XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdistributions
将环境DNA与遥感变量相结合，以绘制沿着大河的鱼类分布
河流生态系统中的生物多样性丧失速度要比限制系统更快，更严重，并且需要空间保护和恢复计划来停止这种侵蚀。关于生物多样性和物种分布的状态和变化的可靠且高度解决的数据对于有效措施至关重要。的高分辨率图仍然有限。与全球卫星传感器的耦合数据具有广泛的环境DNA（EDNA）和机器学习可以实现河流生物分布的快速而精确的映射。在这里，我们研究了使用沿瑞士和法国Rhone River的110个地点的埃德纳数据集组合这些方法的潜力。使用Sentinel 2和Landsat 8图像，我们产生了一组生态变量，描述了河走廊周围的水生栖息地和陆地栖息地。我们将这些变量与基于EDNA的存在和29种鱼类的不存在数据相结合，并使用了三种机器学习模型来评估这些物种的环境适用性。大多数模型表现出良好的性能，表明从遥感中得出的生态变量可以近似鱼类分布的生态决定因素，但是水衍生的变量比河流周围的陆地变量具有更强的关联。物种范围的映射表明该物种沿着瑞士的物种占用物的显着转移，从其瑞士阿尔卑斯山的来源到法国南部的地中海出口。我们的研究消除了将遥感和EDNA结合到大河中物种分布的可行性。该方法可以扩展到任何大河以支持保护方案。
定量空间分析表明，椎板I投射神经元和神经元的局部轴突表现出分布，这些分布预测了在脊柱感觉过程中的不同作用
图1（续）新型合并PN轴突侧支的例子。（c）腹侧轴突侧支从同侧的主轴突从背侧的轴突穿过laminaX。（d）越过中线后对侧轴突对侧的侧支分支。（e）显微照片显示了来自面板D的盒子区，那里的侧支分支来自中央运河下方的主轴子。（f）对齐层I的重建与紧凑的略微不对称的轴突，主导细胞的侧面。（g）薄片I与以soma为中心的更稀疏，更对称的轴突。请注意，在这两种情况下（F，G），轴突主要占据laminae I – II。（h）用横向位置的重建，并带有复发轴突，该轴突还填充了DH的内侧方面。（i）显微照片显示背侧跨越较低的侧支，该侧支以垂直的，类似蜡烛的方式从高阶轴突分支。请注意，对于所有对齐的重建，脊髓，灰质和中央运河轮廓都是从包含躯体的部分中取出的；因此，遥远部分中的某些过程似乎可能落在轮廓的边界之外。轮廓的不规则性是由于在组织学过程中发生收缩和扭曲后对截面轮廓的忠实表示。箭头，在ins中的pns/下阶分支中的轴突侧支；箭头，PNS/高级分支中的主轴突；虚线，灰质的边界向背funiculus。比例尺：重建中的250 µm；面板E中的50 µm；面板中100 µm。索马和树突为蓝色，在所有重建中，轴突均为橙色。
fréchet谎言小组
求解普通微分方程的非自主系统导致考虑文献中称为⋆产物的双变量分布的新产品。该产品与卷积产品不同，最近已被用来建立有关非自治差异系统的结构结果，但其正式的未限制仍然不清楚。我们证明了它在r 2的紧凑子集上平滑函数空间的弱闭合。我们确定该弱闭合的子集具有Fréchet空间的结构d。⋆产物源于该空间内态的组成。d的可逆元素形成了它的密集子集，并且为操作的fréchetLie组构成了。该产品概括了卷积，第一类和第二种类型的Volterra组成，并引起了Schwartz的支架。
TreePólya拆分分布用于多元计数数据
在本文中，我们开发了一个新的多元分布，该分布适用于计数数据，称为树p´olya拆分。该类是由沿固定分区树的单变量分布和单数多变量分布的组合而产生的。已知的分布，包括Dirichlet-Multinomial，广义的Dirichlet-Multinomial和Dirichlet-Tree多项式，是此类中的特殊情况。正如我们将要证明的那样，这些分布是灵活的，可以在观测水平上建模复杂的依赖性结构（正，负或空）。具体来说，我们通过主要关注边缘分布，段落矩和依赖性结构（协方差和相关性）来介绍树p´olya分裂分布的理论特性。A dataset of abundance of Trichoptera is used, on one hand, as a benchmark to illustrate the theoretical properties developed in this article, and on the other hand, to demonstrate the interest of these types of models, notably by comparing them to other approaches for fitting multivariate data, such as the Poisson-lognormal model in ecology or singular multivariate distributions used in microbiome.
