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World File Search System骨元
脚跟定量超声（QUS）预测入口骨折独立于小梁骨评分（TBS），骨矿物质密度（BMD）和FRAX：骨洛杉矶研究
发酵在世界各地都复活。本研究探讨了一种传统的日本发酵糊的味o的微生物生态学，它是由新型的区域底物制成的，以开发新的植物性食品。使用富含蛋白质的底物开发了八种新型的味o味品种：黄豌豆，gotland小扁豆和粉红色豆（每种都有两种处理：标准和尼克斯塔乳液化），以及黑麦面包和大豆。MISOS是在丹麦哥本哈根的一家餐厅Noma生产的。在发酵的开始和结束时，用生物学和技术三份分析样品。我们还纳入了这项研究中的六个新型Misos样本，该样本是在日本东京诺玛的前会员餐厅INUA生产的新型MISOS样本。进行了微生物群落的结构和多样性，进行元法（16s及其）和shot弹枪元基因组分析。Misos包含的微生物范围比文献中当前描述的MISO所描述的更大。新颖的黄豌豆Misos的组成与传统的大豆非常相似，这表明它们是一个很好的Alter本地，它支持我们的烹饪合作者的感觉结论。对于细菌，我们发现总体底物的效果最强，其次是时间，治疗（尼克萨尔化学）和地理位置。对于真菌，地理和底物的轻度效应效果稍强，对治疗或时间没有显着影响。基于元基因组组装基因组（MAGS）的分析，根据底物分化了表皮葡萄球菌表皮菌株的菌株。这些MAG中的类胡萝卜素生物合成基因出现在日本的菌株中，但不是来自丹麦的菌株，表明可能具有基因水平的地理作用。在这些Misos中表皮链球菌的良性且可能存在功能性的存在，通常与人类皮肤微生物组有关的物种，表明可能适应味o的味o，以及某些发酵中微生物和食物之间的微生物流动，因为某些发酵中的食物和食物在某些发酵之间的普遍性更为常见。这项研究提高了我们对MISO生态学的理解，强调了使用多种局部成分开发新型Misos的潜力，并提出发酵创新如何有助于研究微生物生态学和进化。
元宇宙：裂变架构
现代技术不断发展，带来了新的机遇和困难。近年来，引起最大轰动和兴趣的技术是 Metaverse。尽管 Metaverse 不是一个全新的词，但由于 Facebook 将其名称更改为 Meta，它引起了更多关注。然而，尽管人们对此兴趣浓厚，前景广阔，但仍需确定如何解决道德问题以及如何在 Metaverse 系统中保护用户的隐私。此外，Metaverse 系统必须通过满足可信 AI 的主要标准来赢得用户的信任和认可。因此，本文重点介绍了如何使 Metaverse 系统值得信赖。本文涵盖了 Metaverse 的历史、基本要素、当前的商业市场、未来的机遇和挑战。此外，本文还讨论了可信 AI 的支柱、其因素以及可信的方式。最后，本文结合了这些概念，并确定了有助于 Metaverse 可信度的要素。
元宇宙 - 欧洲议会
本文件是应欧洲议会法律事务委员会的要求编写的。作者 Mariusz MACIEJEWSKI，欧洲议会政治总司公民权利和宪法事务政策部 负责管理员 Anna-Sabine RIEDER，欧洲议会政治总司公民权利和宪法事务政策部 Mariusz MACIEJEWSKI，欧洲议会政治总司公民权利和宪法事务政策部 编辑助理 Ivona KLECAN 语言版本 原文：EN 关于编辑 政策部门提供内部和外部专业知识，支持欧洲议会委员会和其他议会机构制定立法并对欧盟内部政策进行民主监督。如需联系政策部或订阅更新，请写信至： 欧洲议会公民权利和宪法事务政策部 B-1047 布鲁塞尔 电子邮件：poldep-citizens@europarl.europa.eu 手稿于 2023 年 6 月完成 © 欧盟，2023 年 本文件可在互联网上获取：http://www.europarl.europa.eu/supporting-analyses 免责声明和版权 本文件中表达的观点由作者全权负责，并不一定代表欧洲议会的官方立场。非商业目的的复制和翻译是被授权的，只要注明来源并事先通知欧洲议会并发送副本。© 封面图片经 Adobe Stock.com 许可使用
工作记忆和语言理解：元...
本文对 77 项研究中 6,179 名参与者的数据进行了荟萃分析，探讨了工作记忆容量与语言理解能力之间的关系。荟萃分析的主要目标是比较 Daneman 和 Carpenter (1980) 开发的工作记忆测量方法的预测能力与其他工作记忆测量方法的预测能力。荟萃分析的结果支持 Daneman 和 Carpenter (1980) 的说法，即利用工作记忆的综合处理和存储容量的测量方法（例如，阅读广度、听力广度）比仅利用存储容量的测量方法（例如，单词广度、数字广度）更能预测理解能力。荟萃分析还表明，数学过程加上工作记忆的存储测量方法可以很好地预测理解能力。因此，该过程加上存储措施的卓越预测能力不仅限于涉及单词和句子操纵的措施。
基于元模型的设计优化 - DiVA
汽车公司面临着激烈的竞争，因此他们力求以更便宜、更快的方式设计出更好的产品。这一挑战要求不断改进方法和工具，因此需要使用仿真模型来评估产品的每个可能方面。优化越来越受欢迎，但其全部潜力尚未得到充分发挥。对精确仿真结果的需求不断增加，导致需要创建详细的仿真模型，而这些模型的评估通常需要耗费大量的计算资源。基于元模型的设计优化 (MBDO) 是一种有效的方法，可以减轻优化研究期间的计算负担。元模型是详细仿真模型的近似值，评估时间很短，因此在需要进行多次评估时尤其有效，例如在多学科设计优化 (MDO) 中。
元挖掘 - Martin Paldam
某些控制变量需要解释：（1）援助与制度变量相互作用。（2）援助与衡量良好政策的指标相互作用。（8）某些政策质量术语。（14）人口的民族语言多样性指数。（15）衡量金融深化的指标，如银行存款与 GDP 之比。（18）人均 GDP 通常以对数表示。（19）和（20）是二方程模型，要么是增长和储蓄方程，要么是增长和援助方程。（21）大多数非 OLS 回归试图解释联立性。（22）一些估计仅来自非洲。这里非洲编码为空白。有关编码的更多详细信息，请参阅 Doucouliagos 和 Paldam（Doucouliagos & Paldam, 2008 , 2011 ）。
元基金 - 纤维细胞和embryonic-stem- ...
背景：心脏病已被确定为心脏病发作的主要原因之一；此外，众所周知，这会导致数十亿个心肌细胞死亡，这无法再现和替换。其余细胞通常面临着血液动力学负担的显着增加。攻击或其他心血管疾病后修复心脏已避免了医学科学。使用心脏病发作的患者的细胞修复心脏肌肉的能力是再生健康的新组织的长期目标。用于心脏病治疗的细胞来源包括人类胚胎干细胞（HESC），已知这些干细胞具有分化为软骨细胞，成骨细胞，脂肪细胞和心肌细胞的能力。心脏成纤维细胞大量存在于心脏中；已知它们参与了心肌的结构，生化，机械和电性能。