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录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
SLS 指南
恭喜您担任高级领导配偶的新角色！您准备好了吗？由于您的配偶是高级领导，无论是将官 (GO)、上校 (COL)、中校 (LTC) 还是指挥军士长 (CSM)，您都有机会为士兵和家庭做出真正的贡献。在此过程中，您将成为您配偶的宝贵资产，成为“金三角”的一部分，金三角是围绕士兵的凝聚力团队 - 由领导、家人和朋友组成 - 为他们提供持续的帮助。本指南类似于您家中工作室的工具箱。它包含您定义和执行角色所需的工具。您不需要所有这些工具。您不会一直需要它们，但是当您遇到需要解决的问题时，正确的工具将发挥重要作用。如果您想知道您作为高级领导配偶 (SLS) 的角色是什么，请放心，您并不孤单。虽然士兵和雇员与军队签订了合同并承担了特定职责，但配偶的角色定义却不那么明确。官方没有对你有任何要求，你没有做任何事也不会对你的高级领导的职业生涯产生不利影响。作为一名 SLS，你是一个榜样。这对你来说可能并不重要，但你应该意识到这是无法做到的。你完全有权不以 SLS 的身份参与，但你的缺席对其他人来说和你的存在一样重要。作为高级领导的配偶，你可能会觉得你可以为士兵、平民和家庭以及你自己的士兵做出贡献。你有难得的机会来塑造一个适合你的兴趣、个性、技能和生活方式的角色。本指南包含可帮助你定义自己作为 SLS 的角色的工具。记住目标 - 建立联系，从而打造一支健康、有韧性和随时待命的军队。
多环芳烃降解的人工混合微生物系统
植物生长促进性根瘤菌（PGPR）是居住在根际的细菌，并定居于根环境。这些生物可用于改善植物的生长和在不利环境下农业生产的可持续性。根际微生物可以产生细胞外化学信号，有助于在宿主和微生物之间建立复杂的信号网络。PGPR殖民植物根，启发植物生长，并减少昆虫引起的疾病或损伤。目前已经对PGPR进行了丰富的研究工作，其中许多正在用于农作物中。pgpr可以用作在压力环境下改善植物健康和产量的生物肥料。生物施肥被认为是全球不同作物植物的主要氮来源。同样，PGPR负责增加豆类中的N-固定，促进自由生活的N-固定细菌，并改善根际中补充营养素的可用性和分布（Daniel等，2022）。他们还负责植物激素的产生，因此在植物正常生长和发育中起着至关重要的作用。PGPR降低了根际根部病原体和其他有害微生物的居民，从而促进植物的生长。微生物参与宿主植物代谢组途径的改变，从而有助于植物的全身耐药性。它们有助于上调压力响应性的继发代谢产物，从而有助于调节细胞代谢活性。）。但是，更好地了解其作用机理以及它们在植物生长和发展中的主演作用对于农业生产和研究至关重要。已经研究了Rhodopseudomonas palustris菌株PS3增强了番茄植物的生长和产量。菌株还显着改善了土壤养分含量和番茄果实的质量。这些有利的细菌群落有效地有助于改善结果，产量和土壤健康（Lee等人。
可再生能源领域
交银国际证券有限公司及其关联公司与交通银行、国联证券股份有限公司、交银国际控股有限公司、四川能源投资发展有限公司、光年控股有限公司、安乐工程集团有限公司、浙江新世纪酒店管理有限公司、太兴集团控股有限公司、上海康德莱医疗器械股份有限公司、金川集团国际资源有限公司、嘉兴市燃气集团有限公司、青岛控股国际有限公司、东方大学城控股（香港）有限公司、森松国际控股有限公司、美佳音控股（开曼）有限公司、亿鼎集团有限公司、京东物流股份有限公司、七牛有限公司、致富金融集团有限公司、中国优然乳业集团有限公司、越秀服务集团有限公司、湖州市燃气有限公司、奈雪控股有限公司、朗诗绿色生活服务有限公司、联创控股有限公司、星光（亚洲）控股有限公司、三迅控股集团有限公司、百得利控股有限公司、环球新材料国际控股有限公司等有投资银行业务关系。