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麦哲伦云的化学DNA
我们介绍了206个红色巨型分支星星的化学成分，它们是小型麦哲伦云（SMC）的成员，该恒星使用具有多对象光谱仪的giraffe收集的光学高分辨率光谱在ESO非常大的望远镜上。该样本包括位于母星系中不同位置的三个场中的恒星。我们分析了元素的主要组，即光（Na），α-（O，Mg，Si，Ca和Ti），Iron -Peak（SC，V，Fe，Fe，Ni和Cu）和S -Process Elements（ZR，BA和LA）。样品的金属性分布在[Fe / H]〜–1 dex和弱金属贫困尾部周围显示出一个主要峰。但是，三个领域显示不同的[Fe / H]分布。尤其是在两个最内在字段的平均金属性之间发现0.2 dex的差异。金属贫困恒星的分数从最内向的领域显着增加（从〜1到约20％），到最外面的场，可能反映了SMC中的年龄梯度。我们还发现了可能在化学和运动学不同的下结构的指示。SMC恒星的比率显然与银河系恒星的比率明显不同，特别是由大型恒星产生的元素（例如na，α和大多数铁峰元素），其丰度比率低于我们星系中测量的元素。这表明，根据该星系期望的低恒星形成速率，大量恒星对SMC的化学富集的贡献少于银河系。最后，我们在两个内部领域的某些元素（Na，Ti，V和Zr）的丰度（Na，Ti，V和Zr）中确定了小的系统差异，这表明SMC中的化学富集历史并不均匀。
化学中极地平流层云的模拟 -
摘要。已经开发了ECHAM5/MYSY AT- MOSPHER化学模型（EMAC）的子模型PSC，以模拟极性平流层云的主要类型（PSC）。子模型中超冷三元溶液（STS，1B PSC）的参数化基于Carslaw等人。（1995b），在Marti和Mauersberger上模拟冰颗粒（2型PSC）的热力学方法（1993）。存在硝酸三水合物（NAT）颗粒（1A型PSC）的形成两个不同的参数。首先是基于Hanson和Mauersberger（1988）的瞬时热力学方法，第二个是新的，并借助于Carslaw等人的表面生长因子来考虑NAT颗粒的生长。（2002）。可以在子模型中选择此NAT参数之一。本出版物解释了子模型PSC的背景和使用子模型的使用，目的是模拟EMAC中的现实PSC。
云影响空气中微生物的功能
液态水含量（LWC）（克 -3 ）§ 晴朗天气 20200707AIR 07/07/2020 6.5 NW 1268-1834 [1626] In 11.1 61 3.6 < 0.01 20200708AIR 08/07/2020 6.1 NW 623-1675 [1253] In 14.2 53 3.1 < 0.01 20200709AIR 09/07/2020 6.0 N 651-2377 [1487] In 20.3 48 3.4 < 0.01 20200922AIR 22/09/2020 5.9 W 665-1334 [972]出局 12.4 78 1.0 < 0.01 20201118AIR 18/11/2020 5.8 W 680-1142 [870] 出局 14.1 41 6.4 < 0.01 20201124AIR 24/11/2020 6.0 W 644-740 [699] 出局 8.6 50 3.4 < 0.01 最小值 - 5.8 - - - 8.6 41 1.0 < 0.01 最大值 - 6.5 - - - 20.3 78 6.4 < 0.01 中位数 - 6.0 - - - 13.3 52 3.4 < 0.01 平均值 - 6.1 - - - 13.5 55 3.5 < 0.01 标准误差 - 0.2 - - - 4.0 13 1.7 - 云 20191002CLOUD 02/10/2019 2.4 NW 1422-1505 [1465] 进 6.5 100 3.0 NA 20191022CLOUD 22/10/2019 6.4 S 698-957 [813] 出 5.7 100 8.7 NA 20200311CLOUD 11/03/2020 4.1 W 964-1145 [1060] 出 5.0 100 7.4 NA 20200717CLOUD 17/07/2020 3.3 NW 1271-1437 [1343] 出10.1 100 1.6 0.08 20201016CLOUD 16/10/2020 4.7 东北 917-1034 [958] 出站 1.1 100 1.8 0.35 20201028CLOUD 28/10/2020 6.0 西 1026-1529 [1269] 出站 5.2 100 11.0 0.23 20201103CLOUD 03/11/2020 3.5 西 1126-1593 [1390] 入站 2.2 100 8.7 0.06 20201110CLOUD 10/11/2020 3.1 西南 691-1276 [1016]出局 5.9 100 2.5 0.07 20201119CLOUD 19/11/2020 2.8 W 1207-1234 [1215] 出局 0.3 100 7.7 0.11 最小值 - 2.4 - - - 0.3 100 1.6 0.06 最大值 - 6.4 - - - 10.1 100 11.0 0.35 中位数 - 3.5 - - - 5.2 100 7.4 0.10 平均值 - 4.0 - - - 4.7 100 5.8 0.15 标准误差 - 1.4 - - - 3.0 0 3.6 0.11
云会影响机载微生物的功能
