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World File Search System量化
量化示例 - 符号 - 及以下 - ...
第一部分。对实验结果的讨论。前面论文中描述的结果表明，膜的电行为可以由图中所示的网络表示。1。电流可以通过为膜容量充电或通过与容量并联的电阻通过电阻来通过膜传递。离子电流分为由钠和钾离子（INA和IK）携带的成分，以及由氯化物和其他离子组成的小“泄漏电流”（I，I）。离子电流的每个组件都由驱动力确定，该驱动力可以方便地测量为电势差和具有电导尺寸的渗透系数。因此，钠电流（INA）等于钠电导率（9NA）乘以膜电位（E）和钠离子（ENA）平衡电位之间的差异。类似的方程式适用于'K和I，并在p上收集。 505。我们的实验表明GNA和9E是时间和膜电位的函数，但是ENA，EK，EL，CM和G可以将其视为恒定。可以通过说明：首先，将膜电位对渗透率的影响汇总会导致钠电导率的瞬时增加，并且降低但保持较慢但保持钾的增加速度的增加；其次，这些变化是分级的，并且可以通过重现膜来逆转。为了确定这些影响是否足以说明复杂现象，例如动作潜力和难治时期，有必要获得有关
量化步态和共同试验的平衡结果
摘要摘要，以疾病改良的药物在地平线上进行性行为性共济失调，生态有效，细粒度，数字健康指标非常有必要增加临床和患者报告的结果指标。步态和平衡干扰最常作为退化性小脑共济失调的第一个迹象，并且是疾病进展中据报最多的残疾特征。因此，数字步态和平衡度量构成了临床试验的有希望的和相关的绩效结果。这次叙述性综述和嵌入式共识将描述数字步态和平衡测量值的敏感性的证据，以评估共济失调的严重程度和进展，提出了一种共识方案，用于在自然史研究和临床试验中建立步态和平衡指标，并讨论将其用作绩效结果的相关问题。
基于自然的创新生物量化剂对农业的影响
lable气候变化导致意外的干旱，极端温度，过度降雨和意外风暴，导致过去从未发生过的灾难。考虑到这一点，建立环境友好机制至关重要。近年来，农业化学物质的不受限制和不受限制地使用了，以获得更高的产量，而另一侧的产量导致了几个农业问题和损坏的土壤。过度使用化学氮肥不仅会加速土壤酸化，还冒着污染地下水和大气的风险。生物肥料和那些包含土壤本地微生物群的投入为减轻不利气候变化的负面影响提供了更安全的选择。Mycorrhiza是一种土壤真菌，在自身与宿主植物根部之间建立了共同的共生关联。它对植物营养产生了重大贡献，特别是磷摄取以及固定（例如Zn）和移动（S，Ca，k，k，fe，Mn和N）元素的选择性吸收
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Blöbaum，L。，Torello Pianale，L.，Olsson，L。等（2024）。量化微生物鲁棒
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性（即性能稳定性）这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近，一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法，例如在不同条件，时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中，环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养（DMSCC）实现了微环境的精确维护和操纵，同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里，我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起，以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果，酿酒酵母CEN.PK113-7D，具有用于细胞内ATP水平的生物传感器，暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期，每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道，以评估种群，亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低，但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量，但随着时间的流逝，稳定性最低，在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化，并且很容易适应新的生物，生物传感器，培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母，种群异质性，动态环境，尺度降低，生物传感器，活细胞成像，微流体单细胞培养，营养振荡
量化化石燃料造成的空气污染的经济成本...
● 基于最近关于化石燃料燃烧对全球空气污染物水平的贡献以及空气污染对健康的影响的研究进展，首次对化石燃料造成的空气污染的全球经济成本进行评估。● 据估计，2018 年化石燃料造成的空气污染的经济成本为 2.9 万亿美元，占全球 GDP 的 3.3%，远远超过快速减少化石燃料使用可能产生的成本。● 据估计，2018 年有 450 万人因接触化石燃料造成的空气污染而死亡。平均而言，每例死亡导致寿命损失 19 年。● 化石燃料 PM2.5 污染造成 18 亿天的工作缺勤、400 万例儿童哮喘新发病例和 200 万例早产，以及影响医疗成本、经济生产力和福利的其他健康影响。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
基于人类因素 - 量化 - 基于OHFAM-and-...
