XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特征的
关于直接功能特征的实验评估...
抽象的热存储是储存过多热量的重要设备，尤其是对于水加热系统。目前的工作提出了一项初步研究，以最大限度地利用光伏储存，作为充电储热材料的主要来源。评估表明该概念是可行的，可以使用加热元件将光伏的输出功率直接转换为热量。功率比相当高（高达38.6％），导致热吸收材料（水）的最高温度增加到43.2°C。使用合适的相过渡材料的最终评估表明，稳定相行为对于最大化材料的温度曲线至关重要。它是使用稳定的甲状腺癌酸来实现的，该酸在54.2°C的温度下显示出瞬态相变，从而减少了在放电阶段平均温度速率0.54°C/min的热量损失的可能性。这一发现证明了所提出的概念是适用的，同时可以进行进一步的改进，以调整实际系统的光伏和储罐布置的合适功率输出。尽管如此，结果预计将加速将光伏的利用作为可靠的太阳可再生技术。
cdstraj：以自主驾驶的轨迹预测为特征的扩散和时空相互作用网络
轨迹预测是Au ausostos驾驶（AD）中的一个基石，在使车辆能够在动态环境中安全有效地导航时发挥了关键作用。为了解决此任务，本文提出了一个新颖的轨迹预测模型，该模型是在面对异质和不确定的交通情况下为准确性而定制的。该模型的核心是特征性的扩散模块，这是一个创新的模块，旨在模拟具有固有不确定性的流量。该模块通过将其注入偏低的语义信息，从而增强了障碍预测准确性，从而富含预测过程。对此进行补充，我们的时空（ST）相互作用模块会导致交通情况对空间和时间段落的VEHILE动力学的细微效果，具有出色的有效性。通过详尽的评估，我们的模型设定了轨迹预测的新标准，实现最新的ART（SOTA）结果（NGSIM），高速公路无人机（Highd）和澳门相互互联的自动驾驶（MOCAD）数据集合（MOCAD）的简短和easated persalal temal spans。这种表现低估了该模型在浏览复杂的交通情况，包括高速公路，城市街道和交叉点的无与伦比的适应性和效率。
多样性和规模：VA百万退伍军人计划中2068个特征的遗传结构
简介：全基因组关联研究（GWASS）的发现提供了有关疾病遗传基础的实用知识，从而促进了预防和治疗的精度方法。当前的GWAS结果受到不同人群的个人代表性不足的限制，这导致人们对我们对基因，性状和疾病之间关系的了解的普遍性感到担忧。退伍军人事务部（VA）百万退伍军人计划（MVP）是美国最大的生物库之一，可以解决这一需求； 29％的MVP包括遗传上类似于非洲（AFR），混合美国（AMR）和东亚（EAS）参考人群的个体。拥有超过635,000个疾病剂和超过4430万个基因型的消毒剂，与来自电子健康记录（EHR）的详细表型数据相关，MVP具有数据的规模和丰富性，可以填补我们对基因型 - 表型评估群体知识的缺口。
302种绿豆种质资源的种子表型特征的遗传多样性分析
摘要：由于维生素，蛋白质，矿物质元素和活性物质丰富，因此已证明绿豆种子的高药和经济价值被证明对人有益。为了完全识别出优质种质资源的绿豆产量和质量育种的优质种质资源，通过多样性分析，相关性分析，主成分分析（PCA）和群集分析，对八个种子表型特征的遗传多样性水平进行了全面评估。结果表明，八个种子表型性状的遗传多样性具有302个绿豆种质资源，其香农多样性指数范围为0.25至2.09。对于大多数特征，它们的变异系数（CV）超过10％，最高为种子形状（41.51％）。相关分析表明，100种子的重量与种子大小，种子长度，种子宽度和种子厚度具有极为正相关的相关性。PCA表明，前三个主要成分的累积贡献率为78.551％。这些主要成分包括种子宽度，种子外套和种子颜色。通过群集分析将302个绿豆种质资源分为八组。从I组和II组中选择了共有140种具有大种子的种质资源，其中II组中的9种种质资源可能是高收益的品种。关键词：绿豆，种子表型特征，遗传多样性，聚类分析，主要成分。总体而言，这项研究不仅表明研究的种质资源之间有足够的差异，而且还为绿豆种质资源的选择，利用和杂交育种提供了理论基础。
•关于生态强度和耐久性特征的实验研究 -
第二次试验：使用这种方法，菌丝体是从蘑菇种子和吸管中生长的。混合物填充后，将菌丝体与碳水化合物源（MAIDA）结合在一起，并将其放入模具中七天以创建砖。与第一个步道相比，将砖涂有腻子，结合的强度和耐用性略有提高。
遗传性特征的 - 选择 - ethiopian- ...
