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30 | 植物形态和生理学
次生组织要么简单（由相似的细胞类型组成），要么复杂（由不同类型的细胞组成）。例如，真皮组织是一种简单组织，覆盖植物的外表面并控制气体交换。维管组织是一种复杂组织，由两种专门的传导组织组成：木质部和韧皮部。木质部组织将水和养分从根部运输到植物的不同部位，包括三种不同的细胞类型：导管分子和管胞（均传导水）以及木质部薄壁组织。韧皮部组织将有机化合物从光合作用部位运输到植物的其他部位，由四种不同的细胞类型组成：筛细胞（传导光合产物）、伴细胞、韧皮部薄壁组织和韧皮部纤维。与木质部传导细胞不同，韧皮部传导细胞在成熟时是活的。木质部和韧皮部总是彼此相邻（图 30.3）。在茎中，木质部和韧皮部形成一种称为维管束的结构；在根中，这被称为维管柱或维管柱。
分析从新兴概念到应用的不同益生菌菌株
引言肠道免疫系统肠道菌群的组成和功能是肠内稳态的关键。肠道相关淋巴组织（GALT）是体内最大的淋巴组织，是免疫细胞与抗原接触的主要部位[1]。肠道由外粘液层，肠上皮细胞的中央单层和内部椎板组成[2]。粘液层和肠上皮共同构成了肠道微生物的物理障碍，而固有层的免疫细胞充当免疫屏障[3]。生理屏障粘液层充当肠道中的第一道防线，并防止细菌直接与潜在的肠上皮上皮直接相互作用[3]。该层含有糖基化的粘蛋白蛋白，形成类似凝胶的筛结构，以及上皮细胞分泌的抗菌肽，分泌免疫球蛋白和其他分泌的蛋白[3]。上皮层由肠上皮细胞，杯状细胞和Paneth细胞组成。该屏障的渗透性受到紧密连接蛋白的影响，后者将相邻的上皮细胞固定在一起[2]。
lamins b1和b2的耗竭促进染色质迁移率，并通过中尺度运动依赖机制诱导差异基因表达
计算机架构中的传统建模方法旨在获得处理器设计的性能，区域和能量的准确估算。随着规范执行攻击的出现及其安全问题，这些传统的建模技术在用于针对这些攻击的防御措施的安全评估时，这些传统建模技术不足。本文提出了Pensieve，这是一个针对早期Mi-Croarchitectural Defenses to to to tosulative decution攻击的安全评估框架。在核心上，它引入了一种系统研究早期防御的建模学科。此学科使我们能够覆盖功能等效的设计空间，同时由于资源争议和微体系优化而精确地捕获正时变化。我们实现了模型检查框架，以自动找到设计中的漏洞。我们使用笔迹来评估一系列最先进的猜测防御方案，包括延迟失误，Invisispec和Ghostminion，以正式定义的安全性属性，投机性非干扰。pensieve在所有这些防御方面都发现了类似Spectre的攻击，其中包括一种新的投机干扰攻击变体，它破坏了Ghostminion，这是最新的防御力之一。
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
二氧化碳分离膜的最新进展
CO 2捕获，利用和存储（CCUS）技术是减轻温室气体排放的最有效的方法，吸引了全球相当大的关注。1,2 CCUS技术基于二氧化碳的捕获和分离。3要实现捕获和隔离二氧化碳的目的，膜分离已成为普遍的方法。该技术允许通过二氧化碳和膜之间的物理或化学相互作用选择性渗透二氧化碳。研究二氧化碳膜分离方法的研究围绕高效率膜的制备和获取。目前，经过广泛研究的CO 2分离膜包括无机，有机和新兴膜。无机膜主要由二氧化硅，沸石和石墨烯膜组成。有机膜包括纤维素，聚酰胺，多硫酮和聚醚膜。新兴膜包括复合材料，金属 - 有机框架（MOF），Zeolitic imidazo-late Framework（ZIF），碳分子筛（CMS），固有微孔（PIM）的聚合物（PIM）和促进的运输膜。具有低能消耗和高分离效率的显着优势，膜分离方法正在迅速出现，因为二氧化碳捕获和分离的全球前进技术。4
水含量和晶粒尺寸对机械挖掘中细粒土壤的堵塞和磨料的影响
