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数据和模型揭示了世界上两个最大的沙漠中MIS 3期间潮湿的环境条件
摘要。MIS 3在赤道以北和阿拉伯半岛以北的非洲环境条件长期以来一直有争议，这是由于数据稀缺和方法论上的警告。在本文中，我们比较了245个大陆水文记录和11个长而连续的大陆和海洋核心与IPSL一般循环模型的结果，讨论了北热带非洲，北部（地中海）非洲和阿拉伯半岛之间59至29 ka之间的水文变化。尽管通常有冰川的环境，但潮湿的条件已广泛扩大，为许多湖泊，河流和湿地提供了位置。我们研究的主要结果是表明，由于夏季季风降雨和冬季的地中海雨水，潮湿的状况比阿拉伯半岛更早，在阿拉伯半岛比非洲更为普遍。驱动MIS 3湿度的机制涉及全球冷却因子，例如温室浓度和冰量，这影响了可用的水分，轨道强迫，这会影响季风循环以及对大西洋子午倾覆循环状态（AMOC）的振幅和敏感性。
通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些
s3图。如VPA，LI2CO3和Tranilast的处理可减少DNA双链断裂，如！ H2AX，但不恢复HMGB-1水平。 （a）
我们的结果与以前的研究一致，这些研究证明了基于树模型，尤其是随机森林和Xgboost在预测糖尿病杂志方面的有效性[12]。Alam等人的研究。报道说，随机森林和XGBoost在DR预测中实现了很高的AUC值和准确性，强调了这些模型在分析复杂的医疗保健数据中的实用性[13]。此外，最近的工作强调了XGBoost基于生化和成像数据准确预测DR风险的潜力，进一步验证了我们的发现[14-16]。在处理大数据集中随机森林的高预测能力和鲁棒性是有据可查的，我们的发现与这些观察结果保持一致，这表明随机森林可能是DR筛查的最佳选择[17]。Xgboost也表现良好，具有与随机森林相当的AUC值，表现出强大的分类能力并有效地处理可变重要性[15]。这些发现突出了在早期检测至关重要的医疗保健应用中基于树模型的实用性[18，19]。
使用Microscale的分散模型评估城市热点的长期空气污染：Fairmode联合比对练习，用于安特卫普的案例研究
a CIEMAT, Research Center for Energy, Environment and Technology, Avenida Complutense 40, 28040 Madrid, Spain b VITO NV, Flemish Institute for Research and Technology, Boeretang 200, 2400 Mol, Belgium c CESAM & Department of Environment and Planning, University of Aveiro, 3810-193 Aveiro, Portugal d Cambridge Environmental Research Consultants (CERC), UK e ENEA, Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development, 40129 Bologna, Italy f ARIANET S.r.l., via Crespi 57, 20159 Milano, Italy g Computer Science School, Technical University of Madrid (UPM), Campus de Montegancedo, s/n, 28660 Madrid, Spain h NILU - The Climate and Environmental Research Institute, Norway i University of Western Macedonia （UOWM），部门机械工程，Sialvera＆Bakola str。，50132 Kozani，Greece J Sze，Sz´echenyi Istv´大学，Gy˝或匈牙利K Air＆d，Strasbourg，strasbourg，Francance liCube LiCube Laboratory，UMR 7357，CNRS/CNRS/cnrs cnrs cnrs cnrs/conbrande france frass f--67 000意大利ISPRA联合研究中心（JRC）委员会
紧密连接在胚胎模型中的关键功能
“从广义上讲，这项研究表明，干扰 iPS 细胞的先天特性可以调节它们对细胞外信号的敏感性，并改变它们的细胞命运轨迹，”Gladstone 前高级研究员、这项研究的资深作者 Todd McDevitt 博士说。“这一原理可能会改变游戏规则，释放 iPS 细胞的潜力，产生更多同质的分化细胞群，用于治疗应用。”
