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环境对南极弗里克塞尔湖底栖微生物垫代谢策略分布的控制
生态学理论认为，环境条件的异质性极大地影响着群落结构和功能。然而，使用以植物和动物为主导的系统发展起来的生态学理论在多大程度上适用于微生物群落尚不清楚。研究微生物群落中的代谢策略对于检验生态学理论的普遍性特别有益，因为微生物的代谢能力远比植物和动物广泛。我们使用宏基因组分析来探索弗里克塞尔湖的能量和物理化学梯度与其底栖微生物群代谢能力之间的关系。代谢标记基因相对丰度和基因家族多样性的统计分析表明，产氧光合作用、碳固定和基于黄素的电子分叉区分了在不同环境条件下生长的垫子。基因家族多样性模式表明，除了资源梯度之外，时间环境异质性可能也很重要。总体而言，我们发现弗里克塞尔湖光合有效辐射 (PAR) 和氧气浓度 ([O 2 ]) 的环境异质性为群落的代谢多样性和组成提供了框架，符合其系统发育结构。由此产生的微生物生态系统的组织符合最大功率原理和物种分类模型。
链间竞争的观点
摘要：在本文中，建立了在两个不同国家运行的交织在一起的供应链的输出动态游戏模型。使用非线性动态原理获得模型及其稳定区域的NASH平衡点。使用数值模拟研究了系统的复杂特性，例如稳定性，倍增分叉和混乱。我们的结果表明，输出水平和系统的利润会随着输出调整速度的提高而经历分叉和混乱。一个有趣的现象发生在较高的关税导致产品出口国的供应链稳定范围的扩大。系统的混乱行为对初始输出水平的值敏感。在供应链竞争中，每个供应链公司都应对产出速度进行适当的调整。为了维持国内市场的稳定性，应避免过度关税。至关重要的是，每个供应链公司在做出初始决策时评估不同初始输出值的潜在影响。使用延迟反馈控制的方法，可以有效地控制系统的混乱行为。这些发现为供应链网络中的链间竞争提供了宝贵而新颖的见解。
人工智能中的专利模式
本文确定了处于人工智能 (AI) 发展前沿的国家，并提出了两个新颖的基于专利的指标，以区分各国人工智能知识产权 (IP) 保护模式的结构性差异。具体而言，我们考虑 (i) 各国专注于人工智能的程度以及相应知识产权保护的相关市场（“国家培育地”）；以及 (ii) 各国吸引国外人工智能进行知识产权保护并将其人工智能相关知识产权保护扩展到国外市场的程度（“国际培育地”）。我们的调查证实了先前的发现，即人工智能技术领导地位发生了重大变化，此外人工智能技术的相关性也随着时间的推移发生了巨大变化。特别是，我们发现国家和国际培育地仅部分重叠。中国和美国可以被描述为占主导地位的国家培育地。澳大利亚和部分欧洲国家（主要是美国）是主要的国际培育地。我们得出的结论是，中国在国内市场推动人工智能发展，重点关注知识产权保护，而美国在国际背景下也保持人工智能进步。这可能表明全球人工智能发展中知识产权保护的结构模式存在相当大的分歧。
具有不对称临时免疫时期和部分跨免疫的传染病扩散的两晶型模型
我们引入了具有不对称临时免疫期和部分跨免疫力的两种元模型。我们根据菌株特异性的碱性繁殖数量，临时免疫力和交叉免疫性程度，从而获得了竞争性排除和菌株共存的明确条件。我们分叉分析的结果表明，即使两种菌株具有相似的基本繁殖数和其他流行病学参数，临时免疫期的差异以及部分或完整的交叉免疫也可以提供显着的竞争优势。为了分析动力学，我们引入了一个准稳态还原模型，该模型假设原始应变保持其流行稳态状态。我们使用线性稳定性分析，平面平面分析和Bendixson-Dulac标准完全分析了所得的平面混合开关系统。我们使用共同的模型和相关的模型与COVID-19的发病率数据相结合，重点介绍了三角洲（B.1.617.2），Omicron（B.1.1.529）和Kraken（XBB.1.5）变体。这些数值研究表明，尽管19 Covid-19的早期新型菌株具有显着接管和灭绝祖先菌株的趋势，但最近的菌株具有共存的能力。
3D Crystal Framework启用Se -...
