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解锁Rapeseed的潜力：CRISPR编辑混合效率
通过施用外源甲基甲酸酯，研究人员能够恢复男性菌株的生育能力，从而能够产生F1杂交种子。与传统系统相比，这种新的两行系统为混合种子生产提供了一种更直接，更有效的方法，而传统系统通常面临环境稳定性问题。
CMOS-MEMRISTOR混合动力突触的设计及其在耐噪声的尖峰神经网络
鉴于数据量的越来越多，有一个显着的研究重点是硬件，可提供低功耗的高计算性能。值得注意的是，神经形态计算，尤其是在利用基于CMO的硬件时，已经表现出了有希望的研究成果。此外，越来越强调新兴突触设备（例如非挥发性记忆（NVM）），目的是实现增强的能量和面积效率。在这种情况下，我们设计了一个硬件系统，该硬件系统采用了1T1R突触的一种新兴突触。Memristor的操作特性取决于其与晶体管的配置，特别是它是位于晶体管的源（MOS）还是排水口（MOS）。尽管其重要性，但基于Memristor的操作电压的1T1R配置的确定仍然不足以在现有研究中探索。为了实现无缝阵列的扩展，至关重要的是要确保单位单元格适当设计以从初始阶段可靠地操作。因此，对这种关系进行了详细研究，并提出了相应的设计规则。香料模型。使用此模型，确定最佳晶体管选择并随后通过仿真验证。为了证明神经形态计算的学习能力，实现了SNN推理加速器。此实现利用了一个基于在此过程中开发的验证的1T1R模型构建的1T1R数组。使用降低的MNIST数据集评估了精度。结果证明了受大脑功能启发的神经网络操作成功地在高精度而没有错误的硬件中实现。此外，在DNN研究中通常使用的传统ADC和DAC被DPI和LIF神经元取代，从而实现了更紧凑的设计。通过利用DPI电路的低通滤波器效应来进一步稳定该设计，从而有效地降低了噪声。
基于机器学习的混合双胞胎增强了磁轴承实时模拟的减少订单模型
磁轴承的模拟涉及高度非线性物理，对输入变化高度依赖。此外，在使用经典计算方法时，在现实的计算时间内，这种模拟是耗时而无法运行的。另一方面，经典模型还原技术无法在允许的计算窗口内实现所需的精度。为了解决这种复杂性，这项工作提出了基于物理的计算方法，模型还原技术和机器学习算法的组合，以满足要求。用于表示磁性轴承的物理模型是经典的Cauer梯子网络方法，而模型还原技术是在物理模型解决方案的误差上应用的。后来，在潜在空间中，机器学习算法用于预测潜在空间中校正的演变。结果显示了解决方案的改进，而不会稀释计算时间。该解决方案是几乎实时计算的（几毫秒），并将其与有限的元素参考解决方案进行了比较。关键字：光谱法，减少基础，机器学习，磁性轴承，磁悬浮，长期术语记忆
hqbit：在混合环境中执行量子光学元件实用工作
在此期间，实用工作通常在物理课程中使用，以使学生参与积极的学习和观察过程[3]。量子光学实验的问题是，由于它们的复杂性很高，对光学调整的敏感性，它们很难在教室中部署，并且由于使用电光系统和激光器而可能构成安全问题。它们通常非常昂贵，并在远离教室的“研究”环境中部署。在实验会话中，学生的操作通常仅限于对光学组装的选定部分进行微调以减轻任务的复杂性。实验的一般图片通常会丢失，因为学生仅尝试整个现象的一小部分。此外，在实际安装中，电源电缆和信号的多样性以及所有混乱视觉空间的测量/控制仪器都会破坏对要掌握的基本概念的整体理解。
通过新的闪烁器开发项目改进了用于介入的X射线和闪烁显像成像的混合C臂
