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越南CMIP6全球气候模型的绩效评估和排名
气候变化正在全球发生，并在整个地球上产生了许多影响（Arias等人2021）。为了进行气候变化影响评估，并为特定地区设计有效的响应策略，为该地区产生未来的气候预测是先决条件。在全球范围内的气候预测通常基于耦合模型对比项目（CMIP）下的全球气候模型（GCM）的产出。CMIP第6阶段的模型结果（CMIP6）（Eyring等人2016）对最近的第六次评估报告（AR6）显着贡献了气候变化小组（IPCC）（IPCC 2021）。虽然CMIP6 GCM在代表世界各地的历史气候方面表现出足够的表现（例如Seneviratne＆Hauser 2020; Srivastava等。2020; Xin等。2020; Hong等。2021），它们仍然表现出由不同来源引起的系统和区域特异性偏见。例如，CMIP6模型中的偏见可以归因于其海面温度的表示（Wang等人2021; Tong等。2022; Rajendran等。2022），大气循环（Richter＆Tokinaga 2020; Wang等人2021），陆地大气相互作用（Abdelmoaty等人2021; Li等。2021），云过程（Cesana＆del Genio 2021; Wang等人2021）和其他因素。此外，在一个区域中表现良好的模型可能不一定在另一个区域表现良好。2022）。因此，最初已经进行了针对特定区域的单个CMIP6模型的性能进行排名的研究（Papalexiou等人。2020; Anil等。2021; Desmet＆NGO-DUC 2022; Gebresellase等。值得注意的是，以下称为DN22的Desmet＆Ngo-Duc（2022）已开发出一种新颖的方法来对CMIP6模型进行对东南亚的模型。越南是受气候变化和海平面上升的强烈影响的国家之一（Dasgupta等人2007;自然资源与环境部2020）。 近年来已经对越南气候变化进行了各种研究。 使用统计学（2007;自然资源与环境部2020）。近年来已经对越南气候变化进行了各种研究。使用统计学（
对以各种自动化级别制作的新闻视频的受众评估：基于人群的调查实验
摘要在新闻内容创建中使用自动化正在从书面介绍到视听媒体，包括路透社（Reuters）转向Wibbitz等公司提供的视频自动服务服务。尽管研究人员已经探讨了受众对基于文本的新闻自动化的看法，但迄今为止，尚无公开的研究研究新闻消费者如何看待自动化新闻视频。我们进行了一个受试者间的在线调查实验，以比较英国在英国在线新闻消费者的社会人口代表性样本（n = 4200）如何感知的人类制造，部分自动化和高度自动化的短效率在线新闻视频，涉及14个不同的故事主题。我们的发现表明，尽管差异并不大，但在某些评估变量上，人制造的视频平均收到了更有利的响应。我们还发现在不同单独故事的自动化和人为新闻视频的相对评估中发现了一些显着差异。对于从业者来说，我们的结果表明，可以很好地接收到自动化的新闻视频，以人为编辑后的自动化新闻视频。对于研究人员，我们的结果表明需要使用
散射矩阵方法，用于对谷光子晶体中拓扑保护进行定量评估
图1：（a）TPC的几何形状以及相互空间和相关的高对称点的表示。（b）每个原始细胞内两个孔的TPC的分散图（黑色）或不同的（红色）半径1和R 2。（c）浆果曲率和山谷Chern数模拟了为疾病的TPC（r 1 = 180 nm和r 2 = 80 nm）。（d）边缘模式的色散曲线（实心蓝线）沿着胡须界面在两个半偶然的镜像对称TPC之间，平行于γk方向（浅蓝色背景表示投射的散装模式）。实心红线显示无限TPC的分散曲线。插图比较界面的FBZ（厚蓝线与长度为2π/b 0）和无限TPC的FBZ。（e）模拟（左图）中使用的典型单元电池和边缘模式的磁场振幅的分布（右图）。
靶向缺氧的设计，合成和评估...
在软骨肉瘤（CHS）中的肿瘤微环境，化学抗性和耐药性癌症为开发软骨肉瘤的靶向药物递送系统提供了独特的标志。可以使用第四纪铵功能（QA）作为Aggrecan的配体，CHS的细胞外基质的主要高负电荷蛋白聚糖和2-硝基胺作为触发，可以实现肿瘤的靶向。在先前的工作中，ICF05016被确定为在小鼠中人类外部骨骼外肌瘤软骨模型中的有效蛋白聚糖靶向缺氧的前药，并且对QA功能的结构活性关系和烷基接头的长度进行了首次研究。在这里，我们报告了研究的第二部分，即硝化芳香族触发的修饰以及蛋白聚糖靶向配体在芳香环上的位置以及烷基化芥末的性质。合成方法，以用终末三级烷基胺在N -1和C -4位置在2-硝基咪唑环中官能化，并通过使用氨基硼烷复合物进行磷酸化步骤，从而导致磷酸酰胺和异磷酸酰胺酰胺芥末和磷酸固定型磷酸盐均必须磷酸盐。在使用还原化学激活的初步研究中，除4-硝基苯基外，QA偶联物被证明随着相应芥末的释放而进行有效的裂解。However N,N,N -trimethylpropylamimium tethered to the N -1 or C -4 positions of the imidazole seemed to hamper the enzymatic reduction of the prodrugs and all tested compounds featured moderate selectivity toward hypoxic cells, likely not sufficient for application as hypoxia-activated prodrugs.
