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将植物的水和碳经济连接在干燥和变暖的气候下
审查的摘要目的预测了许多林地地区，尤其是在已经干旱和半干旱的气候中，例如美国西南部。对孔径的气孔调节是植物应对干旱的方式之一。有趣的是，与许多其他生态系统一样，美国西南部的主要物种具有不同的气孔行为，可以调节从等氢（例如PiñonPine）到芳族氢（例如PiñonPine）到芳基（例如，杜松）条件，表明与应力的niche分离或与众不同的策略可能会出现应力的niche分离策略。与氨基氢杜松相比，通常认为相对的piñon松树对干旱或更少的干燥耐受性更为敏感，尽管两种物种在干旱下都在干旱下关闭了气孔以避免水力衰竭，而在最近的爆发中，毫无疑问的是，在一个爆发中，与其他人（最多是piñon）的死亡量相比，与昆虫相比，在爆炸中却可能超过了昆虫。此外，没有明确的证据表明等征或芳烃策略会始终如一地提高用水量的效率。这些不同的气孔调节策略如何使木质物种能够承受恶劣的非生物条件，这在本综述中仍可以涵盖询问的主题。最近的发现，此贡献回顾并探讨了简化的气孔优化理论的使用，以评估光合作用和蒸腾作用如何响应温暖（H），干旱（D）以及加热和干旱（H+D），以供等亚氢和芳烃植物体验到相同的非生物压力。它阐明了如何简化的气孔优化理论可以在光合作用和液压适应中分开，这是由于非生物压力源引起的，以及如何将H+D与H或D单独使用H或D的互动效应纳入未来的气候模型中。总结此处的工作演示了如何桥接领域的数据以简化最佳原则，从而探讨了未来温度变化以及土壤水含量对具有不同用水策略的树种适应树种的影响。结果表明，测量和预测与简化的最佳原理之间的偏差可以解释不同物种的适应行为。
从水果蜡开花的组装，无序的结构颜色
许多视觉引导的节水剂具有高度适应蓝色灵敏度的眼睛，这使得蓝色有色水果并不更常见，这也许令人惊讶。但是，有些水果是蓝色的，即使它们不包含蓝色颜料。我们研究了带有蜡盛开的深色色素水果，例如蓝莓，李子和杜松锥，发现结构性颜色机制是其外观负责的。色度蓝色的硫酸反射率是由随机布置的非球形散射器与光的相互作用产生的。我们通过重结晶的蜡绽放来重现实验室中的结构颜色，从而使其可以自组装产生蓝色外观。我们证明，蓝色水果和结构上有色水果不受蓝色亚细胞结构或色素的约束。此外，尽管形态多种多样，但趋同的光学特性仍在整个系统发育范围内出现。层状蜡是未来生物工程工具箱的要素，可持续且具有生物相容性，自组装，自我清洁和自我修复的光学生物材料。
srx4100和srx4200防火墙datasheet
•隧道：站点到站点，轮毂和辐条，动态端点，AUTOVPN，ADVPN，组VPN（IPV4/ipv6/dual stack）•杜松安全连接：远程访问/ssl vpn•配置有效载荷：yes yes y yes•ike Engryption angorthms：ike Engryption algorithms：prime，prime，prime，des-cbc，3dees-cbc，aec-cb cm，aec-cb cm cb cb cb cb cb cb cb cb cb cb cb• IKE authentication algorithms: MD5, SHA-1, SHA-128, SHA-256, SHA-384 • Authentication: Pre-shared key and public key infrastructure (PKI) (X.509) • IPsec: Authentication Header (AH)/Encapsulating Security Payload (ESP) protocol • IPsec Authentication Algorithms: hmac-md5, hmac-sha-196, hmac-sha-256 • IPsec Encryption Algorithms: Prime, DES-CBC, 3DES-CBC, AEC-CBC, AES-GCM, Suite B • Perfect forward secrecy, anti-reply • Internet Key Exchange: IKEv1, IKEv2 • Monitoring: Standard-based dead peer detection (DPD) support, VPN monitoring • VPNs GRE, IP-IP和MPLS
算法信息理论的统计机械解释
算法信息理论是将信息理论和概率思想应用于递归功能理论的框架。算法信息理论的主要概念之一是有限的二进制字符串s的程序大小复杂性（或kolmogorov复杂性）h（s），它定义为通用自我自我阐述的杜松疲劳的最短二进制程序的长度。根据定义，可以将h（s）视为单个有限二进制字符串s的信息内容。实际上，算法信息理论正是经典信息理论的形式特性（参见Chaitin [3]）。程序大小复杂性的概念在表征有限或有限的二进制字符串的随机性方面起着至关重要的作用。在[3]中，Chaitin引入了停止概率ω，作为有限二进制字符串的随机示例。他的ω被定义为通用自我启动的图灵机U停止的概率，并且在算法 - MIC信息理论的当数学发展中起着核心作用。ω的基础两个膨胀的第一位解决方案，解决了一个不大于n的程序的停止问题。通过此属性，ω的基础两张扩展显示为有限的二进制字符串。在[7，8]中，我们通过
