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社论：在未来气候变化下，农业和森林生态系统的碳水氮过程和机制
众所周知，农业和森林生态系统充当陆地生态系统中的重要碳。了解面对气候变化时生态系统碳周期的基本过程和机制对于量化陆地生态系统的碳汇至关重要。生态系统碳循环不能与水和氮循环分开，因此不能在农业和森林生态系统中对气候变化的碳水氮过程的反应和适应性进行进一步研究。该研究主题发表了10篇论文，以获得对农业和森林生态系统中碳 - 水氮相互作用的基本机制和过程的新见解，以响应气候变化。垃圾分解是一个关键的生物地球化学过程，它对森林和草原生态系统中的碳和氮循环深刻影响。气候因素可以显着影响垃圾分解速率，碳固换以及CO 2和N 2 O.CO 2和N 2 O.的温室气体的排放。对37个发表研究的351个样本进行了全面的元分析，以探讨太阳辐射和降水对垃圾分解和CO 2发射的互动效应。他们发现太阳辐射显着增加了垃圾分解，这取决于降水状态。同时，Li等人。通过对青海藏高原上的长期操纵变暖实验，研究了变暖和开垦对N 2 O发射的影响。他们的结果表明，通过增强土壤硝化和相关的
ADS-B可伸缩性解决方案和飞行数据处理
航空旅行已成为人们生活中必不可少的一部分。不仅是为了方便起见，而且是因为它是前往遥远国家的最快方式，有时涵盖了其他运输方式可能需要几天甚至几个月的距离。因此，航空业的竞争加剧和降低的飞行成本使航空旅行更加负担得起，从而使其能够吸引更多的受众。到2023年，全球航空业为大约45亿乘客提供了服务。根据2021年的数据，任何给定时间的空气中估计的平面数为15,500至17,500。随着航空业的发展，全球飞行数量增加了，因此进行更好的飞机跟踪和安全性的必要性变得更加至关重要。确保乘客安全的需求推动了新技术进步的发展。这是ADS-B（自动依赖性监视广播）技术发挥作用的地方，可以增强飞机跟踪并提高空中交通管理的效率。ADS-B技术通过在飞机的速度，高度和位置提供实时数据来提供帮助，从而可以更准确，更安全地跟踪飞机。尽管有好处，但实现全球ADS-B覆盖范围仍然是一个重大挑战。传统的部署方法通常受到高成本和后勤障碍的阻碍，尤其是在稀缺地面站的农村和服务不足的地区。然而，巨大的尚未开发的潜力在于将这一基础设施分散，并激励个人有助于扩大ADS-B覆盖范围。目前，营利性公司主导了ADS-B地面站基础设施，导致可扩展性缓慢和诸如土地租金和维护之类的高昂经常性成本。此覆盖范围不仅会影响航空安全性，而且还限制了利用ADS-B数据来用于更广泛用例（包括物流，研究和情报收集）的能力。derad网络在这一点上步骤，并授权个人使用便宜且易于安装的设备建立和操作ADS-B地面站。参与者被DRD令牌激励，创建了一个互惠互利的系统，其中贡献者在增强全球航空安全的同时获得奖励。通过分散ADS-B基础架构，DERAD网络克服了传统系统效率低下，实现了更快的可扩展性和较低的成本。该模型提高了航空安全性，并为ADS-B数据的创新应用创造了机会。例如，研究人员，记者和物流公司可以访问分散的市场以获取实时飞行数据，从而在跟踪和分析中解锁了新的可能性。derad网络将复杂的集中系统转换为可访问，可扩展的解决方案，为全球空中交通管理设置新标准
真菌对磷酸盐的溶解是陆地生态系统养分循环的重要过程，尤其是对于
真菌对磷酸盐的溶解是陆地生态系统养分循环的重要过程，尤其对于植物生长发育必需的元素磷的可用性而言。磷通常以不溶性形式存在于土壤中，例如铁、铝和钙的无机磷酸盐，这限制了植物根部对其的吸收。然而，磷酸盐溶解真菌能够通过分泌有机酸和磷酸酶将可用的磷酸盐释放到环境中，将这些不溶性形式转化为植物可利用的磷酸根离子。该机制不仅在植物营养方面发挥着关键作用，而且在陆地生态系统的可持续性方面也发挥着关键作用，有助于有效的磷循环和提高农业生产力。本研究的目的是通过巴西亚马逊西部微生物收集中心的三种具有散生菌目形态特征的真菌菌株，对不同磷酸盐源的溶解能力进行分子鉴定和表征。首先，重新激活这些细胞系，并使用 2% CTAB 方法进行 DNA 提取。接下来，进行 CaM（钙调蛋白）区域的扩增，作为物种鉴定的分子标记，然后进行测序和系统发育分析。为了确保分析的稳健性，基于相关物种序列的比对，采用了最大似然法，并进行了 1000 次重复。为了评估无机磷酸盐的溶解潜力，在含有三种不同形式的不溶性磷酸盐的培养基中对分离物进行体外定性测试：磷酸铁（FePO₄）、磷酸铝（AlPO₄）和磷酸钙（Ca₃(PO₄)₂）。将真菌在28°C的恒温下培养四天。磷酸盐的溶解度通过溶解指数来量化，该指数是一个参数，表示真菌在培养基中在其菌落周围产生溶解晕的能力。该指数是根据溶解晕的直径与真菌菌落直径的比率计算得出的。系统发育分析证实，所研究的三种菌株属于 Talaromyces sayulitensis 种。在进行的测试中，Talaromyces sayulitensis 菌株表现出溶解不同来源的无机磷酸盐的高潜力，在所有测试介质中呈现溶解晕。在含有磷酸铝（AlPO₄）的培养基中观察到最高的溶解率。这些结果表明，Talaromyces sayulitensis 具有显著的溶解各种形式磷酸盐的能力，作为一种有前途的生物技术工具，它可以提高贫瘠土壤中磷的利用率，促进植物生长，并有助于可持续农业实践。
学期VI 17BTU601B生物技术和人类福利...
