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World File Search System解析的
对大气压力等离子体余泽的纳米颗粒解析的综述
结构力学通常由（PDES）（PDES）（PDES）建模。除了存在分析解决方案的非常简单的情况外，还需要使用数值方法才能找到近似解决方案。然而，对于许多实际兴趣的问题，经典数值求解器的计算成本在经典上，即基于硅的计算机硬件，变得过于刺激。量子计算虽然仍处于起步阶段，但仍具有实现新一代算法的承诺，这些算法可以至少在理论上执行比经典方法更快地执行PDE求解器的成本最高的部分。此外，增加量子计算硬件的研究和可用性激发了科学家和工程师开始使用量子计算机来解决PDE问题的希望要比经典可能快得多。这项工作回顾了处理量子算法在结构力学中求解PDE的贡献。目的不仅是讨论给定PDE，边界条件和向求解器输入/输出的理论可能性和优势程度，而且还要检查文献中提出的方法的硬件要求。
社论：植物复杂性状遗传解析的统计方法进展
在实际数据分析中，最常用的全基因组关联研究（GWAS）方法往往会遗漏一些重要的位点和性状遗传力。针对这些挑战，Li等（2022a）基于压缩方差分量混合模型建立了一种创新方法3VmrMLM。在3VmrMLM中，数量性状核苷酸（QTN）、QTN与环境互作（QEI）和QTN与QTN互作（QQI）检测中的所有效应都被压缩到一个效应相关向量中，而所有多基因背景都被压缩到一个向量相关的多基因背景中。该方法特别适用于杂合基因型比例较高的物种，如人类、森林、菊花和草原。3VmrMLM能取代现有的方法吗？答案是否定的，尽管3VmrMLM表现出优于现有方法的优势。对于以加性效应为主导的位点的检测，现有方法仍然适用，如在水稻、小麦和大豆中观察到的。由于 GWAS 基于历史重组的连锁不平衡，因此方法之间存在互补性（Zhang et al., 2019 ）。然而，现有方法在检测显性效应和小等位基因替换效应方面面临挑战（Zhang et al., 2023 ）。在分析真实数据时，通货膨胀因子或分位数-分位数图是评估方法性能的常用指标。然而，这对于我们的 mrMLM 和 3VmrMLM 方法（Zhang et al., 2020 ; Li et al., 2022a ）并不重要，因为它们的全基因组扫描旨在选择潜在相关的标记，而不是识别
使用模拟模型了解未解析的驻留空间物体的光谱-时间特征变化
地面高光谱成像仪能够在观察期内测量未解析驻留空间物体 (URSO) 的光谱特征随时间的变化（或光谱时间特征）。了解特征对 URSO 属性的依赖性可用于开发用于识别物体的信息提取算法，并推断、分类、预测和诊断其状况和健康状况。鉴于 URSO 光谱时间数据的可用性有限，地面遥感观测可以通过基于物理的模拟模型和实验室数据进行补充，以支持特征利用算法的设计、开发、实施和验证。这在训练需要大量数据的机器学习模型时尤为重要。
单倍型解析的染色体水平鳄梨基因组可用于分析新的鳄梨基因
鳄梨 (Persea americana) 是木兰科植物的一种，木兰科植物是被子植物的早期分支谱系，其果实营养丰富，在全球具有很高的价值。在这里，我们报告了商业鳄梨品种 Hass 的染色体水平基因组组装，该品种占世界鳄梨消费量的 80%。使用由遗传图谱支持的先前发布的基因组版本进一步组装由 Pacific Biosciences HiFi 读数产生的 DNA 重叠群。总组装体为 913 Mb，重叠群 N50 为 84 Mb。分配给 12 条染色体的重叠群代表 874 Mb，覆盖了 98.8% 的胚性植物基准单拷贝基因。蛋白质编码序列注释确定了 48 915 个鳄梨基因，其中 39 207 个可归因于功能。基因组含有 62.6% 的重复元素。研究了基因组中感兴趣的特定生物合成途径。分析表明，鳄梨中庚糖生物合成的主要途径可能是通过景天庚酮糖 1,7 双磷酸，而不是通过其他途径。内切葡聚糖酶基因数量众多，与鳄梨使用纤维素酶催熟果实一致。尽管经历了多次基因组复制事件，但鳄梨基因组似乎在同源染色体之间有有限数量的易位。与相关物种的蛋白质组聚类允许识别鳄梨和樟科其他成员特有的基因，以及在单子叶植物和真双子叶植物分化前或分化时分化的物种特有的基因。该基因组提供了一种工具，以支持未来开发产量和果实质量更高的优质鳄梨品种。