在美国北部大盆地建模菠萝松树分布
菠萝 - 杜松林是由杜松（Juniperus spp。）定义的干燥生态系统和Pinyon Pine（Pinus spp。），在美国10个州延伸超过400 000 km 2。某些地区已经变得不自然地茂密，并已进入以前的灌木和草原，而其他地区则经历了广泛的死亡。要正确管理这些林地，必须单独评估地点，并根据通常无法使用的科学信息做出决定。许多物种都利用Pinyon - 杜松林（包括Pinyon Jay（Gymnorhinus Cyanocephalus）），以与Pinyon Pine的互助命名，Pinyon Pine的人口已被C下降。从1966年到2022年，每年2.2％，总体下降c。 71％。为了增加进一步研究进度的可能性，我们提出了一种工具，比在美国北部大盆地的当前林地分类工具（使用地理，生态和气候变量的随机森林模型）建模比当前的林地分类工具对Pinyon Pine的分布进行建模。我们的结果获得了93.94％的准确性，表明高预测能力可以鉴定内华达州东北部，俄勒冈州东北角和爱达荷州南部的东北角。这些发现可以告知经理和计划人员研究Pinyon Pine，Pinyon - Juniper Woodlands和Pinyon Jay。
![arxiv：2502.09044v1 [nucl-th] 2025年2月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\753cc4731c90c6aea1248f305961a4a2ab993375.webp)
arxiv：2502.09044v1 [nucl-th] 2025年2月13日
结合状态的性质是辐射光谱的基础，并且在从腺体物质到夸克 - 杜松等离子体（QGP）的过渡中起着核心作用。在强耦合QGP（SQGP）中，温度，结合能和较大的碰撞宽度的相互作用在评估HADRONIC状态及其最终熔化的中等内部性能方面带来了巨大的挑战。尤其是，QGP中繁重的Quarkonia的存在是一个长期的问题，很难通过考虑其在真能轴上的光谱特性来解决。我们通过分析复杂能量平面中的中等热力学夸克t- t-含量来解决这个问题。我们首先在真空中验证这种方法，其中很容易识别观察到的状态的t -matrix极。将这种方法部署到QGP中最近计算出的T型t-Matrices中时，我们发现复杂能平面中的极点可以持续到令人惊讶的较大温度，这取决于中等相互作用的强度。虽然精确地定义了极点位置的质量和宽度，但结合能的概念并不是由于缺乏由基础抗/Quark光谱函数的（大）宽度引起的阈值。因此，我们的方法提供了一种新的严格量子力学标准，以确定SQGP中强烈态温度的熔化温度，同时提高了传输参数的理论确定的准确性。
使用Maxent模型
作为维持高山生态系统稳定性的基石物种，西藏杜松（Sabina tibetica）是Qinghai-tibetan高原特有的，海拔2,800–4,600 m。我们采用了10个生物气候和地形变量的Maxent模型来预测其在RCP4.5和RCP8.5方案下的分布变化，适用于2050年和2070年。模型性能通过五倍空间交叉验证（AUC = 0.932）验证，并利用了99个现场调查和生物多样性数据库中的发生记录。最低冬季温度（35.1％的贡献）和最温暖的季度降水（18.9％）成为主要驱动因素。当前合适的栖息地（4.69×10 4 km 2）预计在RCP4.5-2050和2.78×10 4 Km 2（40.7％）下，在2070。在高排放方案下，合适的区域将收缩至3.83×10⁴km²（RCP8.5-2050）和3.86×10 4 km 2（RCP8.5-2070），分别减少了18.3％和17.7％。范围收缩集中在西川和西藏东南西藏，RCP4.5-2070表现出最严重的栖息地损失。，范围收缩集中在西丘瓦西部和西藏东南部。在Yarlung Zangbo Valley和Hengduan山脉中确定了优先保护区。这项研究提供了对Sabina Tibetica气候脆弱性的定量评估，为全球变化下的高空生态系统提供了自适应管理的关键见解。
一项基于人群的队列研究研究了2010年至2022年期间捷克共和国的智障人士的患病率，精神疾病，具有挑战性的行为和精神药物的发病率