摘要：改善埃塞俄比亚的当地鸡肉生产将是实现“零饥饿”，粮食安全和可持续性的优先事项。鸡提供了可以满足人类需求的蛋白质的极好来源。埃塞俄比亚的土著鸡没有选择并改善，因此它们的生产力和生殖性能较低。本研究旨在使用16个SSR标记研究三种埃塞俄比亚本地鸡肉生态型的遗传多样性和种群结构，并将Koekoek品种用作比较。总共检测到97个等位基因，平均值为6.062个等位基因。多态信息内容范围从（0.54）MCW0183到（0.85）LEI0166，平均值为每个位点0.67。在所有研究的人群中，平均观察到的杂合性和预期的杂合性分别为0.026和0.60。Shannon信息索引从（i = 0.83）MCW 0098到（i = 1.57）LEI0166不等。Amova表明，个体内部的遗传差异差异3％，人群中的82％，品种之间的差异为15％。根据UPGMA的说法，Horro和Tilili人群被分组，而Jarso人口则是不同的，而Koekoek的品种则如预期的那样与众不同。研究的人群在人群中显示出较高的遗传多样性，而JARSO生态型显示出最高的遗传多样性和许多独特的等位基因。这一发现中使用的SSR标记是多态性的，可用于确定埃塞俄比亚本地鸡肉生态型的遗传变异。获得的信息将用于遗传保护和国家育种计划工作。
提高了在发芽阶段预测苹果水果特征的准确性！
■词汇表1）基因组选择（GS）：一种基于有关DNA差异的信息来预测和选择个人遗传能力的方法。关于DNA和果实特征差异的数据，使用大量品种和菌株作为训练数据对两者之间的关系进行建模，并且基于“基因组预测（GP）模型”预测个体的遗传能力。可以预测未来在发芽阶段可以实现的水果的特征。注2）全基因组关联研究（GWAS）：一种使用数学公式来建模DNA与果实特征的差异与大量品种和菌株中的果实特征之间的关系，并在统计学上检测到果实特征和相关DNA的差异。一旦揭示了与果实性状相关的DNA差异，可以通过寻找DNA差异的附近来识别控制果实性状的候选基因。注意3）下一代序列：可以一次解码大量DNA序列的设备。注4）单核苷酸多态性（SNP）：DNA是一种称为脱氧核糖核酸的物质，由四种类型的碱基组成：腺嘌呤（a），胸腺胺（T），鸟嘌呤（G）和细胞儿童（C）。品种之间的碱基差异称为单核苷酸多态性。注5）Infinium系统：Illumina Co.，Ltd.提供的单个核苷酸多态性检测系统。注6）GRAS-DI（由随机扩增子测序 - 主测序引导的基因分型）系统：一种由丰田汽车公司开发的单核苷酸多态性检测系统。 ■研究项目这项研究是在以下项目的支持下进行的：
一个联合模型，用于估算物种分布和环境特征的数据
全球生物多样性受到多种压力源的威胁，包括污染和气候变化等人为压力[1，2]。成功有效地减轻对特定物种的威胁需要了解其生态学的知识，但是这些信息并不总是可用。一种解决方案是使用生态模型来解释和预测物种的存在。该目标的一个有力的工具是物种分布模型（SDM），它们是试图使用环境特征的预测和解释物种发生的统计模型[3，4]。响应变量是物种的发生，解释性变量通常是环境特征，其中包括非生物环境的各种描述。研究人员基于统计模型和机器学习发展了越来越复杂的SDM技术[5，6]。SDM拟合到空间数据，其中空间自动校正是一种特征，应考虑到统计推断[7，8]和词语[9-11]。有关SDM和相关统计问题的更完整描述，我们将读者推荐给评论[12，13]。描述环境条件的数据集变得越来越多[14]。更多的数据在更充分地捕获物种的栖息地特征方面提供了希望，这可能会导致更准确的地图和对物种发生的新预测指标的检测[15-17]。这些预测因子很容易在SDM或其他生态模型中使用。对未知值的简单解决方案是两级方法。然而，环境数据通常是从其他模型中预测的，该模型以错误或从测量点进行了插值。