在西班牙巴塔罗纳的分枝杆菌生殖器中大花环和氟喹诺酮耐药性的检测和患病率
1个微生物部，北都会canyet，s/n， （B.R.）; helline.forday @sib.es（E.J.-L。）; （C.C.）; （V.G.）; ; （L.M.）山谷的Cerdanyola是西班牙3 UMR chloe.le-roy@u-bordeaux.fr（C.L.R.）; （C.B. <.b。）; （S.P.）4西班牙巴达罗纳（Cibersp），Avda。BORDEAUX的细菌学家部，法国波尔多F-33000西班牙奥维耶多33011中央大学医院。感染组，西班牙马洛卡的07120棕榈。
药物组合的临床前评估可确定共同...
Didier Decaudin、Estelle Frisch Dit Leitz、Fariba Nemati、Malcy Tarin、Adnan Naguez 等人。药物组合的临床前评估确定 Bcl-2/XL/W 和 MDM2 的共同抑制可作为葡萄膜黑色素瘤的潜在治疗方法。《欧洲癌症杂志》，2020 年，126，第 93-103 页。�10.1016/j.ejca.2019.12.012�。�hal-03489891�
研究人员表明大脑中的星形胶质细胞在记忆检索中发挥作用
“普遍的观点认为，记忆的形成和回忆只涉及由某些经历激活的神经元印迹，并保存和检索记忆，”通讯作者本杰明·德尼恩博士说，德尼恩博士是神经外科系教授、罗素·J 博士和玛丽安·K·布拉特纳主席、癌症神经科学中心主任、贝勒大学丹·L·邓肯综合癌症中心成员、简和丹·邓肯神经学研究所首席研究员。
深度学习的多式联运检索
首先，我要感谢Kpalma Kidiyo教授和Zhang Lu教授接受我的博士学位。学生，这为我提供了更深入研究科学研究领域的机会。他们的专业指导和卓越的学术专业知识使我能够获得宝贵的知识，这将使我一生都受益。我要感谢Bai Cong教授在到达法国之前和之后的众多澄清，协助和指导。我感谢Wang Qiong博士在我们的研究努力中的帮助和协作。我想对CSC/UT-INSA计划的老师和同学表示感谢。我要感谢父母的无条件爱与支持。最后但并非最不重要的一点是，我要感谢我的妻子丁·阿南（Ding Anan）的陪伴和监督。她的信任是我的燃料，她的安慰是我的避难所。我还要对我九个月大的女儿表示感谢，她的每一个微笑都价值十杯即时咖啡。见证多模式领域的快速发展，尤其是在我的博士学位期间，这确实是显着的。学生研究。每天带来新的和令人兴奋的多模式算法。在起草本手稿时，我遇到了许多新兴和改变游戏的多模式作品。然而，多模式遇到了几个挑战，包括无法解释性，基础计算资源需求以及伪造传播的风险。自然，每一个新兴的学科都带来了许多挑战。需要解决这些问题，以提高多模式系统的可靠性和效率。最后，我想介绍在计算机图形快速开发时代写的书中写的两个引号[1]。
从统计上参数化和评估正学位模型，以估算1979年至2022年在南极洲的表面熔体
摘要。表面熔化是南极冰架塌陷的主要驱动因素之一，随着全球气候的持续变暖，预计将来会增加，因为空气温度和熔化之间存在统计学上显着的正相关关系。增强的表面熔体将影响南极冰盖（AIS）的质量平衡，并通过动态反馈诱导全球平均海平面（GMSL）的变化。然而，南极中对表面熔体的当前理解在量化表面熔体和了解过去，现在和建筑环境中表面熔体的驱动过程的不确定性方面仍然有限。在这里，我们构建了一个新型的网格细胞级分布分布的正学位日（PDD）模型，该模型被强迫使用2 m的空气温度重新分析数据，并通过将卫星估计值和表面能量平衡（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型的每个计算单元格上的1979年至2022222222222.，我们根据PDD模型的性能评估了我们参数化方法的准确性，当时考虑了整个计算单元格，这与选择用于参数化的时间窗口有关。我们通过将用于PDD参数化的训练数据（卫星估计和SEB模型输出）增加±10％，并通过将恒定温度扰动（ + 1， + 2， + 3， + 4和 + 5 o C）添加到2 M空气温度模型。我们发现，PDD融化范围和数量类似于训练数据的变化，其统计学上显着的相关性稳定，并且PDD熔体量融合的量随着温度的
利用自然文本监督的视觉模型进行MRI检索，字幕，分类和视觉问题回答
摘要 - 大型多模型现在已在全球范围内广泛使用，最强大的模型在大规模的通用数据集中受过训练。尽管它们迅速部署，但仍关注培训数据的质量和领域相关性，尤其是在放射学，医学研究和神经科学方面。此外，当查询接受医疗数据训练的模型时，医疗保健数据隐私至关重要，有关服务托管和数据存储的透明度也是如此。到目前为止，放射学研究中的大多数深度学习算法旨在执行特定任务（例如诊断分类），并且不能提示使用自然语言执行多个任务。在这项工作中，我们引入了一个基于矢量检索和对比度学习的框架，以通过自然语言监督有效地学习视觉脑MRI概念。我们展示了该方法如何通过联合嵌入和自然语言监督来识别影响阿尔茨海默氏病（AD）的大脑的因素。首先，我们使用自我监督的学习预处理文本和图像编码器，并共同微调这些编码器以开发共享的嵌入空间。我们训练模型执行多个任务，包括MRI检索，MRI字幕和MRI分类。我们通过开发检索和重新排列的机制以及用于视觉问题回答的变压器解码器来显示其多功能性。