在大气中。这些相互作用将某些光线的路径重定向到地面。观察者看到灯光似乎来自夜空。见图1。Skyglow与夜空中天文学物体的微弱光线竞争。它降低了这些物体和背景天空之间的对比度,因此很难观察它们(18)。这是对基于地面的天文观察和研究的重要威胁(19,20)。目前,没有绝对的指标来表征研究人员和从业者之间广泛使用的光污染(21,22)。在世界大部分地区,Skyglow的缓慢而稳定的上升会导致自然夜空的可见性逐渐退化,并导致室外空间的转变。这种情况在数十年中慢慢变化,由于心理效应被称为“转移基线”,可能不会引起人们的注意(23)。这适用于“正常”夜晚的人工灯光的各个方面:可见的恒星数量,与安全感相关的人工光的数量以及使用非视觉感官(例如听力和平衡)的经验。以及其他效果,几乎没有注意到夜空的损失。
•无法冷冻的液体细胞操作;在冷冻之前断开电池与公共汽车的连接阻止充电/放电电池•已经使用高能量的COTS细胞(LG INR18650-M36和Molicel Inrr18650-M35A)进行了测试•在50%,20%,20%,且多个lunar的较高效果下,在50 k下测试了单细胞,并在50 k下进行了多个型号。
*:旅游经济学利用北美行业分类系统 (NAICS) 来识别对夜生活经济有贡献的行业。NAICS 是行业标准,用于根据行业对商业机构进行分类。研究团队使用美国劳工统计局和美国人口普查局的就业和工资数据以及 IMPLAN 的经济产出数据来估计每个行业的经济活动。
抽象作物植物对压力的反应涉及基因表达模式的变化。这种基因调节的复杂过程取决于顺式和反式作用成分的存在。理解与植物对胁迫反应相关的基因表达变化的关键步骤之一始于鉴定差异表达基因(DEGS)启动子中“保守域”的鉴定。保守域可以通过为转录因子提供结合位点在基因调节中起关键作用。在这项研究中,我们旨在确定149摄氏度的启动子中的顺式调节元件(CRE),这些元素在两个水稻品种的转录组分析中被鉴定出来:cypress and Lagrue。这两个水稻品种根据其承受热应激的能力,在高夜晚(HNT)下分别表现良好。可以预期,受Hnt应力向上或向下调节的DEG要么在其启动子中表现出一组共享的CRE,要么在特定DEG模式中共有多态模式,其识别可以帮助理解植物对压力的各种反应。将使用多种计算方法来找到与水稻中HNT应力有关的顺式作用元件 /转录激活基序。这些信息将在机器学习算法中利用,以开发针对繁殖目的操纵基因的预测模型,例如提高谷物质量和产量,从而增强了水稻植物对高夜间温度的韧性,并为水稻作物的整体适应性做出了贡献。
夜间摄影经常在低光和模糊之类的挑战中挣扎,源于黑暗的环境和长时间的暴露。当前方法要么无视Pri-ors,直接拟合端到端网络,导致不稳定的照明,要么依靠不可靠的手工制作的先验来限制网络,从而为最终结果带来了更大的错误。我们相信,数据驱动的高质量先验的力量,并努力在事先提供可靠和同意的情况下,规避了手动先验的限制。在本文中,我们提出了使用矢量量化的代码书(VQCNIR)更清晰的夜间图像修复,以实现对现实世界和合成基准测试的重新恢复结果。为了确保忠实地恢复细节和照明,我们提出了两个基本模块的合并:自适应照明增强仪(AIEM)和可变形的双向交叉注意(DBCA)模块。AIEM利用了功能与动态照明功能和高质量代码簿功能之间的一致性的通道间相关性。同时,DBCA模拟通过双向交叉注意和可变形的会议有效地整合了纹理和结构信息,从而增强了平行解码器之间的细粒细节和结构性保真度。广泛的实验验证了VQCNIR在弱光条件下增强图像质量的显着好处,展示了其在合成和实际数据集中的最新性能。该代码可在https://github.com/alexzou14/vqcnir上找到。
这篇开放获取论文由 Encompass 学生奖学金免费提供给您,供您开放获取。它已被 Encompass 授权管理员接受并纳入荣誉论文。如需更多信息,请联系 laura.edwards@eku.edu。