官僚功能化的小分子受体（SMA）在构造具有近红外吸收的材料方面具有独特的优势，但它们的光伏性能滞后于有机太阳能电池中含有S的类似物（OSC）。在此，通过调节外烷基链的分叉位点设计和合成了两个新的SE-EH和SE-EHP，即SE-EH和SE-EHP，从而使SE-EH和SE-EHP从CH1007产生SE-EH和SE-EHP以形成不同的3D晶体框架。se-eh显示出更严格的𝝅 - 𝝅堆积和密集的堆积框架，其具有较小尺寸的孔结构，这些孔结构是由较大的空间阻力效应在2位以2位分支的外烷基链效应，并且可以获得PM6的较高介电常数：SE-EH活性层。基于PM6的OSCS：SE-EH在二进制中获得了非常高的PCE，在三元设备中，二进制中的PCE非常高，二元期为19.03％，含SE的SMA的FF近80％。SE-EH中更重要的烷基链阻力效应可调节分子结晶，形成具有适当域大小的有利的纳米纤维互化网络，以降低子NS重组的速率，以降低子NS重组的速率，并促进载体的平衡运输。这项工作为进一步设计和开发高度有效的SE官能化SMA提供了参考。
伪数的数量产生来自嵌入在微控制器中的维也纳振荡器刺激的约瑟夫森连接
摘要。本文给出了WIEN桥振荡器（JJSWBO）刺激的Josephson结数（PRNG）的推导及其微控制器验证。通过JJSWBO的数值研究，构成系统参数的不同坐标空间中的百科全书动态图明确阐述了呈现最大Lyapunov指数（GLE）的系统的全局行为。混乱的行为被捕获，以大于零的GLE，而GLE的周期性行为小于零。此外，分叉特征暴露了可周期性的振荡和可周期性的周期性振荡，可周期性的兼诊途径，可与可混乱的混乱途径，可行的常规行为的拦截以及可混乱的表现，共存的吸引者，单稳定的混乱动力学和内在的现象现象。提出了JJSWBO的微控制器验证（MCV），以验证数值仿真结果。从描述JJSWBO的混沌方程式，设计了一个线性反馈移位寄存器（LFSR）作为后处理单元的PRNG。通过使用NIST 800-22测试套件成功测试了来自建议的基于JJSWBO的PRNG的生成二进制数据的随机性。此结果有助于确认JJSWBO对加密方案和其他基于混乱的应用程序的适用性。
虚拟大脑推理（VBI）
网络神经科学对于理解复杂大脑（障碍）功能和认知的原理和机制至关重要。在这种情况下，全脑网络建模（也称为虚拟大脑建模）将大脑动力学计算模型（放置在每个网络节点）与单个大脑图像数据（以协调和连接节点）相结合，从而增进我们对大脑复杂动力学及其神经生物学基础的理解。然而，考虑到不同的时空分辨率，仍然迫切需要自动模型反演工具来估计大规模和跨神经成像模式的控制（分叉）参数。本研究旨在通过引入一个灵活、综合的工具包来解决这一差距，该工具包用于在虚拟大脑模型上进行有效的贝叶斯推理，称为虚拟大脑推理（VBI）。该开源工具包提供快速模拟、特征提取分类、高效数据存储和加载以及概率机器学习算法，从而能够从非侵入性和侵入性记录中进行生物物理可解释的推断。通过计算机测试，我们证明了常用全脑网络模型及其相关神经成像数据的推断的准确性和可靠性。VBI 显示出通过不确定性量化来改善网络神经科学中的假设评估的潜力，并通过增强虚拟大脑模型的预测能力为精准医学的进步做出贡献。
del sarto，G。Orcid：https：//orcid.org/0009-0006-3257-6903，Bröcker，J.Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0864-6530
摘要。一维气候能量平衡模型（1D EBM）是基于地球能量预算的划定全球温度启用的简化气候模型。我们检查了一类一类EBM，该类别作为与相关变量问题的Euler-Lagrange方程相对应的抛物线方程，涵盖了空间不均匀模型，例如与纬度依赖性扰动性的贝甲。。我们还将最小化器的解释为时间依赖性和随机1D EBM的“典型”或“可能”解决方案。然后，我们检查了值函数之间的连接，该值函数代表了客观功能的最小值（在所有温度下），被视为温室气体浓度的函数和全球平均温度（也是温室气体浓度的函数，即分叉图）。特别是，只要有独特的最小化脾气，但全球平均温度持续变化，但是共存的最小化器必须具有不同的全球平均温度。此外，对于温室气体浓度，全球平均温度不稳定，其跳跃必须必须向上上升。我们发现对更一般的空间异质反应 - 扩散模型的适用性也被解散了，对我们的结果的物理解释也是如此。
考虑效率下降和定期重新接种疫苗的 SIRS 模型
在本文中，我们扩展了数学流行病学中的经典 SIRS（易感-感染-恢复-易感）模型，加入了一个接种疫苗的区间 V，以解释不完善的疫苗，其效力会随着时间的推移而减弱。SIRSV 模型将人群分为四个区间，并引入了定期重新接种疫苗以减弱免疫力。假设疫苗的效力会随着接种疫苗后的时间推移而衰减。对人群进行定期重新接种疫苗。我们为连续接种疫苗时间开发了一个偏微分方程 (PDE) 模型，并在离散化接种期时开发了一个耦合的常微分方程 (ODE) 系统。我们分析了 ODE 模型的均衡，并研究了无病平衡 (DFE) 的线性稳定性。此外，我们探索了一个优化框架，其中疫苗接种率、重新接种疫苗时间和非药物干预 (NPI) 是控制变量，以尽量减少感染水平。优化目标是使用不同的基于规范的感染个体测量来定义的。使用路径跟踪方法对模型在不同控制参数下的动态行为进行数值分析。分析重点关注疫苗接种策略和接触限制措施的影响。分岔分析揭示了复杂的行为，包括双稳态、折叠分岔、前向和后向分岔，强调需要结合疫苗接种和接触控制策略来有效管理疾病传播。
具有两个预后湍流能量的湍流方案的稳定数值实现
摘要：在本文中，我们提出了对三阶矩矩的两能量配置的新的，更稳定的数值实现，并提出了统一的凝结和N依赖性求解器（TOUCAN）湍流方案。toucans中的原始时间稳定方案往往会遭受稳定的地层湍流中的虚假振荡。由于它们的高频，振荡类似于由湍流交换系数与稳定性参数之间的耦合引起的所谓纯正。但是，我们的分析和仿真表明，两能方案中的振荡是由使用特定隐式的使用 - 对放松条款的明确时间离散化引起的。在Toucans中，放松技术用于预后湍流能量方程中的源和耗散项，以确保相对较长的时间步长的数值稳定性。我们既提出了详细的线性稳定性分析和分叉分析，这表明时间步骤超过关键时步长度的时间步骤是振荡的。基于这些发现，我们提出了有关涉及条款的新负担得起的时间离散化，以使计划更具隐式。这可以确保具有足够精度的稳定解决方案，以实现更广泛的时间步长。我们确认了理想化的1D和完整3D模型实验中的分析结果。