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分析俄罗斯的战争方式
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特朗普环境决策解析
I. 简介 2021 年秋季，伯克利法学院法律、能源与环境中心 (CLEE) 的学生开始了一个项目，分析前总统唐纳德·特朗普提名的联邦法院法官的环境决策。1 该项目的目标是确定特朗普任命的联邦法官的环境决策趋势——他们的环境决策与所有其他法官相比是否异常，如果是，遵循什么标准。 推动这项调查的关键考虑因素有两个。首先，特朗普政府明确优先任命意识形态保守的法官，这些法官往往对联邦监管权力总体上持怀疑态度，尤其是环境法规。2（此外，虽然与该项目没有直接关系，但特朗普明确表示有意废除联邦环境法规，并为此付出了相当大的努力。3）其次，由于前总统特朗普任命了超过四分之一的联邦司法人员，这些法官将在相当长的一段时间内继续对联邦环境法产生重大影响。 4 本分析的目的是评估这些法官的决策，以确定他们是否以及如何偏离其他联邦法官的环境决策。为了进行分析，学生们审查了这些决定，以确定胜诉方（即政府、行业、环境非营利组织），并分析了关键决策者的决策
分析对政治信仰的影响
摘要：社会发展的活力决定了政治思想的传播和政治空间中的交流的新规则。社会获得了获取政治信息的质的新机会，因此政治参与者不仅被迫传播信息，而且还被迫创造所需的政治内容。本文的目的是强调社会文化空间不同群体对政治活动的新感知范式。科学研究的任务是区分创新信息和数字资源对个人和社会意识的影响。本文的方法涉及一般的科学方法，这些方法提供政治活动的分析和结构，并考虑有效的政治感知模型。内容分析、比较分析和分析监测决定了政治思想的水平。同时，哲学和协同原则强调多元化、跨学科和自组织是优化政治活动信息支持的相关方法。研究结果提出了政治思想对社会积极、消极和中立部分影响的算法。信息对政治生活，尤其是政治受众代表的影响，构成了政治空间中信息活动的特殊性。研究结果描述了信息通信技术在增强政治内容感知方面的作用。创新是信息通信技术的一个关键主题。
桉叶油素的分子机理分析……
目的：探讨桉叶油精柠檬蒎烯肠溶胶囊（QIENUO）治疗肺囊性纤维化（CPF）的作用机制，分析QIENUO与CPF的共同靶点，验证核心蛋白与小分子的分子对接。方法：从PubChem、SwissTargetprediction、GeneCards、PharmMapper、TCMSP数据库中获取主要活性化合物及其对应靶点，从GeneCards、OMIM、DisGeNET、TTD数据库中筛选与CPF相关的靶点。通过维生信网站利用基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）对“QIENUO-CPF”共同靶点进行分析，利用Cytoscape构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络和化合物-靶点-通路网络，并系统分析网络参数。采用分子对接方法评估并验证核心蛋白与单体成分之间的相互作用。结果：筛选出228个活性化合物靶点和1354个CPF相关靶点，对92个共同靶点进行GO和KEGG分析。结果显示，切诺对CPF的治疗作用主要通过AMPK信号通路、cGMP-PKG信号通路和TGF-β信号通路实现。分子对接结果显示，15对配体-受体对中，有9对的结合能低于-6kjmol-1。结论：切诺作为治疗肺囊性纤维化的药物具有巨大的潜力，研究和论证了切诺治疗CPF的具体分子机制和有效活性成分，为切诺更好的临床应用提供理论基础。关键词：网络药理学；分子对接；肺囊性纤维化；桉叶油素、柠檬烯、蒎烯肠溶胶囊
分析分层材料中的摩擦
曲折。为了衡量范德华材料中摩擦的各种贡献，研究人员制作了几次 - 直径磁盘（滑块），并将其拖到由相同或相似材料制成的表面上。在滑块的蜂窝晶格（蓝色点）和基础表面（黄点）之间的不匹配来自其不同的旋转方向以及两者由不同元素制成时晶格间距的差异。组合创建了一个Moiré超级晶格，在该超晶格中，模式定期出现在注册表中。完全moiré瓷砖中原子的摩擦效应（圆的内部）取消。在滑块的边缘，瓷砖不完整（粉红色），因此取消是不完美的，并且是实质性的摩擦力结果。信用：Y. Li等。[1]
分析气象数据 - 地面学校
峰顶风 (PK_WND) 风向 (WSHFT_time) BINOVC (阴天间歇) BINOVC 表示阴天中的几小片晴朗区域 塔或地面能见度 (TWR_VIS SFC_VIS) CIG (云高 = 最低 BKN/OVC 层或 VV 高度) V (可变) 即 BKN V SCT、VIS 2V3 [2 可变 3 英里]、CIG 025V030 [2500 英尺-3000 英尺]) 闪电 (Frequency_LTG-type) CG：云对地 IC：云内 CC：云对云 CA：云对空 OCNL：偶尔 FRQ：频繁 CONS：雷暴/降雨/降雪 (TSB、SNE、RAB 等) 的持续开始/结束 雷暴位置 (TS_LOC_(MOV_DIR) LOC=位置 (N、 NE、S、VC、OHD [头顶]、ALQDS [所有象限]）DIR=方向（N、NE、S 等）冰雹大小（GR_[size]）雨幡（VIRGA_[ DIR]）积雨云或乳状积雨云（CB 或 CBMAM_LOC_(MOV_DIR)。高耸积云（TCU_[DIR]）堡状高积云（ACC_[DIR]）直立荚状云或旋翼云（CLD_[DIR]）气压快速上升或下降（PRESRR/PRESFR）海平面气压（SLP###）飞机事故（ACFT_MSHP）降雪迅速增加（SNINCR_本小时降雪量/总计）
分析电网络随机游动：...