2010年至2022年Deb S 1，JarkovskýJ2，MelicharováH2，Holub D 3，Limbu B 1，T会P 4。1 *Shoumitro Deb教授，MBBS，FRCPSYCH，医学博士，医学博士学位教授，脑科学系，伦敦帝国学院医学院，伦敦帝国学院医学院，伦敦W12 0NN，伦敦杜松州2楼联邦大楼。电话：00442083834161，电子邮件地址：s.deb@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0002-1300-8103 *通讯作者。2 Ji ji红Jarkovský，rndr。博士学位，捷克共和国卫生信息与统计研究所主任，生物统计学和分析研究所，捷克共和国马萨里克大学医学院，捷克共和国Brno，捷克共和国Masaryk University，NetRoufalky 5，625 00。Phone: +420 603954829, e-mail address: jiri.jarkovsky@uzis.cz https://orcid.org/0000-0002-1400-0111 2 Ms Hana Melicharová, Senior Data Analyst, Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic, Netroufalky 5, 625 00, Brno, Czech Republic.电话：+420 603954829，电子邮件地址：hana.melicharova@uzis.cz 3 David Holub博士，博士学位，Charles University Insperfication for Medical Heanticanty，Charles University Faculty，Charles University Inspersical Faculty，Charles University karlovonáměstí40，128 08 Praha Praha 2，Czech Republor。Phone: +420732500403, email address: holub.mail@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-3781-4679 1 Miss Bharati Limbu, BSc, Research Assistant, Department of Brain Sciences, Faculty of Medicine, Imperial College London, 2 nd Floor Commonwealth Building, Du Cane Road, London W12 0NN, UK.电话：+420 777 864 248，电子邮件地址：petr.tresnak@detiuplnku.cz https://detiuplnku.cz/cs/cs/home/电话：00442083834161，电子邮件地址：b.limbu@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-3532-0640 4 Petr t营
N. PHD PHDPHD
[1] Lianglu Pan，Shaanan Cohney，Toby Murray和Van-Thuan Pham。2024。通过变质模糊检测到Web服务器响应中的数据ex-2024姿势。第46 ACM/IEEE国际软件工程会议（ICSE），pp。1-14。[2] Liam Saliba，Eduardo Oliveira，Shaanan Cohney和Qi Jianzhong。2024。以风格学习：通过更好的自动反馈来改善学生代码风格。第55届ACM计算机科学教育技术研讨会（SIGCSE），pp。1-7。[3]传真Wang，Shaanan Cohney，Riad Wahby和Joseph Bonneau。2024a。notry：具有追溯性avowal的可拒绝消息传递。隐私增强技术研讨会（宠物），pp。1-17。[4] Shaanan Cohney和Marc Cheong。2023。covid down下：澳大利亚大流行应用程序在哪里走了2023年错误？2023 IEEE工程，科学和技术道德国际座谈会（伦理）。ieee，pp。1–8。[5] Ben Burgess，Avi Ginsberg，Edward W Felten和Shaanan Cohney。2022。观看观察者：远程Proctoring软件中的偏见和2022漏洞。第31届USENIX安全研讨会（USENIX Security 22）。[6] Shaanan Cohney，Ross Teixeira，Anne Kohlbrenner，Arvind Narayanan，Mihir Kshirsagar，Yan Shvartzsh-2021 Neider和Madelyn Sanfilippo。2021。虚拟教室和真正的危害：美国远程学习大学。关于可用隐私和安全性的第十七座研讨会（汤2021），pp。653–674。[7] Shaanan Cohney，Andrew Kwong，Shahar Paz，Daniel Genkin，Nadia Heninger，Eyal Ronen和Yuval 2020 Yarom。2020。伪黑天鹅：对CTR_DRBG的缓存攻击。2020 IEEE安全与隐私研讨会（SP）。ieee，pp。1241–1258。[8] Shaanan Cohney，Matthew D Green和Nadia Heninger。