多个生态区域影响南极气溶胶粒径分布的季节性循环
1 伯明翰大学地理、地球与环境科学学院，伯明翰 Edgbaston Rd，伯明翰，B15 2TT，英国 2 芬兰气象研究所，00101 赫尔辛基，芬兰 3 赫尔辛基大学大气与地球系统研究所，00014 赫尔辛基，芬兰 4 英国南极调查局，NERC，High Cross，Madingley Rd，剑桥，CB3 0ET，英国 5 极地科学研究所 (IPS)，国家研究委员会 (CNR)，意大利威尼斯 6 韩国极地研究所，26, SongdoMirae-ro，延寿区，仁川，406-840，韩国 7 阿尔弗雷德·韦格纳研究所 (AWI)，亥姆霍兹极地与海洋研究中心，不来梅港，德国 8 国家气象局 (SMN)，Av. Dorrego 4019，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 9 国家科学技术研究委员会 (CONICET)，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 10 中船重工海洋科学研究所，CSIC，08003，巴塞罗那，西班牙 11 阿卜杜勒阿齐兹国王大学环境科学系，气象、环境和干旱土地农业学院，吉达 21589，沙特阿拉伯半岛
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。同时，D
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。与此同时，深度加固学习（DRL）在优化Wi-Fi网络性能方面已显示出重大改进。Wi-Fi优化问题对于数学上的模型来说是高度挑战性的，DRL方法可以绕过复杂的数学建模，而GDMS在处理复杂的数据建模方面表现出色。因此，将DRL与GDM相结合可以相互增强其功能。Wi-Fi网络中当前的MAC层访问机制是分布式协调函数（DCF），它在大量端子中大大降低了性能。在这项研究中，我们提出了深层扩散确定性策略梯度（D3PG）算法，该算法将扩散模型与深层确定性策略梯度（DDPG）框架集成在一起，以优化Wi-Fi网络性能。据我们所知，这是在Wi-Fi性能优化中应用这种集成的第一项工作。我们提出了一种基于D3PG算法的共同调整争议窗口和聚合框架长度的访问机制。通过模拟，我们证明了这种机制在密集的Wi-Fi方案中显着优于现有的Wi-Fi标准，即使用户数量急剧增加，也保持了性能。
气候变异性对利基概念和物种分布的影响
青年气候变化影响长期增长率，从而影响人口的生存能力。尽管气候变异性很重要，但利基模型和物种分布模型（SDM）通常不考虑它。这会导致物种预计的分布中的系统偏见，并可能误导保护措施。在这里，我们使用随机人口统计学中的想法来量化年际气候变化对种群绩效和物种分布的影响，从而开发了一种新的SDM框架，我们称为XSDM。新框架扩大了基本利基市场的传统确定性概念，重新概念化了利基市场以说明随机性。XSDM可以广泛应用，仅需要出现数据，例如来自GBIF，在模拟研究中，它显示出与常用的SDM相比的性能。 使用XSDM，我们评估了对10个作为说明性示例的北美物种的青年气候变异性的影响。 我们发现气候变异性平均将物种的潜在分布降低了26％，高达57％。 不融合可变性的SDM和利基概念不能解释这种降低，因此可以强烈偏见。 由于气候变化不仅改变了平均条件，而且改变了极端事件的频率和强度，这是变异性的方面，这对于更好地了解气候变异性影响物种的分布至关重要，以帮助减轻由于气候变化而导致的未来生物多样性损失。来自GBIF，在模拟研究中，它显示出与常用的SDM相比的性能。