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布莱顿和霍夫院长：西方教堂
本周的经文使我们想起了门徒训练的成本。耶稣不要求他的门徒爱上他们的敌人，那将是完全不真实的。耶稣的追随者受到挑战，要确定敌人的福利，顽固地仁慈，并拒绝以暴力偿还暴力。仇恨只能被爱击败；只有宽恕才能治愈伤害；邪恶只能通过善良控制。可能不会反映召集的智慧，而是耶稣在acɵon中的智慧。这也是大卫对扫罗国王侵略的回应。（在第一次阅读中）。在自己的生活中，耶稣必须努力尊重自己的道德。这个过程不是一个无痛或无血的空气：它使耶稣付出了一切。他首先是爱的，即使他知道回报永远不会达到所能付出的回报。他从不讨价对待的爱。他从未参与股票 - 收到回报。最重要的是，他养成了使敌人与爱相混淆的习惯。耶稣期望我们，他的追随者分享我们收到的giōs。爱之所以受到爱，是因为某个地方的人正在通过一种无情的生活，因为有人在他的不法行为中被掩盖了。这些是在另一个人中创造价值的giōs；他们在荒地建造寺庙。他们向人们介绍了天堂的禁止地理。他们停止了卑鄙的传播。爱创造了自己的现实，善良的力量。它使我们能够，ɵ玛aōerɵme，拒绝通过我们沉睡的vicɵm的心脏向长矛的pu绕。
遗传性 - 植物相互作用（MEQTL）在口腔裂口病因学马卡多 - 毛拉（Machado-Paula），la 1，Romanowska，j 2;撒谎，RT 2； Hovey，L 1，Doolittle，B 1
目标：非综合性口面裂（OFCS）病因涉及多个遗传和环境因素，具有超过60个识别的风险基因座；但是，他们仅占估计风险的少数。表观遗传因子（例如差异DNA甲基化（DNAM））也与OFCS风险有关，并且可以改变不同裂缝类型的风险并改变OFCS渗透率。dnam是将甲基（CH3）组的共价添加到核苷酸胞嘧啶中，可能导致靶基因表达变化。DNAM可能会受到环境影响和通过甲基化定量基因座（MEQTL）的影响。我们假设异常DNAN和基因表达的改变在OFC的病因中起着关键作用，并且某些影响OFCS风险的常见遗传变异是通过影响DNAM的。方法：我们使用了来自10个裂口相关的SNP和全基因组DNA甲基化数据（Illumina 450K阵列）的基因型，用于409例OFC和456个对照，并鉴定出23个与裂口相关的MEQTL。然后，我们使用362 cleft-不一致的SIB对的独立队列进行复制。我们使用甲基化特异性QPCR来测量每个CpG位点的甲基化水平，并结合基因型和甲基化数据，用于使用线性模型中的R package Matrixeqtl进行每个SNP-CPG对的相互作用分析。我们还进行了一个配对的t检验，以分析兄弟姐妹对的每个成员之间的DNA甲基化差异。配对t检验显示CG06873343（TTYH3）（p = 0.04）的显着差异； CG17103269（LPIN3）（P = 0.002）和CG19191560（LGR4）（p = 0.05）。结果：我们复制了9个MEQTL，显示了RS13041247（MAFB）-CG18347630（PLCG1）（P = 0.04）之间的相互作用； RS227731（NOG）-CG08592707（PPM1E）（p = 0.01）; RS227731（NOG）-CG10303698（CUEDC1）（p = 0.001）; RS3758249（FOXE1）-CG20308679（FRZB）（p = 0.04）; RS8001641（SPRY2）-CG19191560（LGR4）（p = 0.04）; RS987525（8Q24）-CG16561172（MYC）（P = 0.00000963）; RS7590268（THADA）-CG06873343（TTYH3）（p = 0.04）; RS7078160（VAX1）-CG09487139（p = 0.05）; RS560426（ABCA4/ARHGAP29）-CG25196715（ABCA4/ARHGAP29）（p = 0,03）。结论：我们的结果证实了以前的证据，即通过GWAS研究检测到的某些常见的非编码变体可以通过表观遗传机制（例如DNAM）影响OFC的风险，例如DNAM最终会影响和调节基因表达。鉴于在大多数OFC基因组广泛的关联研究中，非编码SNP的流行率很高，我们的发现可能会解决主要的知识差距，例如缺少遗传力，降低的渗透率和与OFCS表型相关的可变表达性。
安全技术空间的主要目的
安全技术空间是一个专注于研究、创新和业务发展的知识中心。安全技术空间旨在加强丹麦的数字防御产业以及丹麦的国内生产和出口。同时，该中心将加强丹麦企业特别是中小企业对网络攻击的防御。
捕获布莱顿和霍夫>的种植者的食物生物多样性故事
的目的•衡量布莱顿和霍夫社区食品种植（CFG）的“食物生物多样性”•捕获种植者通过自己的声音和“眼睛”在城市种植食物的经验•了解什么是参与的障碍，以及如何克服这些障碍
布莱顿和霍夫市议会内阁议程30