有限公司、佳源国际集团有限公司、GOGOX Holdings Limited（原名为 58 Freight Inc.）、苏信快乐生活服务有限公司、安徽省高速公路股份有限公司、首创嘉业物业服务有限公司、兴源电力控股有限公司、凯莱英制药（天津）有限公司、商汤集团、泉峰控股有限公司、Semk Holdings International Limited、Best Wellness Innovation Group Limited、Clarity Medical Group Holding Limited、汇通达网络股份有限公司和德威尔服务集团有限公司。
未来派植物微生物生物技术和生物工程
植物 - 微生物相互作用的领域正在迅速发展，随着生物技术和生物工程的进步，我们正处于释放农业，环境可持续性和健康科学方面的新机会。微生物生物技术与植物系统的整合具有革新作物生产力，营养效率，病原体抗性和气候弹性的潜力。随着研究的继续，生物技术干预措施是针对全球挑战的创新解决方案，例如粮食安全，生态系统退化和可持续的能源生产。本社论探讨了植物 - 微生物生物技术的最新进步，重点是农业中的微生物应用，生物工程突破以及这种动态场的未来轨迹。微生物群落对于植物健康和发育至关重要，并与根际中的植物根相互作用，以促进营养摄取，增强胁迫耐受性并预防病原体。有益的植物相关微生物，例如磷酸盐溶解的微生物（PSM）和氮固定细菌，正在越来越多地探索以减少对化学肥料的依赖并促进可持续的农业（Jain等人。; Pang等。）。磷是植物生长的关键元素，但是由于它倾向于与钙，铁或铝形成不溶性化合物，因此在土壤中通常无法使用。psms通过分泌溶解这些结合化合物的有机酸来增强磷的可用性，从而使磷可供植物进入（Pang等人。）。）。）。芽孢杆菌，假单胞菌和曲霉物种可以显着增加磷的摄取并改善植物的生长和产量（Jain等人。共生细菌，例如根瘤菌，勃arad骨和硫唑群，通过将大气氮转化为氨可以使用，在氮固定中起着至关重要的作用，植物可以使用。这种自然过程减少了对合成氮肥的需求，从而促进了农业和环境可持续性（Pang等人。将这种微生物功能整合到农业系统中可以提高作物产量，减少化学投入并发展弹性的农业系统。
移动元素和植物基因组进化，比较分析和计算工具，卷II
真核生物的基因组主要由散布的重复序列的各种家族组成，包括逆转录座子和可转移和内源性病毒元素。普遍的观点是，基因组重复体的多样家庭应被视为寄生虫或“垃圾DNA”（Bourque等，2018）。但是，可以遵循族谱树，或这些元素进化发展和分布的途径，因此，我们的理解应得到完全修订。重复元素在系统生物学和医学意义上扮演着角色，远远超出了“垃圾DNA”和病毒化石（Wells and Feschotte，2020年）。最近的研究越来越多地表明，基因组的基本成分，即使不是我们基因组的最基本成分，它具有病毒源，并且作为移动遗传介体的病毒在遗传进化中始终起着至关重要的作用（Cosby等，2019）。基因组的演变与克服和固定综合事件有关。随着每个重要的进化步骤，基因组中的移动遗传因素数量急剧增加。自从生活开始以来，就没有一个生物体没有所有这些不同的移动元素。在基因组的形成中，我们可以追踪涉及无数不同外观的移动元素的许多过程。基因组不是无数意外突变及其选择的最终产物，而是一种原始外部病毒感染的生活沉积物，这种矿床经常被回收，并且像编年史一样，重新解释（Vassilieff等，2023年）。为了完全发展，移动元素必须与他们的宿主基因组建立共同的关系（Gebrie，2023）。移动元件和宿主基因组的进化系统发育树显示强相关性（Kalendar等，2004； Kalendar等，2008； Moisy等，2014； Kalendar等，2020）。内源性逆转录病毒，也属于逆转录病毒，是单链
基于多目标增强学习的同时主题和预测模型...
