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除草机的改进 2
本研究的目的是使 1986 年制造的 Weedhopper II 超轻型飞机 (ULA) (JC-24)) 适航、修改和提高其性能。本文对现有结构进行了改造，并利用现代材料和当前的施工技术进行了改进。这提高了飞机性能并消除了一些原始设计缺陷。整个航空电子系统已被更换。由于复合材料的使用导致总质量下降，因此确定了新的重心以确保飞机在改装后保持平衡。将飞机的重量保持在规定的限制内并确保飞机保持平衡对飞行安全有着深远的影响。飞机中心杆的位置发生了变化，以提高飞行员的人体工程学。随后，通过对发动机的检查，发现需要更换发动机托架，并进行了新托架的建造和生产。此外，选择了合适的螺旋桨，并检查了变速箱的传动比。对螺旋桨的性能进行了实验测量。为了平衡飞机，制造了垂直舵的调整器。在飞行测试之前，对飞机进行了平衡。
骑行舒适改进的生态驾驶方法
由于当前范式正在经历的进步，因此出现了对运输系统的抽象新挑战。自动驾驶汽车的突破引起了人们对骑行舒适的担忧，而近年来污染了污染的担忧。在自动汽车模型中，预计驾驶员将成为乘客，因此，他们将更容易受到骑行不适或运动疾病的困扰。相反，由于对气候和人们健康的影响，因此不应搁置生态驾驶的含义。因此，对上述点的联合评估将产生积极影响。因此，这项工作提出了一个自组织的基于地图的解决方案，以评估个人从生态驾驶的角度考虑其驾驶风格的骑行舒适特征。为此，使用了从仪器的汽车中获得的数据集来对驱动程序进行分类，以分类其缺乏骑行型和生态友好性的原因。一旦对驾驶风格进行了分类，就提出了基于自然的建议，以增加与系统的参与。因此，预计将达到骑行舒适评估参数的潜在提高57.7％，以及预计将达到温室气体排放的47.1％。
关于利用组织培养的洞察力，以帮助cow豆（Vigna unguilata L.）改进的新育种技术
Cow -pea（Vigna Unguiculata L.）是一种未充分利用的蔬菜豆类土著，主要在非洲种植和消费。但是，它在农业生产和消费方面的影响力在全球范围内已扩大。这种有弹性的作物以承受各种环境压力的能力而闻名，使其适合小型农民常用的边际作物生产系统。尽管cow豆具有对干旱的耐受性，但它对盐度胁迫和生物剂尤其敏感。对干旱的耐受程度在不同的品种之间有所不同，这需要进一步的研究才能开发出更多的弹性品种。不断变化的气候模式和相关的不确定性凸显了迫切需要繁殖更多弹性和生产性的牛皮品种。传统的植物育种技术产生了新的牛p，但是耕种的牛皮纸中的遗传多样性有限，为未来的传统繁殖工作带来了挑战。新的育种技术（NBT），包括基因编辑工具，单碱基对改变和DNA甲基化方法，为加速牛港改善提供了有希望的替代方法。然而，这种方法还面临着与组织培养中器官发生（OG）和体细胞胚发生（SE）成功相关的挑战。本综述研究了组织培养的挑战和进步，以提高cow豆生产力和针对非生物和生物胁迫的韧性。
植物遗传和基因组资源促进作物持续改良
一般而言，作物的起源中心与其最大程度的多样性有关。然而，也应注意，作物在驯化和栽培的过程中可能会形成多个多样性中心（Harlan，1971；Harlan，1975）。提出的驯化过程长期多中心模型特别适用于栽培作物，而不适用于其野生近缘种，因为栽培作物受到的人工选择压力较大，而野生近缘种只受到自然选择压力（Allaby 等人，2008）。这反映在一种作物的不同种质种质中多种性状以阵列模式共存于多个位置，每个种质都拥有不同的感兴趣性状组合（Esquinas-Alca zar，2005）。例如，为了表示水稻的谷粒大小和颜色、植株结构、种子落粒性（但适合脱粒）、各种非生物和生物胁迫耐受性、糯粒、开花时间和生命周期（短、中、长周期）等性状的完全变异性，我们需要大量的基因型（Izawa，2022 年；Shang 等人，2022 年）。如果我们将驯化过程中选择压力的结果以性状与变异性的形式列出，每个细胞包含适当的基因型，我们将获得一系列代表不同表型性状及其内部变异性的种质。这将揭示，如果特定基因型丢失，作物植物更容易受到遗传侵蚀（与作物野生近缘种 CWR 相比）。这是因为尽管存在自然选择压力，但农作物野生亲缘植物由于缺乏人工选择压力而未能多样化（在排列模式上）。保护这些珍贵的农作物遗传资源和农作物野生亲缘植物对于通过持续的农作物改良实现粮食安全至关重要。