电子邮件：peter.sharp@brighton-hove.gov.uk / liz.cadman@brighton-hove.gov.uk ward（s）受影响：所有关键决定：是的原因：是原因：关键：对其对居住或在两个或多个选举部门的地区的社区或工作的影响方面具有重要影响。通用版本1。报告和政策背景的目的1.1本报告是寻求内阁批准布莱顿和霍夫的经济计划，该计划与核心成果2023-27的核心成果1、2和3一致，如下表1所述。2。建议2.1内阁同意向整体理事会建议，将经济计划（附录1）作为2023 - 27年理事会计划的一部分。3。上下文和背景信息3.1在撰写经济战略（2018-2023）以来的六年中，国家和地方经济都发生了根本变化。需要一项新的计划来应对一个显着不同的经济和政治环境，使该市能够在应对新的挑战和机遇方面处于更强的地位。目的是根据理事会计划支持我们的居民和企业。3.2布莱顿和霍夫为整个城市制定了一个经济计划，为合作伙伴和利益相关者可以努力的共同目标和目的提供了共同的目标和目的。这已经通过广泛的参与度告知（请参阅第5节），并将有助于支持2023 - 2027年理事会计划中的成果1（值得骄傲的城市），以及成果2（公平而包容的城市）和成果3（一个健康的城市，人们蓬勃发展）。提供了更公平，更绿色，更生产的经济与理事会计划中的特定目标密切相符，如下表1所示。
布莱顿和霍夫独立服务审查报告...
页标题 3 执行摘要 4-5 介绍 5 方法和数据收集 6-19 场地审查 – Tudor House 20-34 场地审查 – Drove Road 35 教育供应 36-41 员工反馈（仅摘要） 42-48 家长和看护人的反馈 49 对家长和看护人心理健康的影响 50-56 成就和成功案例 57 审查的挑战 58 合规性和法规 59-62 建议 63 更广泛的建议 64-65 结论 66 致谢 67 研究和阅读 68 附录 69-72 附录 A – 家庭外展提案 73-75 附录 B - Pebbles，Brighton 会议记录 76-91 附录 C – 完整的家长和看护人调查结果（带删节） 92-93 附录 D – mASCot，Brighton 会议记录 94-98 附录 E – 常见主题和家长和看护者面对面和在线会议中提出的问题 99-102 附录 F –– 暂息：从一生的角度来看 – T21 布莱顿和霍夫 103-106 附录 G – 其他家长看护者贡献 107 联系信息
Moiré修饰的带隙和van Hove奇异性曲折
二维拓扑绝缘子的扭曲双层有可能创建物质的独特量子状态。在这里，我们成功地合成了GE 2 pt（101）上的Germanene扭曲的双层，其扭曲角度为21.8 o，对应于相应的（√7×√7）结构。使用扫描隧道显微镜和光谱法，我们揭示了该构型的结构和电子特性，揭示了MoiréSoded的带隙和明确定义的边缘状态。该带隙在AB/BA堆叠的位点打开，并在AA堆叠的位点关闭，这是扫描隧道显微镜尖端引起的电场所归因的现象。我们的研究进一步揭示了-0.8 eV和+1.04 eV的两个van Hove奇点，导致（8±1）×10 5 m/s的费米速度。我们的紧密结合结果揭示了独特的量子状态，其中可以通过电场调节拓扑特性，从而可能触发两个拓扑相变。
受保护的悬浮在的生物多样性（昆虫：双翅目：syrphidae）
属属于1 Eristilinus（Walker）Eristalinae Saprophrophytic 2 Eristalinus sigburitarsis（Depropemajer）Eristalinae Saprophrophrophrophytic 3 Phytomia gross（Walker）Gross（Walker）Eristalinae 4 Syritta East Macquart Eristalinae Sapasytal sapsycytal 5 pandassyalic cffcfcff. div>Rufocincti (Brunetti) Syrphinae Predatory 6 Serratoparagus crenulagus (Thomson) Syrphinae Predatory 7 Serratoagus serratus (Walker) Syrphinae Predatory 8 Allobaccha apical (Loew) Syrphinae Predatory 9 Allobaccha SP1 Syrphinae Predatory 10 Episyrphus viridaurus (Wiedemann) Syrphinae 11 Ischiodon scutellaris (Walker) Syrphinae Predatory Madei WLS 1 Syroptus East Macquarta Eristalinae Saprachticae 2 Xylota Saprophyticinae Saproxylic 3 Melanostoma East (Wiedemann) Syrphinae Predatory 4 Melanostoma univittatum (Wiedemann) Syrphinae Predatory 5 Serratoparagus crenulagus（Thomson）Syrphinae掠夺性6 Allobaccha Amphithoe Walker Syrphinae掠夺性7 Allobacca Sp1 Syrphinae Syrphinae Predatory 8 Asarkina concisalis concisalis（Maoquart）Syrphinae Syrphinae Syrphinae掠夺性9 Asiobaccha cf。 