1东北生物技术网络(Renorbio),佩南布科联邦乡村大学,Rua Dom Manuel de Medeiros,Recife 52171-900,PE,巴西; renatabiology2015@gmail.com 2环境过程开发(PPGDPA),Pernambuco天主教大学,Rua do do dopríncipe,n。 526,Boa Vista,Recife 50050-900,PE,巴西; Juliovasconcelos05@gmail.com 3高级技术与创新研究所(IATI),Rua Potira de Brito,N.216,Boa Vista,Recife 50050-900,PE,巴西; hugo_morais15@hotmail.com(H.M.M.); leonie.sarubbo@unicap.br(L.A.S.)4卫生与生命科学学院,佩南布科天主教大学,鲁阿·杜·普里普,n。 526,RECIFE 50050-900,PE,巴西; sergio.almeida@unicap.br 5 ICAM科技学校,佩南布科天主教大学,Rua do dopríncipe,n。 526,Boa Vista,Recife 50050-900,PE,巴西 *通信:Juliana.luna@unicap.br;电话。: +55-81-9-9989-1980
St Leonards流域已被认为是生物多样性机会领域(BOA),因为它代表了提供生物多样性行动计划(BAP)目标的优先领域。这是苏塞克斯郡的75个这样的地区之一。BOA覆盖约4057公顷。这道蟒蛇与霍舍姆(Horsham)和克劳利(Crawley)之间的道路接壤,而克拉利(Crawley)的城市边缘向东提供了该地区的外围。向东向东行驶,边界向南向南,涵盖了Chesworth Farm和Dene Park。吉尔溪流是阿伦河的来源,在这本棚屋中也出现了乌斯河。南部地区位于阿杜尔河的流域,摩尔河流域的北部地区。西部地区延伸到克劳利(Crawley)的城市边缘,封闭了布坎乡村公园(Buchan Country Park)和更多中央的圣伦纳德斯森林(St Leonards Forest)。Heathland和Woodland构成了该地点北部的主要优先利益,其中包括三个支流的分水岭,林地,木 - 木头和帕克兰德,以及南部有富含物种的树篱的景观。
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原件收到:06/19/2024 接受出版:07/09/2024 Stephane Raquel Barreto Lima Graduanda em Biomedicina Instituição:Claretiano Centro Universitário Endereço:Boa Vista,Roraima,Brasil 电子邮件:stephane.raquel@hotmail.com Suammy Alejandra Vasquez Oliveira Graduanda em生物医学研究所:Claretiano Centro Universitário Endereço:博阿维斯塔,罗赖马,巴西 电子邮件:suammyalejan@gmail.com Cleber Medeiros Silva Mestre em Propriedade Intelectual e Transferência de Tcnologia 研究所:Universidade Federal de Roraima (UFRR) Endereço:博阿维斯塔,罗赖马,巴西 电子邮件: cleber.medeiros.silva@gmail.com Iaci Gama Fortes Mestre em Imunologia Básica e Aplicada Instituição: Universidade Federal do Amazonas (UFAM) Endereço: Boa Vista, Roraima, Brasil 电子邮件:biomedica.iaci@gmail.com RESUMO 镰状贫血症和遗传性贫血自体隐性、因血红蛋白突变引起的过敏反应、血红蛋白 S (HbS) 的产生和血液循环的改变,引发血管闭塞危机和进展。胎儿血红蛋白 (HbF) 的诱发和治疗贫血的方法