GIS层[18-20]存在固有的不确定性，从气象站[21，22]插值的局部气候，主题分辨率和土地利用[23]的变化以及历史数据中物种发生的坐标[24]。最近的研究表明，模型性能差可以归因于环境数据中的高度不确定性[25]。空间未对准环境因素的测量结果与物种观察数据不正确，这是研究环境因素对物种分布的影响的关键来源[26]。预测精确的栖息地图图需要在研究区域的每个可能点上进行准确的环境条件。在第一阶段，人们可以预测每个空间位置的环境因素。典型的解决方案使用的是地统计学模型，例如Kriging，机器学习模型，例如随机森林或将每个观察结果缩放到完整的覆盖网格中。在第二阶段，这些预测的环境因素被视为特殊分布模型中的基础真理。但是，这种方法不考虑协变量值的不确定性，这可能导致错误的统计推断[27]。很少有研究试图评估环境变量对SDM模型的不确定性影响[26-32]。
o r i g i n a l r e s a r c h分析多模式MRI图像中定量特征的值，用于构建用于乳房C
目的：分析多模式磁共振成像（MRI）图像中定量特征的诊断值，以构建用于乳腺癌的无线电摩学模型。方法：根据病理学发现，从2020年1月至2021年1月至2021年1月的95例患有乳房相关疾病的患者分为良性组（n = 57）和恶性组（n = 38）。所有病例均根据检查时间随机分为训练组（n = 66）和验证组（n = 29）（n = 29）。通过T1加权成像（T1WI），T2加权成像（T2WI），扩散加权成像（DWI），动态对比度增强（DCE）和明显的扩散系数（ADC）多模型MRI MRI，对所有受试者进行了检查。针对病理发现分析了MRI发现。构建了诊断性乳腺癌放射素学模型。分析了验证组中模型的诊断功效，并通过ROC曲线分析了诊断功效。结果：纤维肾上腺瘤占良性乳房疾病的49.12％，侵入性导管癌占恶性乳腺癌的73.68％。使用四倍方法，使用四倍的表方法，T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE在诊断乳腺癌中的敏感性为61.14％，66.67％，73.30％，78.95％和85.96％。用于诊断乳腺癌的T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE曲线下的面积分别为0.715、0.769、0.785、0.835和0.792。结论：多模式MRI图像中定量特征的构建无线电摩学模型对于乳腺癌的诊断很有价值。普通扫描，扩散，增强，普通扫描 +扩散，普通扫描 +增强，增强 +扩散的AUC和用于诊断乳腺癌的普通扫描 +增强 +弥漫性为0.746、0.798、0.816、0.816、0.839、0.839、0.890、0.890、0.906和0.906和0.92727。在诊断乳腺癌中，诸如普通扫描 +增强 +弥漫性之类的放射摩学模型的价值高于其他模型，并且可以广泛应用于临床实践。关键字：MRI，定量特征，成像组织学，模型，乳腺癌，诊断
在无限层镍模型中的抗磁相关性和近红色特征的出现
我们报告了一个由无限层镍元的启发的决定性量子蒙特卡洛研究，重点是层间杂交在3 d x 2-2-y 2轨道之间的影响，该杂交源自ni（或ni和o）在一个层中源自ni（或ni和o），在一个层和稀有（r）5 d orbitals in ni层中，ni and ni and and and and the ni and the and and and and and and and and and and libit。对于平均两层之间共有一个电子的填充，层间杂交会导致Ni层中的“自掺杂”孔，并且缺乏抗磁磁体排序，而是旋转密度和电荷密度条纹状状态的外观。随着层间杂交的增加，Ni和R层都会产生抗铁磁相关性，即使两个单独的层都远离半填充。用于中间范围内的杂交，大致可与内部的邻居跳跃跳跃t ni相提并论，该模型会形成近核样物理的特征。