37。1发酵经济学T3：208-218 38。1单位测试-39。1上一年ESE问题论文讨论-40。1上一年ESE问题论文讨论 - 单位v 08小时计划的总小时数40小时40小时参考T1：Patel，A.H。（1996）。工业微生物学。（第一版）。Macmillan India Limited。T2：Stanbury，P.F。，Whitaker，A。 ＆S.J. 大厅。 （2007）。 发酵技术原则。 Elsevier Science Ltd. T3：Casida，Le。 （1991）。 工业微生物学。 （第一版）。 Wiley Eastern Limited。 W1：http：//ecoursesonline.iasri.res.in/mod/page/view.php?id=5150T2：Stanbury，P.F。，Whitaker，A。＆S.J.大厅。（2007）。发酵技术原则。Elsevier Science Ltd. T3：Casida，Le。（1991）。工业微生物学。（第一版）。Wiley Eastern Limited。W1：http：//ecoursesonline.iasri.res.in/mod/page/view.php?id=5150
准确信息处理的非平衡成本
准确的信息处理在技术和自然界中都是至关重要的。为了实现它，任何信息处理系统都需要初始资源供应远离热平衡。在这里，我们建立了可以通过给定数量的非平衡资源来实现准确性的基本限制。该限制适用于任意信息处理任务和任意信息处理系统受量子力学定律的影响。它很容易计算，并且用熵数量表示，我们将其命名为反向熵，与所考虑的信息处理任务的时间逆转相关。对于所有确定性的经典计算及其所有量子延伸都可以达到极限。作为一种应用程序，我们建立了非quilibrium和准确性之间的最佳权衡，用于存储，传输，克隆和擦除信息的基本任务。我们的结果设定了接近最终效率限制的新设备设计的目标，并提供了一个框架，以证明量子设备的热力学优势比其经典配料。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
分析方法用于基于重组腺相关病毒的基因疗法的过程和产品表征
优化具有一致质量的重组腺相关病毒（RAAV）的上游和下游过程取决于快速介绍关键质量属性（CQAS）的能力。在RAAV产生的背景下，将病毒滴度，衣壳含量和聚集鉴定为潜在的CQA，影响RAAV介导的基因治疗产物的效力，纯度和安全性。 测量这些属性的分析方法通常会遭受较长的周转时间或较低的吞吐量来开发过程，尽管快速，高通量方法开始开发和商业化。 这些方法在学术或工业实践中尚未确定，并且很少数据。 在这里，我们审查了对Raav质量量化的量化和即将到来的分析方法。 此外，我们确定从传统方法过渡到新方法的关键挑战是后者缺乏学术和工业经验。 本文献综述为选择质量属性的分析方法提供了ASA指南，以在RAAV介导的基因疗法的过程开发过程中快速，高通量过程表征。将病毒滴度，衣壳含量和聚集鉴定为潜在的CQA，影响RAAV介导的基因治疗产物的效力，纯度和安全性。测量这些属性的分析方法通常会遭受较长的周转时间或较低的吞吐量来开发过程，尽管快速，高通量方法开始开发和商业化。这些方法在学术或工业实践中尚未确定，并且很少数据。在这里，我们审查了对Raav质量量化的量化和即将到来的分析方法。此外，我们确定从传统方法过渡到新方法的关键挑战是后者缺乏学术和工业经验。本文献综述为选择质量属性的分析方法提供了ASA指南，以在RAAV介导的基因疗法的过程开发过程中快速，高通量过程表征。
FITAI：用于 GNSS 后拟合残差和位置联合分析的人工智能。Jason 插件，Rokubun 云 GNSS 处理服务
● 模型训练：在训练模型之前，读取 (2) 生成的特征并进行预处理。例如，如果需要，对数据进行归一化，并根据可用数据量按比例拆分为训练、验证和测试数据集。模型训练完成后，将与 model.json 文件一起存储 (3)，该文件包含有关训练模型的相关信息，例如每个隐藏层的神经元数量、隐藏层数量、使用的变量（后拟合残差、SNR 等）等。● 批量推理：模型训练完成后，可以通过加载保存的模型 (3) 并对新的 GNSS 数据执行推理过程将其部署到生产中。
直接金属沉积中基于神经网络的过程模型的迁移学习
增材制造工艺在工业领域越来越重要。特别是直接金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的制造技术，因为它可以实现广泛的应用，例如从头开始制造零件、在传统加工的原始零件上添加材料，甚至高效修复高价值零件 [1]。除了许多优点外，该工艺的可控性仍然很困难，导致内部缺陷、几何偏差或微观结构不均匀。相变、粉末-气体动力学和参数不确定性等多种物理现象会影响工艺行为并使工艺处理复杂化。因此，需要进行大量的实验活动来确定具有可接受几何和材料性能的工艺参数