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在不同的季节性条件下的对象检测
作者：萨穆·普洛尔（SamuPöllänen）标题：季节性条件不同的对象检测页数：26页日期：2025年2月3日：文化和艺术学位课程计划：BA专业化选项：XR设计教练：Tania Chumaira高级Lecturer Markku Luotornenen高级LuoturerLecerer Luecter lecturer lecturer lecturer
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于ES
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于估计土壤水分。因此，本文的目的是系统地回顾遥感模型和工具，用于使用不同的学者的方法及其性能来估算区域的表面土壤水分（SM）含量。对先前研究的调查强调了一些一般领域，并探索了土壤水分估计的RS方法，重点是主动传感器和被动传感器。研究还讨论了不同技术的原理，优势和局限性。但是，有些关键领域覆盖不足，需要关注。结果，本系统的审查论文通过评估其技术和方法，其性能评估级别（确定系数r），对RS SM估计模型和工具进行了广泛的比较评估，该模型可以正常执行的环境以及在该论文中进行改进SM预测的已知机器学习模型所考虑的基本参数。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.39许可证：CC-BY-4.0开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是开放式的，均为开放式，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。（2025）。J. Appl。将本文列为：Yamakili，P; Nicholaus，先生； Greyson，K。A.对遥感预测模型和用于估计区域表面土壤水分含量的工具的系统审查。SCI。 环境。 管理。 29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。 例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。 有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物SCI。环境。管理。29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物
矿物皮质受体的进化和心血管病理学中性别差异
回顾矿物皮质激素受体的演变（MR）有义务使我们有一个启发性和引人入胜的飞跃。这一旅程告诉我们，MRS与我们认为其自然配体醛固酮之间的关系并不总是独家的。MRS在海洋中工作了很长时间，无论如何，在水生环境中，由醛固酮以外的其他配体刺激，并且锻炼我们仍然不太了解的功能，但它们肯定与目前在陆生脊椎动物中进行的那些肯定有所不同。最初，MRS的历史与女性性激素的历史交织在一起，尤其是孕酮，孕激素是MRS的第一个激动剂之一，然后成为重要的对抗者陆地环境的过渡。这种最初的交织可能是造成性二态性的原因，当这些受体被过度刺激时，可以瞥见，因为从许多实验研究和某些临床数据中出现和/或研究这些受体的拮抗剂药物时。必须考虑到临床研究的规划，尤其是随机对照试验，其中两个性别的存在必须始终保持良好的平衡，并且在解释结果必须始终进行的解释中，必须充分意识到参与者的性别。这并不总是发生。
研究文章通过林业碳固化：一种微分方程方法
通过林业进行的碳固化代表了一种有希望的方法，可以部分抵消驱动气候变化的人为温室气体排放。树生长自然从大气中去除二氧化碳，将其作为生物量储存。可持续管理的森林可以有效地充当碳汇。但是，确定最佳林业政策涉及平衡复杂的生态动态与经济限制。这项研究开发了微分方程模型，以定量捕获森林生长，木材收获和碳固算动力学。逻辑模型首先是为了模拟代表性树种的生物量积累。生命周期的生长模式跨越了成熟的阶段，并结合了气候效应。生物量水平与大气中的二氧化碳去除率成正比。通过纳入收获诱导的生物量减少来分析森林砍伐的影响。实施可持续性限制，以确保收获旋转的最小可行树密度。优化技术然后确定给定生态稳定考虑因素最大化经济回报的管理指南。目标是为旋转长度，播种密度以及允许的削减量提供定量见解，以维持气候变化缓解和商业需求。发现可以为基于科学的林业政策提供信息，以利用森林作为可持续的天然碳汇。
与不同配对的Weyl超导体的对称性
我们检查了Bogoliubov-de Gennes Hamiltonian及其对称性对称性，用于分时交换对称性破碎的三维Weyl超导体。在消失的配对电位的极限中，我们指定该哈密顿量在两组持续对称性下是不变的，即u（1）量规对称性和u（1）轴向对称性。尽管Bardeen-Cooper-Schrie Q er类型的配对会自发打破这两个对称性，但我们表明，Fulde-Ferrell-Larkin-ovchinnikov型配对的fulde-ferrell-ferrell-ferrell-larkin-ovchinnikov型配对会自发地破坏u（1）的对称性（然后通过众所周知的超级量表模式恢复了超级质量验证模式）。因此，在前一种情况下，系统中需要两种NAMBU-GOLDSTONE模式来恢复损坏的对称性。我们表明这两种模式之一是出现的伪标量相模式。我们还证明了这种相位模式会导致伪 - 甲壳虫效应。
