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不确定性在湿度和模型参数中的影响对预测contail能量强迫的预测
抽象的先前工作表明，尽管飞机冷凝径（捕捞尾巴）对气候的净效应正在变暖，但每米cont虫的能量强迫的确切幅度仍然不确定。在本文中，我们探讨了拉格朗日概要模型（COCIP）在识别具有高尾尾能量强迫的战争段时的技能。我们发现，技能仅大于气候预测，甚至考虑了天气场和模型参数的不确定性。我们通过使用欧洲中等天气预报中心（ECMWF）的集合ERA5天气再分析来估计由于湿度而导致的不确定性，作为蒙特卡洛投入到cocip。我们通过迫使在巡航高度上进行的原位湿度测量值匹配匹配ERA5湿度数据的不偏见和纠正不分散。我们将使用一个集合成员之一计算出的Cocip能量强迫估计值作为地面真理的代理，并报告COCIP在识别具有较大正面代理能量强迫的细分市场方面的技能。我们通过使用与文献一致的不确定性分布中绘制的COCIP模型参数进行蒙特卡洛模拟，进一步估计COCIP中模型参数引起的不确定性。当cocip输出在季节中平均以形成气候预测时，预测代理的技能为44％，而cocip cocip输出的技能为84％。如果这些结果延续到了真实的（未知）的围栏EF，则表明能量强迫预测可以减少潜在的避免避免途径调整的数量2倍，从而减少避免避孕的成本和燃料的影响。
肠道微生物群和肌肉减少症或其定义参数之间的关联：系统评价
改变的肠道微生物群（GM）可能有助于通过肠肌肉轴发育或恶化。这项系统评价旨在将肌肉减少症或低肌肉减少症患者之间的GM与具有保留肌肉状态的患者（肌肉质量，力量和身体表现）进行比较多样性指数，以澄清是否有强有力的证据表明存在肌肉减少症的GM签名。该系统审查是根据Prisma报告的指南进行的，并预先注册了Prospero（CRD42021259597）。PubMed，Web of Science，Embase，Clinicaltrials.gov和Cochrane库进行搜索至2023年7月20日。包括报道的有关GM和肌肉减少症或其定义参数的研究。观察性研究与平均年龄≥50岁的人群进行了研究。包括10771人（58.56％♀）的32个研究。13项研究将肌肉减少症定义为一种结构。19个研究报告了至少一个肌肉减少症的参数（肌肉质量，力量或身体性能）。研究发现，在多个级别上的不同GM-TAXA与肌肉减少症（n = 4/6），肌肉质量（n = 13/14），力量（n = 7/9）和身体表现显着相关（n = 3/3）；但是，关联方向是异质的，并且在特定的GM-TAXA方面也存在冲突。与此相一致，α多样性与肌肉质量（n = 3/4）和肌肉力量（n = 2/3）显着和正相关。关于β多样性，研究发现，肌肉减少症患者的转基因，低肌肉质量或低强度的群集与保持肌肉状态的人的群体不同。α多样性较低，表明丰富度和多样性低。所有报告的结果都是显着的（p <0.05）。患有肌肉减少症和低肌肉参数的人的含量较不丰富和多样化，并且可以与基于GM-Composition的肌肉质量和功能的人分开。sarcope-nia和低肌肉参数在多个级别上也与不同的GM-TAXA相关，但由于研究的横截面设计，结果是杂产的，没有因果结论。这强调了对肌肉减少症和明确定义的核心结局集的大型GM混杂器控制的均匀设计的横截面和纵向试验的需求，以进一步探索GM-TAXA的变化并确定Sarcopenia sarcopenia pecipeciefiffiffimenia。
mRNA序列参数和公式优化...
▪129 sV小鼠▪tlr7/8铅拮抗剂与mRNA以各种比率混合▪编码萤火虫荧光素酶的未经改性mRNA▪拮抗剂 - 拮抗剂 - 液化液作用为LNP▪静脉注射10或30 µg mRNA-LNP的静脉内注射和6H和24H分析的ERNAINS INSTER ERNAINS INSTER ERNAINS ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION + ERNAINS分析▪从血清▪器官裂解物中的荧光素酶活性
用珍珠小米面粉制备的挤出产品的物理和机器参数与defatted花生粉混合
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; 8（7）：799-814 www.biochemjournal.com收到：02-04-2024接受：08-05-2024 DHRUV CHOCHA M.TECH。学者，加工和食品工程系，农业工程技术学院，印度古吉拉特邦雅加达德农业大学，朱贾拉特郡农业工程和食品工程学系，朱贾拉特邦，古吉拉特邦，贾加拉特大学，朱贾拉特大学，加吉拉特大学，印度古吉拉特邦，印度古吉拉特大学工程和食品工程学院。印度古吉拉特邦农业大学Vidhya诉M.Tech。学者，加工与食品工程系，农业工程与技术学院，朱加德农业大学，古吉拉特邦，印度古吉拉特邦，POORNIMA DIWATE M.TECH。学者，加工与食品工程系，农业工程技术学院，印度古吉拉特邦Junagadh农业大学，印度朱吉拉特大学。学者，加工和食品工程系，农业工程与技术学院，印度古吉拉特邦Junagadh农业大学
一个用于优化深神经网络体系结构和超参数