闪烁显像和荧光镜面X射线成像的组合可以使涉及放射性核素（例如无线电栓塞）的较短，更容易的介入程序。由于同时获得解剖和核信息，这可能会减轻患者的负担并简化医院的结构。虽然已经可以使用各种多模式成像技术，并且使用\ cite {cherry2009multimotalization}，但这种新方法在临床C-arm \ cite \ cite {van2019dual}上直接将伽马摄像头安装在平面X射线检测器后面。该混合C臂用于介入X射线和闪烁显像成像（IXSI）的优点包括紧凑的设计和自然良好的图像对齐。但是，仍然需要解决一些缺点，尤其是伽马摄像头\ cite {koppert2018 impact}中X射线诱导的盲目效应。到今天为止，大多数临床伽马相机都使用NAI（TL）作为闪烁体。该材料具有相对较高的后光，在每个X射线脉冲之后产生一个背景信号。这种高背景掩盖了伽马光子产生的信号，该信号由radionuclide \ cite {koppert2019 comparative}发出。因此，这项研究的重点是寻找具有与NAI（TL）相似的属性但余热较低的闪烁体。找到了这样的，进行了IXSI混合C型臂检测器的一系列栅极模拟，其中计算了十二种不同的闪烁材料的典型X射线扫描，伽马相机中的能量沉积。 选择了最高的信噪比比率的五个闪烁体进行进一步的内部测试。，进行了IXSI混合C型臂检测器的一系列栅极模拟，其中计算了十二种不同的闪烁材料的典型X射线扫描，伽马相机中的能量沉积。选择了最高的信噪比比率的五个闪烁体进行进一步的内部测试。从每种类型的晶体中的X射线能量沉积中，可以估计闪烁的光发射和余辉。随后将余辉强度与同一闪烁材料中的单个140 keV光子产生的光信号进行比较，通过计算X射线脉冲后100 ms的140 keV光子和余潮引起的光的比率。这些是CEBR3，CDWO4，NAI（TL，Y，SR），NAI（TL，SR）和CSI（TL，SB，BI）。从这些，NAI（TL，Y，SR），NAI（TL，SR）和CSI（TL，SB，BI）是新开发的材料。内部测量值至少包括余辉，衰减时间和能量分辨率测量。将在会议上介绍仿真的广泛结果，并将在内部测量结果带来。
Siffredi，Vanessa等。早产后的皮质改变以及与社会的联系
1流行病学，生物统计学和预防研究所，苏黎世大学，苏黎世，瑞士2，公共卫生研究所，生物医学科学学院，della della svizzera Italiana Universita della svizzera Italiana，Lugano，瑞士，瑞士，瑞士，第3次主要护理和公共保健中心（Priasen and Publicanthe of Pribric and Publicanthe of Priaste and lous of louse and lous for lous and laus andires osiste''瑞士，苏黎世大学，瑞士苏黎世，瑞士4号实施科学研究所，5次免疫学和过敏服务，洛桑大学医院，洛桑大学，洛桑大学，洛桑，瑞士和6个研究与创新系，劳萨尼（Unisante''lausanne University，lausanne *conture funceant of Swithe and Swite and Switection。 流行病学，苏黎世大学生物统计学和预防学院，瑞士苏黎世84号，苏黎世84号。 电子邮件：miloalan.puhan@uzh.ch.ch.ch†基于对这项工作的同等贡献的第一作者。1流行病学，生物统计学和预防研究所，苏黎世大学，苏黎世，瑞士2，公共卫生研究所，生物医学科学学院，della della svizzera Italiana Universita della svizzera Italiana，Lugano，瑞士，瑞士，瑞士，第3次主要护理和公共保健中心（Priasen and Publicanthe of Pribric and Publicanthe of Priaste and lous of louse and lous for lous and laus andires osiste''瑞士，苏黎世大学，瑞士苏黎世，瑞士4号实施科学研究所，5次免疫学和过敏服务，洛桑大学医院，洛桑大学，洛桑大学，洛桑，瑞士和6个研究与创新系，劳萨尼（Unisante''lausanne University，lausanne *conture funceant of Swithe and Swite and Switection。流行病学，苏黎世大学生物统计学和预防学院，瑞士苏黎世84号，苏黎世84号。电子邮件：miloalan.puhan@uzh.ch.ch.ch†基于对这项工作的同等贡献的第一作者。电子邮件：miloalan.puhan@uzh.ch.ch.ch†基于对这项工作的同等贡献的第一作者。