探索不同类型的化疗药物
化疗仍然是各种癌症的主要治疗选择之一，旨在摧毁癌细胞或抑制其生长。肿瘤学中使用多种化疗药物，每种药物都有不同的作用机制、疗效和副作用。这些药物通常根据其化学结构、特定靶点以及它们如何干扰细胞过程进行分类。最常用的类别包括烷化剂、抗代谢物、植物碱和拓扑异构酶抑制剂等。本文探讨了不同类型的化疗药物，研究了它们的生物学机制、治疗用途以及在癌症治疗中使用它们所面临的挑战。化疗药物在许多癌症的治疗中至关重要，在治愈和姑息治疗环境中都发挥着关键作用。这些药物以快速分裂的细胞为目标，这是大多数癌细胞的一个特征。
认知任务中的个体差异
在本文中，我们回顾了最近（已发表和新颖的）数据，这些数据显示了小鼠在赌博任务（MGT，即小鼠赌博任务）中建立的决策策略的个体间差异。同类动物会发展出不同的行为，乍一看可能很有趣。然而，使用大量小鼠，我们发现 MGT 中出现了个性，大约 30% 的健康小鼠表现出规避风险的选择，而大约 20-25% 的小鼠做出风险倾向的选择。这些策略伴随着不同的大脑网络动员和区域（前额叶和纹状体）单胺的个体水平。我们进一步说明了三种对健康成年小鼠认知策略产生巨大影响的生态方式：睡眠剥夺、蔗糖或人工甜味剂暴露以及定期暴露于刺激环境。如何揭开个体策略的面纱，它们的神经/神经化学基础是什么，以及我们是否可以通过不同的环境操纵来塑造或重塑它们，这些问题具有重要意义，首先是为了了解大脑如何做出灵活的决定，其次是为了研究健康成人和发育中大脑的行为可塑性。后者可能为在心理疾病出现之前识别对不良事件的脆弱性特征开辟新途径。
一种基于大脑启发记忆转换的可区分神经计算机，用于基于推理的问答
推理和问答作为人类的基本认知功能，一直是人工智能面临的重大障碍。虽然大型语言模型（LLM）取得了显著的成功，但将外显记忆与结构化推理能力相结合仍然是一个持续的难题。可区分神经计算机（DNC）模型虽然在一定程度上解决了这些问题，但仍然面临着算法复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性有限等挑战。受大脑学习和记忆机制的启发，本文提出了一种基于记忆转换的可区分神经计算机（MT-DNC）模型。MT-DNC 在 DNC 框架内整合了工作记忆和长期记忆，使这些记忆系统之间能够自主转换获得的经验。这有助于有效地提取知识并增强推理能力。实验结果
形态功能的特征揭示了大小分离的浮游植物群落的差异，但不会显着影响浮游动物
摘要：基于功能特征的方法的最新出现允许对社区内部功能和互动的作用进行更全面的评估。作为浮游植物的大小和形状是其对食草动物的可食用性的主要决定因素，某些形态功能性的浮游植物性状的改变或丧失应影响浮游动力，纤维性和人口动态。在这里，我们调查了变化的浮游植物形态功能性状分布对浮游动物的响应，并以对比鲜明的食物尺寸偏好和喂养行为的响应。To test this, we performed feeding trials in laboratory microcosms with size-fractionated freshwater phytoplankton (3 size classes, >30 µ m; 5–30 µ m and <5 µ m) and two different consumer types: the cladoceran Daphnia longispina , (generalist unselective filter feeder) and the calanoid copepod Eudiaptomus sp.（选择性馈线）。我们观察到控制和放牧的浮游植物群落之间的性状和组成的变化没有显着变化。然而，社区组成和结构在小和大尺寸的分数之间差异很大，这表明大小在结构天然浮游植物群落中的关键作用。我们的发现还强调了在研究浮游植物浮游生物中的生态动力学时，需要结合分类学和基于特质的形态功能的方法。
量子和量子启发算法中的差分隐私放大
差异隐私 (DP) [1,2] 是一个严格的数学框架，用于在分析和处理数据集的同时保留每个个体的信息。直观地说，差异隐私算法可以学习由 n 个用户组成的数据集的统计属性，但几乎不会泄露每个用户的任何信息。在处理医院数据、银行、社交媒体等敏感数据时，此类机制具有重要意义。除了隐私保护数据分析外，差异隐私还在计算机科学的其他领域找到了多种应用，如机器学习 [3、4、5、6]、统计学习理论 [7、8、9、10]、机制设计 [11]。自其推出以来，已开发出多种用于隐私数据分析设计的分析工具 [12、13、14、15]。最常见的是，这些机制利用诸如在最终输出中添加噪声或将输入随机化之类的技术。可以使用简单的工具（例如基本组合规则和后处理的鲁棒性）对由这些块构建的复杂机制进行松散的分析。然而，实际应用中隐私和实用性之间的固有权衡引发了更细化规则的发展，从而带来了更严格的隐私界限。这个方向的趋势是表明多种随机性来源放大了标准 DP 机制的保证。特别是，已经证明了子采样、迭代、混合和改组等 DP 放大结果 [16，17，18，19]。鉴于过去几十年量子计算和量子信息对计算机科学不同领域产生了重大影响，一个有趣的问题是量子和量子启发算法是否可以增强差异隐私。随着如今噪声中型量子设备 (NISQ) 的出现，这个问题变得更加重要 [20]。一方面，这些设备的噪声特性（之前也被 [21] 所利用），另一方面，量子算法的潜在能力，使得这种量子或混合量子经典机制成为差异隐私角度的一个有趣研究课题。此外，机器学习和差异隐私之间的联系表明，回答这个问题可以带来对量子机器学习能力的有趣见解。