在本文中，我们提出了Dragon（用于定向的无环形优化），这是一种自动生成效率高的深神经网络体系结构并优化其相关超参数的算法框架。该框架基于不断发展的无环图（DAG），定义比文献中现有的搜索空间更具灵活的搜索空间。它允许进行不同的古典操作的混合物：卷积，相互作用和密集的层，但也有更多新的操作，例如自我注意力。基于此搜索空间，我们建议邻里和进化搜索操作员，以选择网络的体系结构和超参数。这些搜索操作员可以与能够处理混合搜索空间的任何元疗法一起使用。我们在时间序列预测基准的时间序列上使用异步进化算法测试了我们的算法框架。结果表明，龙的表现优于最先进的手工制作的模型和汽车技术，用于在众多数据集上预测时间序列。Dragon已被实施为Python开源软件包1。关键字：神经体系结构搜索，超参数优化，元启发式学，进化算法，时间序列预测
使用间接太阳能烘干机对香蕉切片的干燥参数进行预后分析的高级机器学习开发
在这项研究中，使用了极端梯度提升（XGBoost）和光梯度提升（LightGBM）al-gorithms用间接太阳能干燥机的香蕉切片的干燥特性进行模型。建立了自变量（温度，水分，产品类型，水流量和产品质量）与因变量（能源消耗和降低）之间的关系。用于耗能，XGBoost在训练过程中以0.9957的r 2为0.9957，在测试过程中表现出优异的表现，在训练期间的最小MSE为0.0034，在训练期间为0.0008，在测试阶段表明高预测性获得率和低错误率。相反，LGBM显示较低的R 2值（0.9061训练，0.8809测试）和较高的MSE在训练过程中的MSE为0.0747，在测试过程中0.0337显示了0.0337，反映了较差的表现。同样，对于收缩预测，XGBOOST优于LGBM，较高的R 2（0.9887训练，0.9975测试）和较低的MSE（0.2527培训，0.4878测试）证明了LGBM。统计数据表明，XGBoost定期胜过LightGBM。基于游戏理论的Shapley功能表明，温度和产品类型是能源消耗模型的最具影响力的特征。这些发现说明了XGBoost和LightGBM模型在食品干燥操作中的实际适用性，以优化干燥调节，提高产品质量并降低能耗。
TCF7L2基因表达与2型糖尿病中的某些生化参数之间的相关性
在伊拉克，DM造成7279人死亡或总死亡人数的4.24％。4 T2DM代表了世界上最普遍的代谢疾病之一。5这是由两个主要原因的组合引起的：胰腺β细胞的不当分泌胰岛素分泌以及胰岛素敏感组织对胰岛素反应的失败。6因此，必须严格控制组织中胰岛素合成和释放的分子机制和组织中胰岛素反应。7因此，任何所涉及的缺陷都可能导致T2DM。遗传和环境变量影响其发展。肥胖，暴饮暴食，缺乏运动和遗传因素会影响胰岛素的产生和抗药性。7基于双家族研究，T2DM并发症的遗传率为40％。在2011年发表的一项研究中，发现36个以上的基因增加了T2DM的风险。8
Physiofit：量化细胞生长参数和细胞外通量的软件
摘要摘要：生长参数和细胞外摄取和生产通量的量化是系统和合成生物学的核心。通量，通过拟合细胞和细胞外底物和产物的浓度的时间顺序测量。非计算生物学家可以使用一种工具来计算细胞外通量，但几乎无法互操作，并且仅限于单个硬编码的生长模型。我们介绍了我们的开源通量计算软件Physiofit，可以与任何增长模型一起使用，并且可以通过设计可互操作。Physiofit包括一些最常见的增长模型，高级用户可以实施其他模型来计算遵循替代动力学的代谢系统或实验设置的细胞外通量和其他增长参数。Physiofit可用作Python库，并提供图形用户界面，以直观使用最终用户和命令行界面，以简化现有管道中的集成。可用性和实现：Physiofit在Python 3中实现，并在Windows，Unix和MacOS平台上进行了测试。Physiofit也可以在https://workflow4metabolomics.org上在线免费获得。源代码，数据和文档是在https://github.com/metasys-lisbp/physiofit/和https://physiofit.readthedocs.io/上自由分布的。
Naturf：用于生成数字天气建模的城市参数的包装
城市弹性期货工具（Naturf）的邻域自适应组织是一个Python的工作流，可生成通过天气研究和预测（WRF）模型可读的文件。Naturf使用Geopandas（Jordahl等，2020）和汉密尔顿（Krawczyk＆Izzy，2022）来计算带有建筑足迹和高度信息的Shapefiles的132个建筑参数。这些参数可以以多种格式收集和使用，并且主要输出是配置为输入到WRF的二进制文件。此工作流程是对国家/世界城市数据库和访问门户工具（Nudapt/Wudapt）的灵活适应（Ching等，2009; Mills等，2015），可以在任何空间分辨率的研究区域中使用。气候建模社区和城市规划师可以使用Naturf产生的城市参数和WRF可读文件来确定建筑/邻里形态对微气候的影响。有关计算的城市参数的更多信息可以在文档中找到。
使用可调参数的纳米孔测序信号数据
是一种在基因组学领域中广泛使用的技术。但是，目前缺乏从纳米孔测序设备创建模拟数据的有效工具，这些工具以时间序列的当前信号数据的形式测量DNA或RNA分子。在这里，我们介绍了Squigulator，这是一个快速而简单的工具，用于模拟逼真的纳米孔信号数据。s弹器采用参考基因组，转录组或读取序列，并生成相应的原始纳米孔信号数据。这与牛津纳米孔技术（ONT）和其他第三方工具的基本软件兼容，从而为纳米孔分析工作流的每个阶段提供了有用的基板，用于开发，测试，调试，验证和优化。用户可以使用模拟特定ONT协议或无噪声“理想”数据的预设参数生成数据，或者他们可以确定性地修改一系列实验变量和/或噪声参数以满足其需求。我们提供了一个简短的用途示例，创建了模拟数据，以模拟不同参数影响ONT基本和下游变体检测准确性的程度。此分析揭示了对ONT数据和基本算法的性质的新见解。我们为纳米孔社区提供了旋转器作为开源工具。