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特刊 - 肌动型的多样性和分类法
拥有大约35,000种描述的物种，Scarabaeoidea是最大的甲虫超家族之一，包括多样化和受欢迎的群体，例如粪甲虫，鹿肉甲虫，六月甲虫，花奶酪，花香糖和犀牛。在化石记录中表现得很好，自侏罗纪以来就已经存在。它们是共生的，死亡的，植物的，腐生的和木质的，有些甚至是食肉。一些物种与人类竞争资源，被认为是严重的害虫，例如在棕榈中发展的日本甲虫和犀牛甲虫；其他人非常有益，例如甲虫，可以改善土壤质量和植物的生长。具有高度多样性的生态需求，全球分布和巨大的物种多样性，因此，甲壳虫是一个流行的研究目标，涵盖了从化学生态学到分类学和害虫控制的学科。本期特刊将展示Scarabaeoid研究的这些不同方面，特别关注分类法和多样性的各个方面。您可以选择我们的分类学共同特刊。
电动性需要新想法
Benteler是一家家族企业，可为汽车，能源和机械工程领域的客户在国际上运营。作为金属工艺专家，该公司在全球范围内开发，生产和销售与安全有关的产品，系统和服务。作为汽车行业的全球领先合作伙伴，Benteler Automotive部门在整个价值链中提供了全面的车辆专业知识。投资组合的一部分是开发电动汽车趋势系统解决方案。Benteler研发团队开发了一个可扩展的电池盒设计，该设计基于折叠箱，并将不锈钢冷却板集成到底座中。特朗普的电池组行业管理团队的专家支持Benteler设计一个全自动的工艺链来进行系列生产，并使用Brightline Weld技术为无孔隙的焊接过程提供了激光焊接工艺，从而为不锈钢的无孔线焊接提供了激光。与专门为此任务开发的多焦点光学元件结合使用，Brightline Weld还使铝制的先前不可能的气密焊接成为Benteler的可能性。
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g oo 11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g o11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形亚原子量表的量化应在下一个较高的10 40 x分形尺度（宇宙学）上重复，因此，应进行度量量化。一个元素不仅仅是局部重力，还包括确实有验证的局部组件。n = 1。例如，在所有螺旋星系平面的光环中，在大型R = 1-2gm /（rc 2）中，eq.4.13 k 00在大r（k 00»e i de /de /（1-2 e）的极限）中必须等于G oo = 1-2gm /（rc 2），鉴于所有通常的中心力力mv 2 /r = gmm /r 2在所有螺旋力平面中，halo的各个部分都必须在螺旋力平面中。求解V的这些方程式给出了我们的度量量化。v = n100km/sec（n =整数），因此我们不需要暗物质来解释这些光晕速度。审查：来自Parti Ultimate Occam的剃须刀理论的评论意味着最终数学物理学理论：假设0®Newpdet + µ + E Mandelbulbs in Fig6中的Mandelbulbs在自由空间中r H = E 2 10 40 40（0） /2M P C 2，k 00 （4.13）newpde = g µ（ÖKµµ）¶y /¶x µ =（w /c）y，y，v，v，k oo = 1-r h /r = 1 /k rr = 1 /k rr，r h = e 2 x10 40 n /m（n =。< /div>-1,0,1。，）。t +µ +e在2p 3/2球形壳上r = rh。2g = t +µ baryons，稳定（在此处不需要QCD）。那么，在r = r h时，newpde的（稳定）多电体状态吗？是。d c = 0给出了45°极端
从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
丝兰（Agavoideae，Asparagaceae）中的系统发育关系和特征演化
