2020 年 6 月 17 日——军事注册继续由 GSI 处理,GSI 已将合同外包给 NSI。在 NSI 赢得域名管理权的竞标时……
结果:两种物种之间的土壤特性和根部特征存在显着差异,其中有土壤水含量(SWC)和根际和散装土壤中的土壤有机碳(SOC)(p <0.05)。虽然根部渗出液的代谢物分类相似,但它们的成分变化,而萜类化合物是主要的差分代谢物。土壤微生物结构和多样性也表现出显着差异,网络中具有不同的关键物种,并且主要与氮和碳周期有关的差异功能过程。在根渗出物介导的根性状,土壤微生物和土壤特性之间观察到了强相关性。 HA网络中发现的主要代谢产物包括糖和脂肪酸,而HP依赖于二级代谢产物,类固醇和萜类化合物。在根渗出物介导的根性状,土壤微生物和土壤特性之间观察到了强相关性。HA网络中发现的主要代谢产物包括糖和脂肪酸,而HP依赖于二级代谢产物,类固醇和萜类化合物。
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现代农业提高农作物资源获取效率的目标取决于根系与土壤之间的复杂关系。根和根际性状在营养和水的有效使用中起着至关重要的作用,尤其是在动态环境下。本综述强调了一种整体观点,挑战了养分和水吸收过程的常规分离以及综合方法的必要性。预期气候变化引起的极端天气事件的可能性增加,导致土壤水分和养分的供应性爆发,探索了根和根际性状的适应性潜力,以减轻压力。我们强调了根和根际特征的重要性,这些特征使农作物能够快速响应不同的资源可用性(即根区域中水和移动营养物质的存在)及其可及性(即将资源传输到根表面的可能性)。这些特征包括根毛,粘液和细胞外聚合物物质(EPS)渗出,Rhizosheath形成以及营养和水转运蛋白的表达。此外,我们认识到平衡碳投资的挑战,尤其是在压力下,优化特征必须考虑碳良好的策略。为了促进我们的理解,审查要求认识到受控环境的局限性精心设计的领域实验。非破坏性方法,例如微型根茎评估和原位稳定的同位素技术,并结合了诸如根部渗出分析的破坏性方法,用于评估根和根际性状。建模,实验和植物育种的整合对于开发能够适应不断发展的资源限制的弹性作物基因型至关重要。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
基于晶格的密码系统(Kiltz等,2018; Bos等,2018; Fouque等,2020)被选为NIST Quantum加密后(PQC)Standards(Alagic等,2022)。Lattice-based schemes, including the PQC standards, are often based on polynomial rings i.e., NTRU (Hoffstein et al., 1998; Fouque et al., 2020), Ring-LWE (Stehl´e et al., 2009; Lyubashevsky et al., 2010) and Module-LWE (Brak- erski et al., 2011; Langlois and Stehl´e, 2015年),以提高效率。离散的高斯概率分布(定义2.2)是晶格cryp-图表中的重要对象,更普遍地是晶格的数学效果。例如,对晶格问题的计算硬度的分析(Regev,2005; Micciancio和Regev,2007; Gentry等,2008; Peikert,2009; Brakerski等,2013)依赖于离散高斯人的有用特性。此外,许多基于高级晶格的Crypsystems,例如基于身份的加密(Gentry等,2008; Agrawal等,2010)和功能
摘要 - 在这项工作中,我们检查了不对称的沙普利谷(ASV),这是流行的Shap添加剂局部解释方法的变体。ASV提出了一种改善模型解释的方法,该解释结合了变量之间已知的因果关系,并且也被视为测试模型预测中不公平歧视的一种方法。在以前的文献中未探索,沙普利值中的放松对称性可能会对模型解释产生反直觉的后果。为了更好地理解该方法,我们首先展示了局部贡献如何与降低方差的全局贡献相对应。使用方差,我们演示了多种情况,其中ASV产生了违反直觉归因,可以说为根本原因分析产生错误的结果。第二,我们将广义添加剂模型(GAM)识别为ASV表现出理想属性的限制类。我们通过证明有关该方法的多个理论结果来支持我们的学位。最后,我们证明了在多个现实世界数据集上使用不对称归因,并使用有限的模型家族进行了使用梯度增强和深度学习模型的结果进行比较。索引术语 - 解释性,摇摆,因果关系