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摘要:中枢神经系统(CNS)损伤导致严重的神经功能障碍,作为神经元细胞死亡和轴突变性的重复。,在成熟的中枢神经系统中,神经元几乎无法再生其轴突并重建神经丧失,脱髓鞘是神经系统疾病(例如多发性硬化症(MS))的标志之一。不幸的是,作为一种重新恢复过程,雷梅尔通常不足以防止轴突丢失并改善脱髓鞘后的神经缺陷。目前,仍然没有有效的治疗工具来恢复神经功能,但有趣的是,新兴研究证明了脂质补充剂在人体各种病理过程中的有益作用。将来,可用的对中枢神经系统再生有益作用的可用脂质可能包括在支持疗法中,但该主题仍然需要进一步研究。基于我们和其他人的研究,我们回顾了外源脂质的作用,指出了在雷梅尔的过程中至关重要的底物,但在可用的研究中被省略了,证明了人类饮食中脂质的适当供应作为CNS再生期间的支持性治疗。
*相应的电子邮件:saadedan91@gmail.com摘要在2020-2021季期间,在Al-Alam区\ Sallahiddin省的农业领域进行了一个现场实验,以研究由于γ射线的产生亚麻遗传学作物的遗传变异。The study factors included four levels of gamma rays, which were 0, 9, 18 and 27 Gy and six genotypes of the flax crop, which were Sakha1, Sakha2, Sakha3, Giza8, Syrian and Poloni, use a completely randomized block design with split plot system and was used three replications, traits studied were Duration to 50% flowering and Duration of days to maturity, Plant height, Leaves ratio,植物分支的数量,种子数量,1000种种子重量,植物产量和种子产量。The results of the study indicated that gamma rays had a significant effect on all studied traits, comparison treatment gave a lower value from the number of days to flowering 50% of plants and days to maturity (110.24) and (155.05) days, respectively, while the plants irradiated with the level 9 Gy recorded a significant superiority in the percentage of leaves (21.46) %, while the non-irradiated plants outperformed in其余的研究特征。基因型SAKHA1在营养分支数量(3.63)分支-1,每植物的胶囊数量(54.35)胶囊植物-1,单个植物产量(2.22)GM植物-1和种子产量(433.63)kg ha -1中给出了最高平均平均值。至于相互作用,它通过非辐照的Sakha1基因型具有重要意义,该基因型具有最高的每植物胶囊数量的特征,人均种子数量,个体植物产量和总种子产量(62.22)胶囊植物-1 9.96种子胶囊-1 9.96种子胶囊-1(2.89)g植物-1(2.89)g植物-1(578.60)。
摘要[上下文和动机]当今许多系统都使用人工智能,其中机器学习(ML)是一个子场。需求工程(RE)满足了利益相关者对系统开发的需求。特别是,具有ML组件的系统需要特定的非功能要求(NFR)来定义ML相关细节,例如训练数据集的质量方面,ML模型的可折扣性或ML培训管道的细节。[问题]尚未完全了解RE技术在实际使用中对具有ML组件的系统的特定应用。尚不清楚,哪种启发技术可以有效地用于基于ML的系统。[想法和结果]基于系统的映射研究;我们确定了58个NFR在研究中用来描述特定ML要求。通过在线调查和专家访谈,我们确定了30个NFR,需要考虑到具有ML组件的系统。对于高度相关的NFR的文档,在两家IT公司中设计,评估和优化了一个模板。此模板有助于确保NFR的一致文档。[贡献]基于系统的映射研究,在线调查和专家访谈,我们提供了相关的NFR和一个模板,用于记录具有ML组件的系统的NFRS。我们在两家IT行业公司和几个软件项目的背景下使用现实世界案件验证了所提出的模板。评估显示需求的完整性增加。
摘要[上下文和动机]当今许多系统都使用人工智能,其中机器学习(ML)是一个子场。需求工程(RE)满足了利益相关者对系统开发的需求。特别是,具有ML组件的系统需要特定的非功能要求(NFR)来定义ML相关细节,例如训练数据集的质量方面,ML模型的可折扣性或ML培训管道的细节。[问题]尚未完全了解RE技术在实际使用中对具有ML组件的系统的特定应用。尚不清楚,哪种启发技术可以有效地用于基于ML的系统。[想法和结果]基于系统的映射研究;我们确定了58个NFR在研究中用来描述特定ML要求。通过在线调查和专家访谈,我们确定了30个NFR,需要考虑到具有ML组件的系统。对于高度相关的NFR的文档,在两家IT公司中设计,评估和优化了一个模板。此模板有助于确保NFR的一致文档。[贡献]基于系统的映射研究,在线调查和专家访谈,我们提供了相关的NFR和一个模板,用于记录具有ML组件的系统的NFRS。我们在两家IT行业公司和几个软件项目的背景下使用现实世界案件验证了所提出的模板。评估显示需求的完整性增加。
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,也不承担任何法律责任或义务,也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
– 完全容许多种预成型几何形状 – 除了板/DED 接口区域外,还从 X 和 Z 方向测试了试样 – 迄今为止已测试了 1000 多个静态试样和 100 个动态试样
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摘要 - 在异质计算网络上运行的分布式应用程序在分布式计算中是一个基本问题(NP-HARD)问题,在过去的几十年中,已经提出了许多启发式算法。这些算法中的许多算法都属于列表安排范式,因此该算法首先计算任务的优先级,然后将它们贪婪地安排在最小化某些成本函数的计算节点上。因此,许多算法仅在几个关键组件中彼此不同(例如,它们优先级任务,其成本功能,算法考虑将任务插入部分完成时间表等)。在本文中,我们提出了一种广义列表安排算法,该算法允许混合和匹配不同的任务优先级和贪婪节点选择方案,以产生72个独特的算法。我们在四个数据集上对这些算法进行基准测试,以研究不同算法组件对性能和运行时的个体影响。索引项 - 安排,任务图,工作流程,基准测试