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衰老和阿尔茨海默氏病中基因座的定量多参数映射
15525279，2024，S8，从https://alz-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/alz.095275下载，MPI 374人类认知和脑科学，Wiley在线图书馆，wiley在[20/01/2025]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
渗透脱水对干菠萝切片的某些物理化学参数的影响
渗透脱水是导致产品的感觉价值和保质期提高的过程之一。这项研究旨在研究渗透脱水对菠萝水果物理化学参数的影响，菠萝果实在越南的坎市收获。研究了渗透脱水溶液中糖含量的参数范围，从400至600 g/l，温度因子在渗透脱水过程中的温度因子从18至38°C（±1℃）。研究渗透脱水时间，直到出现渗透平衡为止。监测渗透脱水过程中搅拌条件的影响，并将其与常规渗透脱水进行比较。每小时渗透脱水后，评估了原材料中水分含量和糖含量的指标。还研究了一些渗透脱水样品的色差（RE）。结果表明，在连续搅拌的支持下，在38°C下的渗透脱水为600 g/l，以获得最佳的渗透脱水效果。研究结果概述了在不同浓度的渗透溶液中的渗透脱水过程。这些结果是根据每种产品的目的灵活选择渗透菠萝条件的基础（例如果冻）和消费者需求（例如甜度水平）。
PyBOP：用于电池模型优化和参数化的 Python 包
Python 电池优化和参数化 (PyBOP) 包提供了估算和优化电池模型参数的方法，提供确定性和随机性方法以及示例工作流程来帮助用户。PyBOP 支持从各种电池模型的数据中识别参数，包括流行的开源 PyBaMM 包 (Sulzer et al., 2021) 提供的电化学和等效电路模型。使用相同的方法，PyBOP 还可用于在用户定义的操作条件下针对各种模型结构和设计目标进行设计优化。PyBOP 通过多种方法促进优化，并通过诊断来检查优化器的性能以及成本和相应参数的收敛。识别出的参数可用于预测、在线估计和控制以及设计优化，从而加速电池的研究和开发。
温和的体温过低与健康的异氟烷 - 麻醉CAT中静脉晶体液的静脉晶体液的体积动力学参数有关
血管舒张。3此外，作为猫的重新加热，存储在电容血管中的流体可能会迅速重新恢复活性循环，可能导致多余的循环。3在人类中，动脉血压的降低与消除液体的消除相关。4，尽管尚未在猫中专门研究这种现象，但它提高了一种可能性的可能性，即由于消除较慢而导致的猫可能会同样将液体保留更长的液体。尽管在猫中没有充分记录，但是许多哺乳动物中的轻度至中度低温会导致尿液产生增加，这是一种称为冷diuresis的现象。5这种作用归因于在核心温度明显下降之前，在轻度低温下发生的肾血流增加了，该血液流量是外周血管收缩。随着体温过低的进展，抗利尿激素水平降低可以进一步增强利尿作用。6因此，与给出的静脉曲张CAT相同的同一流体，可以消除对高温CAT的静脉注射剂量。了解体温过低期间液体推注的行为可以为降压猫的流体疗法提供宝贵的见解，这对于改善我们对该物种的休克的理解和治疗至关重要。体积动力学（VK）分析是药代动力学（PK）原理的适应性，可允许对静脉输液处置进行分析和模拟。将质量平衡方程式应用于串行血液 - 球蛋白（HB）测量值，可以使用VK技术对等离子体体积的变化进行外交易和分析。卷7，8个关于VK的综合评论。7 –11简短地，VK分析基于以下概念：以指定速率施加的iv流体增加了可扩展空间的体积。随着时间的流动从体内消除并有可能分布，该扩展空间的体积随时间变化。
昆虫传粉媒介对
秋葵[Abelmoschus esculentus（L.）Moench]是一种经常进行的交叉授粉，最高为19-42％的交叉授粉和计划的授粉可能会改善经济水果产量和生物学参数。本研究是在2021年和2022年的多雨（哈里夫）季节进行的。关于秋葵花卉游客的研究记录了28种昆虫属。属于四个昆虫秩序，其中五个spp。，即。apis cerana Indica（Fabricius）1798，Apis Mellifera（Linnaeus）1758，Bombus aymorrodoidalis（Smith）1852，Lithurgus Atratus（Smith）1853和Xylocopa latipes（drury）1773占主导地位。觅食活动和授粉行为表明，两种非Apis Bee物种（X. latipes和B. halemorrhoidalis）是迅速的传单，每单位时间访问了更多的花朵。注意到，传粉媒介探访的高峰期在9.00–11.00 h会计之间，到113.76±7.65昆虫 /m 2/10分钟，在此期间，污名的接受性和花粉发芽达到其峰值。Assessment of yield related parameters of insect pollinated flowers showed superior quality fruits with better capsule length (17.4–20.9 cm), capsule girth (6.56–7.84 cm), seeds/capsule (51.4–60.6), test weight of 100-seeds (7.05–8.38 g) and even the seed yield (1.86–3.04 tonnes/hectare) than closed控制和手授粉（模拟和交叉授粉）。总而言之，秋葵场的生态工程提高了授粉率，最终提高了产量和种子质量。
RIIO-3 股权成本——CAPM 参数
• 在估计无风险利率 (RFR) 时考虑政府债券中蕴含的便利溢价； • 在估计事前 TMR 时删除生活成本指数 (COLI)-CED 调整，而是使用 Ofgem 使用的 CPIH 历史通胀序列来缩减 Dimson、Marsh 和 Staunton (DMS) 提供的名义数据； • 在计算事前 TMR 时排除序列相关调整； • 主要根据事后 TMR 来通知其 TMR 津贴，而不是将 50% 的权重放在历史事前方法上； • 承认 TMR 和政府债券收益率之间的关系，正如之前的监管决策中所做的那样，因为这可能是可投资性的必要条件； • 在估计贝塔系数时考虑的水务公司样本中包括 Pennon。
对帕金森氏病新诊断的患者的心理，认知参数和睡眠质量的评估
