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有情绪障碍的个体的外侧心室的大小和不对称性之间的关系
情绪障碍，例如抑郁症（DD）和双相情感障碍（BD）疾病会影响全球数百万人（Dilsaver，2011; Greenberg et al。，2021; Kieling等，2024）。了解这些疾病的神经生物学相关性可能有助于改善临床结果。在情绪障碍个体中受影响的结构之一是侧心脑室（Abé等，2023; Gray等，2020; Hibar等，2016，2018; Ho等，2022; Okada等，2023; Schmaal等，2016）。外侧心室是大型C形结构，可将其投射到额叶，颞叶和枕叶，并负责脑脊液（CSF）生产（Scelsi等，2020）。心室的大小与脉络丛的大小正相关（Murck等，2024），该大小可产生CSF，并通过控制CSF和CSF之间的分子交换来维持CNS稳态的维持（Thompson等人（Thompson等）（Thompson等，20222年）。
重复扩展大小在预测RFC1疾病的发病年龄和严重程度的作用
RFC1疾病是由RFC1中双重重复扩张引起的，就发病年龄，疾病进展和表型而言，在临床上是异质的。 我们研究了重复大小在影响RFC1缓解临床变量中的作用。 我们还评估了重复的减数分裂和体细胞不稳定性的存在和作用。 在这项研究中，我们确定了553名携带双重RFC1扩展的患者，并测量了392例病例的重复扩张大小。 Pearson的系数计算以评估疾病发作时重复大小与年龄之间的相关性。 采用了一个具有鲁棒簇标准误差的COX模型来描述重复大小对年龄的效果，对开始时的年龄，对每种症状发作时的年龄以及疾病进展的影响。 用于分析表型与重复大小之间的关系的一种准辉导回归模型。 我们进行了多元线性回归，以评估重复大小与小脑萎缩程度的关联。 减数分裂的稳定性是由27个概率的一级亲戚对南方印迹的效果。 最后，通过在四个验尸病例的小脑和额叶皮层上的光学基因组映射以及未受影响的外围组织研究了体细胞不稳定。 具有更复杂表型的患者携带较大的扩张[较小的等位基因：复杂的神经病率比（RR）= 1.30，p = 0.003;小脑共济失调，神经病和前庭症综合症（画布）RR = 1.34，RFC1疾病是由RFC1中双重重复扩张引起的，就发病年龄，疾病进展和表型而言，在临床上是异质的。我们研究了重复大小在影响RFC1缓解临床变量中的作用。我们还评估了重复的减数分裂和体细胞不稳定性的存在和作用。在这项研究中，我们确定了553名携带双重RFC1扩展的患者，并测量了392例病例的重复扩张大小。Pearson的系数计算以评估疾病发作时重复大小与年龄之间的相关性。采用了一个具有鲁棒簇标准误差的COX模型来描述重复大小对年龄的效果，对开始时的年龄，对每种症状发作时的年龄以及疾病进展的影响。用于分析表型与重复大小之间的关系的一种准辉导回归模型。我们进行了多元线性回归，以评估重复大小与小脑萎缩程度的关联。减数分裂的稳定性是由27个概率的一级亲戚对南方印迹的效果。最后，通过在四个验尸病例的小脑和额叶皮层上的光学基因组映射以及未受影响的外围组织研究了体细胞不稳定。具有更复杂表型的患者携带较大的扩张[较小的等位基因：复杂的神经病率比（RR）= 1.30，p = 0.003;小脑共济失调，神经病和前庭症综合症（画布）RR = 1.34，较小和较大等位基因的重复大小较大与神经系统发作时的年龄相关[较小的等位基因危害比（HR）= 2.06，p <0.001;较大的等位基因hr = 1.53，p <0.001]，并且具有较高的发生变化症状的危险，例如质心thiria或dysphagia（较小的等位基因HR = 3.40，p <0.001；较大等位基因HR = 1.71，P = 0.002），P = 0.002）或独立的疾病较小（较小的等位基因HR = 2.78，P <0.001; P <0.001; P <0.00; P <0. p <0. p <0. p <0。1. 课程。
探索MRI矩阵大小对大脑图像质量的影响
