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地中海沿海环境中的可生物降解塑料具有对比微生物继承
海洋的塑料污染是最大的环境问题。可生物降解的塑料在打击塑料污染的积累中具有潜在的“溶解性”，其产量目前正在增加。尽管这些聚合物将有助于未来的塑料海洋碎片预算，但关于在不同自然环境中可生物降解塑料的行为知之甚少。在这项研究中，我们在实验室上对整个微生物群落进行了分子，确认可生物降解的聚丁乙烯甲酸甲酸酯 - 甲甲酸盐（PBSET）和多羟基丁酸（PHB）（PHB）膜（PHB）膜，以及非生物降落的常规沿环境层次的层次，这些层次是层次的层次，这些层次是均不同的，这些层次是差异的。 海。在22个月的孵育期间，在五个时间点中取出了骨，底栖和效等栖息地的样品。我们评估了潜在的生物降解细菌和真菌类群的存在，并将它们与这些聚合物的原位瓦解数据进行了对比。扫描电子显微镜成像构成了我们的分子数据。假定的塑料降解器发生在所有环境中，但没有明显的
电力厂热电联产激励措施
能源系统可细分为相互连接的结构层次，每个层次的边界条件和目标都不同。对于热电生产，这些层次可能是：电价区（区域）；热价区（城市）；和生产基地（发电厂）。本文提出了一种多系统建模方法，用于分析热电联产 (CHP) 电厂的投资和运营，并在区域、城市或生产基地能源系统层面进行优化。该建模框架包含三个各自层次的能源系统优化模型，应用于瑞典电价区 SE3 的案例研究。建模层次分别进行优化，但通过电价和热价联系起来。结果表明，根据条件的不同，三个层次上优化的热电联产电厂投资和运营既可以一致，也可以不同。在生物质价格低且输往城市的输电能力中等拥堵的情况下，三个层次的结果通常是一致的。如果生物质价格上涨，就会出现差异，影响该地区热电联产厂的竞争力，而城市级热电联产投资主要由当地热能需求决定，对外部变化不太敏感。这些差异表明系统级别之间预期存在分歧的风险。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可证开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
纠缠量子多项式层级崩塌
我们引入纠缠量子多项式层次 QEPH ，作为一类可通过相互纠缠的交替量子证明进行有效验证的问题。我们证明 QEPH 会坍缩至第二层。事实上，我们表明多项式数量的交替会坍缩为仅仅两个。因此，QEPH = QRG ( 1 ) ，即具有一轮量子裁判游戏的问题类，已知包含在 PSPACE 中。这与包含 QMA (2) 的非纠缠量子多项式层次 QPH 形成对比。我们还引入了 DistributionQCPH ，它是量子经典多项式层次 QCPH 的泛化，其中证明者发送字符串（而不是字符串）上的概率分布。我们证明 DistributionQCPH = QCPH ，表明只有量子叠加（而非经典概率）才能增加这些层次结构的计算能力。为了证明这一等式，我们推广了 Lipton 和 Young (1994) 的一个博弈论结果，该结果指出，在不失一般性的情况下，证明者可以在多项式大小的支持上发送均匀分布。我们还证明了多项式层次的类似结果，即 DistributionPH = PH 。最后，我们证明 PH 和 QCPH 包含在 QPH 中，解决了 Gharibian 等人 (2022) 的一个未决问题。
人的大脑通过躯体镶嵌的镜头
