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肯特学术存储库
抽象的胚泡是最普遍的肠道真核微生物，对人类和动物健康都有重大影响。尽管进行了广泛的研究，但其致病性仍然存在争议。成本动作Ca21105，“一个健康状况下的胚泡”（OneHealthBlastocystis），旨在通过促进一个多学科网络来弥合我们理解的差距。该计划的重点是开发标准化的诊断方法，建立全面的亚型和微生物组数据库，并通过教育和协作来促进能力建设。该动作构成了五个工作组，每个工作组都针对胚泡研究的特定方面，包括流行病学，诊断，“ OMICS Technologies”，体内和体外研究以及数据传播。通过整合医学，兽医，公共和环境健康的进步，该计划旨在协调诊断，改善公共卫生政策并促进创新研究，最终增强我们对胚泡及其在健康和疾病中的作用的理解。这种合作的工作有望导致大幅进步和实际应用，从而使科学界和公共卫生受益。
肯特学术存储库
我们先前鉴定出含塔林杆域的蛋白1（TLNRD1）是一种有效的肌动蛋白捆绑蛋白的体外。在这里，我们报告了TLNRD1在体内脉管系统中表达。其耗竭会导致体内血管异常和体外内皮细胞单层完整性的调节。我们证明，TLNRD1是通过与CCM2的直接相互作用的脑海绵状畸形（CCM）复合物的组成部分，该复合物是由CCM2中的疏水C-末端螺旋介导的，它附着在TLNRD1的四螺旋域上附着在疏水槽中。这种结合界面的破坏导致细胞核和肌动蛋白纤维中的CCM2和TLNRD1积累。我们的发现表明CCM2控制TLNRD1对细胞质的定位并抑制其肌动蛋白捆绑活性，并且CCM2-TLNRD1相互作用会影响内皮肌动蛋白应激纤维和局灶性粘附形成。基于这些结果，我们提出了一种新的途径，CCM复合物通过该途径调节肌动蛋白细胞骨架和血管完整性。
摘要 - Adi Buana 存储库
写作是语言活动的一部分，与阅读和口语密不可分。在写作技能的培养过程中，存在词汇量不足、句子结构难以构成等错误。因此，需要创新性的努力，其中之一就是运用模型以及针对学习需求的教学技巧。生成模型属于思维导向型教学方法，以问题解决为基础。本研究旨在探究学习成果的差异，以及在序列图像辅助下，生成模型在SDN Keboan Anom小学五年级学生学习叙事性文章写作方面的有效性。
语言对生物多样性很重要 - 肯特学术存储库
Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。 Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。 马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。 Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。 Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。
古生态学在马达加斯加核对生物多样性保护，生计和碳存储中的作用
目前，马达加斯加有80％是无树的草原。在大约0.5 - 1 KA引入牧民之前，请识别失落的稀树草原林地和草原，森林和荒地（Hixon等人，2021年），该岛上的保护/修复岛上的保护/修复。Gillson等。（2023;以后的G2023）警告说，“所有稀树草原和荒地作为退化的森林在生态上都是不准确的”二进制分类，这使“森林 - 草地之间的虚假二分法”和“脱离了Heathlands and Scartion and Savannans and Savannas。”我们同意，很惊讶地看到我们归因于我们（Joseph and Seymour，2020，2021;此后的J＆S20,21），此后两年，我们揭穿了Madagascar的中部高地（MCH）的“ Forest-Grassland” Dichotomies。我们得出结论：“这项跨学科的审查挑战了百年历史的极端观点……证据不支持（1）森林中有二次草原的森林MCH……也不支持（2）MCH，其特征是巨大的自然无天然草地……发现的结果支持了更林木，更繁华的ericoid-rich rich过去，与林地相处的草丛和林地相处，像林地一样， 在细尺度上，一个复杂的马赛克……似乎很可能，包括较小的无树草地”。 我们假设一个八份马赛克（不是两个），稀树草原> 30％，荒地比今天高10倍（Joseph et al。，2021）。 我们清楚地（1）反对和反对二分法，（2）从未发现“所有的稀树草原和荒地”被降解为森林。在细尺度上，一个复杂的马赛克……似乎很可能，包括较小的无树草地”。我们假设一个八份马赛克（不是两个），稀树草原> 30％，荒地比今天高10倍（Joseph et al。，2021）。我们清楚地（1）反对和反对二分法，（2）从未发现“所有的稀树草原和荒地”被降解为森林。
