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可传递性，简单序列重复的开发（...
预期杂合性（HE）值范围从0.031（Marker MBO56）到0.571（Marker MBO35）。使用这些标记，对遗传多样性的分析（表4）表明，在微卫星基因座检测到的多态性标记数量从8个（togbin and Malanville的地点）到10（Savè，Agoua，Pendjari，Pendjari，Pingou和TroisRivières），并具有9±0.865的范围。除了Savè，Hounviatouin和Malanville之外，在大多数采样位置都观察到目标微卫星基因座的1至3个私人等位基因。关于遗传参数，有效等位基因（NE）的数量范围为1.447至2.069，平均数为1.761。从0.263（Hounviatouin）到0.451（SAVè），平均值为0.354，而观察到的杂合性（HO）的平均值为0.234（togbin）到0.405（pingou），平均值为0.335。 固定指数（F）的负值为从0.263（Hounviatouin）到0.451（SAVè），平均值为0.354，而观察到的杂合性（HO）的平均值为0.234（togbin）到0.405（pingou），平均值为0.335。固定指数（F）的负值为
简单的商业计划大纲模板
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利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
简单类型的定量版本 - 滴
这项工作介绍了简单类型分配系统的定量版本，从适当限制非数字相交类型开始。所得系统是可决定的，并且具有与简单类型系统相同的特征性功率；因此，将类型分配给术语提供了简单类型给出的相同定性信息，但同时可以提供一些有趣的定量信息。众所周知，简单类型的特征性等同于统一。我们证明了新引入系统的结果类似。更确切地说，我们表明，典型性等同于统一问题，统一问题是经典统一的问题：除了统一规则外，我们的打字算法还利用了扩展操作，该扩展操作可在需要时增加多群的基数。
一个极其简单的多翼混沌系统
摘要 - 多项式函数一直是多翼混沌系统（MWCSS）的电路实现和工程化的主要限制。为了消除这种瓶颈，我们通过在Sprott C系统中引入正弦函数来构建一个简单的MWC，而无需多项式函数。理论分析和数值模拟表明，MWC不仅可以使用任意数量的黄油量产生多量器的吸引子，而且还可以通过多个ple方式来调整黄油液的数量，包括自我振荡时间，控制参数和初始状态。为了进一步探索所提出的MWC的优势，我们使用可循环可用的电子元素实现了其模拟电路。结果是，与传统的MWCS相比，我们的电路实施大大减少了电子组件的消耗。这使MWCS更适合许多基于混乱的工程应用程序。更重要的是，我们提出了MWC在混沌图像加密中的应用。直方图，相关性，信息能量和钥匙灵敏度表明，简单的图像传感方案具有很高的安全性和可靠的加密性能。最后，我们开发了一个可编程的门阵列测试平台，以实现基于MWCS的图像加密系统。理论分析和实验结果都验证了所提出的MWC的可行性和可用性。
比特币和以太坊投资变得简单
与对资金的投资相关的风险，包括波动性风险，数字资产价格风险，货币风险，政治，法律和监管风险，不变性风险和数字资产保管风险。只有在考虑您的特定情况，包括您对风险的容忍度，才应对资金进行投资。有关资金风险和其他功能的更多信息，请在www.betashares.com.au上查看相关的产品披露声明和目标市场确定。
简单和复杂生物的拓扑演变
摘要本研究旨在完善我们对进化过程的理解，尤其是使用基于图形的模拟方法适用于复杂的生物。我们对10代的简单（5节点环）和复合物（20节点密集的随机图）的拓扑演变进行建模，并应用不同的突变速率以反映生物学现实。我们的结果为简单生物与复杂生物体中潜在的不同进化动力学提供了有趣的见解。简单的生物具有高拓扑的灵活性和快速适应性，与经典的进化模型保持一致，但复杂的生物具有令人惊讶的结构稳定性。即使在突变率下，这种稳定性仍然存在，通常会导致更简单的系统变化。模拟突出了一个重要的考虑：复杂生物体的复杂，相互依存的网络特征可能会产生一种进化缓冲的形式。这种缓冲可以调节随机突变和自然选择的影响 - 这是进化论的基石。我们的发现表明，高级生命形式的高度复杂性可能需要对进化过程如何在不同级别的生物组织中运作更加细微差别。此外，简单生物体中新的结构基序的出现与复杂拓扑中的相对保守形成对比，表明在生物复杂性光谱中，进化机制的表现可能不同。该观察结果邀请了对进化原理如何适用于各种生命形式的更详细的探索。这些结果有助于进化论的持续完善，尤其是在其对复杂生物体的应用中。他们建议其他机制，例如受约束的突变，表观遗传变化或高阶组织原理，可能在复杂生命形式的演变中起着重要作用以及随机突变和自然选择。
