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有机物的分解与传统生长的分解......
全球近三分之一的人类生产的食物被浪费。这相当于每年超过 13 亿吨，而且由于城市生活的不断扩展，这一数字预计还会上升 9 。仅英国的家庭垃圾就产生了 830 万吨食物，而他们的人口只有 6733 万人 10 。许多农业技术的进步促进了产量的增长，但另一个因素也有其自身的贡献，那就是转基因 (GE) 食品，也称为转基因生物 (GMO)。利用对基因组的新见解和现代技术，研究表明它们的收获时间比正常情况更短 8 。转基因生物是通过拼接其他植物甚至动物的所需基因组并将其插入农作物以产生所需结果而制成的 1 。这是使用连接酶和“限制”基因来完成的 2 。它本质上是选择性育种的捷径。它们对生长、害虫控制甚至更美味的食物都有很大的帮助。全球范围内，转基因生物的使用量增长了 22%，这归功于世界人口的增长 3 。 Brooks 和 Barfoot 的一项研究还认为，转基因食品可以适应气候变化，并增强对农药的抵抗力 4 。使用转基因生物还可能带来哪些其他好处？
矩阵和相关的能量分解定理...
电子邮件：a.mohammadi@ipm.ir†瑞士EthZéurich组合算法理论。电子邮件：phamanhthang.vnu@gmail.com•瑞士EthZéurich计算机科学系。电子邮件：yitwang@student.ethz.ch
多层超导与层间配对的分解
我们证明，与层间配对的多层超导性可以自然分解为一系列弱耦合的双层和三层超导块，以最大程度地减少其总自由能。我们的工作是由层间配对的最新提案，这是由层间互相交换在双层和三层镍超导体中的近半填充D Z 2轨道的相互作用所引起的。我们探讨了层间配对超导性的一般特性，并对有效的多层模型进行系统的Ginzburg-Landau分析。对于实际材料，我们的结果意味着强大的超导级参数调制和沿Z轴（垂直于层）的短相干长度。这揭示了多层超导与中间配对的独特特征，并为将来的实验和理论研究提供了一个基本框架。
定量宏观经济学：校准和分解分析1
1。不要通过参考先前的研究2。荣誉理论3。尊重测量值4。校准和估计是补充：基于微观经济观察的估计对个人行为特别有用。不要扩散自由参数：添加更多以更好地解决问题，超出解决问题可能会偏见结果6。将测量值与模型匹配：基于理论7。将模型与测量值匹配：适当参数化的设计算法
需求与通货膨胀的供应分解
摘要：需求和供应因素对通货膨胀有什么贡献？为了解决这个问题，我们遵循Shapiro（2022）并为32个国家使用部门个人消费支出（PCE）数据构建季度需求驱动和供应驱动的通货膨胀系列。我们重点介绍了关键时期的通货膨胀分解的全球趋势和特定国家的特定差异，例如2008年的大金融危机以及自2021年以来的近期通货膨胀率。验证了我们的通货膨胀系列，我们发现供应驱动的通货膨胀对石油冲击和供应链压力更具反应性，而需求驱动的通货膨胀对货币政策冲击的反应更为明显。我们的结果还表明，当需求驱动到通货膨胀时，菲利普斯曲线陡峭，对有效的政策设计产生了重大影响。
ξ-π：神经功率谱分解的非参数模型
摘要 — 从脑记录中估计出的功率谱是非周期性瞬态活动和周期性振荡的混合表示，即非周期分量（AC）和周期分量（PC）。定量神经生理学需要在参数化每个分量之前进行精确分解。然而，AC 和 PC 的形状、统计分布、尺度和混合机制尚不清楚，这对当前流行的参数模型（如 FOOOF、IRASA、BOSC 等）的有效性提出了挑战。这里提出了 ξ - π 来分解神经谱，方法是将带有惩罚 Whittle 似然的非参数谱估计和形状语言建模嵌入到期望最大化框架中。在具有损失统计的合成频谱以及具有评估指标和神经生理学证据的睡眠EEG和大样本iEEG上验证了ξ-π。与FOOOF相比，呈现形状不规则性的模拟和具有多个孤立峰的批量模拟都表明ξ-π在识别中心频率和峰值数量时以更少的损失和更高的F1分数改善了AC和PC的拟合度；睡眠EEG显示ξ-π产生了更多可区分的AC指数并提高了睡眠状态分类准确性；iEEG显示ξ-π在峰值发现方面接近临床发现。总体而言，ξ-π在频谱分解中提供了良好的性能，允许使用描述性统计数据或核函数进行灵活的参数化。ξ-π 可能成为认知神经科学、脑机接口、神经反馈和脑部疾病等领域脑信号解码的有前途的工具。
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。
温带在本地工程师的分解和垃圾...
叶子分解在温带森林中的变化差异很大，其质量，气候，土壤特性和分解剂等因素，但是森林异质性可能会掩盖局部树对分解和与垃圾相关的微生物组的影响。我们使用了24岁的普通花园森林来量化局部土壤条件对分解和垃圾微生物学的影响。我们将叶子袋袋引入了10种树种（5种杂菌菌根； 5个外生菌根）的土壤图，这些土壤是由所有10种全文设计中的所有10种。6个月后，我们评估了垃圾质量损失，C/N含量以及细菌和真菌组成。我们假设（1）分解和与垃圾相关的微生物组组成将主要由菌根类型的产生垃圾的树木形成，但是（2）通过基于菌根类型的条件树的菌根类型，通过基础土壤进行了重大修改。分解，在较小程度上，与垃圾相关的微生物组组成受到菌根类型的产生垃圾的树木的影响。有趣的是，潜在的土壤具有重要的次要影响，主要由树种而不是菌根类型驱动。这种次要的影响在皮纳纳科的树下最强。温带树可能会在土壤上局部影响土壤，以改变分解和与垃圾相关的微生物学。了解这种效果的强度将有助于预测对森林组成变化的生物地球化学反应。
植物死细胞的分解及其在自我修复中的作用...
植物死细胞的作用是一个重要的研究领域，因为这些细胞促进植物组织内营养物质的分解和吸收。这突出了植物生长各个阶段自体有机营养的发生，其过程因植物的年龄和类型而异。程序性细胞死亡 (PCD) 是一种基本生物机制，对于所有生物体的发育、体内平衡和应激反应至关重要。这是一个高度受调控的复杂过程，其失调会产生有害影响。虽然在理解细胞生长和增殖方面取得了重大进展，但 PCD 对植物细胞体内平衡的贡献最近才成为研究重点，揭示了相当大的知识空白。本综述探讨了 PCD 的概念，对比了植物细胞中的发育 PCD (dPCD) 和环境 PCD (ePCD)。它还强调了与 PCD 相关的循环过程的重要性，无论是在发育阶段还是作为对环境压力源的反应。
基于领域分解的人工神经网络（...
摘要 — 本文研究了人工神经网络 (ANN) 作为基于机器学习算法的替代建模方法在模拟高 Q 压电谐振器和滤波器的电声波行为方面的有效性。本文还讨论了结合 ANN 模型的域分解方法，用于同时分析多域射频 (RF) 模块。本文开发了不同的多层感知器 (MLP) ANN 模型，并根据其模型精度和模型效率进行了基准测试。然后利用开发的模型构建梯形 Band 7 和 Band 41 带通发射滤波器作为示例，以突出建模方法的质量。本文简要讨论了与机器学习算法能力相关的其他可能应用。