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GIA不确定性对气候模型评估的影响使用宽限期/宽限期 - 卫星重量表数据
抽象的全局耦合气候模型在不断地需要评估独立观察结果以揭示系统的模型缺陷和不确定性。通过卫星重量表任务测量的陆生储水（TWS）的变化宽限期和Grace -fo提供了有关大陆润湿和干燥趋势的宝贵信息。是由观察到的水存储趋势比较引起的挑战与重力观察有关，包括非水相关的变化，例如冰川等静态调整（GIA）。因此，纠正持续GIA引起的地球重力场的世俗变化对于监测陆地水的长期变化，尤其是在以前被冰覆盖的地区的长期变化。通过利用基于地幔粘度和冰历史的扰动的56个单独的GIA信号的新集合，我们发现许多替代的GIA校正都会改变宽限期的水存储趋势的方向，例如，从质量进入质量，尤其是加拿大东部的干燥条件。TWS趋势的迹象的变化随后影响了从使用宽限期作为评估气候模型的观察基础得出的结论，因为它影响了观察到的润湿/干燥趋势之间的分歧/一致性。修改后的GIA校正，延长了二十年的宽敞宽限/宽限期数据记录，以及新一代的气候模型实验导致大陆区域实质上更大的大陆区域，卫星任务当前观察到的润湿/干燥趋势与从气候模型实验中获得的长期预测一致。
脑源性神经营养因子水平降低会影响体重、脑重量和行为
简单总结：神经营养因子是帮助大脑生长和正常运作的生长因子。其中一种被称为脑源性神经营养因子 (BDNF)。BDNF 影响我们的体重以及我们学习和记忆事物的能力。有些老鼠的 BDNF 水平较低。已经培育出完全不表达 BDNF 的老鼠，但它们出生后不久就会死亡。因此，已经培育出只有正常一半 BDNF 水平的老鼠和一些脑细胞中 BDNF 水平非常低但其他脑细胞中 BDNF 水平正常的老鼠。此外，可以通过将这两种类型的老鼠一起繁殖来产生新的小鼠品系。这些新老鼠的大脑中 BDNF 非常少。它们是活的，但它们的体重比正常老鼠大，大脑也小。它们的行为也不同，尤其是在移动方式上。
在酸性培养基中，无花果提取物作为钢叶提取物作为钢叶提取物：电化学，重量，光谱和表面螺柱
摘要 - 使用绿色，安全和环保的腐蚀抑制剂向上趋势，导致对植物提取物进行了许多研究，并将其作为理想的替代候选者。在这里，在低温（313K）上快速制备无花果叶提取物（FLE），以保留主要的化学成分和蒸馏水作为提取的溶剂。使用这种制备的抑制剂的抑制性，吸附和作用机制，采用这种绿色抑制剂来防止钢腐蚀，并使用电静脉极化，电化学启发镜和重力测量来评估该制备抑制剂的抑制作用，吸附和作用机制。热力学分析和吸附等温线也已应用于阐明吸附机制。获得的结果表明，FLE是一种混合类型，遵循Langmuir等温线，其抑制效率最高达到94％。通过分析腐蚀过程激活参数证实了抑制剂化学吸附的抑制剂膜的形成，并且随着温度的升高，抑制效率的提高也可以提高。这些发现通过FTIR和FTIR第二个衍生光谱验证。使用SEM技术和XRD分析研究了钢表面形态。 通过无花果叶提取物对酸钢产生了令人满意的腐蚀抑制作用，这符合使用环保，无毒的产物的渴望。使用SEM技术和XRD分析研究了钢表面形态。通过无花果叶提取物对酸钢产生了令人满意的腐蚀抑制作用，这符合使用环保，无毒的产物的渴望。
标题：让工程生物材料承担起自己的重量 4
工程生物材料 (ELM) 是一类新型材料，旨在合成 21 和/或由生物体填充。ELM 有可能降低材料制造中的能源成本，并提供包括自修复和 23 传感在内的新型材料功能。然而，材料制造的能源成本主要来自用于建筑和机器的刚性材料的生产 24。为了大幅减少碳排放，25 ELM 必须能够替代其中一些刚性材料。然而，由活细胞合成的天然材料不够坚硬，无法替代大多数刚性工程材料 27。此外，目前最坚硬的 ELM 中的细胞活力还不足以实现这些材料的潜在可持续性优势。对刚性 ELM 的需求将需要新的方法来增强驻留细胞活力和/或将活细胞与刚性支架相结合 30。在天然材料中，骨骼是一种罕见的刚性材料 31，它由能够保持多年活力的细胞合成和功能化。骨骼有望为克服挑战提供宝贵的经验，以实现用于承重目的的 ELM 所需的活力和 33 机械性能。34