历史记录：磁共振成像（MRI）源自Felix Bloch和Edward Purcell于1946年发现的核磁共振（NMR），他们于1952年获得诺贝尔物理学奖。最初应用于化学，NMR的医疗潜力是由Raymond Damadian实现的。1973年，保罗·劳特伯（Paul Lauterbur）推出了针对NMR的空间编码，使创建2D图像成为可能，彼得·曼斯菲尔德（Peter Mansfield）随后开发了快速成像技术。第一次人类MRI扫描于1977年进行，MRI在整个1980年代及其他地区迅速成为医学诊断的主食，提供详细的图像而无需电离辐射。劳特伯（Lauterbur）和曼斯菲尔德（Mansfield）于2003年因其对MRI开发的贡献而获得诺贝尔生理学或医学奖。
裁决：大小和/或复杂性是否重要？
建筑合同。实际上，议会是否如此设想，也许是对质疑的。在库尔森（Coulson）进行建筑裁决（第4版）作者在对房间中的大象的讨论中指出，“可能会说：“大和/或复杂的争议不是1996年法案的制定者在创建裁决过程时所考虑的，并且使用司法程序来解决此类索赔是错误的，而且是不公平的”（¶13.1313）。在Carillion Construction Limited诉Devonport Royal Dockyard Ltd [2005] EWCA Civ1358中，还有许多其他司法评论，包括Chadwick LJ在Carillion Construction Limited诉Devonport Royal Dockyard Ltd [2005]中，他怀疑在法定计划中是否将涉及法律涉及的难题的纠纷是否适用于所有涉及法律的纠纷，是否适用于该法规，或者适合所有纠纷。本文考虑了家庭群体的最新决定，以及基于争议太大和/或复杂而无法成为转诊的主题的挑战中剩下什么生活（如果有的话）。
全球土壤无机碳的大小，分布和脆弱性
对土壤无机碳（SIC）的大小，分布和脆弱性的全球估计值在很大程度上没有量化。通过编译223,593个基于现场的测量和开发机器学习模型，我们报告说，全球土壤存储了2305±636（±1 SD）10亿吨的碳作为SIC，而不是顶部2米的深度。在未来的情况下，与陆地生态系统添加氮相关的土壤酸化将在未来30年内将全球SIC（0.3米）降低至230亿吨碳，而印度和中国受影响最大。我们综合当今的土地水碳库存和内陆 - 碳酸盐化学表明，每年通过土壤至少损失了至少1.13±330亿吨的无机碳，每年通过土壤损失了内陆潮流，从而对大气和水上碳动力学产生了很大但被忽视的影响。s
miR396 基因敲除可增加大豆种子大小和产量
1. 安徽农业大学生命科学学院，合肥 230036，中国 2. 安徽农业大学前沿科学研究院生物育种技术研究中心，合肥 230036，中国 3. 百瑞生物技术有限公司，济南 250000，中国 4. 中国农业科学院作物科学研究所/国家南方研究院，农业农村部基因编辑技术重点实验室（海南），三亚 572025，中国 5. 南方科技大学，深圳 518055，中国 6. 海南省崖州湾种子实验室，三亚 572024，中国 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。 * 通信：朱建康（zhujk@sustech.edu.cn）；朱建华（zhujh@ahau.edu.cn，朱博士全权负责与本文相关的所有材料的分发）
越大，越好？汽车电池大小如何影响能耗，成本和排放
为了模拟同一车辆型号的各种电池尺寸，研究使用了Siemens Simcenter amesim仿真软件。车辆模型数据是从慕尼黑技术大学（TUM）和德国汽车俱乐部ADAC数据库进行的最新测试项目中获得的。使用德国联邦环境局发布的研究现实世界电动汽车能源消耗的发现，对热管理系统模型进行了校准。车辆型号经过校准，以匹配全球官方统一的轻型车辆测试程序（WLTP）参考大众ID.3带有58 kWh电池的车辆和SpritMonitor.de中的消费者报告的值。
自治系统的神经架构大小
