美国佐治亚州立大学生物医学科学研究所的最新研究显示，纳米颗粒疫苗能产生显著的细胞和粘膜免疫反应，能针对各类流感病毒提供比传统疫苗更广泛的保护。这项成果已发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上，为通过个性化免疫策略提升流感疫苗的效能提供了新思路。流感大流行对公共健康构成严重威胁，因此开发能够广泛防御多种病毒的疫苗至关重要。
疾病控制和预防中心建议民众每年接种季节性流感疫苗，但这些疫苗通常只针对特定流感病毒有效，无法预防流感大流行。针对这一问题，该研究强调了构建全面疫苗保护计划的重要性。
研究团队针对雌性小鼠研究了不同疫苗接种方式对免疫系统的影响，尤其是注射mRNA脂质纳米颗粒（LNP）和基于蛋白质的聚亚胺-ha/CpG（PHC）纳米颗粒疫苗，这两种疫苗均旨在靶向流感血凝素。研究采用了肌肉注射mRNA LNP和鼻内注射PHC疫苗的多种免疫序列，以比较它们的效果。
结果显示，通过鼻内注射PHC疫苗可在粘膜层面产生较强免疫反应，并提供较肌肉注射更有效的交叉保护。这些发现对公共卫生具有重大意义，尤其是在提高流感疫苗的效果和覆盖范围方面。研究人员期待通过结合异源序列免疫、多种疫苗类型和递送方式，进一步提升疫苗对广泛流感毒株的防御能力。
德国马克斯·普朗克学会弗里茨·哈伯研究所的科学家们在纳米技术领域取得了重大突破，其研究成果已发表在《先进材料》（Advanced Materials）杂志。该研究介绍了一种新型显微镜技术，能够前所未有地精确可视化纳米结构及其光学特性。
在纳米尺度上工程设计的超材料展现出自然材料所不具备的独特特性，这些特性源于它们的纳米级构造单元。由于这些构造单元的尺寸小于光波长，直接观察它们一直是一个挑战。
该研究团队采用了一种创新的显微镜技术，能够同时展现这些材料的纳米和宏观结构。研究的关键突破在于开发了一种新方法，使以前因尺寸过小而无法用传统显微技术观察的结构能够被清晰显示。
通过创新的光学应用，科学家们发现了一种在结构中“捕获”特定颜色光波，并通过与第二种颜色的光波混合，实现光波的释放，从而使被捕获的光可视化。
这一技术揭示了纳米级光学超材料的隐藏世界，龙8游戏唯一官方网站并标志着科学家利用自由电子激光器（Free Electron Laser，FEL）在多年的专项研究和开发后取得的成就。这种显微镜技术的独特之处在于，它深入揭示了超表面的复杂性，为光学设备如透镜的进一步设计和创新铺平了道路，目标是制造更加平坦、高效的光学系统。
美国佛罗里达州立大学的最新研究揭示了初始偏见和附加信息如何影响决策的数学原理。该研究表明，当决策者迅速得出结论时，他们的决定更容易受到他们最初的偏见的影响，或者倾向于在一个选择中出错。如果决策者等待收集更多的信息，那么缓慢的决策就不会那么有偏见。成果发表在《物理评论E》（Physical Review E）杂志上。
研究团队开发了一个数学模型，模拟了需要在两种结论中做出选择的决策者，即正确和错误的结论。模型假设每个人都是理性决策者，根据自己的初步偏见和获取的信息作出决策，而不受周围人决策的影响。
即使在充分理性的假设下，早期做出决策的人也有50%的几率得出错误的结论。随着参与者获取更多信息，他们的决策表现出较少的偏见，正确结论的概率也相应增高。
当然，现实世界中，人们的决策会受到多种因素的影响，如情绪、同伴的选择等。此研究为理解个体如何在完全理性的情况下作出决策提供了一个基准，并可用来比较现实数据，探讨人们在何处偏离了理性最优选择，以及是什么因素引发了这些偏差。
这个模型被称为漂移扩散模型，因为它融合了两个概念：即代理人根据证据向正确结果“漂移”的倾向，以及信息呈现的随机性导致的“扩散”。
该研究可帮助解释人们何时会过度受到早期决定的影响或变成群体思维的牺牲品，甚至可以用于描述其他复杂系统的行为，如免疫系统或神经网络。
美国马萨诸塞大学阿默斯特分校的新研究表明，通过编程让机器人自主形成团队并在合适的时间等待队友，可以显著提高完成任务的效率。该研究在2024年IEEE机器人与自动化国际会议上被提名为多机器人系统最佳论文奖。
在制造、农业和仓储自动化等领域，机器人团队的使用越来越受到青睐，因为它能最大化每个机器人的潜力。然而，如何有效协调各种功能不同的机器人，成为了一个挑战。
研究人员提出了一种基于学习的调度策略——自愿等待和子团队学习（learning for voluntary waiting and subteaming，LVWS），以优化机器人的任务执行效率。例如，就像人类面对无法单独搬运的大盒子时需要协作一样，机器人也需多机协同完成这类任务。
自愿等待的策略是研究的一个创新点。研究人员希望机器人能主动等待，因为如果机器人仅选择立即可执行的小任务，那么一些大任务可能永远无法完成。
为了验证LVWS策略的效果，研究人员在计算机模拟中安排了6个机器人执行18个任务，并将该方法与四种其他策略进行了比较。模拟中存在一个理论上的最佳解决方案，研究人员通过模拟运行不同方案并计算每种方法与最佳解决方案的偏差，这种偏差被称为次优性。
结果显示，与其他方法的次优率相比，LVWS策略的次优率仅为0.8%，接近理论上的最佳解决方案。
最新的研究表明，霸王龙的最大体型可能达到15吨重，15米长，远超目前已知的任何标本。这一发现发布在《生态与进化》（Ecology and Evolution）杂志上，表明随着古生物学研究的深入，我们可能会发现更大的霸王龙存在。
加拿大自然博物馆和英国伦敦玛丽女王大学的研究人员通过计算机模拟，估算霸王龙（Tyrannosaurus rex）的体重可能比化石证据显示的要重70%。由于大多数恐龙物种的化石较为罕见，目前的大小范围可能并未包括历史上最大的个体。
研究人员利用计算机模型考虑了种群规模、生长速度、寿命及化石记录的不完整性等因素，评估了霸王龙的潜在最大尺寸。他们发现，已知的最大霸王龙化石可能只代表了体型前1%的个体，而要找到体型前万分之一的化石，则可能需要再挖掘1000年。
计算机模型表明，可能存在的最大个体（25亿只动物中有一只）可能比目前已知的最大的霸王龙标本重70%（估计15吨对8.8吨），长25%（估计15米对12米）。
这些数值是根据模型估计的，但是发现现代巨型物种的模式告诉我们，一定有更大的恐龙还没有被发现。
古生物学家为某一特定物种找到最大个体的可能性非常小。所以尽管博物馆中展出了巨大的化石骨架，但这些还可能不是其物种中的最大个体。（刘春）