摘要。机载微生物可以保持高度几天，暴露于预防或限制微生物活性的多种环境中，其中最重要的是缺乏可用的液体剂量。云，即含有液态水的空气质量，可以提供更有利的条件。为了研究云对机载微型疾病功能的影响，我们从高空山区气象场中捕获了在云层和清晰的大气条件下的核酸保存缓冲液中的气溶胶，并在metatranscriptomes中进行了审查。使用差分表达分析（DEA）对航空生物群体在云中的功能和清晰的气氛进行了特异性。数据揭示了比清晰大气中更高的RNA：云中的DNA含量，这表明代谢性活性更高，并且与能量代谢相关的微生物转录物的过度占代谢，碳和氮的加工，细胞内信号传导，代谢性重新代谢，新陈代谢转运和透射率转移。云中的应力反应倾向于在清晰的气氛中对渗透冲击和恒星的反应，而不是氧化剂。真核生物的自噬过程（Macropexophagy，即过氧化物酶体的回收）可以帮助减轻
用于评估Sase Clouds的网络记分卡
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3D点云中的结构感知：预印本
这项工作是由美国能源公司联盟（Alliance for of Contery No.DE-AC36-08GO28308。由美国能源部能源效率和可再生能源办公室提供的资金。这项工作得到了美国能源部科学办公室，教师和科学家劳动力发展办公室（WDTS）的部分支持，科学本科实验室实习计划（SULI）计划。这项工作得到了NREL实验室定向研发（LDRD）计划的部分支持。此处表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了不可限制的，有偿的，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制这项工作的已发表形式，或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。
超新星反馈和分子云中的能量沉积
摘要 超新星的反馈通常被认为是限制恒星形成、从星系中移除气体的重要过程，因此也是星系形成的决定性过程。在这里，我们报告了数值模拟，研究了超新星爆炸与新生分子云之间的相互作用。我们还考虑了有和没有来自大质量恒星的先前反馈（以电离辐射和恒星风的形式）的情况。超新星能够找到云中的弱点并创建可以逃逸的通道，从而使大部分受到良好保护的云基本不受影响。当通道由于先前恒星反馈的影响而预先存在时，这种影响会增强。膨胀的超新星将其能量沉积在这些暴露通道中的气体中，因此当反馈已经发生时，扫过的质量更少，从而导致流出速度更快，辐射损失更少。超新星爆炸的全部影响随后能够影响其所在星系的更大尺度。我们得出结论，超新星爆炸对其致密的诞生环境仅产生中等影响，但是在先前存在的反馈作用下，超新星的能量效应能够逃逸并影响星系中更广泛尺度的介质。
欧洲电池的工业蓝图
每年四月，欧洲委员会发布欧盟和瑞士排放交易系统（ETS）排放数据。虽然欧盟和CHETS航空公司数据仅限于欧洲内部航班，运输与环境（T＆E）的排放，但将分析扩展到与EU27，挪威，挪威，冰岛，瑞士，瑞士和英国的所有航班，以允许在欧洲和国际层面上更全面地相关的相关排放量。这是通过将欧盟和瑞士ETS数据与从OAG Flights数据计算出的排放（链接到方法论）来完成的。T＆E的分析重点介绍了2023年的排放，将其与2019年的排放量相比，是欧洲航空的历史高峰年，在Covid-19之前和2022年的排放量。简报中考虑的排放范围是与从欧洲机场出发的航班相关的那些，因为它们直接与欧洲领土上的燃料升高有关。
快速生成高维点云
在这项研究中，使用了JETNET [21]数据集。每个数据集都包含Pythia [22]的射流，其能量约为1 TEV，每个射流包含多达30或150个成分（此处：30）。数据集在喷气发射的parton中。在这里，研究了顶级夸克，轻夸克和Gluon发射的喷气机的数据集[23，24]。每个数据集包含约170k个单独的喷气机分为110K / 10K / 50K用于培训 /测试 /验证，其中验证数据集用于我们的结果。射流成分，颗粒，用r = 0的圆锥半径聚类。8。这些颗粒被认为是无质量的，因此可以用它们的3-momenta或横向动量p t，伪t，伪质η和方位角角度描述。在JetNet数据集中，这些变量相对于喷气动量给出：ηrel Ibηi -ηi -η射流，ϕ rel i b ϕ i-（ϕ射流mod2π）和p rel t，i b p p t，i b p t，i / p t，i / p t，i / p t，jet，jet，i在喷气机中im ime im impoy im im ot a Jet中的粒子。计算这些相对数量的不变质量，例如，对于喷气质量，意味着m rel = m jet / p t，jet。Jetnet库[25]提供了本研究中使用的几个指标。此外，作者还提供了一个称为MPGAN [26]的基线模型。该数据集已在粒子物理社区中广受欢迎，作为基于PC的生成模型的基准[15-17，27-34]。
两种基于图像的点云的全面比较...
计算机视觉和摄影测量的结合可以从图像中生成三维 (3D) 信息，这促进了点云在制图方面的广泛应用。大规模地形图制作需要高精度和准确度的 3D 数据来表示地球表面的真实状况。除了 LiDAR 点云之外，基于图像的匹配也被认为能够从多视图图像中生成可靠且详细的点云。为了检验和分析 LiDAR 和基于图像的匹配在大规模详细制图方面的可能融合，点云由半全局匹配 (SGM) 和运动结构 (SfM) 生成。为了进行全面和公平的比较，本研究使用了同时获取的航空照片和 LiDAR 数据。定性和定量评估已用于评估 LiDAR 和图像匹配点云数据的可视化、几何精度和分类结果。比较结果得出结论，LiDAR 是大规模制图的最佳数据。