f_get_sgbstdn_rowid函数的目的是提取小于或等于特定项的最高SGBSTDN序列,而无需使用最大语句和异差。
传统上,电磁信号(例如通信和雷达信号)已使用针对特定信号类型的手工制作的特征提取器进行了分类。然后,在分析或统计学上得出低维特征空间中的决策边界。但是,对无线电频谱的快速自主理解对于诸如频谱干扰监测,无线电故障检测,动态频谱访问以及各种调节和防御目的等应用至关重要。因此,尽可能多地自动化这些过程是由于疲劳引起的效率和误差。机器学习(ML)方法,尤其是基于人工智能的方法,在增强电磁频谱操作(EMSO)信号识别的敏感性和准确性方面具有重要潜力,尤其是在短时观察的情况下。
在全球不同的海洋和陆地环境中,已经报道了抽象的Zetaproteobacteria。它们在富含海洋铁的微生物垫中起着至关重要的作用,作为其自养主要生产者之一,氧化Fe(II),并产生具有不同形态的Fe-氧还氧化物。在这里,我们通过使用Zetaproteobacte Rial操作分类学单元(Zetaotu)分类,研究和比较了来自幸运罢工水热场六个不同地点的富含铁的微生物垫的Zetaproteobacterial社区。我们首次报告了这些富含铁的微生物垫的Zetaproteobacterial核心微生物组,该垫子由四个是国际化的Zetaotus组成,对于垫子的发展至关重要。对位点之间不同Zetaotus的存在和丰度的研究揭示了两个簇,这与它们开发的底层的岩性和渗透性有关。簇1的zetaproteobacterial群落是渗透不良的底层的特征,几乎没有弥漫性排气的证据,而群集2的斑点底层则在水热板或沉积物上形成,允许扩散水热流体的渗透和流出。此外,还确定了两个Newzetaotus 1和2,这可能分别是人类铁的特征和未经证实的玄武岩。我们还报告了某些Zetaotus的丰度与氧化铁形态的含量之间的显着相关性,这表明它们的形成可能是分类学和/或环境驱动的。我们确定了我们命名为“珊瑚”的Fe(III) - 氧氧化物的新形态。总体而言,我们的工作通过提供来自大西洋的其他数据来帮助对该细菌类别的生物地理学的知识,这是Zetaproteobacterial多样性的较少研究的海洋。