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关于增强沼气生产和过程的评论...
摘要：由不同生物量来源产生的生物炭，例如软木（松树，云杉，冷杉）和硬木（橡木，枫木，桦木，柚木），是厌氧消化的绝佳添加剂。松树（Pinus spp。）生物炭及其多孔结构是微生物附着和改善甲烷产生的理想选择。云杉（picea spp。）Biochar以其较大的表面积认可，可增强微生物相互作用并加速气体的产生。橡木（quercus spp。）生物炭对稳定性有重大影响，并防止pH的极端波动，可能会对消化产生不利影响。枫（Acer spp。）生物炭有助于促进电子传输，以实现最佳的AD操作。fir（abies spp。）生物炭增强了养分的保留，同时支持微生物的生长，从而带来了相对稳定的消化环境。最近，还发现了生物炭对沼气产量降低和稳定沼气产量的影响，除了一般改善基于柚木的生物炭的系统性能以进行AD。关键字：厌氧消化，生物炭，甲烷产生，微生物支撑，pH稳定，缓解氨。
开发兔人胶质母细胞瘤模型用于测试新型干细胞疗法的动脉内输注（ESIA）
摘要：河马途径在物种之间是保守的。关键的哺乳动物河马途径激酶，包括MST1/2和LATS1/2，通过失活TEAD共激活剂，YAP和TAZ抑制细胞生长。广泛的研究阐明了河马信号在癌症，发育和再生中的作用。值得注意的是，河马途径成分的失调不仅有助于肿瘤的生长和转移，而且还使肿瘤对疗法有抵抗力。本综述深入研究了癌症/TAZ-TEAZ介导的基因调节和癌症生物学过程的最新研究。我们专注于几个关键领域：YAP/TAZ激活的新鉴定的分子模式，有助于转移和癌症耐药性的新兴机制，在肿瘤抑制中的意外作用以及针对该途径的治疗策略的进步。此外，我们提供了YAP/TAZ的生物学功能的更新视图，讨论正在进行的争议，并就这个快速发展的领域中的特定辩论主题提供了观点。
Kinetis K81-150 MHz HW加密处理器，抗tamper和Quadspi微控制器（MCUS）基于ARM®Cortex®-M4 Core
Kinetis®K81MCU扩展了Kinetis MCU投资组合，具有高级安全功能，包括防僵局外围设备，启动ROM，以支持加密的固件更新，外部串行闪存闪存，AES加速器，AES加速器的自动解密，以及对公开密钥密钥的硬件支持。K81 MCU可用于满足销售点（POS）应用程序的安全标准。
图像处理和计算机视觉中的深度学习
深度学习已被广泛应用于各个研究领域，并在许多应用中发挥了至关重要的作用。通过手写角色识别，图像分类和检索，对象检测和细分，动作识别，视频分析和3D场景理解的实现，已经清楚地证明了深度学习的成功和成就。在过去的十年中，研究界见证了深度学习的迅速发展，许多高级体系结构和学习算法已经开发并应用于解决复杂和现实世界中的问题。本期特刊旨在促进深度学习领域，重点是用于图像处理和计算机视觉的深度学习技术。研究领域可能包括（但不限于）以下主题： - 图像识别； - 对象检测； - 图像和对象分割； - 行动检测和认可； - 视频分析； -3D视觉（场景理解，点云分析）； - 图像和视频综合； - 图像处理/基于计算机视觉的
GC×GC-TOFMS中的高级数据处理技术用于生物夸张分析
•GC×GC-FID可以进行规范和量化，但仅适用于杂原子含量较低的样品•GC×GC-TOFMS识别数百种化合物，为准确的样品表示形成了基础。• Large datasets increase the risk of human error in manual analysis.• Automatic data handling may improve accuracy and reduces errors in biocrude analysis.
