摘要:自1980年代以来,消费者对新鲜农产品(蔬菜和水果)的需求已大大增加,以增加营养食品和更健康的生活实践,尤其是在发达国家。目前,几次食源爆发与新鲜农产品有关。与人类感染相关的新鲜农产品的全球增长可能是由于使用废水或任何被污染的水来种植水果和蔬菜,植物表面上食源性病原体的公司附着以及这些试剂的内部化以及植物组织内部的这些试剂的内在化,贫穷的二线疗法和人类的饮食习惯和人类的摄入量和人类的饮食量很差。已经建立了与人类微生物病原体(HMP)相互作用,其内在化和植物组织内/生存率有关的几项研究。先前的研究表明,HMP由几个细胞成分组成,可附着并适应植物的细胞内壁ni。此外,还有几种与植物相关的因素,例如表面形态,养分含量和植物-HMP相互作用,这些因素决定了内在化和随后向人类的传播。基于记录的发现,内部化的HMP不容易受到卫生或在新鲜农产品表面上施用的卫生剂的影响。因此,HMP对新鲜农产品的污染可能构成显着的食品安全危害。本评论提供了新鲜农产品和HMP之间相互作用的全面概述,并揭示了代理商向人类的相互作用和传播的歧义。
。cc-by-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年1月14日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.11.632556 doi:Biorxiv Preprint
2。金融学院,国立大学,圣地亚哥92110,加利福尼亚,美国摘要:本文研究了技术与AI(人工智能)之间的动态关系,以及社会要求在推动AI研究和采用方面所起的作用。多年来,技术已经急剧提高,为AI的崛起提供了基础。AI系统在计算机电源,数据可用性和复杂算法方面的进步都取得了令人难以置信的壮举。另一方面,社会对效率,增强医疗保健,环境可持续性和个性化经验的需求已成为AI进步的强大加速器。本文探讨了技术如何赋予AI的能力以及社会需求如何决定其进步,从而强调了他们的共生关系。这些发现强调了负责任的AI研究的重要性,该研究既考虑技术实力和道德问题,以确保AI继续为更大的利益服务。Key words: Technology, AI, society, evolution, advancements, computing power, data availability, algorithms, efficiency, healthcare, environmental sustainability, personalized experiences, automation, machine learning, natural language processing, image recognition, predictive analysis, cloud computing, BD (big data), user experience, innovation, ethical considerations, responsible AI development.1。简介
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络,这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时,最小化能耗是一个重要的考虑因素,因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中,我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法,该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ,时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限,\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限; n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数,我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到,存在一些图族,对于这些图族,我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优,因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题,即为网络中的每个节点分配一个邻居,以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里,一个关键目标是最小化最大负载,定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法,该算法确定一个邻居分配,其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
摘要:冰箱中纳入的相变材料(PCM)可用于将其能源消耗从高峰期转移,当电网能源需求最高,转换为非高峰期。尽管PCM可以使用能源需求曲线,但如果采用了使用时间(TOU)电价,则可以实现经济节省。但是,每小时的碳发射因子通常与小时的关税无关,并且由于冰箱的运行而发射的最终CO 2不会完全优化。在这项工作中,提出了一种基于模拟退火优化技术的方法,以确定嵌入PCM的机柜冰箱的最佳工作时间表,以减少其间接碳排放。使用了具有不同代表性碳强度的国家的数据。归一化的标准偏差和归一化范围是预测拟议解决方案中碳排放减少的最佳统计指数。这些参数证明,算法的应用较高的碳强度变化(乌拉圭,法国,丹麦和德国)的国家受益。成本和降低碳排放量不能同时最大化,并且需要取舍。
低速设施中风洞流质量测量和评估的现代框架 随着测试的复杂性增加,对风洞测试测量精度的要求也越来越严格。在风洞测试时间减少和测试成本增加的环境下,重要的是在较长时间内建立、维护和统计控制风洞设施中测量链所有组件的精确校准和验证。本文介绍了在贝尔格莱德军事技术学院的 T-35 4.4 m × 3.2 m 低速风洞中建立和维护测量质量控制系统所做的努力。该设施测量质量的保证基于确保三个主要组成部分的质量:风洞测试部分的校准、所用仪器的校准以及标准风洞模型的定期测试。介绍了相关风洞校准测试的样本结果,并将其与其他设施的结果进行了比较。测试证实了该设施的整体质量良好,并且必须保持、定期检查和系统地记录所达到的质量水平。关键词:风洞流动质量;低速风洞;标准校准模型;AGARD-B;ONERA M4。1.简介 风洞测试是任何飞机设计和开发的重要组成部分。预测未来飞行物体的空气动力学行为和特性的通常做法是进行相对小规模模型的风洞测试。为了确保对风洞数据进行有意义的解释,必须了解和纠正影响结果的影响因素;修正后的数据应与来自不同风洞或自由空气情况的数据具有可比性,[1]-[9]。此外,最好采用或多或少标准的校准和测试程序,以使来自不同风洞的数据尽可能接近可比性。在测试模型的风洞结果可用于预测未来飞行物体的气动特性之前,必须确定模型支撑系统和非均匀气流条件的影响随着风洞试验对测量精度的要求越来越严格,试验的复杂性也随之增加,并且在风洞试验时间减少、试验成本不断上升的环境下,重要的是对风洞设施中测量链的所有组件进行准确的校准和验证,更重要的是,在较长时间内保持和统计控制 [10]。
《学生英语语法指南》第一版共一千册,是几年前应要求出版的;是大西洋彼岸的机械学院和其他公共集会上发表演讲的成果。经明确许可,该书献给已故的萨德比尔牧师博士,MRIA,他多年来一直担任都柏林圣三一学院的教务长,也是爱尔兰“国家教育”的委员之一。