摘要。本文提出了一种建模方法,旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像(高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射),以及来自全球(1 o)数据集的历史气候(每月温度和降水量)和土壤属性(质地、C 和 N 含量)作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行,以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•,最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自
非常关注植物提取物在牲畜和家禽生产中的应用,作为被禁止添加剂(例如抗生素)的替代品。植物提取物是从植物材料中提取的天然化合物或成分的混合物。由于存在众多具有药理特性的生物活性化合物,因此它们具有巨大的研究潜力。此外,由于它们的天然,可生物降解的性质以及减少对合成化学物质的依赖的能力,它们被认为是可持续和环保的选择。有关植物提取物在青贮饲料保存中施用的庞大科学研究已经报道了这种富集的植物的潜在抗真菌剂(Cock and van Vuuren,2015年),芦荟提取物具有广泛的微生物抑制活性,据报道它具有明显的抑制作用,并且对我的抑制作用具有明显的抑制作用,因此(命中率)(命中率)(命中率)(命中率)。 Al。,2013)。茶厂的有机简易提取物含有各种天然非离子表面活性剂,它们可以与某些抗菌剂合作以拮抗真菌(Hao等,2010)。一些研究报告说,ficus hirta vahl的乙醇提取物
nedo一直致力于建立供应链,以实现SAF的实际应用,从采购多种原材料,例如废食用油,植物油和脂肪,生物乙醇,木质生物量和微藻,到每个转换过程的演示,到整齐的SAF,确保燃油质量到燃料质量到机场,并建立了供应系统,并建立了一个供应系统。
我们提出了一种方法,通过解决基于模型的最优控制问题,以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题,我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器,然后在实际系统上实施。每分钟,控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题,该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本,同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本,然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
摘要 Covid-19 的爆发导致制造业运营中断。最严重的负面影响之一是关键医疗用品的短缺。制造公司面临来自政府的压力,要求其利用制造能力重新利用生产来满足对必需产品的关键需求。为此,技术和人工智能 (AI) 的最新进步可以作为应对解决方案,以克服与重新利用制造 (RM) 相关的威胁。该研究的目的是通过系统的文献综述 (SLR) 来调查人工智能在 RM 中的重要性。本研究收集了 SCOPUS 数据库中选定研究领域的约 453 篇文章。结构主题模型 (STM) 用于从选定的 RM 中 AI 文档中生成新兴的研究主题。此外,为了研究 RM 中 AI 领域的研究趋势,使用 R 包进行了文献计量分析。研究结果表明,由于该领域每年全球文章的产量有限,因此该领域的研究空间巨大。然而,这是一个不断发展的领域,已经确定了许多研究合作。该研究提出了一个全面的研究框架和未来研究发展的建议。
生殖特异性小 RNA 是动物和植物生殖系发育的重要调节因子。microRNA2118 (miR2118) 在植物中是保守的,可诱导阶段性小干扰 RNA (phasiRNA) 的产生。为了揭示 miR2118 的生物学功能,我们在此描述了 miR2118 簇大量缺失的水稻突变体。我们的结果表明,miR2118 的缺失会导致水稻严重的雄性和雌性不育,并伴有体细胞花药壁细胞的明显形态和发育异常。小 RNA 分析表明,花药壁中依赖 miR2118 的 21 核苷酸 (nt) phasiRNA 富含 U,与生殖细胞中的 phasiRNA 不同。此外,miR2118 依赖的 21-nt phasiRNA 生物合成可能涉及 Argonaute 蛋白 OsAGO1b/OsAGO1d,这些蛋白在花药壁细胞层中含量丰富。我们的研究突出了体细胞花药壁和生殖细胞之间 phasiRNA 的位点特异性差异,并证明了 miR2118/U-phasiRNA 在花药壁发育和水稻繁殖中发挥的重要作用。
i)杜尔加普尔-713209外部检查员Nit-Durgapur化学系Rajnarayan Saha教授(实际上将在适当的时候发送链接)。
在这项研究中,我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先,我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后,我们将介绍并讨论有关(1)语音运动控制,(2)发音复杂性,(3)韵律的神经解剖学相关性的实验结果,以及(4)义大利处理的神经认知底物。实验(1)和(2)表明,由SMA,运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外,我们可以证明,只有语音运动的执行才能招募左前岛,而发音计划则没有。实验结果(3)的结果表明,控制韵律处理的横向化不是韵律(语言与情感)的功能,而是处理单元的更一般特征,例如韵律框架的大小,造成了不同皮质区域的激活。最后,在实验(4)中,我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外,我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据,这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
如今,畜牧业面临着增加产量以满足日益增长的动物产品需求的挑战。在这种情况下,牛的繁殖代表着一个多因素过程,需要做出明智的战略决策来提高繁殖率和经济效益。本研究的目的是分析人工智能在改善牛繁殖决策方面的潜力。分析了该学科的几种技术的应用,例如机器学习、人工神经网络、深度学习、支持向量机和决策树。这些技术可以应用于不同的领域,例如:基因选择、发情和疾病检测、人工授精和动物健康监测。这些技术的使用取决于三个基本因素:组织的特征、拟议的目标和数据集的特殊性,在决定使用哪种技术时必须考虑到这些因素。因此,智能技术的应用可以降低成本,增加牛奶和肉类产量,从而提高效率和盈利能力,保证动物福利,从而实现畜牧业的可持续发展。决策、畜牧业、智能技术、食品安全
