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微生物在改善土壤质量和植物耐受性方面的作用
在本节中，我们将详细讨论有关微生物在改善土壤质量和植物对非生物胁迫的耐受性方面的作用的文献观察的主要发现。主要讨论的重点将涵盖土壤的非生物胁迫。讨论将基于对相关文献的深入审查，以及这些发现与土壤的非生物胁迫的相关性。本研究以批判性文献分析的形式进行，旨在传播与理论和学术方面相关的文献中包含的信息、概念和结果。数据分析方法：使用描述性和推论性统计数据分析土壤质量和植物生长测量数据，以确定微生物对土壤质量和植物耐受性的影响（Kumar et al.al.2021）。结果与讨论
工作论文期刊 | CMU - RISS
I. 引言 山体滑坡是一种自然现象，特征是土壤和岩石向下倾斜移动，造成的损失达数百万美元，包括财产损失和生命损失。匹兹堡的山体滑坡发生频率正在增加，部分原因是创纪录的降雨量以及多种地质特征使该市易受地震活动影响。山体滑坡风险评估和响应过程伴随着耗时的、多方面的检查。这包括钻探、地球物理研究、航空侦察、实验室土体材料测试等 [3]。鉴于山体滑坡现场是动态景观，传统的检查方法无法快速获取描述景观侵蚀或逐渐变化的关键土地测量数据。
农场碳：树篱和非森林林地（...
为了实现这一目标，将使用地面无人机方法估算的生物量测量与实际生物量数据进行了比较。比较了利用测量数据的广泛使用的基于过程的碳模型，以实现缩放潜力的适用性。为了评估树篱对农业系统的影响，将建模的树篱投入和产出应用于爱尔兰的“平均”乳制品，牛肉和可耕种的农业系统。该分析强调了新的树篱的保留和种植在农场规模上具有重要的缓解潜力。最后，以综合记分卡的形式出现了一种决策支持工具，该工具纳入了碳固存和生物多样性指标，用于本地评估。
开放量子系统的模拟辅助学习
在电子传输问题和量子计算中起重要作用的开放量子系统的模型必须考虑到与周围环境的量子系统的反应。尽管在某些特殊情况下可以得出此类模型，但在大多数实际情况下，确切的模型是未知的，必须校准。本文提出了一种学习方法，可以从测量数据中推断马尔可夫开放量子系统中的参数。该方法中的一种重要成分是量子主方程的直接模拟技术，该技术旨在保存完全阳性的属性。在测量之间的时间间隔很大的情况下，该方法特别有用。该方法通过错误估计和数值实验验证。
飞机乘客座椅的人体工程学分析
摘要 — 如今，飞机已成为许多人的常用交通工具，尤其是低成本航空公司在市场上取得的巨大成功使航空运输变得更加实惠。为了通过每趟航班容纳更多乘客来获得更多利润，许多航空公司不得不修改客舱布置和座椅设计，这可能会降低乘客的旅行舒适度。因此，本研究的主要目的是从人体工程学角度分析飞机上典型的客舱座椅，以强调它是否让乘客感到舒适。本研究仅关注马来西亚飞机乘客。根据马来西亚人的人体测量数据，使用 JACK 软件包进行快速上肢评估 (RULA) 分析的结果显示，可以对当前的飞机座椅设计和客舱布置进行一些改进，以提高乘客的舒适度。
中国打赢污染防治攻坚战 - AQLI
注：此图比较了美国自 1970 年以来和中国自 2013 年以来 PM 2.5 平均值的累计下降百分比。对于中国，我们使用卫星测量的 PM 2.5 值。美国数据来自 EPA 的总悬浮颗粒物 (TSP) 数据。利用这些数据，我们通过假设 PM 2.5 、PM 1.0 和 TSP 之间的恒定比率来估算 1970 年至 1997 年期间的 PM 2.5 值。为了与卫星测量值（自 1998 年起可用）保持一致，我们随后根据卫星与监测测量值的平均比率对这些估算值进行缩放。应谨慎解读此方法，因为它的可靠性低于 1998 年之后的卫星测量数据。有关更多信息，请参阅 https://aqli.epic.uchicago.edu/policy-impacts/united-states-clean-air-act/ 上的技术附录。
颅内光生物调节引起的人类大脑功能连接和网络指标的变化，由全头部功能性近红外映射
摘要：研究表明，对人类头部进行近红外光颅脑光生物调节 (tPBM) 可以增强人类认知能力。本研究使用 111 通道功能性近红外光谱法对整个头部进行研究，研究了 tPBM 对静息状态大脑网络的影响。在 19 名成年人中，分别收集了接受和未接受 8 分钟 tPBM 的测量数据。分别使用皮尔逊相关系数和图论分析 (GTA) 对 tPBM 前、中、后期间的功能连接 (FC) 和大脑网络指标进行量化。我们的结果表明，tPBM (1) 提高了大脑网络的信息处理速度和效率，(2) 显著提高了额顶叶网络中的 FC，有助于更好地理解 tPBM 对大脑网络的影响。
主题演讲者 Michael Grieves 佛罗里达研究所...
摘要：机器学习和人工智能算法现在被用于自动从测量数据中发现控制物理方程和坐标系。然而，从数据中提出一个普遍的物理定律具有挑战性：（i）还必须提倡一个合适的坐标系，（ii）同时提出一个伴随的差异模型来解释理论和测量之间不可避免的不匹配。通过结合深度学习和稀疏回归，特别是稀疏非线性动力学识别 (SINDy) 算法，我们展示了如何构建一个强大的数学基础设施来同时学习物理模型及其坐标系。这可以用有限的数据和传感器来实现。我们在大量例子中展示了这些方法，展示了如何最大限度地利用数据进行科学和工程应用。