简介:心脏病是显着影响受害者生活方式和生活的著名人类疾病。心律不齐(心律不齐)是反映个人心跳状态的关键心脏疾病之一。ECG(心电图)信号通常用于这种心脏疾病的诊断过程中。目标:在本手稿中,已经努力采用和检查新兴群智能(SI)技术的性能,以寻找用于心律不齐的最佳特征集。方法:已经考虑了279个属性和452个实例,标准基准UCI数据集集已被考虑。五种不同的基于SI的元元素技术。二进制灰狼优化器(BGWO),蚂蚁狮子优化(ALO),蝴蝶优化算法(BOA),蜻蜓算法(DA)和缎面鸟优化(SBO)也已被使用。此外,已经设计了五种新型SBO的混乱变体,以解决诊断心律不齐的特征选择问题。已经计算了不同的性能指标,例如精度,健身价值,最佳功能集和执行时间。结论:从实验中观察到,就心律不齐的准确性和适应性值而言,SBO的表现优于其他SI算法。bgwo,da,boa和alo。此外,当重点仅在尺寸上时,BOA和ALO似乎是最适合的。
摘要:越来越多的光学卫星任务对陆地地球系统的连续监测为植被和农田特征提供了宝贵的见解。卫星任务通常提供不同级别的数据,例如1级大气顶(TOA)辐射率和2级大气底(BOA)反射率产品。开发TOA辐射数据直接提供了绕过复杂大气校正步骤的优势,在该步骤中,错误可以在其中进行预测并损害随后的检索过程。因此,我们研究的目的是开发能够从成像光谱卫星任务中直接从TOA辐射数据中检索植被特征的模型。为了实现这一目标,我们基于辐射转移模型(RTM)模拟数据构建了混合模型,从而采用了植被范围RTM与大气libradtran RTM结合使用高斯工艺回归(GPR)。重点是植被冠层特征的重新评估,包括叶子面积指数(LAI),冠层叶绿素含量(CCC),冠层水含量(CWC),吸收的光合式活性辐射(FAPAR)的分数以及植被覆盖的分数(FVC)。使用即将到来的哥白尼高光成像任务(Chime)的带设置,评估了两种类型的混合GPR模型:(1)使用TOA辐射数据在1级(L1)培训的一种培训,并且(2)使用BOA反射率数据在2级(L2)训练。基于TOA和BOA的GPR模型均已针对原位数据验证,并具有从现场活动中获得的相应高光谱数据。基于TOA的混合GPR模型揭示了从中度到最佳结果的一系列性能,因此达到R 2 = 0.92(LAI),R 2 = 0.72(CCC)和0.68(CCC)和0.68(CWC),R 2 = 0.94(FAPAR)和R 2 = 0.95(FVC)。为了证明模型的适用性,随后将基于TOA和BOA的GPR模型应用于科学前体任务Prisma和Enmap的图像。所产生的性状图在基于TOA和BOA的模型之间显示出足够的一致性,相对误差在4%至16%之间(R 2在0.68和0.97之间)。总的来说,这些发现阐明了机器学习混合模型的开发和增强的路径,以估算直接在TOA水平下定制的植被特征。
本研究提出了基于自抗扰控制 (ADRC) 方法的控制设计,以抑制三角翼飞机的机翼摇晃运动的影响。为了抑制机翼摇晃运动,已经研究了两种 ADRC 结构;一种基于线性 ADRC,另一种基于非线性 ADRC。设计的 ADRC 控制器的设计参数的设置是另一个问题,该问题已通过使用现代优化技术得到解决。这项工作提出了蝴蝶优化算法 (BOA) 来调整这些设计参数,以便达到控制器的最佳性能。通过数值模拟对 LADRC 和 NADRC 的性能进行了比较研究,结果表明 LADRC 在抑制能力方面优于 NADRC。此外,模拟结果表明,与试错法相比,BOA 可以成功提高所提控制器的性能。
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Western Ouse Streams和Ashdown Forest被认为是生物多样性机会领域(BOA),因为它代表了提供生物多样性行动计划(BAP)目标的优先领域。这是苏塞克斯郡的75个这样的地区之一。BOA覆盖约13115公顷。该地区的北部以欧洲保护的荒地,阿什当森林为主,该森林由开放的荒地,古代林地,吉尔林地和湿地组成。该地区的南部捕获了乌斯河及其源头,向南驶向与UCK河的汇合处。在南部地区,荒地的斑块较小,与许多池塘和现代木斗旁存在。该地区是Medway和Ouse Systems之间的重要流域,对于流域之间关键物种的迁移可能很重要。