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World File Search System对流
Gupta A. Ojas和Vyadhikshamatava- ayurvedic的免疫观点及其在临床领域的调节。 Nat Ayurvedic Med 2024，8（3）：000451。 Goyal C和Tandon R. USP30抑制剂和Mitophagy，这是一对反对代谢相关脂肪肝病的细胞动力夫妇。 Phar＆Clin Tria 2024，9（3）：000248。 hataxia和痛苦治疗的发作 Nano Medicine的应用和挑战用于COVID ... 改进生成的对流 - 网络 - 储备 - 什么是狂热的心形 - 理由 - 符号 - co2存储容量的比较研究 - 估计 - 细菌学质量和安全 - 果汁分析... 比较 - olanzapine-with-inplo-in-in-in-in-with-... 心率 - 响应图案划分不同的阶段... 从细菌来源生产单细胞油 Aziz KMA等。自身免疫1型糖尿病的生长激素和生长迟缓。胰岛素是重要的内分泌生长因子。糖尿病obes int J 2023，8（1）：000267。 血糖 - 元素 - 抗氧化剂 - 侵入性和淀粉构成... 基因组选择在动物育种中的应用
背景：随着全球感染和生活方式障碍的新兴负担，如今通过阿育吠陀方法增强免疫障碍，如今已获得流行，以增强对感染，免疫缺陷障碍和自身免疫性疾病的抗病性。的目的和目标：批判性地探索Ojas和Vyadhi Kshamatav的经典概念与疾病的抗性有关。在临床角度找到OJAS应用的范围。材料和方法：涉及Samhita文本的文献综述和基于Internet的审查的批判性审查研究，并基于Internet的在线研究数据库，具有免疫，OJAS和Vyadhi Kshamatava的关键词。41个带有摘要的文章选择了15颗颗粒并进行了严格审查。讨论：免疫从根本上是Dhatu Samyta（Eqeilbrium）的理想状态，可以看作是对感染控制和炎症的抵抗的健康资产。它是由一系列健康促进阿育吠陀（Ayurveda）并采用各种复兴方式（Rasayana）创造的。结论：根据现代医学思想的免疫力仅针对宿主病原体防御，但阿育吠陀在透视上采取综合免疫力，并探索影响个人健康的所有因素，从而抗病。
可解释的多尺度机器学习基于图标的对流参数
摘要机器学习（ML）基于基于地球系统模型（ESM）的参数化，其目标是更好地表示子网格尺度过程或加速计算。杂种ESM中的基于ML的参数化已从短高分辨率模拟中成功地学习了亚网格尺度过程。但是，大多数研究都使用特定的ML方法来参数化基因趋势或通量，该趋势源自主要是理想化的设置或超级参数的各种小规模过程（例如，辐射，对流，重力波）的复合效应（例如，辐射，对流，重力波）。在这里，我们使用过滤技术将对流与这些过程在逼真的环境中使用二十面体非静液压建模框架（ICON）明确分开，并在逼真的环境中对彼此之间的各种ML算法进行基准测试。我们发现，在表现出最佳的离线性能的同时，一条未能的U型NET学习了对流降水与亚网格通量之间的反向因果关系。尽管我们能够将U -NET的学习关系与物理过程联系起来，但对于非深度学习的梯度增强了树是不可能的。然后将ML算法在线耦合到主机图标模型。我们最好的在线性能模型，一种消融的U型NET，不包括沉淀示踪剂物种，表明与传统方案相比，与高分辨率模拟相比，模拟降水极端的一致性和平均值具有更高的一致性。但是，在水蒸气路径和平均沉淀中都引入了平滑偏置。我们的结果暗示了可能通过混合ESM显着减少系统错误的潜力。在线，与未驱动的U -NET相比，融合的U -NET显着提高了稳定性，并且在整个模拟期内运行稳定。
干燥大气边界层的生成对流参数化
抽象的湍流参数将仍然是公里尺度地球系统模型中必要的构建块。在对流边界层中，其中保守特性（例如潜在温度和水分）的平均垂直梯度大约为零，标准的ANSATZ将湍流通量与涡流扩散率的平均垂直梯度相关联，必须通过质量 - 浮力参数来扩展典型的非元素和降低的质量上流和下向大气边界层。我们提出了基于生成对抗网络的干燥和瞬时增长的对流边界层的参数化。训练和测试数据是从三维高分辨率直接数值模拟获得的。模型结合了自同性恋层生长的物理学，随后是通过重生化的经典混合层理论。这增强了生成机器学习算法的训练数据库，因此显着改善了在地面层上方边界层内部不同高度的合成生成的湍流场的预测统计数据。与随机参数的不同，我们的模型能够预测不同高度的浮力波动，垂直速度和浮力通量的高度非高斯和短暂性统计，从而捕获了最快的热量渗透到稳定的顶部区域。我们的生成算法的结果与标准的双方程质量 - 舒适方案一致。我们的概念证明也为在其他自然流中有效的数据驱动对流参数铺平了道路。目前的参数化还提供了湍流对流的颗粒型水平组织，这在其他模型封闭中均无法获得。
对流密码的代数攻击，并应用于非线性过滤器发电机和WG-PRNG
流密码[16]是对称密码学中使用的主要加密原始图之一。从历史上看，第一个流量密码是使用“线性”重新组件构建的，在寄存器更新函数（将一个状态发送到下一个状态）中，线性的含义均意味着在下一个状态中发送一个状态），在输出功能中，该功能将按键作为当前状态的函数计算为键流。纯粹的线性寄存器不再使用，因为它们的状态可以从其生成的键流的一小部分中迅速恢复，例如Berlekamp-Massey算法[5，第7章]。由于使用线性结构仅基于几个XOR大门而转化为硬件实现，这对于实际应用是非常可取的，因此大多数Modern crean Stream Cipher都保留了该原始结构的某些部分。在许多相互竞争的流设计中，最近引起了一些兴趣：所谓的非线性过滤器发电机[11]。的确，他们保留了由一个或几个线性寄存器组成的状态的线性更新，但是他们通过其状态的非线性函数输出键流：此功能称为滤波器。这些密码最值得注意的例子是WG-PRNG，它已提交给NIST轻量加密术的NIST竞争[1]。