人类认知神经科学中的一个有前途的想法是，默认模式网络（DMN）负责协调网络的募集和调度，以计算和解决特定任务的认知问题。这是通过证据表明DMN区域的物理和功能距离的支持，最大程度地删除了与感知和作用直接相关的环境驱动的神经活动的感觉运动区域，这将使DMN可以从层次的顶部策划复杂的认知。但是，发现大脑动力学的功能层次结构需要找到测量大脑区域之间相互作用的最佳方法。与以前的方法相比，使用例如转移熵测量信息的层次流动，我们在这里使用了受热力学启发的，基于深度学习的时间进化网络（TENET）框架来评估事件流动中的不对称性，“箭头”，人类脑信号。这提供了量化层次结构的另一种方法，因为时间的箭头测量了导致基础层次结构平衡的信息流的方向性。反过来，时间的箭头是衡量不可逆性的量度，因此在脑动力学中无序。当应用于接近一千名参与者的大规模人类连接项目（HCP）神经成像数据时，宗旨框架表明，DMN在策划层次结构的层次水平，即在静止状态和执行七个不同的认知任务时会改变的层次级别，即不可逆性的水平。此外，与神经精神疾病相比，对静息状态层次结构的这种量化在健康状态有显着差异。总体而言，目前的基于热力学的机器学习框架为在复杂环境中策划认知与大脑之间的相互作用的大脑动力学基本宗旨提供了重要的新见解。
层次药物释放设计AU @PDA-PEG-MTX NP，用于通过合并光热化学疗法靶向乳腺癌的靶向递送
整齐地排列，并且可以接受管状和间质互化结构。au @pda-peg-mtx nps组中glomeruli的体积和大小不一致。肾小球中的细胞比正常人增加，细胞外基质的增加比正常情况大，并且肾小管上皮细胞的排列不规则。肾小管的结构尚不清楚。NIR+AU @PDA-PEG-MTX NPS组与对照组相似。在对照组和两个实验组中，肺组织结构相对清晰，整个肺泡结构相对完整，肺泡壁的厚度相对正常，支气管狭窄的程度相对轻。肺泡上皮细胞，嗜酸性粒细胞和淋巴细胞很少浸润
中型和重型车辆选择建模和应用分析
具体实现目标的特定项目目标•提供福利分析支持和开发前沿功能/方法的连续性•在一致的，简化的框架中，开发采用MDHD功能以实现轻度效力（LD）和MDHD分析•维护和增强旧模型（卡车 + HDSTOCK）以及在开发过程中采用杂物运输范围•分析式式旋转方案•分析层次范围•分析型层次范围•分析型层次范围•分析式式式型号•
使用人工智能面部识别自动开门
MTCNN（多任务级联神经网络）可检测图像/视频中的面部和面部特征点。该方法由他们的论文[8]在参考文献中提出。MTCNN 的整体概念可分为三个层次，其中，在三分之一层次中，面部检测和面部特征点同时完成。这些层次包括具有不同复杂度的不同 CNN。MTCNN 三个层次的更简单解释如下：在第一层，MTCNN 创建多个帧，从左上角开始扫描整个图像，最终向右下角前进。数据检索系统称为 P-Net（提议网络），这是一个浅层、完全相关的 CNN。在第二层，来自 P-Net 的所有数据都用作 CNN 的下一层 R-Net（细化网络）的输入，这是一个完全相关的复杂
深度和布局编码的模拟假肢避免
●室内：参与者使用深度层次或深度层次的碰撞少于布局●roomd：参与者使用depthorlayout少于少于depthorayout少于bic layoutonly●roomf●roomf：参与者使用layoutonly以外的任何模式少碰撞差异●参与者在选择depthandlay的depthandaylaylaylyoutlayly dive <<
什么是计算神经科学？
1982 年，大卫·马尔 (David Marr) 提出了一种新的分析方法。他认为大脑模型分为三个层次。第一个层次是计算理论，它描述了进入系统的信息以及系统期望的相应输出。加法就是一个例子。输入是两个数字，期望的输出是这两个数字的总和。第二个层次包括表示方案和算法。表示方案是对计算中使用的功能元素的描述，而算法是使用这些元素或由这些元素执行的一组操作，目的是执行计算理论指定的转换。一个例子是食谱；它将定义一个逐步的过程（算法），说明如何在给定一组明确定义的成分（表示方案）的情况下生产出产品。第三个层次是硬件实现，它指的是实现算法的物理机制。