作物野生亲戚的基因组学和现象学（CWRS）用于作物改善
作物野生亲戚（CWRS）与驯养的作物（农业园艺，药物和芳香，观赏性和林业物种）表现出密切的关系，并形成了农作物基因库的一部分，具有基因交换的潜力。大量的CWR是潜在的捐助者，但受到驯养作物的关注少。cwrs也遭受了遗传侵蚀，导致遗传多样性严重丧失（Maxted等，2006； Von Wettberg等，2020）。驱动遗传多样性损失的因素已分为对进化力作用的远程驱动因素和近端驱动因素：突变，迁移/基因流，遗传漂移和选择（Khoury等，2022）。在此研究主题中，Trainin等人。从解剖学的角度记录了参与选择非色的光合作用性状的进化力，与商业杏仁相比（P. Dulcis（Mill。D. A. Webb）。P.Arabica的茎有利于STEM光合作用，以通过多种策略获得额外的碳增益。Higher stem photosynthesis in P. arabica than in P. dulcis is attributed to selective anatomical features such as the presence of a high density of sunken stomata in their stems, a chloroplast-rich mesophyll-like parenchymatous cell layer, higher chlorophyll content, better chlorophyll fl uorescence and quenching parameters, and its ability to ef fi ciently regulate water loss at温度升高。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
评估小儿微创食管吻合模型的缝合技能改进：基于模拟器的观察群研究
这项研究旨在通过密集的模拟器训练来评估微创手术（MIS）缝合技能的增强，以将各种实验测量的运动参数与已建立的评分系统进行比较，并确定可能对实现能力至关重要的运动参数。55名儿童内窥镜手术的强化实践过程的参与者被包括在内。训练从每天的单手术结练习开始，在最后一天进行了执行，类似于食管闭锁修复的吻合术。通过成功完成吻合术来衡量训练效果。通过配备专门传感器的模拟器评估了技能，该模拟器将数据转换为一组仪器运动参数。此外，两名研究人员使用录制视频和对技术技能的客观结构化评估（OSAT）问卷进行了评估。每天都会注意到单手术结的显着提高，特别是在指标上：时间，运动经济，平稳性，加速度，仪器活动和整体评分。在自动化和人类评估之间观察到了强相关性。48/55参与者在最后一天尝试吻合，其中70％（34/48）取得了成功（中位数5.1/10，只有16.7％的得分高于7/10）。涵盖的运动经济和仪器距离是吻合成功的最相关的预测指标。密集的模拟培训显着提高了内窥镜缝合技巧。
l-dopa诱导的基质爆发动力学变化与帕金森氏病的个别临床改善有关
1。Aix Marseille Univ，CNRS，INT，Timone神经科学研究所，13005年，法国马赛。2。aix-marseille大学，INSERM，IN系统神经科学研究所，13005，法国马赛3.中央梅迪特拉纳（CentralMéditerranée），13013，法国马赛。4。APHM，Marseille大学医院，蒂莫尼神经病学和运动障碍系医院，法国13005，法国。5。Strasbourg大学认知和适应性神经科学实验室，法国67000 Strasbourg。6。非线性物理和数学模型单位，工程系，校园生物媒体罗马大学，意大利00128。7。法国马赛13005年，蒂莫尼大学医院的功能和立体神经外科医学手术单元癫痫学，功能性和立体定向性神经外科。8。AIX Marseille大学，UMR Inserm 1106，功能性神经外科部，13005年，法国马赛。¡高级作者 *相应的作者：hasnae.agouram@univ-amu.fr，pierpaolo.sorrentino@univ-amu.fr