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预言与广泛的CRISPR – CAS ...
抽象的黑暗时代和宇宙黎明在婴儿宇宙上基本上是未开发的窗户（Z〜200 - 10）。对中性氢的红移21厘米线的观察可以为这些时代的基本物理和天体物理学提供宝贵的新见解，而其他探针无法提供，并驱动了许多未来基于地面的仪器，例如平方英里阵列（SKA）（SKA）和水直射阵列（Hydro-gen）。我们回顾了高红移21-CM宇宙学领域的进度，特别是通过探测z> 30的黑暗年龄来解决哪些问题。我们得出的结论是，只有一个基于空间或月球的射电望远镜，该望远镜与地球的射频干扰（RFI）信号及其电离层相比，可以检测到来自黑暗时代的21 cm信号。我们建议一个通用的任务设计概念Codex，它将在未来几十年中实现这一目标。
建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战
A：意大利博尔扎诺的高山环境研究所Eurac Research。b：意大利农业，环境和食品科学学院博尔扎诺大学免费大学。C：意大利博尔扎诺的气候变化与转型中心EURAC研究。D：芬兰赫尔辛基自然资源研究所（Luke）。E：芬兰森林科学学院东部芬兰大学 *通讯作者：电子邮件：marco.mina@eurac.edu摘要关键字校准，干扰建模，欧洲阿尔卑斯山，森林景观模型，森林模型，模型初始化引用引用Mina M，Mina M，Marzini S，Marzini S，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Albrich a，Albrich K. 2025252525252525252525252525252525252525. 建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。 。 monit。 2（1）：49-96。建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。。monit。2（1）：49-96。
CMS电磁量热计中能量聚类的深度学习技术
CMS电磁热量表（ECAL）是由约75000铅钨（PBWO 4）晶体制成的同型热量表。它位于跟踪器和辐射热量计之间，分为两个主要部分：枪管（crystal size：2。2 x 2。2 x 23厘米），覆盖伪to | η| <1。479和端盖（晶体大小：2。9 x 2。9 x 23厘米），覆盖假性1。479 <| η| <3。0。ECAL对于重建光子和电子是必需的，以及喷气机能量和缺失横向动量的测量[1]。当电子或光子横穿ECAL时，它将能量沉积在多个晶体中（“充值”）。簇是通过收集最大能量的能量沉积物来建造的。每个群集归因于一个粒子或几个隔板颗粒。但是，电子和光子可以与ECAL前面的材料相互作用。在这种情况下，电子发射Bremsstrahung光子和光子转换为电子对，在ECAL中产生附近的多个簇。这些簇必须合并以重建初始粒子的能量。此组合称为超级收集器[2]。当前，几何方法用于重建供应商。首先，找到具有在给定阈值较高的（种子）上方的能量的簇[2]。然后，在种子周围打开一个窗口，其形状类似于（η，ϕ）平面中的胡须。之所以选择这种形状，是因为簇沿横向ϕ轴而不是由于CMS磁场引起的纵向η轴（3.8 t）。窗口的大小在种子的η位和cluster的能量上。最后，所有落入定义窗口中的群集被认为是超集群的一部分。由于几何窗口的形状，所述算法称为“胡须”。
通过胎儿肝细胞移植和血液学参数分析
在临床上，α-丘陵症分为轻度，中间和严重的形式，分为贫血严重程度。具体来说，严重的α-丘脑贫血在纯合个体中表现出来，其特征是α球蛋白不足。存在两个α0等位基因，导致完整的四基因缺陷（α - / - - ），在被称为血红蛋白（HB）的子宫疾病中构成致命的杀伤力。这是由于缺乏α链缺乏的血红蛋白而引起的，以充分运输氧气。因此，这种严重的变体通常在胎儿发育过程中吞噬，通常在妊娠结束时在宫内死亡或由于严重贫血的复杂作用和导致的缺氧而导致妊娠结束或产后死亡。这项研究努力通过移植具有双α等位基因敲除的胚胎肝细胞来建立α-thal症小鼠模型，随后侧重于全面表征其血液学参数和相关的表型指标。为了生成α-珠链链缺陷的小鼠模型，我们将胎儿肝细胞移植（胚胎天第13.5天收获，从纯合C57BL/6J-CD45.2-HBA-DKO小鼠中）中，将其转移到C57BL/6野生型受体中，并具有800 CGY Iradadiation。随后进行多个血液常规指标，血液涂片评估和脾脏重量测量值以表征模型。最初，模型小鼠相对于对照表现出升高的白细胞和淋巴细胞计数，尽管这种反应随着时间的推移而减弱，但可能表明可能是可能的免疫反应。疾病的特征，这些小鼠表现出显着降低的平均肌肉血红蛋白含量和浓度，以及HBH夹杂物数量增加和脾脏重量。此外，在模型小鼠中，红细胞计数，血细胞计数，红细胞分布宽度（变异的发音和红细胞分布宽度）的范围都显着增加。值得注意的是，模型小鼠的平均血小板体积，血小板分布宽度和血小板大细胞比例的值显着升高，反映了异常的血小板特征。同时，嗜碱性粒细胞百分比的时间依赖性增加，血小板计数，血小板批判和血小板较大的细胞计数降低，集体暗示逐渐严重的贫血状态。此外，从低水平到高水平的网状细胞百分比和绝对网状细胞计数的进展进一步证实了溶血的不断升级趋势。模型小鼠的体重也大幅下降，强调了疾病进展对健康的深远影响。
研究燃料电池拖拉机传输系统和控制策略参数的协作优化参数
