XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmos
GFDL下一代大气模型AM5
的好处： - 切换到RTE+RRTMG框架利用了几十年来的累积发展。- 现代化的基础架构允许灵活性来满足用户限制的需求。- 在GFDL上开发的新的统一参数化（Feng et al。提交的）产生更多的云和降水的物理表示。
ATOVS 的全球大气探测...
已经开发了国际高级电视和红外观测卫星垂直声音（ATOVS）处理套件（IAPP），以检索来自ATOVS测量结果的大气温度，湿度，大气总臭氧，大气总臭氧和其他参数。检索这些参数的算法包含四个步骤：1）云检测和去除，2）ATOV测量值的偏置调整，3）回归检索过程，以及4）非线性迭代物理检索。九（3 3 3）相邻的高分辨率红外音器（HIRS）/3点观测，以及先进的微波炉响起的单位-A观测值重塑为HIRS/3分辨率，可用于检索温度效果，表面皮肤温度，总大气的冰酮和微层面表面和同样的湿度，表面皮肤温度，总大气的沸腾的表面，以及同样。atovs profle检索结果通过root平方平方的差异来评估反射仪观察条件。在1 km垂直分辨率下温度的检索准确性约为2.0 k，在本研究中，在2 km垂直分辨率下的露点温度为3.0–6.0 K。IAPP现在可供全球用户用于处理实时ATOV数据。
Nest Learning Thermostat（第 4 代）Pro 安装指南（...
智能计划会随着时间的推移从用户的温度调节和存在模式中学习，以创建自定义的温度计划。Nest Learning Thermostat（第 4 代）将建议更改用户的计划，以优化舒适度和节能效果。用户可以允许 Nest Learning Thermostat（第 4 代）自动应用这些更改，先查看，然后接受或拒绝建议，或完全禁用智能计划。智能计划在使用的第一周内会学习最多，但永远不会停止学习。即使选择了“自动应用”，当恒温器更改其计划时，用户也会始终收到通知。当恒温器从用户的手动温度调节中“学习”时，恒温器也会在恒温器和应用程序中以视觉方式指示。用户可以随时查看 Google Home 应用程序中的“历史记录”标签，查看何时进行了更改。如果用户的习惯或计划发生了重大变化，用户可以重置智能计划学习，从那时起，恒温器将开始学习他们的偏好。
免疫系统受损的个体中的尿液微生物组
阻碍了我们对底部拖网对全球碳周期的影响的理解以及对气候政策的潜在影响。保护存储在海洋沉积物，植物和动物中的有机碳已被确定为应对气候变化的有力工具（Hoegh-Guldberg等，2019）。然而，由于普遍的气候政策和碳市场，对海洋气候解决方案的吸收速度很慢，这些市场只能识别缓解活动，并对大气排放产生可衡量的影响。在当前范式下鉴定基于海洋的溶液的挑战在于量化由人为活性产生的大气排放的复杂性，该活动发生在海洋表面以下（Luisetti等，2020）。因此，解决这一挑战的研究对于发现可以利用海洋的全部潜力来促进气候变化的新机会至关重要。在这里，我们研究了1996 - 2020年间及以后的情况下释放到全球海洋中的拖网诱导的碳的命运，并估计了发射到大气的CO 2的比例。为了估计拖网诱导的CO 2排放，我们使用了Sala等人的假设和数据。（2021），迄今为止唯一一项估计拖网对海洋沉积物中Co 2级别的影响的研究，以及两类的海洋循环模型：（i）海洋循环逆模型（OCIM; 2°分辨率; Holzer等，2021），2021）和（II）NASA Goddard Institute for Space Eance（GISS 2（GISS）2（giss）。 Lerner等，2021）。The latter was used in coupled climate simulations under two realizations: prescribed atmospheric CO 2 concentrations (GISScon) and prognostic atmospheric CO 2 based on anthropogenic emissions, the land and ocean sink, and benthic trawling (GISSemis; Ito et al., 2020 ).GISS和OCIM模型用于通过模拟大气和海洋过程的复杂相互作用，来估计CO 2的空气传播和CO 2的内部海洋运输。这些模型通过对CO 2通过电流，对流，垂直混合，生物过程（仅GISS）和表面气体交换进行建模，从而提供了海洋和大气之间CO 2交换的详细时空估计。取决于地理位置和底部拖网的水深，CO 2在几个月到几个世纪内暴露于海面（Siegel等，2021年）。GISS和OCIM模型对最新观察结果进行了系统的评估，已被国际接受，并在CMIP6中被用于代表第六次评估报告（IPCC，2022年）的海洋过程（例如，空气 - 循环），并在全球碳预算中用于估算Surface PCO 2（Friedliedliedliedlingstein et Al，2020a）。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Ramos，A.，Gomes Correia，A.，Nasrolllahi，K。等（2024）。