[1] Shuo Xu，Liyuan Hao，Guancan Yang，Kun Lu和Xin An。基于主题模型的框架，用于检测和预测新兴技术。技术预测和社会变革，第1卷。162，p。 120366，2021。[2] Xing Yi和James Allan。信息检索的Uti-Lizing主题模型的比较研究。在Mohand Boughanem，Catherine Berrut，Josiane Mothe和Chantal Soule-Dupuy，编辑中，信息检索的进步，pp。29–41，柏林，海德堡，2009年。Springer Berlin Heidel-Berg。[3] Shixia Liu，Michelle X. Zhou，Shimei Pan，Yangqiu Song，Weihong Qian，Weijia Cai和Xiaoxiao Lian。tiara：主动，基于主题的视觉文本摘要和分析。acm trans。Intell。 Syst。 技术。 ，卷。 3，编号 2，2012年2月。 [4] David Blei，Andrew Ng和Michael Jordan。 潜在的dirich-让分配。 在T. Dietterich，S。Becker和Z. Ghahra mani中，编辑，《神经信息处理系统的进步》，第1卷。 14。 MIT出版社，2001。 [5] Yishu Miao，Edward Grefenstette和Phil Blunsom。 涵盖神经变异性推断的离散潜在主题，2017年。 [6] Akash Srivastava和Charles Sutton。 主题模型的自动编码变量推断，2017年。 [7] Maarten Grootendorst。 bertopic：基于类的TF-IDF程序的神经主题建模，2022。 [8] David M. Blei和John D. La效应。 动态主题模式。Intell。Syst。技术。，卷。3，编号2，2012年2月。[4] David Blei，Andrew Ng和Michael Jordan。潜在的dirich-让分配。在T. Dietterich，S。Becker和Z. Ghahra mani中，编辑，《神经信息处理系统的进步》，第1卷。14。MIT出版社，2001。[5] Yishu Miao，Edward Grefenstette和Phil Blunsom。涵盖神经变异性推断的离散潜在主题，2017年。[6] Akash Srivastava和Charles Sutton。主题模型的自动编码变量推断，2017年。[7] Maarten Grootendorst。bertopic：基于类的TF-IDF程序的神经主题建模，2022。[8] David M. Blei和John D. La效应。动态主题模式。在第23届机器学习国际会议论文集中，ICML '06，p。 113–120，纽约，纽约，美国，2006年。计算机协会。[9] c´edric f´evotte和j´erˆome idier。算法，用于beta-Divergence，2011年。 [10] Silvia Terragni，Elisabetta Fersini，Bruno Giovanni Galuzzi，Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。 八八张：对主题模型进行组合和优化很简单！ 在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中，编辑，第16届会议论文集算法，用于beta-Divergence，2011年。[10] Silvia Terragni，Elisabetta Fersini，Bruno Giovanni Galuzzi，Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。八八张：对主题模型进行组合和优化很简单！在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中，编辑，第16届会议论文集
药物生命周期 - PHA 6185 周期
教师联系方式 电子邮件 Christopher R. McCurdy，药物化学教授 cmccurdy@cop.ufl.edu Siobhan Malany，药效学副教授 smalany@cop.ufl.edu Chengguo Xing，药物化学教授 chengguoxing@cop.ufl.edu Chenglong Li，药物化学教授 lic@cop.ufl.edu Jane Aldrich，药物化学教授 JAldrich@cop.ufl.edu Abhisheak Sharma，药剂学助理教授 asharma1@cop.ufl.edu Larisa Cavallari，药物治疗学和转化研究教授 lcavallari@cop.ufl.edu Julio Duarte，药物治疗学和转化研究副教授 juliod@cop.ufl.edu Jatinder