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World File Search System气味
结合呼吸同步嗅觉仪和脑刺激研究气味对皮质脊髓兴奋性和有效连接的影响
Cécilia Neige、Laetitia Imbert、Maylis Dumas、Anna Athanassi、Marc Thévenet 等。结合呼吸同步嗅觉计和脑刺激研究气味对皮质脊髓兴奋性和有效连接的影响。可视化实验杂志：JoVE，2024，203，�10.3791/65714�。�hal-04758099�
报告1024年10月至12月；气味和品味
•Oleszkiewicz A，Pozzer A，Williams J，Hummel T（2024）环境空气污染破坏了化学感应敏感性 - 一种全球视角。SCI代表（印刷中）•Plaza-Diaz J，Ruiz-Ojeda FJ，López-Plaza B，Bradimonte-HernándezM，Álvarez-Mercado ai，Arcos-Castellanos L，Feliú-Batlle J，Hummel t，palma-Milla s，GILA a a imira nim a a a a hummella nimimira a imira nimimira nimimira a imirla nimimira nimimira）在营养不良的肿瘤学患者的口腔微生物组上。癌症（在印刷中）•Gudziol H，Guntinas-Lichius O，Hummel T（2024）Eine Chronische rhinische Rhinosinosisis tellte Stellte in Der Corona Pandemie keinen keinen risiko-oder schutzfaktor dar。hno（在印刷中）•Mastinu M，PüschnerA，Gerlach S，Hummel T（2024）味道和口服节感：PTC苦味，性别和年龄的作用。生理行为（在印刷中）•HänselM，Reichmann H，Haehner A，Schmitz-Peiffer H，Schneider H（2024）在自身免疫性脑炎后，根据抗体类型，自身免疫性脑炎后的海马功能障碍。j Neurol（在印刷中）•Drnovsek E，Weitkamp K，Murthy VN，Gurbuz E，Haehner A，Hummel T（2024）健康人和嗅觉功能障碍患者中气味混合物中气味的检测。EUR J NEUROSCI（在印刷中）•对不同鼻内三叉神经受体的激活的反应：行为，外围和中央层的证据•Mai Y，Flechsig J，Warr J，Warr J，Hummel T（2024）对不同内胸腔内胸腔受体的激活的反应：来自行为，蠕动和中心层的不同胸腔内部的证据。前Med（印刷中）其他出版物（章节，同行评审的评论，字母）Behav Brain Res (in press) • Álvarez-Mercado AI, López Plaza B, Plaza-Diaz K, Castellanos LA, Ruiz-Ojeda FJ, Brandimonte- Hernández M, Feliú-Batlle J, Hummel T, Milla SP, Gil A (2024) Regular Consumption of a Food Supplement Containing Miraculin Can Contribute to Reduce营养不良的癌症和味觉障碍患者的炎症和恶病质生物标志物：Clinmir Pilot研究。
解决海藻生物多样性危机的气味是什么？
这些方案改变了淡水流入哈德逊湾的时机和强度，冬季释放更多的水，以满足一年中较冷的时期城市的更高能源需求。这些河流自然会在5月/6月的春季融化季节中流动最大，但是最近这些经过改装的集水区现在使冬季冰下的水在哈德逊湾附近的不同且未知的模式下流动。
使用大语言模型的静态代码气味分析
即使是功能良好的代码也经常包含隐藏的代码气味 - 可能阻碍软件质量的可能问题的指标。未发现的代码气味导致维护问题，从而增加了技术债务。这项研究探讨了最先进的大语模型（LLM）在发现不同代码气味时的潜在用途。我们的发现表明，美洲驼3显示了竞争性能，尤其是在检测结构代码的气味时；但是，进一步的统计分析表明，LLM和其他静态分析仪之间的总体性能没有显着差异，即PMD，CheckStyle和Sonarqube。这些结果表明，Llama 3尚未准备好完全替换静态分析工具，但可以用作宝贵的补充工具，从而避免了大量程序员的时间。
植物防御的环形气味编码钥匙蛋白...