飞行时间解析的刺激拉曼散射显微镜使用反向传播的Ultraslow Bessel Light Bullets Generation
摘要我们提出了一种新颖的旋转时间分辨出贝塞尔轻弹刺激的拉曼散射（B 2 -SRS）显微镜，用于更深的组织3D化学成像，而无需机械Z扫描。为完成任务，我们想到了一种独特的方法，可以通过在样品中生成反式泵和stoke bessel轻子弹来实现光学切片，在该泵中，Bessel Light Bullets的组速度是Ultraslow的组速度（例如VG≈0.1C），并通过引入Anglable Angemable Plights spationd spations spationgions spat-spationd。我们从理论上分析了共线多色Bessel Light Bullet Bullet Generations和速度控制的工作原理，并使用相对的SRS 3D深组织成像的相对时间分辨出的检测。我们还构建了B 2 -SRS成像系统，并在各种样品中使用Bessel Light子弹进行了B 2 -SRS显微镜的第一个演示，用于3D化学成像（例如，聚合物珠幻像（，是春季洋葱组织和猪脑脑），具有高分辨率的聚合物珠幻象，具有生物样品）。与常规的SRS显微镜相比，B 2 -SRS技术在猪脑组织的成像深度上提供了> 2倍的改善。使用B 2 -SRS中开发的反式超声贝塞尔轻子弹在组织中的光学切片方法是通用且易于执行的，并且很容易扩展到其他非线性光学成像模式，以推动在生物医学和生物医学系统和超越生物学和生物医学系统中促进3D显微镜成像。
重新评估场发射的哈特曼效应
使用 Gamow 因子 θ ( k ) 重新进行了 Winful 的分析，以便进行推广。第三，对高场电子发射特性势垒重复 Gamow 分析。有几个候选势垒：(i) 镜像电荷或肖特基-诺德海姆 (SN) 势垒[20]：它描述金属 [21] 和半导体 [22] 的场发射，具有半解析的 Gamow 因子 θ ( k )，但透射 t ( k ) 和反射 r ( k ) 系数必须通过数值计算；(ii) Eckart 势垒[23]：它是非对称势垒，对于它，t(k) 和 r(k) 是解析的，但 Gamow 因子 θ ( k ) 必须通过数值计算； (iii) 三角势垒或 Fowler-Nordheim (FN) 势垒 [21] 用于场发射：它忽略了镜像电荷效应，但 t(k)、r(k) 和 θ(k) 都是完全解析的。因此，只有所选的三角势垒 (iii) 才是高场条件下场发射的简单、纯解析表示（并且是隧道波力学最具代表性的例子 [24, 25]）。因此，FN 形式 [26–28] 用于开发和分析停留时间 τ d 和自干扰时间 τ i。
研究高光谱分离提取成分的潜力
太空资产对美国国防、安全和经济财富至关重要。遥感是了解太空资产周围环境态势的重要技术。地面太空望远镜技术无法在空间上分辨太空中遥远的物体（轨道高度超过 1,000 公里，例如 GEO）或小型物体（例如 CubeSats）。这些物体被称为未解析的空间物体 (URSO)。高光谱遥感已被提议作为一种提取未解析空间物体定量信息的技术。高光谱传感器的高光谱分辨率包含有关未解析物体材料成分的信息，这些信息来自材料对测量光谱的贡献。即使物体无法在空间上分辨，也可以在光谱上分辨。高光谱解混是一种将混合测量光谱特征分解为组成材料及其丰度的光谱特征的技术。在地面应用中，解混已被广泛研究，研究对象是包含感兴趣物体的光谱和空间信息的图像。对于未解析的空间物体，作者建议使用在空间物体在高光谱传感器的视野范围内移动时收集的时间轨迹的光谱时间特征来提取物质成分信息。这种方法面临的一大挑战是，收集到的光谱时间特征可能不够丰富，无法使用盲高光谱解混方法提取物质成分。在本文中，我们使用一个简单的模拟模型，即一个类似卫星的物体在背景上旋转，以研究空间分辨率如何影响 URSO 物质成分的可识别性。我们将性能视为空间分辨率在提取的端元质量及其丰度方面的函数。初步结果表明，提高空间分辨率可以提高可识别性（这并不是一个令人惊讶的结果），但如果光谱时间特征足够丰富，那么几个像素就足以识别物质成分。关键词：未解析的空间物体；高光谱解混；光谱时间特征；空间域感知。