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生态适宜物种指南
土著知识 (IK) 是土著知识持有者所掌握的一种独特的认知方式，包括有关社区实践、语言、教义、法律以及自然环境与人之间的关系的信息。土著人民的知识可能具有多种形式和维度（Natcher 等人，2005 年）。土著民族所掌握的知识通常广泛、全面、基于地点、关系性、代际性，并且可以通过有形或无形的形式体现出来。土著知识不仅限于传统的生态知识（Berkes，1999 年；Castlesden、Garvin 和 Huu-ay-aht First Nation，2009 年；Lertzman，1999 年；Turner、Ignace 和 Innace，2000 年），并且可能嵌入治理环境中，包括有关社区实践、语言、教义、法律、关系和仪式的信息。每个土著民族将为自己定义土著知识，以及在与外部团体（例如工业支持者和政府机构）合作时如何应用这些知识。
适合太阳能频率控制的控制器......
摘要 本文讨论了分数阶 PDF-(1+PI) 控制器在孤立微电网中频率调节的应用，该控制器由 coot 优化算法调整。微电网由生物柴油发电机、生物质热电联产、ORC 太阳能热电厂、微型水力涡轮发电机和风力涡轮发电机组成。此外，还考虑了电池存储和燃料电池。这项工作致力于提出一种有效的方案，该方案可以作为社区或农场的模型，通过生物能源最大限度地减少浪费，并有效地在发电和需求之间实现同步，同时最大限度地减少频率偏差。针对各种实际场景测试了所提出的控制器。结果表明，分数阶 PDF-(1+PI) 表现出比 PIDF 和整数阶 PDF-(1+PI) 控制器更好的瞬态响应。关键词 1 分数阶 PDF-(1+PI) 控制器、基于生物能源的发电机、负载频率控制、微电网、coot 优化算法
可交付成果 D2.4 识别并调整合适的...
1.1 相关 OSCAR WP2 和 OSCAR 任务 T2.4 的目标 WP2 的总体目标是捕捉开放科学原则在欧洲进行的 AAT 研究中适用的当前范围。任务 2.4 的目标是识别和调整合适的工具以促进开放科学。这些工具必须根据 T2.2 中汇编的特定兴趣、限制和敏感性进行调整。此类工具可以是（但不限于）： • 论坛和博客（例如iMechanica、ResearchGate） • 多媒体频道（例如YouTube、Instagram） • 专用于航空的出版物、数据和方法存储库 • 云存储。必须研究与将此类工具应用于开放科学有关的几个问题，包括：• 与处理“敏感”信息有关的安全问题 • 开放科学的新颖和/或适应性资助计划 • 对提供的信息和数据的评估和验证 • 敏捷协作方法。
涡轮 - 布雷顿冷冻机适用于机载电气推进
摘要。绝对系统正在为ESA地球观察程序构建40 K的无振动冷却器。此应用需要在40 K温度范围内进行小冷却功率，但出口振动水平极低，高效率和质量竞争技术。此外，该产品的扩大规模正在进行，为混合电气推进系统提供了轻巧的解决方案。运输飞机的混合动力推进系统需要极高的质量比，而Turbo-Brayton冷却器则提供了非常有竞争力的解决方案。最后，Turbo-Brayton技术还是电气推进系统的候选者。这个市场结合了地球观测系统的限制和HTS电气推进运输飞机的HTS应用程序。绝对系统正在努力将这两种发展朝向电推进的综合解决方案。
选择适合无束缚机器人的电池技术
摘要：无限制的机器人以电池组的形式带有自己的电源，这对机器人的性能产生了至关重要的影响。尽管对电动汽车，计算机和智能手机等应用的电池技术进行了丰富的研究和优化，但它们通常是机器人系统设计过程中的事后才想到的。本教程论文提出了评估不同电池技术对机器人应用的适用性的标准。考虑到不同应用的要求，对相关电池技术的功能进行了评估和比较。该教程还讨论了当前的局限性和新的技术发展，并指出了电池技术和机器人社区之间跨学科研究的机会。
算法在合适图的生成树上释放
摘要。在本文中，为某些图开发了代数和组合特性以及跨越树数的计算。为此，讨论了一种与图形相关的拉普拉斯矩阵光谱的原始方法。它代表了一个替代过程，用于计算任何图的生成树的数量和哪些，并且基本上是在其内部周期之间的共同边数的基础上连接到生成树的数量。显示算法及其源代码，用于确定Jahangir图类别的所有边缘树的收集。给出了涉及此类图的应用程序，以便在传输声明信息中获得令人满意的安全性，并突出显示它们的最终对称属性。
确定最适合的机器学习方法...