摘要 - 神经网络（NNS）现在广泛用于自主系统中的感知处理。来自摄像机和激光镜等传感器的数据，在由NNS处理后，构成了自治功能的核心的饲料控制算法。此类NN在图形处理单元（GPU）上实现，现代GPU可以分配到多个虚拟机中，每个机器都实现了单独的NN。给定一个具有多个NN的自主系统，每个NN应该如何尺寸和实施它们的GPU进行最佳分区？在这项工作中，我们研究了多种GPU分区技术，其目的是最佳和安全的系统级控制性能。I. I Tratsuction的进步深度学习技术导致自主系统中神经网络（NNS）的广泛部署。由于其任务关键性，验证驾驶系统通常需要NN组件的高精度。但是，达到最新准确性通常会导致计算和记忆需求增加。尽管努力压缩NNS提高效率（例如，[1]），在官能系统的内在空间，能源和成本限制中满足准确性要求的挑战仍然很大。此外，此类系统的总体性能，包括感应，决策和驱动，不仅受到其NN组件的准确性，而且还受到控制系统对NN输出不确定性的敏感性的影响。这项工作的贡献：我们解决自主系统中NNS的资源分配，以优化安全性和控制性能。，深度估计）。由于NN估计错误的影响在整个系统上都有不同，因此对整体系统性能进行优化需要一种细微的方法来分配NN，优先考虑关键功能，同时为他人分配足够的资源。具体来说，我们专注于用于状态估计的NN（例如由于可以对GPU和现代GPU进行分配，因此分配问题会减少到NN的尺寸和GPU分区。我们提出了三种用于NN尺寸的启发式方法，并表现出与详尽的搜索相比，其综合努力明显少得多。据我们所知，没有先前的工作将自主系统的控制性能与NNS的尺寸或GPU分配有关。相关工作：嵌入式NNS的记忆，计算和能量需求的选择存在广泛的文献。值得注意的策略包括开发较小，更有效的NNS [1]，[2]和实施早期出口
大型域大小的采样lov。
𝑝代表每个约束的最大违规概率，而𝐷代表依赖关系程度，由约束可以与之共享变量的其他约束的最大约束数量给出。此情况（1）后来证明本质上是紧密的[SHE85]。随后的算法LOV'ASZ Local Lemma的工作试图通过有效的算法建设性地找到CSP解决方案。这导致了一系列研究[BEC91，ALO91，MR99，CS00，SRI08，MOS09，MT10]，最终在算法中达到了有效找到CSP解决方案（1）中的条件。在一起，这些贡献为CSP解决方案的存在/构建建立了尖锐的阈值。On the other hand, a considerable amount of work has been focused on the counting/sampling Lov ´ asz local lemma [ BGG + 19 , HSZ19 , Moi19 , GLLZ19 , FGYZ21a , FHY21 , JPV21a , JPV21b , HSW21 , GGW22 , QWZ22 , FGW22 , HWY22 , HWY23A，QW24]，旨在表征局部引理类型制度，在该方案下（大约）计数或（几乎均匀）采样CSP溶液的问题是可以处理的。硬度在[BGG + 19，GGW22]中导致表明，LLL的计数/采样变体需要更严格的条件𝑝𝐷2≲1，其中≲隐藏了低阶因子和构成。即使仅限于CSP的某些规范子类，例如𝑘 -CNF或HyperGraph Colorings也是如此。关于上限，当前的最新[HWY23A]表明，在条件𝑝𝐷5≲1的情况下，计数/采样CSP溶液可有效地求解。但是，计数/采样LLL的正确阈值尚不清楚。以下问题是我们对计数和采样CSP解决方案的关键现象的理解至关重要的：
动物营养中纳米大小的饲料添加剂的重要性
“ nano”，它源自拉丁语nanus并表示矮人，它是指一个非常小的测量单位，等于一亿米的十亿分。纳米技术在原子和分子水平上处理物质的操纵，在畜牧业和许多领域都有一个应用领域。纳米大小的饲料添加剂近年来一直处于牲畜领域的最前沿，已成为一种创新应用，用于增加饲料的营养价值并优化动物健康和性能。由于这些添加剂是纳米大小的颗粒，其表面积增加，因此它们可能对许多因素产生积极影响，例如消化率，营养吸收，免疫系统，生长和发育。与较大的颗粒相比，用作饲料添加剂的纳米颗粒形式的矿物质可以通过穿过肠壁到身体细胞来增加生物利用度。该物质的纳米水平不仅提高了动物的生产率，而且还带来了提高进料分子功能的潜力。纳米饲料添加剂增加了饲料的消化和吸收，使动物可以从饲料中受益。但是，这种方法存在一些挑战。这些包括可能产生内毒素，由于与天然养分的相互作用而减少的养分吸收，动物体内纳米颗粒积累的可能性，健康风险，道德考虑，环境问题以及一些负面影响，例如干扰与天然养分的干扰，这些养分可以通过包含的包含来避免。本文讨论了有关纳米尺寸的饲料添加剂的最新研究，这些添加剂可为动物营养提供潜在的好处。