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基于无人机的甲烷排放测量值的几种不确定性来源的定量估计
摘要。甲烷排放的现场水平测量值由操作员与自下而上的散布清单进行对帐，以提高所报告排放的准确性，彻底和确定。在这种情况下，至关重要的是避免测量错误并了解测量不确定性。遥远的飞机系统（通常称为“无人机”）可以在现场级甲烷排放的量化中起关键作用。典型的实现使用“质量平衡方法”来量化排放，高精度甲烷传感器以垂直窗帘模式安装在四极管无人机上。然后可以根据测量的甲烷浓度数据和同时的风数据在事后计算总质量排放率。受控释放测试表明，使用质量平衡方法的错误可能是相当大的。例如，Liu等。（2024）报告了测试的两个无人机解决方案的绝对错误超过100％；另一方面，如果在数据上放置了其他约束，则误差可能会小得多，在Corbett和Smith（2022）中的根平方错误的顺序，将分析限制在风场稳定的情况下。在本文中，我们提出了对物理现象的系统误差分析，该分析影响了与甲烷浓度数据获取和后处理有关的参数质量平衡方法中的误差。这些来源的示例包括单独分析了词的来源，并且必须意识到，实践中可以积累单个错误，并且也可以由未包含在本工作中的其他来源增加它们。
通过结构探索可成像性来研究神经科学：系统评价的初步结果
背景神经科学和建筑通常是合并的，以研究环境，物理空间，颜色，形状和建筑物对大脑活动和健康的影响。这是一个新兴领域，具有不同的领域，研究了与神经科学有关的结构。在建筑的众多要素中，成像性似乎特别感兴趣。成像性是指唤起人们思想中强大图像的物理空间的质量，并影响了认知功能，包括视觉，记忆和空间回忆。假设具有差成像性的环境，空间和建筑物可能会对认知，行为和大脑健康产生负面影响。已经进行了多种研究来检验这种假设，但是缺乏汇编的证据，表明可成像性和神经科学如何相关。因此，我们进行了这项系统的综述，以从建筑学的角度研究神经科学的研究中探索当前对成像性的理解，重点关注其对认知健康和福祉的影响。方法本综述在四个电子数据库中进行了全面的搜索：EBSCO，OVID，PubMed和Web of Science。我们的搜索词包括“成像性”，作为与建筑，环境，构建环境，神经结构，宽敞的，城市设计，记忆性，视觉回忆，心理可视化，建筑特征，尺寸，路面，寻路，路途，熟悉，熟悉，熟悉，熟悉，熟悉，熟悉，熟悉，熟悉，环境和vividness和vividness和vividness和vividness的建筑，城市设计，记忆，心理可视化，建筑特征，建筑特征，建筑特征，建筑特征，建筑特征，建筑特征，建筑特征，建筑特征。在Prisma的四相流图之后进行了结果的综合。讨论资格标准包括英语的同行评审文章，这些文章的重点是可像性，健康和建筑之间的关系。结果初始搜索显示了5269篇文章，这些文章被筛选以排除重复项（n = 1763）。随后，我们对剩余的3506篇文章进行了详尽的审查，我们排除了与研究，非原始研究（n = 24），系统审查（n = 5）无关的（n = 3393）文章（n = 5），没有足够的数据（n = 3），无关联的文章，以及其他各种原因（n = 13）。选定的研究（n = 61）强调了建筑对认知的影响，城市设计在心理健康中的作用以及脑成像方法评估建筑环境影响的影响。可像性涉及并有助于各种认知过程，例如记忆，感知，感觉和语言，具体取决于所使用的刺激类型。图像显示可激活视觉皮层，并在大脑的前部表现出很大的活性，例如岛，内侧额叶皮层和左侧背侧前额叶皮层。
Semois山谷国家公园（比利时）国家公园的野生蜜蜂多样性 朝着金丝雀岛的条形码数据库用于土壤生物多样性：揭示了岛状土壤中隐性和未记录的螨虫物种多样性 可培养的嗜热细菌多样性来自Kotli Azad Jammu和Kashmir的Tata Pani Hotspring 通过在史密森尼国家自然历史博物馆收集陆地节肢动物来增强DNA条形码参考库 黑暗分类墙中的另一个裂缝：富含物种和普通的eurytomidae（膜翅目，chalcidoidea）的定制DNA条形码方案
