할 수도 있습니다. 예를 들어, 일부 세포 노화 따라서 암세포의 침윤 촉진 소프 주변 조직 구조를 만드는 세포 외 매트릭스 저하 프로테아제를 분비 6 , 7 , 8 . 한편, 노화 세포에 대한 유익한 효과에 대해서도 최근 논의된다. SASP는 배아 패터닝 9 , 10 및 상처 치료 11에 기여하는 단백질을 포함 합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 조직 재생 효과가 SASP에 의해 생물 물리학 적으로 조율되는 방법의 정확한 성격은 특히 조직에 대한 개별 세포의 규모에서 많이 연구되어야합니다. 이 논문에서는 단일 클론 세포주 인 MDA-MB-231 (널리 사용되는 악성 유방암 세포주)의 시험 관내 배양을 바탕으로 초기 시딩 및 이웃 노화 방지와의 상호 작용에서 신생 세포의 출현을 신중하게 분석합니다 세포. 놀랍게도, 불멸화 된 종양 세포조차도 노화를 일으키는 것으로 나타났습니다 12 . 더 흥미 진진한 것은 노화 된 MDA-MB-231 세포가 인접한 종양 세포에 대한 인력의 중심 역할을하여 처음에 2 층 (2D) 콜로니의 단층에서 3 차원 (3D ) 세포 클러스터. 우리는 전환 이 시험 관내 에서 명확한 것으로 나타남을 본다.예를 들어 노화 세포가 조직 개질에 관여 할 수있는 사례. 또한 몇 가지 필수 메커니즘만으로 통합 된 컴퓨터 모델을 통한 관찰에 대한 경험적 설명을 제공합니다. Metropolis kinetics에서 작동하는 셀룰러 Potts 모델 (CPM)은 세포 부피의 보존, 유사 분열 세포 반올림 (결과적으로 세포 - 환경 유착의 동적 강도)과 같은 생물 물리학 적 과정을 재현하는 것을 목표로하며, 세포의 주 화성 운동. 실험 결과 MDA-MB-231 세포 배양 물 (처음에는 직경 2mm의 디스크 영역에 균일하게 도금 된 합류 단일 층 (confluent mono layer),도 1a 참조, 방법에 대한 자세한 내용 참조)은 다수의 노화 세포가 전체 집단으로 무작위로 출현한다 시간이 지남에 따라 증가한다 (그림 1b ). 그들은 '튀긴 계란'형태로 쉽게 식별 할 수 있습니다 (그림 1c ). 노화 된 상태로 들어가는 세포의 몸체는 꽤 합류하는 인구 내에서도 거대한 지역을 차지하기 위해 며칠 동안 측면으로 팽창합니다 (그림 1c ). 완전히 개발 노화 세포의 점유 면적이 현저하게 다른 하나에서 다를 수 있지만, 일반적으로 1.4 × 10 종종 크고 매우 큰 수 5  μ m (2) (도. 참조 1D를) - 전형적인 비 노화 세포보다 약 3 배 더 크다. 반면에 노화 세포의 몸은 ~ 2 μ m 만큼 얇  습니다 (그림 1e 의 두 측면보기 참조 ). 신체는 f-actin의 조밀 한 네트워크에 의해 구조적으로 잘 유지됩니다 (그림 1e 의 상단 그림 참조 ). 세포가 갑자기 파열되어 대사 과정을 끝낼 때까지 끊임없는 시공간 파동이 몸 전체에 나타나며 핵쪽으로 향하게됩니다.

https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0

https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0.pdf