div> nubilipennis (Austen) Syrphinae Predatory 100 Otegaon WLS 1 Phytomia gross (Walker) Eristalinae Saprophytic 2 Eristalinus (Walker) Eristalinae Saprophytic 3 Phytomia Argyrocephala (Maquart) Eristalinae Saprophyticus div>Rufocincti (Brunetti) Syrphinae Predatory 6 Serratoparagus crenulagus (Thomson) Syrphinae Predatory 7 Serratoagus serratus (Walker) Syrphinae Predatory 8 Allobaccha apical (Loew) Syrphinae Predatory 9 Allobaccha SP1 Syrphinae Predatory 10 Episyrphus viridaurus (Wiedemann) Syrphinae 11 Ischiodon scutellaris (Walker) Syrphinae Predatory Madei WLS 1 Syroptus East Macquarta Eristalinae Saprachticae 2 Xylota Saprophyticinae Saproxylic 3 Melanostoma East (Wiedemann) Syrphinae Predatory 4 Melanostoma univittatum (Wiedemann) Syrphinae Predatory 5 Serratoparagus crenulagus（Thomson）Syrphinae掠夺性6 Allobaccha Amphithoe Walker Syrphinae掠夺性7 Allobacca Sp1 Syrphinae Syrphinae Predatory 8 Asarkina concisalis concisalis（Maoquart）Syrphinae Syrphinae Syrphinae掠夺性9 Asiobaccha cf。 div>nubilipennis (Austen) Syrphinae Predatory 100 Otegaon WLS 1 Phytomia gross (Walker) Eristalinae Saprophytic 2 Eristalinus (Walker) Eristalinae Saprophytic 3 Phytomia Argyrocephala (Maquart) Eristalinae Saprophyticus div>nubilipennis (Austen) Syrphinae Predatory 100 Otegaon WLS 1 Phytomia gross (Walker) Eristalinae Saprophytic 2 Eristalinus (Walker) Eristalinae Saprophytic 3 Phytomia Argyrocephala (Maquart) Eristalinae Saprophyticus div>
文章有监督的强化学习算法用于控制无人机盘旋
摘要：携带不同设备用于空中悬停操作的无人机的应用正在越来越广泛，但是目前，依赖于悬停控制的强化学习方法，目前有非常有意的研究，并且尚未在物理机器上实施。无人机在悬停控制方面的行为空间是连续且大规模的，这对于基本算法和基于价值的增强学习（RL）算法很难获得良好的结果。响应于这个问题，本文将观察者 - 演员（WAC）算法应用于无人机的悬停控制，该算法可以迅速锁定勘探方向并实现无人机悬停控制的高度鲁棒性，同时改善学习效率和降低学习成本。本文首先利用基于行为价值Q（QAC）和深层确定策略梯度算法（DDPG）的参与者批评算法，用于无人机悬停控制学习。随后，提出了带有添加观察者的批评算法，其中观察者使用带有神经网络作为动态监视的参数的PID控制器，将学习过程转换为监督学习。最后，本文使用了经典的增强学习环境图书馆，健身房和当前主流加固学习框架，PARL，用于
Landau量化附近的广义范霍夫奇异性：磁故障和轨道网络
我们在二维材料的分散体中发展了一个磁故障理论（MB），其中两个或多个半经典的回旋轨道相互接近。MB是由于几个轨迹之间的量子隧穿而导致的，这导致了非平凡的散射幅度和相。我们表明，对于任何鞍点，可以通过将其映射到1D紧密结合链中的散射问题来解决此问题。此外，布里渊区边缘上的磁故障发生促进了批量兰道水平状态和2D轨道网络的形成。这些扩展的网络状态构成了有限能量扩展的分散迷你频段。可以在运输实验中观察到这种效果，这是量子厅杆中纵向散装电导的强大增强。此外，可以通过可视化大量电流模式在STM实验中探测它。