鉴于当前的生物多样性损失率，保护必须是政府和组织保护生态系统运作并确保可持续未来的全球优先事项（Diaz 2019）。在这种情况下，发起了一个项目的呼吁，以在比利时沃伦尼亚建立前两个国家公园。在其中，半山谷于2022年12月9日正式指定了国家公园。Semois Valley国家公园（SVNP）跨越卢森堡和Namur省的28,903公顷。以其茂密的森林和河流网络而闻名，该公园主要以塞莫斯河为中心，森林占其地区86.54％。公园包含使用欧洲自然信息系统（EUNIS）分类的栖息地，其中包括介质的草原（E2--9％的NP区域），季节性湿和湿的草地（NP区域的E3-0.7％），河流和FEN磨砂膏（NP区域的F9-0.3％）。此外，SVNP的特征是由历史人类活动所塑造的独特栖息地，例如19世纪的不活动的板岩采石场，曾经是该地区板岩行业的一部分。这些以前的工业活动，曾经对瓦洛尼亚具有经济意义，现在有助于塑造公园的景观（Remacle 2007）。公园还需要覆盖15,648公顷的各种保护名称（大约占其总面积的54％；图1），包括10个Natura 2000站点。此外，它包含四个在生物学上重要的湿地，总计3.10公顷（parc National de la lavalléedela semois 2021）。在公园的大部分地区，广泛的保护地位强调了保护景观及其生物多样性的强烈区域承诺。
父母自身免疫性疾病对后代 1 型糖尿病的影响可部分通过 HLA 和非 HLA 多态性来解释
。CC-BY-NC 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
Nate Gillman |棕色CS George Konidaris -Brown CS 家庭作业3 1 CPA安全性来自PRFS和PRGS 2 Mac ... b'' 摘要“使用计算机视觉和机器学习来预测大学的进攻性游戏
发明了“傅立叶头”，这是一种新型的神经架构，利用傅立叶分析中的工具，以连续的结构学习了分配分布；使用该体系结构将决策者代理的回报提高了46％（在ICLR 2025的提交下）提出了第一种稳定自我消耗的生成模型训练的技术；在使用扩散模型的人类运动产生的情况下，使用该技术来修复模型崩溃；由4名学生研究人员组成的LED团队（ICML 2024）发明了数学上严格的方法，用于测量单词嵌入空间的空间利用的均匀性；使用新颖的指标来证明使用脆性指标（ACL 2022）
Lakshmi Surya Latike博士，M.Vani 2，M.Neha 2，N.Spoorthi 2（2024）。强大且安全的框架，用于增强物联网网络安全性来对抗WORMH
无线传感器网络（WSN）在过去几十年中已经显着发展，成为监视和控制各种应用程序的重要组成部分，例如环境传感，医疗保健和工业自动化。传统上，WSN依靠静态路由协议，这些协议不能很好地适应网络条件的变化，从而导致了诸如交通拥堵，能源效率低下和整体网络绩效之类的问题。这些系统使用固定的路由路径进行数据传输，通常会导致网络上的负载分布不平衡，从而降低了传感器的寿命和性能。传统WSN系统的主要缺点是他们无法处理流量或网络条件的动态变化，例如节点故障，能量耗尽或环境破坏。这会导致效率低下的路由，不必要的数据重传和增加功耗。此外，大多数常规的WSN不能很好地支持可扩展性，因此很难随着网络的增长而保持最佳性能。此外，传统的路由方法通常依赖于单个路径，如果路径变得不可用或拥挤，则增加数据丢失的风险。该系统解决的问题是需要一种更适应性和高效的路由机制，该机制可以处理网络中的动态变化，同时确保负载平衡和容错性。这项研究的动机是提高WSN的可靠性，能源效率和可扩展性，尤其是在传统方法无法有效执行的大规模网络的背景下。所提出的系统旨在将软件定义的网络（SDN）与WSN集成，以启用动态负载平衡和多路径路由。SDN允许对路由路径进行集中控制和实时适应，提供提高的灵活性，更好的交通管理和增强的容错性。通过动态调整路线并平衡整个网络的负载，该系统试图克服传统方法的局限性，并确保在各种WSN应用程序中的最佳性能。
lasantéen行动n°467 anglais-拉赫蒂如何使用生物多样性来改善生活环境
