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World File Search System模块化的
模块化的营养结构改变了通过海洋食品网的能量流
食品网络互动控制生态系统如何应对气候变化和生物多样性丧失。模块化，其中物种的亚组与亚组外的物种相比，彼此相互作用的频率更高，它是与食物网稳定性相关的关键结构特征。我们试图通过比较四个高度解决的海洋食品网的结构来解决对生态系统之间如何变化的模块化，并使用模拟的退火算法来识别网络模块和随机森林模型，以预测基于八个功能特征集的模块的物种分布。两个离岸网络中的模块在很大程度上是通过营养水平分配的，在它们之间产生了相互依存，而两个半封闭式海湾中的模块通常分为具有较少的营养分离和包含独特的基础资源的能量通道，从而在能源通过网络中提供了更大的基础资源。觅食栖息地和流动性预测了所有网络中的模块成员资格，而体重和觅食策略也分别区分了海上和海湾生态系统的模块。环境异质性可能是推动模块化差异的关键因素，以及功能性状在预测模块构件中的相对重要性。我们的结果表明，除了整体网络模块化外，在推断有关生态系统稳定性时，还应考虑食物网中模块的营养结构。
Twist Bioscience 文库制备和靶标富集检测试剂盒是一款高度模块化的靶标富集下一代测序 (NGS) 试剂盒，具有
Twist Bioscience 文库制备和靶向富集检测是一种高度模块化的靶向富集下一代测序 (NGS) 试剂盒，具有从固定面板到全外显子组测序的各种应用。该试剂盒利用基因组 DNA (gDNA) 的片段化、连接和扩增来制备 NGS 文库，并利用基于珠子的杂交文库捕获来富集文库。Twist Bioscience 为用户提供了高度的灵活性，以满足实验室的需求，包括酶促或机械片段化、使用 Twist 全长组合双 (CD) 索引适配器或通用双索引 (UDI) 引物的两组不同的索引化学反应、单重或多重富集选项、用于文库富集的市售固定面板和定制面板选项，以及“标准”16 小时杂交选项或可运行 15 分钟至 4 小时的“快速”杂交选项。整个手动文库制备和靶向富集方案可以在最短一天或最多三天内完成。
模块化的，压碎的摇滚热储能飞行员设计
2）NETL在低碳未来时需要考虑什么？VRE来源的持续增长挑战了电力传输和分配系统的稳定运行。增加储能以提高化石生成资产的灵活性可以帮助应对这一挑战。提高的灵活性可以支持VRE源整合的进一步增长，同时保持电网的稳定性和备份储备。可扩展的碎石TES为NGCC和其他化石生成资产提供了直接应用的机会，这些资产将受益于由于VRE而增加的灵活性，并且在广泛的植物尺寸上。
M2A2：显微镜模块化的ASIC，用于高混合，小体积，异质整合设计
摘要 - 与CMOS过程技术缩放，制造纳米级晶体管，触点和互连的掩模成本变得非常昂贵，特别是对于低容量设计。此外，较高的晶体管密度导致了较高的设计复杂性和大型模具，这导致了设计周期时间的增加和过程产量下降。这些挑战迫使小批量应用特异性集成电路（ASIC）朝着高度次优的可编程栅极阵列（FPGAS）朝向高度的。In this arti- cle, we propose a new approach for designing and fabricating high-mix, low-volume heterogeneously integrated ASICs, referred to as Microscale Modular Assembled ASIC (M2A2), consisting of: 1) pick-and-place assembly of prefabricated blocks (PFBs) which utilizes the nano-precision placement capabilities developed in jet-and-flash imprint lithography （J-FIL）和2）EDA设计方法利用无监督的学习和图形匹配技术。EDA方法论利用现有的CAD工具基础架构，以便于当前的EDA生态系统中采用。所提出的制造技术利用采摘和地组装技术允许PFBS的纳米专业组装。PFB可以用高级过程节点制造，然后在晶圆基板上编织在一起。然后可以在PFB编织层的顶部创建/放置定制设计的低成本后端金属层，以实现各种高混合，低量的ASIC设计。M2A2将通过最佳的PFB选择和编织在前端设计中具有更大的功能。在本文中，基于M2A2的设计的性能与不同的设计技术（例如基线ASIC，FPGA和SASIC）相对，在16 nm，40 nm和130 nm CMOS ProudeS节点上。PNR后模拟结果超过15个IWL基准测试表明，所提出的M2A2设计实现了27。11× - 34。89×降低功率 - 否决产物（PDP），并产生1。69× - 2。与基线ASIC相比， 36倍面积。 M2A2设计达到15％–68.5％36倍面积。M2A2设计达到15％–68.5％
AI Feynman 2.0：利用图形模块化的帕累托最优符号回归
符号回归之所以很难，是因为符号表达式的组合空间呈指数级增长。传统上，它依赖于人类的直觉，从而发现了一些最著名的科学公式。最近，在完全自动化该过程方面取得了巨大进展 [6-26]，现在已有开源软件可以通过将神经网络与受物理学和信息论启发的技术相结合来发现相当复杂的物理方程 [25]。尽管 [25] 使用未知函数的神经网络近似来发现简化函数属性，取得了最先进的性能，但它是以一种非原则性和临时性的方式实现的，我们用一种通用的、有原则的、更有效的方法取而代之，该方法包含四个主要贡献：