摘要。发生人为因素分析模型是根据人为因素分析和分类系统（HFAC）以及中国民航的实际操作条件和特征来开发中国民航模型，以增强安全信息的分类，分析和利用。此外，要生成一个可以在航空事件分析中提供定量分析支持的模型，建立了基于OHFAM和贝叶斯网络的人为因素分析模型。通过用CH得分功能梳理爬山搜索方法构建的模型是一个贝叶斯网络，它使用三层节点来表示人为因素和事件之间的因果关系。人为因素对航空事件的特定影响程度由模型的条件概率参数表示。它在航空事件分析和推论中很有用。
量化宽松，回购市场和利率的期限结构
*莱布尼兹金融研究所安全，歌德大学法兰克福大学，西奥多 - - 阿多尔·普拉茨3，60323，法兰克福，德国法兰克福，德国，jappelli@safe-frankfurt.de。† Leibniz Institute for Financial Research SAFE, Goethe University Frankfurt, Theodor-W.-Adorno-Platz 3, 60323, Frankfurt am Main, Germany, Ca' Foscari University of Venice, Dorsoduro, 3246, 30123 Venezia, Italy, and CEPR, pelizzon@safe.uni-frankfurt.de .‡纽约大学，伦纳德·N·斯特恩商学院和纽约大学上海，考夫曼管理中心，西四街4444号，9-68，10012，纽约，纽约，msubrahm@stern.nyu.edu。我们感谢Giovanni Dell'ariccia，Wenxin du，Darrell Duffie，Ester Faia，Matthias Fleckenstein，Robin Greenwood，Zhiguo He（讨论者），Florian Heider，Yesol Huher，Yesol Huh，Sebastian Inte，Sebastian Inte，sebastian jermann，Urban Jermann，Francis Lucistaff，Errikano（Erikano），Erikano（Erikano），Erikano（Erika） Melissinos, Andrea Modena, Cecilia Parlatore, Pietro Reg- giani, Stephen Schaefer, Fabian Smetak (discussant), Claudio Tebaldi, Davide Tomio, Bruce Tuckman, Dimitri Vayanos, Ernst-Ludwig von Thadden, Olivier Wang, Geoffery Zheng, and seminar and conference participants at l'Association Franc¸aise de金融，意大利银行，美联储委员会，歌德大学，莱布尼兹金融研究所安全，第21届国际会议信贷，第9届国际主权债券市场会议，国际风险管理会议（IRMC），LSE，纽约市，纽约大学，纽约大学，乌马斯·阿姆斯特·阿姆斯特·阿姆斯特，威尼斯·阿姆斯特，威尼斯·菲利斯·菲利斯·沃尔·沃尔特·沃尔特·沃尔特·沃尔特 -任何剩余的错误都是我们的。该项目得到了莱布尼兹金融研究所安全的支持。该论文的先前版本的标题为“回购专业的首选范围模型”。 Subrahmanyam非常感谢亚历山大·冯·洪堡基金会（Alexander von Humboldt Foundation）和纽约大学斯特恩（Nyu Stern）的全球经济和商业中心，分别通过Anneliese Maier Award和Anneliese Maier Award和The Acculty Grant Award，以及CA'Foscari Wente University of Wenite University of Wenite University of the研究的早期阶段进行了研究。
对对抗性攻击的深度量化微小神经网络的定量分析
这项工作是在Ferheen Ayaz在格拉斯哥大学任职时完成的。作者的联系信息：伊德里斯·扎卡里亚（Idris Zakariyya），格拉斯哥大学，格拉斯哥，英国，idris.zakariyya@glasgow.ac.ac.uk; Ferheen Ayaz，城市，伦敦大学，伦敦，英国，ferheen.ayaz@city.ac.uk; Mounia Kharbouche-Harrari，法国Stmicroelectronics，Mounia.kharbouche-harrari@st.com;杰里米·辛格（Jeremy Singer），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，jeremy.singer@glasgow.ac.uk； Sye Loong Keoh，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，syeloong.keoh@ glasgow.ac.uk; Danilo Pau，意大利Stmicroelectronics，danilo.pau@st.com;何塞·卡诺（JoséCano），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，josecano.reyes@glasgow.ac.uk。