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年龄和性别对成对脉冲抑制的影响和对听觉的预抑制诱发潜力
在现代植物育种中，基因组选择已成为选择仅部分表型的大型繁殖种群中的优质基因型的黄金标准。许多育种计划通常依赖于单核苷酸多态性（SNP）标记来捕获全基因组的选择候选数据。为此，具有中等至高标记密度的SNP阵列代表了一种强大且具有成本效益的工具，可从大规模繁殖群体中生成可重现，易于处理的高通量基因型数据。但是，SNP阵列容易出现导致等位基因呼叫失败的技术错误。为了克服这个问题，基于失败的SNP调用纯粹是技术性的，通常会估算失败的呼叫。但是，这忽略了失败调用的生物学原因，例如：缺失 - 越来越多的证据表明基因存在 - 缺失和其他类型的基因组结构变体可以在表型表达中发挥作用。由于缺失通常不与其弯曲的SNP不平衡，因此缺少SNP调用的排列可能会掩盖有价值的标记 - 性状关联。在这项研究中，我们使用四个参数和两个机器学习模型分析了为低油菜籽和玉米分析的数据集，并证明基因组预测中的等位基因调用失败对重要的农艺性状具有很高的预测。我们根据种群结构和连锁不平衡提出了两个统计管道，这使可能由生物学原因引起的失败SNP调用过滤。对于所检查的人群和特征，基于这些过滤的失败等位基因调用的预测准确性与基于标准SNP的预测具有竞争力，这是基因组预测方法中缺失数据的潜在价值的基础。SNP与所有失败的等位基因调用或过滤等位基因调用的组合并不能以基于基因组关系估计的冗余性而获得的基于SNP的预测的预测均超过预测。
snehal bnerjee
委员会：Ilan Kremer（顾问），Anat Admati，Peter DeMarzo，Paul Pfleiderer B.A. summa cum laude , Brandeis University, 1998 – 2002 Majors: Economics, Math, Computer Science EMPLOYMENT Stephen M. Ross School of Business, University of Michigan, Ann Arbor, 2024 – present Professor of Finance, 2024 – present Michael R. and Mary Kay Hallman Fellow, 2024 – present Rady School of Management, University of California, San Diego, 2015 – 2024 Associate Professor, 2015 – 2024 Kellogg西北大学管理学院，2007年至2015年副教授，2012 - 2015 - 2015年助理教授，2007年 - 2012年编辑职位副编辑，金融经济学杂志，2021年 - 现任管理科学副编辑，2018年 - 2018年 - 目前的Rudereed Publications 1。反馈效果和系统性风险暴露（与B. Breon-drish and K. K. smiter）委员会：Ilan Kremer（顾问），Anat Admati，Peter DeMarzo，Paul Pfleiderer B.A.summa cum laude , Brandeis University, 1998 – 2002 Majors: Economics, Math, Computer Science EMPLOYMENT Stephen M. Ross School of Business, University of Michigan, Ann Arbor, 2024 – present Professor of Finance, 2024 – present Michael R. and Mary Kay Hallman Fellow, 2024 – present Rady School of Management, University of California, San Diego, 2015 – 2024 Associate Professor, 2015 – 2024 Kellogg西北大学管理学院，2007年至2015年副教授，2012 - 2015 - 2015年助理教授，2007年 - 2012年编辑职位副编辑，金融经济学杂志，2021年 - 现任管理科学副编辑，2018年 - 2018年 - 目前的Rudereed Publications 1。反馈效果和系统性风险暴露（与B. Breon-drish and K. K. smiter）
SNOVA签名方案的隐底分析
对于多元签名方案，公共密钥的大小主要取决于变量的数量，方程数和有限字段的大小。取决于不同的影响因素，有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计，而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[23]基于以下事实：公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这意味着可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分，公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸，方程数和有限端的大小。请注意，该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥，而在扩展字段上定义了签名和消息空间，请参见[5]中的luov。，但其几个参数被Ding等人打破了。[12]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中，他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间，以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数，例如QR-UOV [15]，Mayo [3]，Snova [28]。QR-UOV [15]的作者在扩展场上构建了油空间，然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中，另请参见[18]。[16]。在基本场上定义了签名和消息空间。BAC-UOV [25]与QR-UOV相似，但Furue等人打破了。对于蛋黄酱[3]，它们通过搅动油和醋地图P：f n