Lambda，药物治疗学和转化研究教授jlamba@cop.ufl.edu Brian Cicali，药剂学助理教授 bcicali@cop.ufl.edu Stephan Schmidt，药剂学教授 SSchmidt@cop.ufl.edu Almut Winterstein，制药成果与政策杰出教授 almut@ufl.edu Haesuk Park，制药成果与政策副教授 haesukpark@ufl.edu Amie J Goodin，制药成果与政策助理教授 amie.goodin@ufl.edu 课程描述 学分：1 评分方案：字母 制药科学的这门基础课程为整个“药物生命周期”的研究提供了介绍和概念基础；从设计和发现到临床前研究，再到临床试验和上市后对药物安全性和有效性的评估，从而重新设计和重新启动周期。课程先决条件/共同要求 先决条件是成功完成基础药理学、药效学和/或药代动力学的入门课程。经课程协调员许可，其他大学的同等课程也可以接受。学生应完成药学研究生课程的第一年或完成药学博士课程的前两年。 课程目标 了解药物发现和批准的过程是所有药学研究生的基础，无论他们的研究兴趣领域是什么。完成本课程后，学生和受训人员将了解药物发现和批准的过程，即“药物的生命周期”，并能够定义和描述其学科在药物发现和开发的整体过程中的作用。 本课程采用团队合作方式，汇集了来自药学五个子学科/内容领域的学生团队；每个学生都应该从其学科的“生命周期”部分的角度贡献专业知识。学生应该能够：
调节血管发育和二次生长的内源性和环境信号
弹性植物的生长取决于分生组织的功能，包括芽顶分生组织（SAM），根尖分生组织（RAM）和侧向分生组织。血管形成是侧向分生组织，负责径向轴处的二次生长和茎膨胀。血管形成库的干细胞增殖，而后代分化为木质部和韧皮部细胞。每个径向细胞文件都有一个双种族干细胞，该干细胞同时产生木质部和韧皮部细胞谱系（Shi等，2019； Smetana等，2019）。确实成菌的干细胞和未分化的木质部和韧皮部祖细胞形成一个形糖化区域，通常用作形糖化活性的指标（图1A）。顶端分生组织和血管分生组织在空间上分离。这些分生组织之间的协调生长是通过移动信号（例如激素，肽和机械提示）介导的（Fischer等，2019）。环境因素在调整二次增长方面也起着重要作用。二级增长是一种进化创新，可为更大，更复杂的植物体提供足够的机械支持和有效的长距离流体传输（Tonn and Greb，2017）。此外，二级生长还会产生大量的木质生物量，顽固形式的碳形式，可以通过将大气碳固定在存储中，从而有可能减轻全球变暖。主要的血管发育是在胚胎发生期间早期建立的（Miyashima等，2013）。前尾首字母开始在全球阶段分裂，形成类似于胚胎后根血管的径向模式（Rodriguez-Villalon等，2014）。在最近的几篇优秀评论论文中讨论了调节原发血管发育的信号传导途径（Fischer和Teichmann，2017年； Tonn和Greb，2017; Wang，2020; Turley and Etchells，2022; Wang等，2023）。本文主要关注调节植物血管确实活性和继发生长的进步。
非交换几何、量子场和动机
对应性 128 8. 动机概述 137 8.1. 代数簇和动机 137 8.2. 纯动机 146 8.3. 混合动机 151 8.4. 混合霍奇结构 156 8.5. 泰特动机、周期和量子场 159 9. 基本粒子的标准模型 160 9.1. 粒子和相互作用 162 9.2. 对称性 163 9.3. 夸克混合：CKM 矩阵 166 9.4. 标准模型拉格朗日量 166 9.5. 量子能级：异常、鬼影、规范固定 170 9.6. 大质量中微子 174 9.7. 与引力最小耦合的标准模型 179 9.8.引力中的高阶导数项 183 9.9. 对称性作为微分同胚 184 10. (度量)非交换几何的框架 186 10.1. 谱几何 187 10.2. 谱三元组 190 10.3. 实谱三元组的实部 192 10.4. Hochschild 和循环上同调 193 10.5. 局部指标上循环 198 10.6. Hochschild 上同调中的正性和杨-米尔斯作用 201 10.7. 循环上同调和陈-西蒙斯作用 202 10.8. 度量的内部涨落 203 11. 谱作用原理 206 11.1.谱作用和标量曲率中 Λ 2 的项 210 11.2. Seeley-DeWitt 系数和 Gilkey 定理 216 11.3. 广义 Lichnerowicz 公式 217 11.4. 爱因斯坦-杨-米尔斯系统 218 11.5. 谱作用中的尺度无关项 223 11.6. 带有伸缩子的谱作用 227 12. 非交换几何和标准模型 230 13. 有限非交换几何 234 13.1. 子代数和一阶条件 238 13.2. 双模 HF 和费米子 240 13.3. 幺模性和超电荷 243 13.4. Dirac算子的分类 246 13.5. Dirac算子的模空间与Yukawa参数 252 13.6. 有限几何的交对 255