2018。针对2018年传统RNG实施的实际国家恢复攻击。2018 ACM SIGSAC计算机和通信安全会议的会议记录，pp。265–280。[9] Nimrod Aviram, Sebastian Schinzel, Juraj Somorovsky, Nadia Heninger, Maik Dankel, Jens Steube, Luke 2016 Valenta, David Adrian, J Alex Halderman, Viktor Dukhovni, Emilia Käsper, Shaanan Cohney , Susanne Engels, Christof Paar and Yuval Shavitt.2016。{drown}：使用{sslv2}打破{tls}。第25届USENIX安全研讨会（USENIX Security 16），pp。689–706。[10] Stephen Checkoway，Jacob Maskiewicz，Christina Garman，Joshua Fried，Shaanan Cohney，Matthew Green，Nadia Heninger，Ralf-Philipp Weinmann，Eric Rescorla和Hovav Shacham。2016。对杜松双EC事件的系统分析。2016 ACM Sigsac计算机和通信安全会议的会议记录，pp。468–479。[11] Luke Valenta，Shaanan Cohney，Alex Liao，Joshua Fried，Satya Bodduluri和Nadia Heninger。2016。作为服务。 国际金融密码和数据安全会议。 Springer，pp。 321–338。 2016。 1-15。作为服务。国际金融密码和数据安全会议。Springer，pp。321–338。2016。1-15。[12] Luke Valenta，David Adrian，Antonio Sanso，Shaanan Cohney，Joshua Fried，Marcella Hastings，J Alex Halderman和Nadia Heninger。测量针对Diffie-Hellman的小型亚组攻击。ndss，pp。
HPE Q3 2024收入笔录
净收入为77亿美元，同比增长10％，在我们的指导下。非GAAP稀释的每股净收益从一年前增长了1分，第三季度为50美分 - 高于我们指导的高端两美分。我们产生的自由现金流超过6.6亿美元，并将支付每股13美分的股息。根据我们的年度绩效，我们正在提高全年GAAP和非GAAP每股收益指导。玛丽将在她的讲话中提供更多细节。最后，我们也很高兴收到了第一笔在H3C中出售我们的股权头寸的21亿美元收益。总体而言，本季度的需求环境有所改善。我们看到了顺序和年度订单的增长 - 但有一些地理变化。在北美，亚太地区，日本和印度的需求强劲，而欧洲和中东落后。我们正在积极追求更好的市场状况带来的机会，并且在我们结束会计年度时，在竞争和动态的环境中处于良好状态。我为过去几年来实现“边缘到云”愿景所取得的进步感到非常自豪，这产生了这种表现势头。，我们已经在战略的所有支柱上加速了创新：网络，混合云和AI - 通过统一的云本地且AI驱动的体验作为我们的HPE Greenlake Cloud Platform的一部分进行了交付。在智能优势中，我们投资了建立一个行业领先的，AI驱动的网络组合。今天，将近37,000名独特的客户使用我们的HPE Greenlake Cloud来管理其混合IT庄园，这推动了我们的年度收入运行利率订阅增长。HPE Aruba网络是校园和分支部门的公认市场领导者。AI市场需要一种现代性和高性能的网络结构作为核心基础，以提供更有效的数据中心云基础架构，因为全世界都过渡到加速计算。我们很高兴通过杜松网络的待处理来显着扩大我们的网络业务。通过完整的网络IP堆栈的获取将加速我们的边缘到云的视觉：从硅，从基础架构到基础架构，再到操作系统，再到操作系统，再到安全系统，再到云型和AI-Ai-ni-Ai-dever驱动的方法。我们预计我们的令人信服的价值主张将在关闭后一年开始向我们的股东提供回报。在混合云中，我们通过设计构成混合体的体验来重新定义云空间，而HPE Greenlake是我们策略的核心。我们已经将HPE服务器和HPE存储产品转换为云本地和软件定义的解决方案，同时为我们的HPE GreenLake云平台添加了独特的软件和服务。我们的创新为客户提供了所有工作负载类型的选择和灵活性，同时在一种统一的混合云操作经验中管理公众，本地，共同和边缘和边缘。我们的AI业务建立在数十年的大规模基础设施专业知识上，包括诸如Direct Liquid Cooling之类的技术，这些技术为我们为LLM模型建造者，服务提供商和超级分配用户提供了我们最大的AI系统。我们已经迅速扩展了我们的AI投资组合（包括引入HPE Private Cloud AI（专门针对企业客户设计的），因为我们仍处于采用的早期阶段，因此人们期望大量市场扩张。