NWP相关活动，2023-2024 @SHMU 深入学习对流组织 chercheur（f/h）enModélisationocéaniquepour le climat
数值振荡。可以在雪，地面和屏幕水平变量以及表面通量中看到它们（图1）。发现振荡起源于渗透到更深雪的雪表面层最终地面层（图4）。开发了一个独立的仿真软件包，用于研究更具控制环境中的数值振荡。发现振荡是由于在表面热平衡方程中对非线性湍流传热术语H和LE的数值处理所致。线性稳定性分析（图。5,6）表明，只有H和LE组件才能变成数值溶液振荡，但只有LE组件才能导致不稳定的振荡溶液。数值振荡如果来自h期限，则往往会迅速减弱（图3）虽然它们来自LE术语，但它们可以在更长的时间段内持续（图2）。
对流 - 渗透的区域气候模型是否为地中海流量的投影带来了新的观点？
摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害，每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件（HPE）触发的。已经开发了新一代的区域气候模型，在公里量表上已经开发出来，允许对对流的深度表示，并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型（CPM）几乎没有用于水文影响研究中，而区域气候模型（RCMS）仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中，我们使用CNRM-AROME CPM（2.5 km）及其驾驶CNRM-Aladin RCM（12 km）在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型，一个集体和概念模型（GR5H）和一个基于过程的分布式模型（CREST），该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比，CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的，但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM，
在CMIP6模型中北极海洋中没有深对流的出现
摘要随着海冰的消失，北极中开放海洋深对流的出现将增强冰的流失。在这里，使用36个先进的气候模型和每个模型最多50个合奏成员，我们表明北极深对流在最强的变暖场景下很少见。到2100年，只有五个模型在对流到对流，而在奔跑中间有11个对流。所有人最深的混合层位于东欧亚盆地。当该区域经过盐分并增加风速时，模型对流；然而，大多数型号都在清新。没有对流的模型具有最强的卤素和最稳定的海冰，但是那些最早失去冰的模型是因为它们强烈变暖的大西洋水 - 没有持久的深度对流：它闭上了本世纪中期。卤素和大西洋水的变化迫切需要在模型中更好地限制。
医疗政策 - 将治疗剂注入大脑（对流增强的核内交付）
增强的核内充分传递）描述/背景对流 - 增强输送（CED）是一种药物输送技术，用于绕过直接将治疗剂直接施用到靶向脑组织中的血液脑屏障（BBB）。大脑自然保护了BBB的有害药物，BBB是由细胞组成的屏障，可有选择地控制循环血液和神经元组织之间分子的运动。它允许对代谢功能必不可少的物质运动，但限制了大分子（蛋白质和微生物）的通过。这种阻止大分子入口的能力使药物几乎不可能直接输送到脑组织。围绕BBB的方法是将物质直接注入大脑，这是一种非常侵入性的过程。在大多数进行掌内输注或注射的过程中，递送装置在骨内通过伯尔孔立体定位地引导到其颅内靶标。对于缓慢的输注过程（在人类中，通常<0.3ml/hr），导管可能留置了几天。常规的磁共振成像（MRI）或计算机断层扫描（CT）扫描研究通常术前用于估计最佳插入轨迹。植入程序的最终细节通常是针对输送设备的设计，输液或注射的速率的特定特定的，并且必须插入必须插入的设备数量和/或必须通过的设备数量才能获得目标体积的足够治疗覆盖率。分散有两种机制：扩散和对流。输注方法，后者的形式被优化用于介入的MR成像环境中。一旦插入了套管，就可以使用微灌注泵通过套管注入含有抗肿瘤或其他药物的溶液。溶液在大脑中，就需要在整个预期的目标中分布。
日常热带降水的极端对流的极端
热带降水极端及其随着表面变暖的变化，使用全球风暴解析模拟和高分辨率观察结果进行了研究。模拟表明，对流的中尺度组织是不能以常规的全球气候模型来物理代表的过程，对于热带每日累积降水极端的变化很重要。在模拟和观察结果中，每日降水极端在更有条理的状态下增加，与较大但频繁的风暴有关。重复模拟以使气候变暖会导致每月均值每日降水极端的增长。较高的降水百分位数对对流组织具有更大的敏感性，预计随着变暖而增加。没有组织变化，热带海洋上最强烈的每日降水量以接近Clausius-Clapeyron（CC）缩放的速度增加。因此，在未来的温暖状态下，组织的增加，海洋的每日极端降水量最高的速度比CC缩放更快。