为了增强轨道几何维护计划并降低基础设施成本，准确预测由镇流器和子级别的循环负载引起的累积永久性轨道变形（沉降）对于铁路基础设施管理者至关重要。本文提出了一种新的方法，可以基于一项用于评估短期和长期轨道性能的混合方法研究的广泛参数研究，以降低计算成本来预测长期结算。将各种机器学习技术进行比较并采用用于开发预测模型，这些模型使用归档的压载轨道演示者的测量结果进行了验证。使用多个指标评估每个模型的性能和准确性，并进行了敏感性分析以识别有影响力的解释变量。值得注意的是，开发的随机森林模型与现场测量的定居数据表现出了良好的一致性。这种方法弥合了差距是数值模拟和经验数据，从而对永久轨道变形有了改进的整体理解。该方法具有在铁路轨道维护和更新管理的计算决策支持系统中实施的潜力。
染色体规模的基因组组装提供有关黑麦生物学，进化和农艺潜力的见解
自动：Rabanus-Wallace，M。Timothy； Mascher，马丁；勒克斯，托马斯；柳条，托马斯；甘德拉赫（Heidrun）； Baez，Mariana； Houben，Andreas； Mayer，Claus F.X.;郭，梁丽安格；波兰，杰西； Pozniak，Curtis J。； Walkowiak，肖恩； Melonian，乔安娜； Praze，Coraline R。； Schreiber，Mona； Budak，Hykmet；马蒂亚斯；转向，伯克哈德；沃尔夫，布兰德； Börner，Andreas；拜恩斯，布鲁克； Jana的Čížková； Fowler，D。Brian；弗里茨，艾伦；希梅尔巴赫，阿克塞尔； Kaithacotyl，Gemy； Keilwagen，Jens；凯勒（Keller），击败；音乐会，大卫；拉尔森，杰米； Li，Qiang; Myo，Beata；萨德哈尔人Padmarasu；拉瓦特，尼迪； sess，uğur;生活方式 - 卡亚，塞兹吉；夏普，安迪； Šimcová，哈纳；小，伊恩；大卫·斯瓦布雷克（Swarbreck）；海伦娜;纳塔利亚； Voylocov，Anatoly v。; Vrána，Jan；鲍尔，夏娃； Boliboc-Boliboc-Ska，Hanna； Doležel，Jaroslav；霍尔，安东尼；吉亚（Jizeng）；康沃尔，维克多；拉罗克（Laroch），安德鲁（Andrew）；好吧，Xue-Fengence；奥尔顿，弗兰克； Özkan，Hakan；莫妮卡的Racozy-Trojanowska； Scholz，UWE；舒尔曼，艾伦·H。 Seekmann，Dörthe； Stojałowski，Stefan； Tiwari，Vijay K。； Spannangle，Manuel；斯坦，尼尔斯
最终公开宇宙赛 - 葡萄牙新闻稿_10 月 24 日
OpenConstellation 是一个互助卫星基础设施，彻底改变了数据访问和信息共享。共享太空资产可大幅降低成本并简化数据访问，无需政府或组织资助自己的卫星星座。借助扩展的卫星网络，每个成员可以访问多达三倍的数据，从而缩短重访时间并扩大覆盖范围。优先任务可确保成员在其感兴趣的区域获得数据和专有权，而 Open Cosmos 全面的全任务管理涵盖从概念设计到制造、发射、运营和宝贵数据洞察的各个方面。
大型人造染色体的扩增
抽象的酵母人工染色体克隆是一种用于基因组映射研究的有吸引力的技术，因为很大的DNA片段可以很容易地传播。然而，详细的分析通常需要广泛的印迹杂交技术的应用，因为人工铬的通常仅以每个单倍体基因组的拷贝形式存在。我们已经开发了一个克隆载体和宿主菌株，通过允许人工染色体的副本数量来减轻此问题。矢量包括一个conter粒粒料，可以通过更改碳源来打开或关闭。可以通过选择异源性胸苷激酶基因的表达来实现强大的人工染色体副本的强选择性压力。使用此系统时，大小约100至600千碱基的人造染色体很容易被放大10至20倍。选择性条件并未在测试的任何克隆中引起明显的后栅格。在放大的人造染色体克隆中的丝粒重新激活，从而稳定地维持了20代拷贝数。拷贝数控制在人造染色体分析的各个方面的应用。