亲爱的读者！在11月22日，现在是时候了：我们的研究所在Sci的漫长夜晚打开了大门。在第九次，我们想将每个人引入所有人之间迷人的化学传播世界。这一事件不仅是我们介绍有关植物，昆虫和微生物的研究的机会，而且是我们对支持我们以公共资金支持的社会的承诺的表达。研究不会在真空中进行。它与我们以积极的方式生活和呼吸的民主和世界开放的价值观紧密相关。在一个越来越多地以紧张局势为标志的世界中，需要寻找全球危机（例如全球变暖或物种灭绝）的共同答案，我们认为这是建造桥梁和促进对话的责任。
通过清除和诱捕气相色谱法 - 质谱（PT-GC-MS）对饮用水中发霉的气味化合物的高敏感分析
地球素和2-甲基异位酚是地表水中藻类和细菌产生的化合物，已知会在饮用水中引起味道和气味问题。在日本，饮用水质量的监管标准将这些化合物的可接受浓度设置为10 ng/l。因此，用于检测这些物质的分析工具需要高灵敏度和准确性。GC-MS通常用作分析方法，样品制备技术包括固相提取（SPE），固相微拔液（SPME）和顶空（HS）。但是，这些方法需要在制备过程中测量样品水量，而SPME和HS方法都需要进行盐分外的操作以增强灵敏度，从而使过程变得麻烦。因此，作者使用P＆T-GC-MS（最简单的VOC分析方法）优化了该方法，并报告获得令人满意的结果。
数字气味技术
数字气味技术是一种感官增强的创新边界，旨在将嗅觉体验整合到数字环境中。该技术可以通过数字方式对气味进行传输，接收和模拟，从而在虚拟现实，在线购物，游戏和医疗保健等各种应用程序中增强用户体验。本研究论文深入研究了数字气味技术的基本原理，包括气味产生，传播和感知的机制。它还探讨了当前的进步，潜在的应用程序以及阻碍广泛采用的挑战。通过对现有文献和当前技术发展的全面审查，该论文强调了数字气味技术的跨学科性质，包括化学，计算机科学和心理学等领域。创造沉浸式和个性化经验的潜力是重要的，但是技术局限性，标准化问题和健康影响构成了相当大的障碍。这项研究旨在提供对数字气味技术的最新技术及其未来轨迹的细微理解，从而提供了克服当前挑战并发挥其全部潜力的见解。
气味2-甲基异位酚的生物合成在蛋白质壳中被分为分室
。cc-by-nd 4.0国际许可在A未获得Peer Review的认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
提高和比较机器学习分类器的性能与元数据的技术来检测代码气味
背景：连续修改，次优的软件设计实践和严格的项目截止日期有助于代码气味的扩散。检测和重构这些代码气味对于维持复杂而必不可少的软件系统至关重要。忽略它们可能会导致未来的软件缺陷，使系统具有挑战性，并最终过时。监督的机器学习技术已成为无需专家知识或固定阈值值的代码气味分类的有价值的工具。可以通过有效的特征选择技术和优化超参数值来实现分类器性能的进一步增强。AIM：通过使用各种类型的元元素算法（包括群体智能，物理学，数学和基于生物的）等各种类型的元元素算法对多种机器学习分类器的性能度量进行改进。将其性能度量进行比较，以在代码气味检测的背景下找到最佳的元元素算法，并根据统计测试评估其影响。方法：本研究采用了十六种当代和鲁棒的元元素算法来优化两种机器学习算法的超参数：支持向量机（SVM）和k -near -tehermest邻居（K -NN）。无免费的午餐定理强调了一个应用程序中优化算法的成功可能不一定扩展到其他应用程序。因此，对这些算法进行了严格的比较分析，以确定最佳的代码气味检测解决方案。75％，100％和98。分别为57％。分别为57％。各种优化算法，包括算术，水母搜索，基于学生心理学，基于学生心理学，正弦余弦，Jaya，Jaya，crow Search，Dragon Fly Fly，Krill Herd，Multi-Forse，共生，花生，花授粉，基于学习的学习，基于学习，牵引力搜索，牵引力搜索和基于生物地理学的优化。结果：在优化的SVM的情况下，获得的最高准确性，AUC和F量值为98。非常明显的是，准确性和AUC的显着提高，达到32。22％和45。分别观察到11％。对于k -nn，最佳准确性，AUC和F量值的值在100％下都是完美的，准确性和ROC -AUC值值得注意的远足，相当于43。89％和40。 分别为83％。 结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。 统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。 优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。 这个创新89％和40。分别为83％。结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。这个创新