这项研究旨在使用从Dahi(一种流行的印度发酵乳制品)中分离出的天然酵母乳酸启动联盟来开发发酵的小麦粉(FWF)。酵母菌和乳酸细菌(LAB)从当地家用达希样品中分离出来,以评估其牛奶发酵潜力。分子方法用于鉴定实验室分离株,而使用碳水化合物发酵型鉴定酵母菌株。用实验室分离乳杆菌和酵母分离型念珠菌球形乳杆菌制备达希样品,它们的组合显示出优质的感觉得分。使用实验室,酵母及其组合制备FWF,并对基于FWF的汤进行感觉评估。与市售的小麦粉/atta相比,制备的FWF含量较低(6%),碳水化合物(71.14%)和热量值(345.4 kcal)含量。微生物分析表明,大肠菌群,大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的不存在,表明卫生制剂并抑制了变质和致病性细菌。FWF的低水分含量和酸性pH(4.4)有助于其存储稳定性。总而言之,使用DAHI的本机实验室生产的发酵小麦粉是一种具有成本效益,储存稳定的功能性食品,具有实用有益的微生物,适合促进肠道健康。
摘要。大西洋子午翻转循环(AMOC)在塑造北大西洋地区及其他地区的气候条件方面起着至关重要的作用,其未来的稳定性是一个令人关注的问题。虽然对面对地表淡水强迫(FWF)的AMOC稳定性进行了彻底的研究,但其对变化CO 2的库里库反应在很大程度上没有探索,从而无法全面了解其在全球变暖下的稳定性。在这里,我们使用地球系统模型探索AMOC的稳定性,因为面对北大西洋和大气CO 2在180至560 ppm之间的FWF的组合变化。我们找到了与定性不同的对流模式相关的四个不同的AMOC状态。Apart from an “Off” AMOC state with no North Atlantic deep-water formation and a “Modern”-like AMOC with deep water forming in the Labrador and Nordic seas as observed at present, we find a “Weak” AMOC state with convection occurring south of 55° N and a “Strong” AMOC state characterized by deep-water formation ex- tending into the Arctic.在整个CO 2的范围内,关闭状态和弱状态是稳定的,但仅适用于正FWF。对于一系列正FWF,现代状态在高于前工业的CO 2下是稳定的,仅对于负FWF而言,对于较低的CO 2。最后,强度仅对高于280 ppm的CO 2和FWF <0.1 SV才稳定。Genally,AMOC的强度随着CO 2的增加而增加,并且随着FWF的增加而减小。我们的AMOC稳定性景观有助于解释寒冷气候中的AMOC不稳定性,尽管它并不直接适用于百年纪念时间尺度上对全球变暖的根本性瞬时反应,但它可以提供有关AMOC可能长期命运的有用信息。例如,虽然在工业前的范围下,AMOC在模型中是可以单位的,但对于高于400 ppm的CO 2浓度,OFF状态也变得稳定,这表明在较温暖的气候中的AMOC关闭可能是不可逆转的。
地平线欧洲项目“MDA-RA”,2024 年。FWF Doc.Fund 博士项目,(协调员:Maria Sibilia)“确保宿主免疫 - 消除与破坏 - SHIELD”),首席研究员,约。 300.000 欧元,2024-2028 年 Horizon-Europe 项目“暗物质”(101136582),首席研究员,550.000 欧元,2023 年。Horizon-Europe 项目“挤压”,首席研究员,2022 年 SFB (FWF):HDAC 作为健康和疾病中 T 细胞介导免疫的调节剂(子项目 F7004),首席研究员,407.526 欧元,2023 - 2027 年 Boehringer 研究合作,首席研究员,15.000 欧元,2022 年 加拉帕戈斯研究基金会资助“用 Filgotinib 治疗的 RA 患者的时间分辨转录组和表观遗传细胞分析”,首席研究员,250.000 欧元,2023 年 GSK 创新医学计划资助“自动化高内涵显微镜:一种新的工具来发现个性化的炎症疾病治疗策略”,首席研究员 180.000 欧元,2022 年 FWF 独立资助“转录因子 NFIL3 对调节性 T 细胞的分子控制”,首席研究员 402.000 欧元,2021 - 2026 年 SFB (FWF):HDAC 作为健康和疾病中 T 细胞介导免疫的调节剂(子项目 F7004),首席研究员,378.000 欧元,2018 - 2023 年 奥地利国家银行 Jubiläumsfond der Österreichischen Nationalbank(为类风湿性关节炎患者开发新的治疗策略),首席研究员,140.000 欧元,2017 - 2021 年 维也纳市医学科学基金会(类风湿性关节炎患者的 1 型调节性 T 细胞),首席研究员,15.000 欧元,2017 年