SNAP（空间核辅助动力）反应堆概述
当政府图纸、规格或其他数据用于与政府明确相关的采购无关的任何目的时，美国政府不承担任何责任或义务。政府可能已经制定或以任何方式提供上述图纸、规格或其他数据，但不应被视为
对ESNZ委员会CFE的回应，以大规模解锁社区能源对ESNZ委员会CFE的回应，以大规模解锁社区能源
1.21。“能源行业自愿补救计划”创新基金和减少碳排放基金于2022年向社区企业开放。这些代表总基金的25％。主要基金（代表该计划的75％），专门用于帮助“脆弱的消费者”，仅开放慈善机构，并在很大程度上由大型慈善机构降低。尽管大多数社区能源组织在燃料贫困和能源效率咨询方面非常有效，但由于它主要是亲自，通常在家里，并由了解当地社区，住房股票和其他当地支持规定的人们提供（例如，债务咨询，获得福利）。这使得提供一致的服务并保留和培养好员工变得具有挑战性。布里斯托尔大学研究计算得出，社区能源燃料贫困和能源效率建议工作每花费1英镑用于送货时至少提供9英镑的社交回报。
无人机安装的雪雷达系统
摘要：机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法，可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层，并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统，其中包含一个未螺旋的航空车辆（UAV）平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查，该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里，我们介绍了完整系统的技术实施，再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外，我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解，并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联，范围从5到200 cm，并揭示了高度的一致性，从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具，可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估，其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。
联合Deir评论GSNR木材颗粒项目
2025年1月20日，亲爱的麦克丹尼尔先生，签名的185个组织，共同代表了加利福尼亚州，美国和世界各地的数十万名成员，与数十个人团结一致，他们强烈反对这些评论，强烈反对金州自然资源（GSNR）木材板板项目。在审查了根据《加利福尼亚环境质量法》（CEQA）根据金州财务管理局（GSFA）编写的环境影响报告草案（DEIR）之后，我们担心该项目将对我们的气候，社区和森林造成不可撤销的伤害。Deir不足，不应获得认证，该项目应被拒绝。DEIR中包含的分析非常不足，缺乏关键细节，并且不准确。，但即使是基于GSFA在DEIR中的分析，该项目都充满了“重大”不利影响。GSNR的设施将引发对木材收获的巨大长期需求，以支持木材颗粒的产量，这是对森林，野生动植物栖息地和生物多样性的威胁毁灭性影响。此外，在发电厂中切割森林并生产用于国际出口和燃烧的木材颗粒会使气候危机恶化。切割和货运树以及颗粒的生产，运输和存储也将导致空气污染，噪音以及对加利福尼亚州各个社区的其他影响，这些社区已经掩盖了无法接受的污染水平。声称该项目对于缓解野火风险是完全不支持的。加利福尼亚必须拒绝GSNR的虚假解决方案。虽然解决野火是一个迫切的需求，但如果没有大规模的排放，不利的社区和野生动植物影响，就可以实现M的措施。此外，GSNR计划与一家具有较长违规环境记录的公司合作。随着气候变化和破坏性野火风险的影响，每年都有越来越紧迫，加利福尼亚没有时间浪费。
LTE和5G关键通信市场，到2032年达到217.2亿美元| SNS Insider
关键通信市场的LTE＆5G驱动了一些主要驱动因素正在推动LTE＆5G关键通信市场的增长。主要驱动力之一是对关键部门（例如公共安全，医疗保健，运输和公用事业LTE和5G网络）所需的可靠和高速通信网络的需求不断增长，提供了至关重要的任务运营所需的带宽，低延迟以及高可靠性。此外，在各个部门的IoT设备的越来越多地采用了对强大通信系统的需求。LTE和5G技术被广泛采用。此外，下一代网络投资得到了几项政府倡议，以升级公共安全和国家安全通信的基础设施。
详细程序-EWSN 2024
09:45-10：07在无电线嵌入式系统Pietro Farina（Trento University，IT）上，预训练模型的记忆效率能量自适应推断； Subrata Biswas（美国伍斯特理工学院）； Eren Yildiz（EGE University，TR）； Khakim Akhunov（特伦托大学，IT）；萨德·艾哈迈德（Saad Ahmed）（美国佐治亚理工学院）； Bashima Islam（美国伍斯特理工学院）； Kasim Sinan Yildirim（Trento大学，IT）
