The coupling effects between the plane motion and the flexible vibration of the completely free plate bring a great challenge of the dynamic analysis on which. In this paper, the single variable simple plate theory is employed to establish the dynamic model of the completely free weightless thick plate describing the dynamic problem of some spatial plate-type structures in the geostationary orbit. Then, a 49-point multi-symplectic scheme is constructed to solve the proposed dynamic model in the symmetric form. Considering the initial conditions associated with the first six modes, the transverse displacements of the numbered nodes on the plate with different thickness ratios are presented respectively employing the 49-point multi-symplectic scheme, from which, the effect of the thickness ratio on the natural vibrational frequency of the plate is reproduced. From the numerical results of the transverse displacements, it can be found that, the existence as well as the distribution characteristics of the straight line of zero displacement in the initial conditions codetermine the motion pattern of the plate, which reveals the key role of the straight line of zero displacement in the rigid-flexible coupling dynamic behaviors (coupling behaviors between the translation, rotation and vibration) of the plate. To verify the validity and the precision of the numerical results reported in this work, the relative errors between the obtained dimensionless natural frequency with the reported dimensionless natural frequency in current documents are given. The main contributions of this work include that, the applicability of the single variable simple plate theory for the describing of the coupling dynamic problem of the completely free weightless thick plate is illustrated and the high-precision of the multi-symplectic method employed is verified, which provide an effective modeling method and an effective simulation approach for the vibration problem of the completely free weightless thick plate.

Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) causes the infectious disease COVID-19, which was first reported in Wuhan, China in December, 2019. Despite the tremendous efforts to control the disease, COVID-19 has now spread to over 100 countries and caused a global pandemic. SARS-CoV-2 is thought to have originated in bats; however, the intermediate animal sources of the virus are completely unknown. Here, we investigated the susceptibility of ferrets and animals in close contact with humans to SARS-CoV-2. We found that SARS-CoV-2 replicates poorly in dogs, pigs, chickens, and ducks, but efficiently in ferrets and cats. We found that the virus transmits in cats via respiratory droplets. Our study provides important insights into the animal reservoirs of SARS-CoV-2 and animal management for COVID-19 control.

Autonomous vehicles hold the potential to significantly improve traffic efficiency and advance the development of intelligent transportation systems. With the progression of autonomous driving technology, collaborative planning among multiple vehicles in autonomous driving scenarios has emerged as a pivotal challenge in realizing intelligent transportation systems. Serving as the cornerstone of unmanned mission decision-making, collaborative motion planning algorithms have garnered increasing attention in both theoretical exploration and practical application. These methods often follow a similar paradigm: the system initially discerns the driving intentions of each vehicle, subsequently assesses the surrounding environment, engages in path-planning, and formulates specific behavioral decisions. The paper discusses trajectory prediction, game theory, following behavior, and lane merging issues within the paradigm mentioned above. After briefly introducing the background of multi-vehicle autonomous driving, it provides a detailed description of the technological prerequisites for implementing these techniques. It reviews the main algorithms in motion planning, their functionalities, and applications in road environments, as well as current and future challenges and unresolved issues.