股票市场中的人工智能：定量技术分析，模型重量优化和财务情感评估，以预测
摘要本研究论文展示了人工智能在预测股票市场时的实施。这样做，它重点是通过AI。模型和机器学习算法，以最大程度地提高利润潜力，提高投资并消除风险。可能有利可图的公司股票和股票吸引了投资者以及对股票市场的普遍兴趣（Malky，1973，第269页），导致更多的人试图预测市场价格的上涨或下跌。但是，股市的行业波动和看似不可预测的本质使许多买家冲动投资或做出不良的购买决定，例如在错误的时间出售或购买股票。本文概述了对收集的，分类的数据的线性回归和神经网络模型的训练和测试，以产生准确的预测。该计划还通过具有变压器生产的句子嵌入的深度学习模型利用自然语言处理（NLP），从而允许该算法考虑相关的社会经济和社会政治新闻，以更高的准确性以更高的准确性产生预测的价格。这些模型在为期两周的测试期内，亚马逊股价的平均预测错误为0.12％，Google股价为0.13％，微软测试数据集的股票价格为0.07％。本文最终评估了现有的预测方法，并以强大的机器学习系统为基础，以提供更有效的估计模型。背景尽管已有400多年的历史，但最近的加密货币，NFT和其他形式的数字资产的爆炸激发了人们对股票市场的突然兴趣。证券交易所的平均每日量，自2019年以来，该股票的平均每日量增加了一倍以上，达到了总合同的3830万美元（Trading＆Data，2023），证明了这一新的利息。市场还看到了日常交易的繁荣，买家希望利用低利率和佣金的可用性 -
提取和选择高分子重量DNA，用于从衣原体reinhardtii
长阅读测序技术的最新进展使从端粒到端粒的真核基因组的完整组装得以通过允许重复的区域进行完全测序和组装，从而填补了以前的简短阅读测序方法所留下的空白。此外，长阅读测序还可以帮助表征结构变异，并在基因组进化或癌症基因组领域中应用。对于许多生物体，对序列长读数的主要瓶颈仍然缺乏获得高分子重量（HMW）DNA的强大方法。为此，我们开发了一种优化的方案，可以根据CTAB/苯酚提取，提取适合于单细胞绿色藻层reinhardtii的长阅读测序的DNA，然后是长DNA分子的尺寸选择步骤。我们为提取方案提供验证结果，以及牛津纳米孔技术测序获得的统计数据。
cel：通过通过弹性重量巩固来利用域的适应域来进行疾病爆发预测的持续学习模型
1深圳先进技术研究所，中国科学院，深圳518055，中国2深圳先进技术学院，中国科学院科学院，北京大学100049，中国3号，3月3日中国 *通讯作者：Hongyan Wu（hy.wu@siat.ac.cn）摘要：持续学习，模型随着时间的流逝而不必忘记以前的知识，因此对新数据的适应性，在疾病爆发预测等动态领域中至关重要。深神经网络，即LSTM，由于灾难性遗忘而容易出错。这项研究引入了一种新型的CEL模型，用于通过通过弹性重量巩固（EWC）利用域的适应性来进行持续学习。该模型旨在减轻域增量设置中的灾难性遗忘现象。使用EWC构建Fisher Information Matrix（FIM），以开发正规化术语，该术语对重要参数的变化进行了惩罚，即重要的先前知识。CEL的表现通过不同的指标评估了三种不同的疾病，流感，MPOX和麻疹。在评估和重新评估期间，高R平方值在几种情况下优于其他最新模型，表明CEL可以很好地适应增量数据。cel的鲁棒性和可靠性受到其最小的65％遗忘率和更高的记忆稳定性的强调。它提供了一个有价值的模型，可以通过准确，及时的预测进行主动疾病控制。这项研究强调了CEL在疾病爆发预测中的多功能性，以时间模式解决了不断发展的数据。