体重管理过程和个体差异
摘要背景：肥胖流行是一个日益增长的公共健康问题，使体重管理成为整体健康和福祉的关键方面。的确，促进行为改变的有效工具对于在管理体重方面取得长期成功至关重要。这项研究旨在通过评估心理准备的特定方面，包括动机，自我调节，情感重新评估（EMR）（EMR）和环境重组（ENR）（ENR）（ENR）来验证S重量和P重量问卷的FARSI版本，以支持个性化的体重管理。方法：使用自我管理调查表进行了一项横断面研究。该研究包括455名17-65岁的成年人，不包括接受侵入性减肥干预措施的成年人。测量的变量包括EMR，体重后果评估（WCE），体重管理动作（WMA）和ENR，这些变量使用结构化的Likert尺度问卷进行了评估。进行了探索性和验证性因素分析，可通过Cronbach的alpha和类内相关系数（ICC）评估可靠性。统计显着性设置为p <0.05。结果：问卷显示出强烈的有效性和可靠性（KMO = 0.91； Bartlett的测试χ²= 3999.75； P <0.001）。超重和肥胖的参与者在变化过程中得分明显高于正常体重参与者（p <0.001）。结论：经过验证的工具提供了一种基于心理准备的体重管理策略的可靠手段，并可能改善了长期结局。伊朗大四。2025; 28（3）：162-170。 doi：10.34172/aim.33513关键字：变更策略，动机，个性化营养，过程，准备就绪，以：Gohari Dezfuli Z，Hasan Rashedi M，Araminejad M，Karimi K，Mansouri ES，Seif Barghi T等。体重管理过程和个体差异：Parsi中P重量和S权重的验证研究。
作为合作协议编号112/2
作为合作协议第112/2024号合作协议的一部分，在圣卡塔琳娜（Prodnasc）的DNA计划的研究人员的选择过程中，在UDESC和圣卡塔琳娜州的司法机构之间介入。
处理，微观结构，属性和塑造|金属
1个MAT阐述中心和结构研究，国家科学研究中心，研究清洁8011，29 Rue J. Marvig，BP 94347，Cedex 4，31055法国图卢兹； alain.couret@cemes.fr（A.C。）; lise.durand@cemes.fr（l.d.）2大学ÉtoulouseIII-保罗·萨巴蒂尔（Paul Sabatier），118号纳博恩路线，塞德克斯9，31062法国图卢兹3劳伦斯·利弗莫尔国家实验室，7000 East Av。，Livermore，Livermore，CA 94550，美国，美国； voisin2@llnl.gov 4化学研究所和马特·riaux Paris-Est，研究单位混合7182，2-8，Rue Henri Dunant，94320 Thiais，法国； Zo fi a.trzaska@univ-paris13.fr 5 Universit é Sorbonne Paris Nord, 99, avenue Jean-Baptiste Cl é ment, 93430 Villetaneuse, France 6 Onera—The French Aerospace Lab, Department of Materials and Structures, University É Paris-Saclay, 29 avenue de la Division Leclerc, BP 72, 92322 Cedex, France; marc.thomas@onera.fr *通信：monchoux@cemes.fr
参数生长过程的随机辅助多孔材料
辅助结构是具有负poisson比率的材料：拉伸时，它们垂直于施加力[26，29]，这是看似违反直觉的特性。辅助材料由于其出色的休克吸收，断裂韧性或振动吸收而发现了多个领域的应用[61，51，25，30，49，45]。大量研究致力于设计辅助机械材料[25,12,58]，这些材料从其小规模几何形状的特定布置中得出了其物理特性。最近的制造技术可以制造复杂的小规模结构，因此可以制造辅助材料。随机材料具有一些显着的优势。In particular, they are more resilient to fabrication-related symmetry-breaking imperfections [ 44 ], can smoothly and seamlessly grade material properties [ 28 ], are well suited to manufacture isotropic structures [ 40 , 21 ], are excellent candidates for energy-absorbing applications [ 10 , 39 , 23 ], and allow to compute the material geometry efficiently [ 34 ].虽然重复的周期性结构定义了大多数辅助材料，但独特的研究线对随机辅助材料感兴趣[36]，因为它们比周期性结构具有某些优势[46，62，27]。辅助聚合物泡沫[29，8]在80年代报道，并广泛用于工业应用中。细胞泡沫的几何形状通常是理想化的，并用Voronoi图[17]进行建模，一些研究辅助泡沫的作品是从建模获得辅助泡沫的最常见过程是压缩一个偶然的透明细胞泡沫，以迫使细胞肋骨扣紧，从而产生一个加热到其软化温度的恢复结构[9，1]。
开发计算图像处理方法，用于定量分析从HS-AFM（AFMNANOQ）获得的纳米孔结构
摘要。高速原子力显微镜（HS-AFM）可实现具有特殊空间（X-Y平面中1 nm的生物结构的纳米级成像； z方向〜0.1 nm）和时间分辨率（每帧〜20 ms）。hs-afm在二维（2d）的前进中编码三维（3D）信息，其中结构的横向尺寸（x，y）与图像中的空间姿势相对应，而高度（z）信息则嵌入到像素强度中。这种独特的数据结构在分割和形态分析中提出了重大挑战，需要专门的计算方法。为了克服这些局限性，我们开发了“ AFMNANOQ”，这是一个由特征驱动的组合框架，用于分割HS-AFM数据的分割和形态测量。我们的方法独立于标记的培训数据，使数据稀缺性可靠，同时又是为未来深入学习应用程序提供高质量标记的数据集的强大工具。我们使用合成和实验性AFM/HS-AFM DATASET来验证AFMNANOQ，包括对α-蛋白素（αHl）的构象和动力学的半自动分析，一种β-桶孔形成孔（PFT），由葡萄球菌分泌的expaph-ylococcus a ylococcus a a paph-ylococcus a nurus。我们的方法通过深度学习模型实现竞争性能，同时保持各种HS-AFM数据集的卓越适应性。作为未来的观点，我们计划将其进一步开发或将其与深度学习模型相结合，以增强分割性能并从实验性AFM图像中重建3D结构。这将利用本研究中产生的构象文库，从而实现两种甲基化合物之间的交叉验证，并最终在AFM图像分析中弥合特征驱动和数据驱动的AP之间的差距。