一般的想法是将四个主题尽可能广泛地注入每个人的日常生活中。中学学生和学生可以参加夏季课程。该计划支持在该领域工作的硕士学生，改善结果并发展年轻人的愿望。托儿所教师可以遵循饮食和成长的课程。另一个例子是给绿色空间经理的专业培训，
固定油的抗氧化活性来自Caryocar coriaceum wittm的果实。 （红果树）
氧化是一种至关重要的代谢过程，可在细胞中产生能量，但也会导致自由基的产生，导致氧化应激和慢性疾病（例如癌症和神经退行性疾病）的发展。活性氧（ROS）会对DNA和细胞分子造成损害，从而使抗氧化剂的产生可减轻这些作用。脂肪酸除了其结构功能外，还具有抗氧化特性，并因预防氧化应激和炎症而被识别。这项研究的重点是来自Caryocar Coriaceum wittm的果实的固定油，通常称为Pequi，富含脂肪酸，例如油酸，亚油果和棕榈酸。目的是使用DPPH自由基方法评估该油的体外抗氧化活性。进行油提取后，进行了测定，该测定表明油的高抗氧化能力，其IC 50属于75.22 µg/ml，类似于阳性对照（抗坏血酸，IC 50中有9.77 µg/ml）。结果表明，C. c. c. c. c. c. c. c. c. c. c. c. c. c. c. c. c. c.c。有效抑制浓度的氧化，突出其抗氧化特性和预防退行性疾病的潜力。该研究建议将石油纳入饮食中，作为促进健康的有前途的策略，增强了自然资源在治疗方法中的重要性。此外，建议进一步研究以探索其在预防医学中的应用。
衣康酸转运蛋白 SLC13A3 通过赋予铁死亡抗性来削弱肿瘤免疫力
1 美国密歇根州安娜堡密歇根大学医学院外科系 2 美国密歇根州安娜堡密歇根大学罗格尔癌症中心癌症免疫学和免疫治疗卓越中心 3 美国密歇根州安娜堡密歇根大学免疫学研究生课程 4 美国密歇根州安娜堡密歇根大学医学院计算医学与生物信息学系 5 美国密歇根州安娜堡密歇根大学医学院内科系 6 韩国城南市 CHA 大学 CHA 盆唐医疗中心内科系 7 美国密歇根州安娜堡密歇根大学医学院分子与整合生理学系 8 美国密歇根州安娜堡密歇根大学医学院药理学系 9 美国德克萨斯州休斯顿德克萨斯大学休斯顿健康科学中心布朗基金会分子医学研究所德克萨斯治疗研究所 10密歇根大学医学院药物化学系，美国密歇根州安娜堡 11 密歇根大学医学院病理学系，美国密歇根州安娜堡 12 密歇根大学癌症生物学研究生课程，美国密歇根州安娜堡 13 主要联系人 *通信地址：wzou@umich.edu https://doi.org/10.1016/j.ccell.2024.10.010
利用试验和行为环节之间的相关性来改善神经解码
为了找到一个可解释的解决方案，需要一个简单而有效的模型来在许多会话中共享行为相关的神经变化。同样，动物的行为不仅受当前任务的影响，也受动物以前试验的经验的影响。例如，[10]发现小鼠的决策表现出在数十到数百次试验中持续存在的内部状态，这可以通过隐马尔可夫模型（HMM）有效地建模。这些潜在状态可以在不同动物和实验会话中重现。许多神经科学实验表现出由这种可重现的潜在状态引起的试验间行为相关性。除了对会话间神经相似性进行建模之外，明确考虑连续试验中的这些行为相关性还可以潜在地提高神经解码性能。在这项工作中，我们开发了两种互补的方法来利用这些神经和行为相关性来改进神经解码。对于神经数据，我们采用多会话降秩模型，该模型在跨会话时具有相似的神经活动时间模式，同时保留会话特定的差异以适应个体差异。对于行为数据，我们使用多会话状态空间模型从多个会话中动物行为的试验间相关性中学习潜在行为状态。然后使用这些学习到的神经和行为表征来改进单次试验、单会话解码器。与现有的通过复杂黑盒模型在会话间共享数据的深度学习方法不同，我们的模型简单、可解释性强且易于拟合。我们使用来自国际脑实验室 [ 11 ， 12 ] 的小鼠神经像素记录来评估我们的神经和行为数据共享模型，其中包括 433 个会话和 270 个大脑区域。结果显示，在不同行为任务中解码准确率有所提高。我们的方法在计算上是高效的，使我们能够创建与行为相关的时间尺度的全脑图，并识别与每个行为任务相关的关键神经元。