使用XSDM，我们评估了对10个作为说明性示例的北美物种的青年气候变异性的影响。我们发现气候变异性平均将物种的潜在分布降低了26％，高达57％。不融合可变性的SDM和利基概念不能解释这种降低，因此可以强烈偏见。由于气候变化不仅改变了平均条件，而且改变了极端事件的频率和强度，这是变异性的方面，这对于更好地了解气候变异性影响物种的分布至关重要，以帮助减轻由于气候变化而导致的未来生物多样性损失。我们的新XSDM方法通过帮助重新定位的利基理论包括随机效应，为这样的研究计划提供了新的基础。
使用蒙特卡洛预测编码学习感官输入的概率分布
有人提出，大脑使用概率生成模型来最佳地解释感官信息。这一假设已在不同框架中形式化，重点是解释不同的现象。一方面，经典预测编码理论提出了如何通过采用局部突触可塑性的神经元网络来学习概率模型。另一方面，神经采样理论已经证明了随机动力学如何使神经回路能够表示环境潜在状态的后验分布。这些框架通过变分过滤结合在一起，将神经采样引入预测编码。在这里，我们考虑一种用于静态输入的变分过滤变体，我们将其称为蒙特卡罗预测编码 (MCPC)。我们证明，预测编码与神经采样的结合会产生一个使用局部计算和可塑性学习精确生成模型的神经网络。MCPC 的神经动力学在存在感官输入的情况下推断潜在状态的后验分布，并可以在没有感官输入的情况下生成可能的输入。此外，MCPC 还捕捉了感知任务期间神经活动变化的实验观察结果。通过结合预测编码和神经采样，MCPC 可以解释之前由这些单独框架解释的两组神经数据。
大质量 QED2 中的准部分子分布
我们通过精确对角化分析了大质量二维量子电动力学 (QED2) 中最轻的 η 0 介子的准部分子分布。哈密顿量和增强算子被映射到具有开放边界条件的空间晶格中的自旋量子比特上。精确对角化中的最低激发态显示为在强耦合下的异常 η 0 态和弱耦合下的非异常重介子之间连续插入，并在临界点处出现尖点。增强的 η 0 态遵循相对论运动学，但在光子极限方面存在较大偏差。在强耦合和弱耦合下，对 η 0 态的空间准部分子分布函数和振幅进行了数值计算，以增加速度，并与精确的光前沿结果进行了比较。增强形式的空间部分子分布的数值结果与在最低 Fock 空间近似中得出的光子部分子分布的逆傅里叶变换相当。我们的分析指出了当前部分子分布的格子程序面临的一些局限性。
简介：先天性脂肪营养不良包括一组罕见的异质性疾病，影响脂肪组织分布并具有特征性
简介：先天性脂肪营养不良的构成了一组罕见的异质性疾病，这些疾病会影响脂肪组织分布，并以不同程度的体内脂肪流失为特征。遗传损伤，端粒缩短，细胞衰老和增殖缺陷是衰老过程的标志。代谢和线粒体活性在MDPL综合征的发病机理（下颌骨下炎，耳聋，雌早特征和脂肪营养不良）中起重要作用。目的：报告病例和诊断MDPL综合征和营养管理患者。案例报告：该信息是在患者与作者的医疗咨询期间获得的，对患者和家人的访谈，摄影记录和文献综述。根据1964年的赫尔辛基宣言，这项研究遵循道德委员会的合规性，并保留了患者的匿名以及患者的权利和护理。总脂肪百分比为32％（54％），非常低的相对肌肉骨骼指数为2.56 kg/m 2，低脂肪质量指数为3.89 g/m 2。实验室测试显示，低瘦素为1.90 ng/mL，基底胰岛素为166.3μUI/mL，HOMA IR为38.2，甘油三酸酯为205 mg/dl。对通过口腔拭子提取的DNA分析对Pold1基因的改变是阳性的，证实了MDPL的诊断。用蛋白质，卡路里，索引和血糖负荷进行调整的饮食进行治疗后，患者以HOMA-IR 8.3进行了新的检查，以2.5公斤的增长，现在具有33.1公斤的体重，重量改善。最终注意事项：