有关研究主题的社论，探索单细胞法分析和基于干细胞的疾病模型的药物开发
在生物学研究的动态领域中，我们目睹了一个变革性的时代，重新掌握了我们对细胞功能，发育过程和疾病复杂性的掌握。这一科学文艺复兴时期的核心是单细胞（SC）基于OMICS的分析，包括单细胞多组合的领先技术，以及基于创新的干细胞方法。这些技术已经催化了一系列发现，为我们寻求知识和彻底改变了科学研究的景观开辟了新的边界。干细胞的探索标志着这一旅程中重要的一章。以其显着的自我更新和分化能力而闻名，干细胞对于维持组织平衡和增生至关重要。对它们的性质和生物过程的这种更深入的了解不仅提高了再生医学领域，而且还引入了潜在的治疗策略来打击各种疾病，为全球提供了新的希望和治疗可能性。此外，将体细胞重编程为多能干细胞的过程是特别引人注目的进步。该技术可以通过从患者或基因工程中得出细胞来反映特定疾病，从而创建各种疾病模型，从而提供了一种强大的工具来以更加个人和精确的水平探索疾病机制。对干细胞生物学和疾病建模的这种见解展示了一个有希望的突破性领域，以前比作科学领域。Zhang等。Zhang等。它还改善了药物筛查方法，从在单一细胞上测试候选药物到在复杂的组织上测试具有许多类型的细胞在一起的复杂组织，它们可以更好地模拟体内的真实病理状况。本评论的研究主题探讨了SC-Ser-sequesting技术的变革性影响，尤其是它们扩展到SC-Multiomics，使用干细胞作为推进疾病理解，诊断和药物发现的平台。应对药物开发的持续挑战，例如成功率低
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（
这个系外行星的极端气候违反了所有模型
WASP-121B是研究最多的系外行星之一。以其极端条件（例如金属蒸气云）而闻名，它属于超热木星的类别。探索国际天文学家团队，包括日内瓦大学（Unige）天文学系和行星国家研究中心的研究人员，结合了欧洲南部天文台（ESO）的四个巨型望远镜（ESO）的四个巨型望远镜的观察结果。通过探测多个大气层，它们在系外行星的大气中生成了最详细的数据集。在他们的发现中：强大而完全出乎意料的风的存在。在自然界中发表，这些发现挑战了现有的大气模型。超热的木星是类似于木星（地球大小的300倍）的系外行星，但与木星不同，轨道非常接近他们的恒星。这种接近性及其大尺寸使它们更易于检测和学习。然而，它们的非凡无体性 - 比地球强大的数千倍 - 产生的气候比太阳系中任何行星的气候更为极端。这使得超热木星的理想实验室用于测试行星气氛和气候的理论和数值模型。
复杂代谢模型的整洁且可扩展的结构
<8 centau> 1卢森堡百分之库的部队被卢森堡，Revolution R，Franclogical Biological Inlogological 3 Iesterals覆盖，北莱茵 - Westphalia 40225，德国腐蚀作家。 div>我的divite moukiel watcs，casease强迫，7，YSWEED TRESSCAIN，7，YSWEED TRANSCITS，Luxembourgish，Radtine，Radtine，Radtine，Luxembourg C-036，11月4日，卢森堡。 div>电子邮件：中邮件：wearef.katchvilv@un.lu;圣伊芬手表，15Sing Quivative和Soretecal Bonie，Himpe家族，Hennel's（40225 D Digedations，40225 D Digeria。 div>电子邮件：wilkst@hhu.de。 div> †同等贡献。 div> 副编辑：Pier Luigi Marteli div>电子邮件：wilkst@hhu.de。 div>†同等贡献。 div>副编辑：Pier Luigi Marteli div>
基于扩散的生成模型及其误差边界
我们为在强烈的对数符合数据分布的假设下提供了基于扩散的一代模型的收敛行为，而我们用于得分估计的近似函数类别是由Lipschitz的连续函数制成的，避免了分数功能上的任何Lipschitzness假设。我们通过一个激励的例子来证明，从具有未知平均值的高斯分布中取样，我们的方法的强大性。在这种情况下，为关联的优化问题提供明确的估计值，即得分近似，而这些分数与corrempond的抽样估计值结合在一起。因此，我们从关键量的关键量（例如融合的尺寸和收敛速率）中获得了数据分布之间的wasserstein-2距离（均值不明的高斯）和我们的采样算法之间的最佳知名度上限估计。除了激励示例之外，为了允许使用各种随机优化器，我们使用L 2合理的分数估计假设呈现结果，这是在随机优化器和我们的新型辅助过程中仅使用仅使用已知信息的新型辅助过程的期望。这种方法对于我们的采样算法产生了最著名的收敛速率。