丝兰（Asparagaceae，agavoideae）的当前分类基于形态学特征，主要是基于水果类型，碳纤维，叶缘和花序类型。为了研究这些特征的演变及其作为丝兰中某些群体的突触形态的潜在分类学意义，对44丝甘菌和八种外部种类进行了系统发育分析。差异时间会产生适当的系统发育框架，以研究形态特征的演化。最大似然和贝叶斯推论分析显示，与丝兰的这两个属中的任何一个相比，Hesperoyucca和Hesperaloe之间的系统发育关系更紧密。先前提出的属内提出的系列没有被回收为单系，但基于水果类型，我们恢复了两个主要进化枝，我们在这里命名了Aloifolia和crade Rupicola。YUCCA茎的年龄和牙冠组的年龄分别为14.34（95％HPD：14.64–14.2）和7.45（95％HPD：11.31–3.48）年龄。最近的多元化事件发生在肉体和干果的物种中。Yucca是单系的，具有两个主要进化枝，对应于带有干果的物种（进化枝Rupicola）和肉质的果实（Aloifolia）。在两个进化枝中都观察到了部分地理一致性。分散类型可能是该属多元化的关键特征。叶边缘，碳纤维和花序类型与系统发育关系不一致。
整合分类学，遗传和生态数据，以探索Culuccia Peninsula（意大利NE Sardinia）的野生蜜蜂（hymenoptera，apoidea，anthophila）的物种丰富度
抽象的野生蜜蜂是本地和栽培植物的基本传粉媒介，但其种群在全球范围内正在下降。保护工作受到数据不足的阻碍，尤其是在地中海盆地中，该盆地拥有世界上一些最多样化的传粉媒介社区。尤其是在地中海最大的岛屿撒丁岛，关于蜜蜂动物区系的信息仍然有限。这项工作的目的是通过结合传统（基于形态的）分类法和DNA条形码，从东北萨尔迪亚（意大利）中未开发的半岛提供了apoidea anthophila的第一个清单。此外，还提供了鲜花的记录并在访客网络中显示，以丰富有关地中海地区野生蜜蜂与植物之间关联的稀缺数据。蜜蜂从2022 - 2023年4月至2023年10月进行采样。DNA以扩增线粒体基因cyotochrome氧化酶I的序列，然后将其与使用鉴定工具的BOLD进行比较，并通过构造邻居加入的系统发育树。收集并鉴定出属于29属的76种不同的物种和六个家族。对于61种不同的物种，总共获得了212个COI序列，其中许多物种尚未从意大利人群中测序。收集的五个分类单元是萨尔多 - 科尔斯裔人物，而六种是从撒丁岛新记录的。最后，我们重点介绍了潜在的分类问题和新的鲜花访问记录，强调需要进一步研究，以更好地了解这种多样化的昆虫的分类学和生态，以保护其保护。
多载波ISAC：波形设计，信号处理和在非理想下学习的进步
1使用标准5G NR命理学，∆ f = 30 kHz [18，sec。4.2]，此假设导致t cp = 0。07 / ∆ f = 2。33 µ s。这转化为单静感感应的最大距离为350 m，而在Bistatic感应中，最大距离为700 m。此类参数足以解决车辆ISAC设置中的各种实际情况。
深度学习对脑电图解码的欧几里德对齐的系统评估
脑电图 (EEG) 信号经常用于各种脑机接口 (BCI) 任务。虽然深度学习 (DL) 技术已经显示出良好的效果，但它们受到大量数据需求的阻碍。通过利用来自多个受试者的数据，迁移学习可以更有效地训练 DL 模型。欧几里得对齐 (EA) 是一种越来越受欢迎的技术，因为它易于使用、计算复杂度低并且与深度学习模型兼容。然而，很少有研究评估它对共享和单个 DL 模型训练性能的影响。在这项工作中，我们系统地评估了 EA 与 DL 结合对解码 BCI 信号的影响。我们使用 EA 用来自多个受试者的数据训练共享模型，并评估了它对新受试者的可迁移性。我们的实验结果表明，它将目标受试者的解码提高了 4.33%，并将收敛时间缩短了 70% 以上。我们还为每个受试者训练了单独的模型，以用作多数投票集成分类器。在此场景中，使用 EA 可将 3 模型集成准确率提高 3.71%。但是，与使用 EA 的共享模型相比，集成准确率降低了 3.62%。
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。