摘要。分布式燃料电池拖拉机是一种新型的动力拖拉机。传输系统和控制策略参数会影响整个机器的能量利用效率。目前在这一领域没有研究。为了解决分布式双运动式氢燃料电池拖拉机的整个机器的低能利用问题，提出了一种合作优化方法，基于粒子群优化（PSO）算法，用于用于传输系统的参数和传输系统和能量的Dual Dual Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motiven viren燃料电池燃料电池燃料燃料燃料燃料电池tractor。根据拖拉机动力学分析和等效氢消耗理论，建立了燃料电池拖拉机传输参数等效氢消耗模型，车轮端传输比以及氢燃料电池工作能力的上和下阈值作为控制变量的最小氢消耗是基于MAT的最小氢化量，并将其作为模拟方法，并将其作为模拟方法。结果表明，在耕作条件下，与基于规则的控制策略相比，燃料电池拖拉机传输系统和控制策略参数的提议的协作优化方法可以合理地控制燃料电池和电源电池的运行状态，确保燃料电池在高效范围内运行，并在燃料电池系统的总体范围内运行，并在燃料电池系统的总体范围内效力（SOIS），并在合理的范围内控制电池。拖拉机等效氢消耗量减少了7.84％。
放松和惩罚：一种新型的双重二元超参数优化方法
近年来，双重方法已经非常受欢迎，可以在机器学习模型的有效估计高维超参数上。迄今为止，二进制pa-Rameters是通过连续放松和四舍五入策略来处理的，这可能导致解决方案不一致。在这种情况下，我们通过基于适当的罚款术语求助于等效的连续二线重新构造，以应对混合二元超参数的挑战优化。我们提出了一个算法框架，在合适的假设下，可以保证提供混合二进制解决方案。此外，该方法的一般性允许在提议的框架内安全地使用现有的连续折叠求解器。我们评估了两个特定的机器学习问题的方法的性能，即，回归问题中的群 - 符号结构的估计和数据蒸馏问题。报告的结果表明，我们的方法具有基于放松和舍入的最新方法竞争。
Purdue AG经济晴雨表生产者调查指数
Farm Capital Investment Index October 2015 116 118 116 67 November 2015 97 98 97 51 December 2015 107 125 98 75 January 2016 98 99 98 52 February 2016 96 82 102 56 March 2016 85 77 89 43 April 2016 106 107 105 63 May 2016 97 83 104 52 June 2016 104 98 107 56 July 2016 112 93 121 61 August 2016 95 80 102 57 September 2016 101 83 109 52 October 2016 92 85 95 49 November 2016 116 87 130 57 December 2016 132 102 146 58 January 2017 153 118 169 67 February 2017 134 105 148 66 March 2017 124 120 126 66 April 2017 130 127 132 63 May 2017 130 117 136 52 June 2017 131 132 131 66 July 2017 139 142 138 68 August 2017 132 122 137 56 September 2017 132 135 130 68 October 2017 135 129 137 64 November 2017 128 129 127 63 December 2017 126 139 120 70 January 2018 135 144 131 74 February 2018 140 143 139 72 March 2018 135 134 135 61 April 2018 125 123 126 59 2018年5月141 132 145 60 2018年6月143 143 138 146 66 7月2018年7月117 99 126 126 47 8月2018年8月129 121 132 61
线性和非...
本研究提出了一个基于状态空间表示的简化模型，以识别锂聚合物电池细胞的精确电流电路。参数进行的过程通过三阶段过程表达为非线性优化问题。第一个阶段根据与电池电流和初始SOC条件相关的非线性特征估算了电荷状态（SOC）。在第二阶段，按照在第一个阶段使用的带有不同线性和非线性模型的SOC估算了开路电压。在第三阶段，开发了一种最佳优化算法的平衡算法（EA），用于最佳识别电池参数。根据Taguchi的实验方法设计，对EA的参数进行了调整，以减少计算时间以及获得最佳参数排列所需的实验数量。与实施实施相关的数值模拟在锂离子电池上模拟，以证明所提出的EA的高能力是有效的识别程序。此外，与最近几种针对Artemis驱动周期的优化算法相比，所提出的EA具有很高的精度。，提出的还原模型的解决方案质量改进是通过与电池电压和SOC的实验测量高度接近的。此外，与线性和非线性模型相比，所提出的还原模型获得的计算时间少12％的精度降低了12％。
使用人工磁场和配备机器人激光的手臂进行超级kamiokande pmts表征探测用机器学习武装的顽固性BSM参数空间
这项研究引入了创新的机器学习（ML）辅助采样方法，旨在更有效地扩展标准模型（BSM）参数空间。Markov Chain Monte Carlo（MCMC）和Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等传统方法经常在高维，多模式空间中面临限制，从而导致计算瓶颈。我们的方法结合了积极训练的深层网络（DNN）和嵌套采样，动态预测更高的样子区域，以加速收敛并提高采样精度。这些可扩展的框架具有可扩展的框架，可以在高层物理学（HEP）研究中进行全面分析，以解决bsm compariete bsm commiate bsm commiate bsm compariate bsm compariate bsm comporiate comportiation comportiation comportiation。
衡量休息活动模式的碎片化：基于加速度计现实生活数据
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。