使用吡唑衍生物对碳钢腐蚀的腐蚀：重量法，电化学，表面研究与量子化学的相关性
摘要 - 当前的论文围绕新合成的生态友好的吡唑衍生物的进行，N - （（3,5二甲基-1H-1H-吡唑-1-甲基）甲基）-4-硝基苯胺（L5），作为碳钢（CS）的腐蚀剂（CS）在摩尔羟基含量（CS）中。化学和电化学技术，即减肥测量（WL），电力动力学极化（PDP）和电化学障碍光谱光谱（EIS）均用于评估L5分子的效率，以及量子化学方法。有机化合物被确认为良好的抗腐蚀化合物，在10 -3 m时最大抑制效率（IE％）为95.1％。根据PDP结果，抑制剂L5可作为混合型抑制剂。对温度影响的评估表明，L5在CS上化学吸附。L5在CS表面上的吸附似乎遵循Langmuir模型。扫描电子显微镜（SEM-EDX）和紫外可见度揭示了屏障膜的构成，限制了腐蚀离子进入CS表面的可及性。理论研究
使用Promega'sWizard®HMWDNA提取试剂盒从蓝细菌中提取高分子重量DNA，并具有修改的方案，Metis
提取高分子量（HMW）DNA进行长读测序，几乎没有碎片和高纯度是从蓝细菌物种中获取的。在这里，我们描述了一种使用Promega的向导R○HMW DNA提取试剂盒从两个蓝细菌物种中获取高分子量DNA的修改方法。套件中使用的协议是“ 3.D。从革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌中分离HMW DNA”方案。在协议中的关键步骤中，我们建议除去细胞碎片的挥之不去的残留物，例如蓝细菌物种的粘液层，以防止其粘在产生的DNA颗粒上。此自定义的修改是在步骤11和12之间进行的，并称为METIS（最大化提取，转移异丙醇步骤）。此步骤大大减少了剩余的粘液层，如果保留将粘贴在DNA上，并使DNA不适合敏感的下游下一代测序，例如PACBIO测序。该方案已用于组装来自蓝细菌的两个基因组（Sychococcussp。和微囊孢子虫），一个来自革兰氏阴性细菌，lacibacter。它还允许在不使用有毒化学物质（例如苯酚）的情况下快速提取HMW DNA，而无需购买额外的试剂。
在七个环境下，在重组培养花生的重组近交系种群中，在七个环境下为数百种子重量的定量性状基因座（QTL）绘制定量性状基因座（QTL）（Arachis hypogaea L.）
摘要：耕种的花生（Arachis hypogaea L.）是全球重要的油和现金作物。一百个烟和种子的重量是花生产量的重要组成部分。在当前的研究中，为了揭开一百个pod重量（HPW）和百分子重量（HSW）的遗传基础，从JH5（JH5，大豆荚和种子重量和种子重量）之间的十字架开发了一个重组近交系（RIL）人群，并使用M130（小荚和种子重量）（小荚和种子重量），并用来识别QTLS和HPW和HPW。使用SSR，AHTE，SRAP，TRAP和SNP标记构建了一个集成的遗传链接图。该地图由3130个遗传标记组成，分配给20个染色体，并覆盖1998.95 cm，平均距离为0.64 cm。在此基础上，HPW和HSW的31个QTL位于7个染色体上，每个QTL占表型方差的3.7–10.8％（PVE）。其中，在多个环境下检测到了七个QTL，并且在B04和B08上发现了两个主要的QTL。值得注意的是，染色体A08上的QTL热点在2.74 cm的遗传间隔内包含7个QTL，其中包括0.36 MB物理图，包括18个候选基因。Arahy.d52S1Z，Arahy.ibm9rl，Arahy.W18Y25，Arahy.cplc2w和Arahy.14H.14H可能在调节花生荚和种子重量中发挥作用。这些发现可以促进进一步研究培养花生中影响豆荚和种子重量的遗传机制。