Lehigh保存机构存储库
Callaway，Heather M。； Hastie，Kathryn M。； Schendel，Sharon L。；李，高阳； Yu，小;谢克，杰里米；巴克，蒂拉； Hui，肖恩；贝格，丹； Troup，Camille；丹尼森（S. Moses）；李，坎； Alpert，Michael d。；贝利，查尔斯C。沙龙的苯甲诺； Bonnevier，Jody L。； Chen，Jin-Qiu；陈，魅力； Cho，Hyeseon； Crompton，Peter d。;文森特·杜森（Dussupt）； Entzminger，Kevin c。； Ezzyat，Yassine；弗莱明，乔纳森·K。 Geukens，尼克；吉尔伯特（Amy）旺朱恩（Guan）；汉，小吉安；哈维，克里斯托弗·J（Christopher J。）； Hatler，Julia M。；豪伊，布莱恩； hu，chao;黄，艾隆；伊姆布雷希特（Maya）；金，艾森；卡马奇，尼克；吉特尼，格拉迪斯；克林格，马克； Kolls，Jay K。；克雷布斯（Krebs），雪莉（Shelly J。）；李，刺；罗，菲扬；马鲁山，托西亚基； Meehl，Michael A。； Mendez-Rivera，Letzibeth；穆萨，安德里亚； Okumura，C.J。 ;鲁宾，本杰明E.R. ;萨托（Aaron K）；沉，迈耶；辛格，阿尼鲁德；歌曲，Shuyi；谭，约书亚； Trimarchi，Jeffrey M。； dhruvkumar p。upadhyay;王，耶明； lei，lei； Yuan，Tom Z。；尤斯科（Yusko），埃里克（Erik）；彼得斯，伯乔恩；佐治亚州托马拉斯； Saphire，Erica Ollmann 2023Callaway，Heather M。； Hastie，Kathryn M。； Schendel，Sharon L。；李，高阳； Yu，小;谢克，杰里米；巴克，蒂拉； Hui，肖恩；贝格，丹； Troup，Camille；丹尼森（S. Moses）；李，坎； Alpert，Michael d。；贝利，查尔斯C。沙龙的苯甲诺； Bonnevier，Jody L。； Chen，Jin-Qiu；陈，魅力； Cho，Hyeseon； Crompton，Peter d。;文森特·杜森（Dussupt）； Entzminger，Kevin c。； Ezzyat，Yassine；弗莱明，乔纳森·K。 Geukens，尼克；吉尔伯特（Amy）旺朱恩（Guan）；汉，小吉安；哈维，克里斯托弗·J（Christopher J。）； Hatler，Julia M。；豪伊，布莱恩； hu，chao;黄，艾隆；伊姆布雷希特（Maya）；金，艾森；卡马奇，尼克；吉特尼，格拉迪斯；克林格，马克； Kolls，Jay K。；克雷布斯（Krebs），雪莉（Shelly J。）；李，刺；罗，菲扬；马鲁山，托西亚基； Meehl，Michael A。； Mendez-Rivera，Letzibeth；穆萨，安德里亚； Okumura，C.J。;鲁宾，本杰明E.R.;萨托（Aaron K）；沉，迈耶；辛格，阿尼鲁德；歌曲，Shuyi；谭，约书亚； Trimarchi，Jeffrey M。； dhruvkumar p。upadhyay;王，耶明； lei，lei； Yuan，Tom Z。；尤斯科（Yusko），埃里克（Erik）；彼得斯，伯乔恩；佐治亚州托马拉斯； Saphire，Erica Ollmann 2023
BAB III- UPI存储库
获得了隐藏在Stego图像上的文本。3。接受者通过使用已生成的ECC密钥进行秘密密钥解密过程，直到从AES Secret Keys获得授权为止。4。接收者使用已获得的AES秘密密钥进行消息解密过程，直到获得授权为止。
电池 - CERES研究存储库
摘要：将电池保持在特定温度范围内对于安全性和效率至关重要，因为极端温度会降低电池的性能和寿命。此外，电池温度是电池安全法规的关键参数。电池热管理系统（BTMS）在调节电池温度方面是关键的。虽然当前的BTMS提供实时温度监测，但缺乏预测能力却构成了限制。本研究介绍了一种新型混合系统，该系统将基于机器学习的电池温度预测模型与在线电池参数识别单元相结合。标识单元不断实时更新电池的电气参数，从而提高了预测模型的准确性。预测模型采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS），并考虑了各种输入参数，例如环境温度，电池电流温度，内部电阻和开路电压。该模型通过基于实时数据动态调整热参数来准确地在有限时间范围内准确预测电池的未来温度。实验测试是在一系列AMB温度范围内对锂离子（NCA和LFP）圆柱细胞进行的，以在不同条件下验证系统的准确性，包括电荷状态和动态载荷电流。提议的模型优先考虑简单，以确保实时的工业适用性。
