本文是关于微/宏观鸿沟的,或更准确地说。它声称这种鸿沟是一种本体论的区别,被过时,是一种认识论的分歧,而最糟糕的是,它误导了一种政治替代方案。微观/宏观鸿沟是对社会治理形式的一个体面的学术隐喻,这种形式是早期现代性的特征,即受国家政府管理的公共领域与由帕特家族统治的私人领域的分离。然而,由于我所说的“计算互动主义”的发展,这种分离已经越来越过时了:一种日益普遍的社交状况类型,其中人类之间的相互作用受到高级数字计算技术的介导,监测或以其他方式影响。
摘要:本研究探讨了香草兰提取物(EVPA)对环磷酰胺(Cy)诱导的小鼠免疫抑制的免疫保护作用。结果表明,EVPA可显著减轻Cy诱导的免疫损伤,改善小鼠体重、脏器指数和结肠损伤。进一步对微生物多样性的分析发现,EVPA主要增加了有益菌Verrucomicrobiota、乳酸杆菌科和乳酸杆菌属的丰度,同时降低了Akkermansiaceae、Akkermansia、Romboutsia和乳球菌属的丰度,从而改善了Cy引起的微生态失调。代谢组学分析显示,EVPA 治疗后,微生物代谢物水平发生了显著变化,包括尿胆原、甲酰胺嘧啶核苷三磷酸、Cer (d18:1/18:0)、泛酰巯基乙胺和 LysoPC (15:0/0:0)。这些改变的代谢物与鞘脂代谢、卡巴培南生物合成、泛酸和辅酶A生物合成、甘油磷脂代谢以及卟啉代谢相关的途径有关。此外,某些微生物组与差异代谢物之间存在显著相关性。这些发现为 EVPA 对肠道菌群和代谢的免疫调节作用提供了新的见解,为其更广泛的应用奠定了基础。
21 世纪,世界各国在外交政策和其他治理方面的权力动态发生了巨大变化。尽管印度一直试图通过不结盟运动等举措来影响其所在地区以外的事务,但长期以来,世界一直认为印度只是南亚的主要力量。冷战结束后,这个世界上最大的民主国家开始在更广泛的亚洲地区和全球舞台上展现自己的力量,这种情况发生了变化。自 2014 年上任以来,印度总理纳伦德拉·莫迪一直延续这一趋势,他出访并接触大小国家,告诉世界印度对商业持开放态度,并准备增加其全球参与度。结果是印度在气候变化等全球问题上发挥了更大的作用,试图与所有主要大国建立富有成效的关系,并增加了对其经济、军事和外交能力的投资。鉴于其快速增长的经济和巨大的人口优势,印度有潜力成为全球大国。全球分析人士已将印度宣布为下一个经济强国:高盛预测印度将在 2075 年成为世界第二大经济体,而英国《金融时报》的马丁沃尔夫则表示,到 2050 年,印度的购买力将比美国高出 30%。印度是世界第二大人口大国。印度人口中约有 50% 年龄在 24 岁以下。这为印度提供了数十年的大量劳动力,有助于其增长。与发达国家相比,印度人口年轻。约有 65% 的人口年龄在 35 岁以下。此外,印度在全球拥有超过 3500 万印度人。他们已成为强大的社会经济和政治群体,尤其是在美国和英国。印度裔人士是全球多家企业的首席执行官,也是世界银行的行长。印度目前拥有不断扩张的 IT 行业,被认为是世界上最好的行业之一。一些人开始将印度描述为技术超级大国。印度的数字革命将印度转变为一个数字化社会和知识型经济。印度还成功实施了先进的太空计划。随着 Chandrayan 2 号和 Aditya L1 任务的发射,印度在太空技术领域处于领先地位。此外,苹果、博世和惠而浦等多家跨国公司现在都在印度生产产品。最近,波音公司在班加罗尔设立了一个分部。在教育领域,印度取得了重大进展。《国家教育政策-2020》侧重于培养 21 世纪技能、批判性思维、创造力和解决问题的能力。一方面强调印度丰富的文化遗产,另一方面邀请外国大学来印度办学。新冠肺炎疫情对全世界构成了严峻挑战。印度采取了多项措施应对这场前所未有的危机。其在管理新冠肺炎疫情方面取得的成就令人瞩目。印度成为世界疫苗生产中心,占全球疫苗供应的 60%。印度于 2022 年 12 月 1 日至 2023 年 11 月 30 日担任 G-20 主席国。2023 年 9 月在新德里举行的 G-20 峰会的主题是“一个地球,一个家庭,一个未来”
•2020年新研究学院印度政府,全球认证评估论坛系列(GAAFS),美国华盛顿特区,美国。•SRFP 2010,印度国家科学学院和印度国家科学学院的印度科学学院工程教师的国家级夏季研究奖学金计划。•VIWA 2017(金星国际妇女奖) - 工程学杰出女性。
由于营销和品牌原因,名称“东京 2020”不会更改为“东京 2021”。 这是奥运会 124 年现代史上首次推迟。 这一决定对日本来说是一个巨大的打击,日本在筹备过程中投资了 120 亿美元。 过去,奥运会期间也曾爆发过传染病,例如 2016 年夏季奥运会期间的寨卡病毒和 2010 年冬季奥运会期间的 H1N1“猪流感”。 2020 年东京奥运会的口号是“团结一心”。然而,2021 年 7 月 20 日,奥林匹克口号更新为“更快、更高、更强——一起努力”。国际奥委会批准了这一变化。此次更新是为了在 Covid-10 大流行期间表达全球的团结。 2020 年东京奥运会的吉祥物是 Miraitowa,由谷口亮设计。它源自日语单词 Mirai(未来)和 Towa(永恒)。吉祥物兼具新旧,呼应了“和谐创新”的理念。 2020 年东京奥运会的会徽是一个方格圆圈,由东京艺术家 Asao Tokoro 设计。该会徽采用日本传统颜色靛蓝,表达了日本的优雅与精致。方格设计中的三种不同形状代表着多样性、平等和兴奋。 引入了 5 个新游戏和 15 个新项目,包括棒球/垒球、空手道、滑板、冲浪和运动攀岩。 中国成为首个在东京奥运会上夺得金牌的国家。杨倩在女子10米气步枪比赛中以微弱优势击败俄罗斯选手阿纳斯塔西娅·加拉什娜,夺得奖牌。奖牌榜:
2020 年东京奥运会 在持续的新冠疫情和即将来临的台风的夹击下,2020 年东京奥运会终于在 2021 年 8 月 8 日落下帷幕。日本首都拉开了历史上最独特的奥运会之一的帷幕,并将希望之火交给了巴黎。2020 年东京奥运会于 2021 年 7 月 23 日开幕,并于 8 月 8 日结束。原定于 2020 年 7 月至 8 月举行,但由于新冠疫情在全球许多国家迅速蔓延而被推迟。
土壤的微生物群落通过养分循环与土壤的生育有很密切的联系(Bradford等,2016; Luo等,2016; Iwaoka等,2018; Ochoa-Hueso等,2018,2018年),并为了解与Microbial Commusity Comporties and Sover and Sorie and and Sover(Bastire)的努力(b。 Al。,2017年; Delgado-Baquerizo等人,2018b)。几项研究表明,双向植物和微生物反馈,表明植物通过土壤温度,水分,物理结构,垃圾质量和根部渗出液的变化来塑造土壤微生物群落的多样性和组成(Hartmann等,2009; Haichar et al。,2014; Hortal等,2014; Hortal等,2017)。反过来,土壤微生物群落通过改变影响生态系统功能的植物性能和功能性状(即营养周期和生产力)来影响植物群落的结构(Bardgett等,2014; Lozano等,2017)。然而,除了微生物环境外,植物 - 微生物的关系可能会影响土壤微生物群落的组成和多样性(Burns等,2015; Prober等,2015;šTursova;ŠTursovaet al。,2016; 2016; 2016; van Nuland et al。生态系统(John等,2007; McCarthy-Neumann和Kobe,2010; Liu等,2012; Waring,2013)。哥斯达黎加拥有地球上最生物多样性的地区,但有关土壤和叶子垃圾微生物组的多样性和组成的信息很少。对于与商业和非商业野生香草物种相关的叶窝和土壤的微生物生态学显而易见的信息差距。近年来,一些研究专注于哥斯达黎加的土壤微生物群落,其中大多数以真菌群落的特征为中心(Nemergut等,2010; Leff et al。,2012; Kivlin and Hawkes,2016; Kivlin and Hawkes,2016; Schilling等,2016; Schilling et al。,2016; Waring et al。 McGee等,2018)。香草属的重要性主要在于其商业物种V. Planifolia,V。Tahitensis和V. Pompona,它们是食品和香水工业使用的Vanillyl化合物的天然提供者(Korthou and Verpoorte,2007; Ranadive,2011; Ranadive,2011; Maruenda et e al an al an al an al''。在哥斯达黎加中,香草的遗传库占全球多样性的10%以上(Azofeifa-Bolaños等,2017; Karremans和Lehmann 2018)。尽管普莱里亚里亚(V. planifolia)的经济重要性很少,但对香草作物野生亲戚的关注很少,其特征是小,分散和遗传上不同的人群,其自然栖息地中种子生存能力较低且具有复杂的特殊关系(Alomia等人,2017年; Azofeifa-Bololaunños等人,2018年)。表征本地森林土壤和叶子微生物群落是保存香草属的重要第一步。濒临灭绝的遗传资源以及在现场和原位生产系统中的作物管理策略的改善(Watteyn等,2020)。
推荐引用 推荐引用 Scherer, JC (1985). Lyman: The Vanishing Race and Other Illusions: Photographs of Indians by Edward S. Curtis. 11 (3), 78-85. 取自 https://repository.upenn.edu/svc/vol11/iss3/6
最近,为提高深度神经网络的可解释性,人们使用显著性来表征输入特征对模型预测的重要性。在循环神经网络 (RNN) 上使用基于显著性的方法进行可解释性研究主要针对语言任务,而它们对时间序列数据的适用性尚不明确。在本文中,我们分析了基于显著性的 RNN 方法,包括经典和门控单元架构。我们表明,RNN 显著性会随着时间的推移而消失,导致对显著特征的检测仅偏向于后续时间步骤,因此无法可靠地检测任意时间间隔内的重要特征。为了解决这个显著性消失问题,我们提出了一种新颖的 RNN 单元结构(输入单元注意力†),它可以扩展任何 RNN 单元架构。在每个时间步骤,输入单元注意力使用固定大小的矩阵嵌入,而不是只查看当前输入向量,矩阵的每一行都关注来自当前或之前时间步骤的不同输入。使用合成数据,我们表明,输入单元注意 RNN 生成的显着性图能够忠实地检测重要特征,无论它们在时间上发生如何。我们还将输入单元注意 RNN 应用于神经科学任务,该任务分析执行各种任务的人类受试者的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据。在这种情况下,我们使用显着性来表征大脑区域(输入特征),这些区域的活动对于区分任务很重要。我们表明,标准 RNN 架构只能在 fMRI 数据的最后几个时间步骤中检测重要的大脑区域,而输入单元注意模型能够跨时间检测重要的大脑区域活动,而不会在后面的时间步骤中产生偏差。