摘要 道路基础设施系统一直受到无效维护策略的影响，预算限制更是雪上加霜。通过有效的状况评估、故障检测、未来状况预测等数据驱动的决策，可以显著改善道路资产管理方法，从而显著改善维护计划，延长资产寿命。数字孪生等最新技术创新具有巨大潜力，可以实现道路状况预测和主动资产管理所需的方法。为此，机器学习技术在解决工程问题方面也表现出了令人信服的能力。然而，在数字孪生背景下，它们都没有得到特别考虑。因此，有必要审查和确定在道路数字孪生中使用机器学习技术的适当方法。
适合研究树木的安全 DNA 提取协议......
请引用本文：Keriö et. al. ，（2020）。适用于研究树木与真菌相互作用的安全 DNA 提取方案，Bio-protocol 10 (11): e3634。DOI：10.21769/BioProtoc.3634。
资本主义经济中的失业
摘要： - 本文介绍了隐藏的马尔可夫模型在波兰语言中的文本生成中的应用。开发了一个生成文本的程序，利用隐藏的马尔可夫模型。该程序使用参考文本来学习可能的字母序列。还讨论了文本处理的结果。提出的方法也可以在语音识别过程中有所帮助。键字： - 自然语言处理，文本生成，隐藏的马尔可夫1简介言语综合和识别的领域在过去30年中，由于蜂窝电话的开发，它被广泛使用。在最流行的语音综合方法和分析方法中，采用了隐藏的马尔可夫模型（HMM）[2,6]。隐藏的马尔可夫模型也可以在其他领域中使用，仅命名遗传学，复制DNA代码或经济学，以预测未来的经济结果[3,4]。hmm of str k的估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。 计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。 序列以相同的k字符开始构成上下文。 它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。 2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。 它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。序列以相同的k字符开始构成上下文。它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。然后从公式1计算出可能性，其中p ij是条件下元素x i的概率，前面的符号为x j。[8] p ij（x i /x j）= p（xi∩xj） /p（x j）（1）如果给定序列中n元素的值S n取决于元素n-1的值，则可以应用HMM的值来预测连续值。条件下元素x n+1发生的概率是：p（x n+1 /x n）给出：p（x n+1 /x n）（2）
适合Duchenne肌肉营养不良症的合适动物模型
引言Duchenne肌营养不良症（DMD）是由编码细胞内蛋白质肌营养不良蛋白的基因突变引起的，是一种严重的X染色体染色体连接疾病，其特征是渐进的肌肉无力和变性。除了特征良好的骨骼肌病理学外，DMD还与相关的心脏并发症有关（Shirokova和Niggli，2013； Spurney，2011）。在其中，心律不齐和扩张的心肌病的发展极大地有助于与该疾病伴随的发病率和死亡率。在DMD背景下，导致心脏并发症的机制在很大程度上未知，这增加了对DMD动物模型的基础研究工作的需求。在使用的DMD动物模型中（McGreevy等，2015； Wells，2018），MDX小鼠是最著名的，最广泛使用的。它在鼠DMD基因的外显子23中具有过早的停止突变，因此未能翻译功能性全长肌营养不良蛋白（Sicinski等，1989）。尽管MDX小鼠是DMD的有用的遗传和生化模型，但仅部分模仿了人类疾病。因此，与DMD患者相比，MDX小鼠的寿命略有缩短，并且没有显示出明显的肌肉营养不良症状（Grady等，1997； Gutpell等，2015）。此外，MDX小鼠的心脏异常仅出现晚期（Quinlan等，2004），与DMD患者发生的心肌病相比是温和的（Grady等，1997; Janssen等，2005）。这质疑该动物模型研究心脏病表型的适用性。2014年，Larcher及其同事使用转录激活剂样效应子核酸酶靶向DMD基因的外显子23的发展肌营养不良蛋白缺陷型大鼠的发展（Larcher等，2014）。在这些DMD MDX大鼠中，心肌受坏死和纤维化的影响，并显示出进行性扩张性心肌病的迹象。超声心动图显示出明显的同心重塑和舒张功能的改变。基于这些发现，作者认为，DMD MDX大鼠中心脏病表型在DMD患者中观察到的，并且该动物模型可能适用于临床前DMD研究（Larcher等，2014）。该研究的弱点 - 实际关注骨骼肌肉 - 是DMD MDX大鼠的心脏病表型没有详细表征。例如，超声心动图仅对3个月大但不老的大鼠进行。此外，作者（Larcher等人，2014年）没有研究可能发生的血管并发症，例如增强的动脉僵硬度（Ryan等，2017）和内皮细胞（EC）功能障碍（Miike等，1987），这也可能有助于DMD患者的心脏病概念型的发展。最后，在细胞水平上的功能研究（即dmd MDX心肌细胞）尚未进行。考虑到缺乏证据，本研究的目的是提供处理编辑器的详细表征：Monica J.正义获得了2020年10月8日； 2020年12月23日接受