发掘过程中的抽象堵塞是机械挖掘中的常见问题之一。在切割器头部堵塞的影响因素中，我们可以提到细土颗粒（200个网状筛），土壤水分和土壤类型的百分比。在这项研究中，为了研究实验室中的隧道发掘机制，设计和构建了隧道开挖机实验室模拟器。该设备的特征是其水平操作，切割机头的低旋转速度，测试过程中销与新鲜土壤的连续接触，以及在测试过程中连续的添加剂与特定的注入压力。研究了研究细粒度，土壤含量和泡沫注入比（FIR）对堵塞，消耗能量以及切割工具的平均磨损的影响。结果表明，随着细土颗粒百分比从90％增加到100％，切割工具的堵塞增加了50％。同样，随着土壤水分从干燥状态增加到5％的水分含量，切割机头的堵塞是微不足道的，此后，随之而来的是，水分从10％增加到25％，堵塞量增加了178％，每次测试中消耗的能量量增加了84％。此外，通过将泡沫注入比从40％增加到60％，平均堵塞减少了81％，而切割工具的磨损平均降低了62％。
飞机先进氧气系统 - DTIC
目前，北约战斗机上安装的许多氧气系统都使用需要补充的液氧储存。其中一些系统对机组人员施加了不良的生理负荷，许多系统无法提供在高持续 +GZ 环境中操作时所需的所有设施。过去 15 年，采用分子筛变压吸附技术的实用机载氧气生成系统 (OBOGS) 得到了发展。第一代 OBOGS 氧气浓缩器现已在美国海军 (AV-8B)、美国空军 (F-15E 和 B-1B) 和皇家空军 (Harrier GR5/7) 中使用长达 10 年。运营经验充分证实了 OBOGS 的巨大优势，它消除了生产和将液氧输送到飞机转换器所需的大型后勤列车，与传统液氧系统相比，OBOGS 的可靠性更高。同一时期，压力呼吸也得到了全面发展，成为一种非常有效的技术，可提高机组人员在高持续 +GZ 加速度下的表现。最后，过去二十年，人们越来越关注机组人员 NBC 呼吸器的开发，以提供在化学和生物战环境中作战的能力。
飞机先进氧气系统 - DTIC
目前北约战斗机上安装的许多氧气系统都使用需要补充的液氧储存器。其中一些系统对机组人员施加了不良的生理负荷，许多系统无法提供在高持续+G Z 环境中操作时所需的所有设施。过去 15 年，我们开发了采用分子筛变压吸附技术的实用机载氧气生成系统 (OBOGS)。第一代 OBOGS 氧气浓缩器现已在美国海军 (AV-8B)、美国空军 (F-15E 和 B-1B) 和皇家空军 (Harrier GR5/7) 中使用长达 10 年。操作经验充分证实了 OBOGS 的巨大优势，它消除了生产和向飞机转换器输送液氧所需的大型后勤列车，与传统液氧系统相比，OBOGS 的可靠性更高。同一时期，压力呼吸也得到了充分发展，成为一种非常有效的技术，可提高机组人员在高持续 +G Z 加速度下的表现。最后，在过去的二十年里，人们越来越关注机组人员 NBC 呼吸器的开发，以提供在化学和生物战环境中作战的能力。
人工智能与医用氧气
生产医用级氧气，以提高氧气治疗和其他治疗的可用性，特别是在发展中国家、COVID-19 大流行期间紧张的偏远地区及其他地区。本文讨论了使用医用氧气浓缩器 (MOC) 生产医用氧气的技术挑战、伦理问题和其他问题，用于专门的治疗。本文研究了如何结合优化模型、数据收集、技术考虑和偏差来整合 ML 或 DL 的正确使用。本文解释了基于压力振荡吸附 (PSA) 的 MOC 如何成为可以服务于不同医疗保健系统级别的医用级氧气来源。本文还强调了本地生成的 PSA 氧气的优缺点，例如它不依赖于商业气体生产商、易于使用、筛子可能出现故障以及水蒸气过多。在描述 PSA 氧气如何通过从环境空气中浓缩氧气来工作的同时，它强调了在 AI 辅助优化和操作 MOC 时应用深度学习或机器学习的区别。作者提出了几种有希望的研究途径，用于利用 AI 辅助功能进行新型医用氧气治疗和生产，包括无偏见数据源、非常规问题表述和人机协作。最后，我们考虑了从数据稀缺到种族偏见等问题中有意义的技术和道德挑战。结论是，优化 PSA 氧气设备对于改善氧疗和挽救生命至关重要，尤其是在资源匮乏的环境中。