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最初发表于：Helene的Stübing； Suchodolski，Jan S； Reisinger，Andrea；沃纳，梅兰妮；哈特曼，卡特林； Unterer，Stefan；布希，凯瑟琳（2
简单的摘要：甲硝唑对狗在狗中的有用性是不引起的。在狗中，孔梭状芽胞杆菌和大肠杆菌作为急性无骨腹泻（AD）在狗中的作用是有争议的，而某些有益的细菌，例如Hiranonis，是正常肠道杀虫剂的重要成员。在这项研究中，比较了急性腹泻的狗的甲硝唑和核心肠道菌群的影响。在临床过程中没有观察到甲硝唑的显着好处。甲硝唑对灌注梭菌的浓度没有影响，但导致大肠杆菌的浓度增加，营养不良指数增加，而Hiranonis浓度降低。总而言之，与共生治疗相反，甲硝唑治疗对微生物组产生负面影响，而不会影响临床结果。
揭示了Plunderfish harpagifer spp之间的共晶发育信号。他们的肠道微生物组遍布南洋
抽象理解雕刻鱼类肠道微生物组的因素是挑战，尤其是在以高环境和宿主基因组复杂性为特征的自然种群中。然而，密切相关的宿主是通过突显的生物学和共晶发育模式来解解宿主进化史对微生物组组装的贡献的宝贵模型。在这里，我们提出，最近在南大洋的几种竖琴物种的多样化将允许检测宿主与其微生物组之间强大的系统发育一致性。我们表征了来自四个野外收集的harpagifer物种的77个个体的肠粘膜微生物组（Teleostei，notothenioidei），分布在南大洋的三个生物地理区域。我们发现海水物理化学特性，宿主系统发育和地理学共同解释了竖鼠肠粘膜中细菌群落组成的35％。harpagifer spp的核心微生物组。肠粘膜的特征是多样性低，主要由选择性过程驱动，并由超过80％的个体中检测到的单个Aliivi Brio操作分类单元（OTU）主导。在包括Aliivibrio在内的核心微生物组分类群的几乎一半（包括Aliivibrio）在微反应分辨率下具有宿主系统发育的共生信号，表明与Harpagifer具有亲密的共生关系和共同的进化历史。清晰的细胞传友和共晶发育信号强调了harpagifer模型在站立在塑造肠道微生物组组装中的作用下的harpagifer模型的相关性。我们提出，最近的竖琴数多样化可能导致了Aliivibrio的多样化，表现出反映宿主系统发育的模式。
安全的IOT启用MPPT控制的太阳能光伏系统，具有智能制造，以优化能量收获
摘要太阳能光伏（PV）系统中的增加整合到可再生能源景观中需要进步能量优化和网络安全。传统的最大功率跟踪（MPPT）算法通常很难适应迅速波动的环境条件，从而导致功率收获效率低下。同时，采用物联网（IoT） - ） - 启用PV系统引入了重大的网络安全脆弱性，损害了操作可靠性。本研究提出了一个与安全的IoT框架和高级制造技术集成的AI驱动的MPPT控制系统，以增强太阳能PV安装的性能，安全性和寿命。基于AI的MPPT算法动态优化能量提取，利用机器学习模型以实时适应环境变化。区块链加密的IoT通信协议确保安全数据传输，减轻网络威胁并增强系统弹性。此外，定制制造技术，包括3D打印的热管理解决方案，提高了PV系统组件的耐用性和效率。实验验证证明了拟议系统在能源效率，网络安全鲁棒性和成本效益方面的优势。这些发现有助于开发网格连接和离网应用的智能，自主和网络弹性太阳能解决方案。关键字：AI驱动的MPPT，安全的IoT，区块链网络安全，智能制造，太阳能PV，能量优化
curriculum vitae -subir sachdev-哈佛大学
带有时反转对称性的旋转液相，z 2旋转液体；这是由紧急Z 2量规理论描述的，具有相同的激发结构，后来出现在Kitaev的可解决的复曲面代码
利用蛋白质的网络的演变来逆转认知
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年3月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.28.640897 doi：Biorxiv Preprint
Cisco安全防火墙CSF-1210CE，CSF-1210CP和CSF-1220CX硬件安装指南
以下信息适用于B类设备的FCC合规性：根据FCC规则的第15部分，已经对该设备进行了测试并发现该设备符合B类数字设备的限制。这些限制旨在提供合理的保护，以防止住宅安装中有害干扰。此设备会生成，用途并可以辐射射频能量，如果未按照说明进行安装和使用，可能会对无线电通信产生有害的干扰。但是，不能保证在特定安装中不会发生干扰。如果设备会干扰广播或电视接收，可以通过关闭设备并打开设备来确定，则鼓励用户尝试通过使用以下一项或多项措施来纠正干扰：
中材细胞
H1 fy25亮点：•$ 700万美元的销售收入，低价降低了20.9％•260万美元的毛利润，增长10.7％，同比增长34.9％•总产品利润率，高于H1 fy24中的27.1％，高于27.1％，•由于新的IT产品范围降低和在线销售产品的增长范围降低了$ 1.1 $ 1.1亿美元的现金 - Harris Technology Group Limited（ASX：HT8）（“ Harris Technology”或“ The Company”）在截至2024年12月31日的6个月中发布了其财务业绩（H1 FY25）。销售收入为700万美元的销售收入与上一时期相比下降（880万美元），但反映了旨在将重点转移到高利润率翻新的IT产品和其他利基进口商品的战略变化。的举措是为了减少新IT产品的清单，这些新产品库存在过去18个月中面临需求的回调，这与影响澳大利亚零售业的宏观经济压力相符。在Harris Technology的旗舰IT产品业务的安静时期里，该公司在翻新的技术类别中稳步扩大了其足迹。在启动翻新的部门时，它主要是采购的笔记本电脑和监视器。在H1 FY25结束时，产品现在包括笔记本电脑，监视器，硬盘驱动器，路由器，服务器，PC和码头站。翻新部门的这种扩展有助于Harris技术在H1 FY25中达到34.9％的总产品利润率，这在前一个相应时期增加（27.1％）。自哈里斯技术（Harris Technology）采取一项战略计划以退缩库存，在收入之前优先考虑利润率以来，它一直在过去的18个月内进行了强大的上升趋势。
和谐电子邮件与协作管理指南
专利通知和谐电子邮件和协作受到美国和其他地方的以下专利的保护。此页面旨在作为35 U.S.C.的通知。§287（a）：US10,372,931，US10,498,835，US10,509,917，US11,647,047，US11,736,496，US11,936,6662，112,155,694
神经2024 ML4CFD竞赛：用于机翼设计中计算流体动力学的机器学习
用于解决复杂物理问题的机器学习（ML）技术的整合越来越被认为是加快模拟的有前途的途径。但是，评估ML衍生的物理模型在工业环境中的采用构成了重大挑战。本竞赛旨在促进创新的ML方法来应对身体挑战，利用我们最近引入的统一评估框架，称为学习工业物理模拟（LIPS）。建立在2023年11月至2024年3月1日举行的初步版本上，该迭代以良好的物理应用为基础的任务为基础：使用我们建议的Airfrans数据集，翼型设计模拟。竞争基于各种标准评估解决方案，包括ML准确性，计算效率，分布外部性能和遵守物理原理。值得注意的是，这项竞争代表了探索ML驱动的替代方法的开创性努力，旨在优化物理模拟中计算效率和辅助性之间的权衡。托管在Codabench平台上，比赛为所有参与解决方案提供了在线培训和评估。