• 对联邦各省、各部委、FWF、FFG、AWS、KPC 进行调查 -> 调查资金支出(承诺金额;而非预算) - 优点:合同固定,金额准确;分配细节程度高,因为每个项目都分配给大约一个。140 个主题
奥地利研究促进局 (FFG) 和奥地利科学基金 (FWF) 正在实施 2021 年至 2026 年的量子奥地利资助计划 (Qu-AT)。该计划由联邦教育、科学和研究部 (BMBWF) 实施,由欧盟根据下一代欧盟复苏和复原计划 (2020-2026) 提供资金。奥地利正在利用复苏和复原计划的资金投资 1.07 亿欧元用于开发量子研究和技术。目的是促进量子研究和技术领域的研究、开发和创新活动,并保持竞争力,符合奥地利联邦政府的研究、技术和创新政策目标。资金将用于基础研究和实际应用的开发。FFG 和 FWF 正在密切合作分配资金,并使用各自的一系列融资工具来为人员和基础设施提供资金。部分资金将专门用于下一代高性能计算、量子计算及其交叉领域的研究基础设施。
奥地利研究促进局(FFG)和奥地利科学基金会(FWF)从2021年到2026年提出了《量子奥地利资助计划》(QU-AT)。该倡议是代表联邦教育,科学与研究部(BMBWF)执行的,并由欧洲A AN NextGenerationU Recovery and Resilience设施(RRF)(2020-2026)资助。奥地利正在使用RRF资金将1.07亿欧元用于开发量子研究和技术。的目的是激发量子研究和技术领域的研究,发展和创新活动,并符合奥地利联邦政府的研究,技术和创新政策目标。资金将用于基础研究和实际应用的发展。FFG和FWF正在紧密合作,以分配资金,并为人NEL和基础设施使用各自的资金工具。资金的一部分是专门用于下一代高性能计算,量子计算及其相交领域的研究基础设施。
a 路德维希玻尔兹曼考古勘探和虚拟考古研究所,维也纳,奥地利 - Michael.Doneus@archpro.lbg.ac.at,Christian.Briese@archpro.lbg.ac.at b 维也纳大学史前和中世纪考古系,奥地利 c 维也纳科技大学摄影测量与遥感研究所 Christian Doppler 激光扫描和遥感空间数据实验室,奥地利 d RIEGL 激光测量系统有限公司,奥地利 - nstudnicka@riegl.co.at 委员会 VII 关键词:激光扫描、激光雷达、全波形、空中、地面、组合、分析、考古学 摘要:机载激光扫描(ALS,也称为机载 LIDAR)是一种广泛用于地形建模的数据采集方法。在考古学中,它彻底改变了森林地区的勘探。在这里,全波形 (FWF) ALS 系统尤其在植被区域生成数字地形模型 (DTM) 方面表现出相当大的优势,因为 FWF 信息(例如回波宽度)可以改善 ALS 数据对地形和非地形点的分类,从而提高 DTM 质量并为后续考古解释提供更大的潜力。FWF-ALS 显示出很高的潜力,但仍处于起步阶段(与传统 ALS 传感器相比,FWF-ALS 仅在几年后才可用)。要研究的一个关键主题是激光束与不同类型的植被覆盖之间的复杂相互作用。深入研究
致谢。我们感谢 WM Keck 基金会、国立卫生研究院(NIH 拨款 1R01-HL098437)、美以双边科学基金会(BSF 拨款 2012219 和 BSF 拨款 2020020)、海军研究办公室(ONR 拨款 ONR 拨款 000141010078)的支持。 FL 感谢欧盟“地平线”研究与创新计划(根据玛丽居里资助协议编号 754411 和 101066790)、奥地利科学基金 (FWF)(资助编号 PT1013M03318)以及 NextGenerationEU(通过帕多瓦大学 TAlent in ReSearch@University – STARS@UNIPD(项目 BRAINCIP——大脑关键性和信息处理))的支持。
作为一种新的关键技术,人工智能(AI)具有显着改变经济和社会的巨大潜力。例如,在奥地利,AI到2035年的总体经济增长可能会增加一倍,预计到2027年,AI部门的营业额预计将增加40%。为了利用这一潜力并为奥地利作为企业和研究地点创造附加价值,三个研究资助机构AWS,FFG和FWF发起了一项名为AI Mission Austria Austria AI Mission Austria(AIM AT)的联合资助计划。通过用于基础研究,应用研究和业务应用的全面资金,该计划为围绕人工智能的关键技术创建可持续生态系统做出了宝贵的贡献。
元音编码了有关说话者声道长度(VTL)以及元音类型的信息。本文展示了如何根据元音逐帧估计 VTL,以便于跟踪说话者,并使自动语音识别(ASR)在多说话者环境中更加稳健。该算法基于一种新的 VTL 协变语音特征,该特征对大小信息进行线性编码。本文表明,与更传统的倒谱系数相比,这种新的语音特征更适合 VTL 估计。VTL 估计基于高斯混合模型,该模型是在已知身高但未知 VTL 的说话者的语音材料上训练的。该研究由奥地利科学基金 (FWF) (J2541-N15)、EOARD (FA8655-05-1-3043) 和 UK-MRC (G0500221) 资助。