在研究植物杂交致死性遗传和分子机制的研究中
摘要：植物混合杀伤力是指父母正常的现象，但是它们的杂种后代表现出异常发育甚至死亡，并且被归类为一种生殖隔离的杂种后形式。生殖隔离在物种形成和维持物种完整性中起着至关重要的作用，但也可能阻碍高质量种质资源的发展。克隆混合杀伤力基因并分析其功能有助于丰富我们对物种进化和形成机理的理解。本文在细胞，遗传和分子水平的植物杂交杀伤力方面的研究进展进行了全面概述，探讨了杂交致死性的分子机制，加深了我们对这种现象的理解，并为未来相关研究提供了一些参考。
关于信息学和数学之间密码学的未插入的教学情况新的有机无机杂交离子材料
Mourad Latoui，Hakima Chenafa Aityoucef，Fatiha Benghanem，Vincent Dorcet，Riadh Bourzami。新的有机无机杂化离子材料Tris（三聚磷酸二氢 - 磷酸二氢四氢基水平）：合成，单晶结构，赫希菲尔德表面分析，光谱表征和热行为。分子结构杂志，2024，1300，pp.137312。10.1016/j.molstruc.2023.137312。hal-04356015
转移学习用于使用RNN-LSTM混合模型的汇款流入预测国内生产总值增长：冈比亚的案例研究
对经济的规模和表现的见解至关重要，而实际GDP的增长率经常用作经济健康的关键指标，强调了国内生产总值（GDP）的重要性。此外，近年来，汇款引起了全球的巨大兴趣，尤其是在冈比亚。这项研究介绍了创新模型，即复发性神经网络和长期记忆（RNN-LSTM）的混合体，以基于冈比亚的汇款流入来预测GDP的增长。该模型集成了来自世界银行发展指标和冈比亚中央银行（1966-2022）的数据。Pearson的相关性用于检测和选择与GDP和汇款最牢固的变量。此外，还采用了一种参数传输学习技术来提高模型的预测精度。通过随机搜索过程对模型的超参数进行了细调，并使用RMSE，MAE，MAPE和R 2度量来评估其有效性。研究结果首先表明，它具有良好的概括能力，并且在基于汇款流入的GDP增长方面具有稳定的适用性。第二，与独立模型相比，所建议的模型超过预测准确性的最高R 2分数为91.285％。第三，预测的结果进一步表明汇款与短期经济增长之间存在牢固和积极的关系。本文通过采用人工智能（AI）技术来解决基于汇款流入的GDP的关键研究差距。
开放区域混合抽水蓄能电站的经济性...
本研究开发了一个动态技术经济模拟模型，以评估将在希腊露天煤矿中实现的混合抽水蓄能 (HPHS) 装置的资本和运营支出 (CAPEX 和 OPEX) 以及经济效益。HPHS 不仅限于储存当地可再生能源（即光伏和风电场）产生的多余能源，还可用于储存来自电网的多余能源。该模型考虑了当可再生能源和电网有多余能源时向上水库注水以及当国家电力需求超过电网提供的能量时从上水库放水发电所产生的损失。HPHS 装置的充电和放电方案通过历史能源市场数据（包括随时间变化的国家能源平衡和电网成本）进行动态校准。计算了未来 HPHS 实施的收入、支出和利润，并确定了关键经济参数净现值 (NPV)、内部收益率 (IRR) 和折现回收期 (DPP)，以说明整个系统在整个运行时间内的盈利能力。详细讨论了该模型的技术实施和系统性能优化的适用性，特别是考虑到利润最大化的能源存储方案，该方案是为考虑 HPHS 安装的潜在未来收益而开发的，并应用于随机电网成本发展预测。该模型可以与在线实时数据集成，以经济地调度高度动态能源系统中的 HPHS 运行。