我们研究的初始背景是一个有限、连通、无向图 G 。一个粒子在 G 的顶点上随机移动，我们希望使用非标准技术了解这种随机游动的一些行为。我们努力的核心问题是：给定两个状态 x 和 y ，从 x 到 y 的游动有多“困难”？我们将通过将 G 视为电网络来形式化“困难”中有效电阻的含义。使用有效电阻的概念，我们将以两种不同的方式来回答我们的问题：首先是根据逃逸概率（命题 4.2），然后是根据通勤时间（定理 6.9）。最后，波利亚递归定理（定理 7.12）将形式化以下概念：在 1 维和 2 维中，简单随机游动若不先返回原点，则“无限困难”地“逃逸”到无穷大，但在 3 维及更高维度中，则“有限困难”。我们希望在回答核心问题时，能够说明分析具有电网络的随机游动如何具有启发性、物理直观性以及计算实用性。
研究和分析果糖中的人道终点...
1 laqv-requin, department of chemistry, University of Aveiro, 3810-193 Aveiro, Portugal 2 Citab Inov4Agro-Institute for Innovation, Capacity Building and Sustainability of Agri-Food Production, University of T-os-Montes and Alto Douro, 5000-801 Vila Real, Portugal 3 Department of Zootechnics, Ol of Sciences and Technology, University of is Vora, 7000-812 is Vora, Portugal 4 Comprahensive Health Research Center, 7000-812 is Vora, Portugal 5 Engineering Department, University of T-os-Montes and Alto Douro, 5000-801 Vila Real, Portugal 6 Institute for Systems and Computer Engineering, Technology and Science, 4200-465 PORTO, Portugal 7 Animal and Veterinary Research Center (CECAV), University of Tr to S-os-Montes and Alto Douro, 5000-801 Vila Real, Portugal 8 Department of Veterinary Sciences, University of Tr to S-os-Montes and Alto Douro, 5000-801 Vila Real, Portugal * correspondence: pamo@utad.pt1 laqv-requin, department of chemistry, University of Aveiro, 3810-193 Aveiro, Portugal 2 Citab Inov4Agro-Institute for Innovation, Capacity Building and Sustainability of Agri-Food Production, University of T-os-Montes and Alto Douro, 5000-801 Vila Real, Portugal 3 Department of Zootechnics, Ol of Sciences and Technology, University of is Vora, 7000-812 is Vora, Portugal 4 Comprahensive Health Research Center, 7000-812 is Vora, Portugal 5 Engineering Department, University of T-os-Montes and Alto Douro, 5000-801 Vila Real, Portugal 6 Institute for Systems and Computer Engineering, Technology and Science, 4200-465 PORTO, Portugal 7 Animal and Veterinary Research Center (CECAV), University of Tr to S-os-Montes and Alto Douro, 5000-801 Vila Real, Portugal 8 Department of Veterinary Sciences, University of Tr to S-os-Montes and Alto Douro, 5000-801 Vila Real, Portugal * correspondence: pamo@utad.pt
分析 COVID-19 疫苗供应链
摘要 鉴于 COVID-19 疫情的影响性质，本文介绍了 COVID-19 疫苗接种的教学案例，以培养学生对分析和供应链管理的了解。体验式学习活动是在本科生高级描述性分析和数据可视化课程的背景下开发的。本教学案例的贡献是将体验式学习活动应用于现实世界的时事，以及让学生应用和发展课程知识的体验式学习活动。案例的总体目标是评估美国 100 天内接种 1 亿剂疫苗的目标能力，并根据分析结果向政策制定者提供额外的疫苗接种供应链见解和建议。COVID-19 疫情可以作为一个现实世界的案例研究，通过应用疫苗分发和数据分析场景来教授下一代分析领导者和供应链经理。关键词：COVID-19、数据分析、可视化分析、供应链管理、体验式学习、教学案例