背景：帕金森氏病是一种神经退行性疾病，由于神经元的损害而导致神经递质的损害，称为多巴胺，并且病例在全球范围内正在增长。在帕金森氏病患者中观察到非运动症状的研究在印度背景下很少。印度帕金森氏病的估计患病率为700万。目的和目标：本研究是为了评估新诊断的帕金森氏病患者的心理和认知参数和睡眠质量。材料和方法：在35-70岁的年龄组中，共有30名新诊断的患者，帕金森氏病在获得知情同意后是研究的一部分。三十岁和性别匹配的健康参与者也是研究的一部分。认知参数。使用广义焦虑症收集了心理参数七个问卷，这是一份自我管理的问卷。使用失眠严重性调查表评估睡眠质量，该问卷是七项调查表。结果：与对照组相比，帕金森氏病患者的焦虑评分显着高。与对照组相比，帕金森患者的睡眠质量明显较差。帕金森患者的空间和言语记忆评分明显低于对照组。结论：本研究结果支持帕金森氏病患者非运动症状也很突出。在帕金森氏病患者中观察到更高的焦虑评分，较低的空间和言语记忆评分以及睡眠质量差。该研究建议在该领域进行进一步的详细研究，以考虑这些参数在管理帕金森氏病方面。
超导电流的栅极控制：机制，参数和技术潜力
1 Department of Physics, University of Kontanz, Universit € AtsTraße 10, 78464 Konstanz, Germany 2 Nest, Nanoscienze-Cnr Institute Normal School, Piazza San Silvestro 12, 56127 Pisa, Italy 3 MTA-BME SuperConducting Nanoelectronics Momentum Research Group, M € M € M € M € Ugyetem RKP。 3.，1111布达佩斯，匈牙利4物理系，布达佩斯大学技术与经济学，M€uegyetem RKP。 3.，1111 Budapest，匈牙利5物理系，科学院，许多大学，Al-Geish St.，31527 Tanta，Gharbia，Gharbia，埃及6 Microtechnology and Nanoscience系，Chalmers Technology，41296 G€欧特堡，瑞典7号，瑞典7 CNR-Spin，C/O大学Salerno的研究，通过Giovanni Paolo II 132，84084 Fisciano，意大利萨勒诺8物理学系“ E. R. Caianiello”，“ E. R. Caianiello”，萨勒诺大学的大学，通过Giovanni Paolo II 132，84084 Fisciano，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，salerno，salerno，salerno1 Department of Physics, University of Kontanz, Universit € AtsTraße 10, 78464 Konstanz, Germany 2 Nest, Nanoscienze-Cnr Institute Normal School, Piazza San Silvestro 12, 56127 Pisa, Italy 3 MTA-BME SuperConducting Nanoelectronics Momentum Research Group, M € M € M € M € Ugyetem RKP。3.，1111布达佩斯，匈牙利4物理系，布达佩斯大学技术与经济学，M€uegyetem RKP。3.，1111 Budapest，匈牙利5物理系，科学院，许多大学，Al-Geish St.，31527 Tanta，Gharbia，Gharbia，埃及6 Microtechnology and Nanoscience系，Chalmers Technology，41296 G€欧特堡，瑞典7号，瑞典7 CNR-Spin，C/O大学Salerno的研究，通过Giovanni Paolo II 132，84084 Fisciano，意大利萨勒诺8物理学系“ E. R. Caianiello”，“ E. R. Caianiello”，萨勒诺大学的大学，通过Giovanni Paolo II 132，84084 Fisciano，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，Salerno，salerno，salerno，salerno
乘数：机器学习的多参数持久性
乘数是用于拓扑数据分析的Python库，重点是多参数Pers Istence计算和用于机器学习的可视化。它具有多种有效的计算和可视化工具，具有集成，易于使用的，自动差异的机器学习管道，它们可以与Scikit-Learn无缝连接（Pedregosa等，2011）和Pytorch（Paszke等，2019）。该库可用于拓扑或几何机器学习中的非专家。至关重要的功能在C ++或Cython中实现（Behnel等，2011-03/2011-04），与TBB平行（Robison，2011），并具有Python结合和界面。它可以处理非常多样化的数据集，这些数据集可以构建为（有限的）多过滤简单或单元格，包括，例如，点云，图形，图形，时间序列，图像等。
社区气氛模型6
摘要。本文记录了从扰动的参数集合（PPE）技术的方法和限制性的结果，其中多个参数是同时发生的，并且参数值是通过拉丁超管采样确定的。这是通过社区At-Mosphere模型6（CAM6）进行的，这是社区地球系统模型2版（CESM2）的大气组合。我们将PPE方法应用于CESM2-CAM6，以了解对大气物理学参数的气候敏感性。最初的模拟在Mi-Crophysics，对流，湍流和气溶胶方案中有45个参数，具有263个集合成员。这些大气参数通常是许多气候模型中最不确定的。控制模拟和有针对性的模拟，以了解由于气溶胶和快速气候反馈而引起的Climente强迫。在多维空间映射输入参数中探索了各种模拟器的使用来输出指标。参数对各种模型输出的影响，例如辐射，云和气溶胶特性。ma-Chine学习也用于针对观察探测最佳参数值。我们的发现表明，PPE是用于气候不确定性分析的有价值工具。此外，通过同时改变许多参数，我们发现，参数值的许多不同组合可以产生与观察结果一致的恢复，从而仔细的分析