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通过矿物质促进的水平基因转移，重现和传播过去的功能
水平基因转移是细菌进化的最重要驱动因素之一。传统上，通过吸收细胞外 DNA 进行转化不被认为是一种有效的基因获取方式，原因很简单，因为当细胞外 DNA 悬浮在海水等环境中时，几天内就会降解。最近，储存 DNA 的年龄跨度增加到至少 2 Ma。在这里，我们表明 Acinetobacter baylyi 可以整合吸附在常见沉积矿物上的 60 bp DNA 片段，并且转化频率与矿物表面特性成比例。我们的工作强调，古老的环境 DNA 可以促进当代细菌的进化。与可遗传的随机突变相反，细菌在压力和需求增加时获取新基因组材料的过程表明，非随机机制可能以非随机方式推动进化。
在综合光子神经网络中以反向传播学习
塑料自适应，非线性复发动力学和多尺度内存是神经网络硬件实现的所需功能，因为它们使它们能够学习，适应和处理与生物学大脑的方式相似。在这项工作中，这些特性发生在光子神经元阵列中。重要的是，这是以紧急方式自主实现的，而无需外部控制器设置权重，也没有明确的全球奖励信号反馈。使用基于简单的逻辑回归的无反向传播培训算法的层次结构，在MNIST任务上实现了98.2％的绩效，这是一项流行的基准测试任务，研究书面数字的分类。塑料节点由硅光子微孔谐振器组成，这些谐振器被带有非挥发记忆的一块相变材料覆盖。系统是紧凑，健壮和直接的，可以通过使用多个波长来扩展。此外，它构成了一个独特的平台来测试和有效地以高处理速度实现生物学上合理的学习方案。
相对论带电粒子束传输的研究...
Meihua Fang 1 , Zheng liang 1 , Yingkui Gong 2* , Jianfei Chen 1 , Guiping Zhu 1 ,Ting Liu 2 , Yu tian 2 , Yu Zhou 2
通过高速X射线成像和热分析探索锂离子电池中的热失去传播：细胞化学和电动
电池安全设计非常重要，要考虑从单个锂离子电池到宏观系统的水平。在宏观层面上，一个单元格中的故障会导致热失控的传播，并迅速将整个电池组放在火上。可能影响传播结果的因素，例如细胞模型/化学和电连接，在这里使用测量组合进行了研究。进行了几项滥用测试，结合了两个不同的细胞模型（Molicel P42A和LG M50，均为21700）和平行连接（每次配置16个测试）。总体而言，从32次进行的测试中测量了56％的传播结果，最低温度为150℃以启动传播，并且在123 s中发生了最快的传播。温度测量在串联连接的细胞中较高，引发了对细胞化学的讨论以及对此作用的内部耐药性。串联和平行连接中热失控期间电流流的差异，以及如何进一步讨论这会影响温度演化。X射线射线照相的时空映射使我们得出电池内部热失控演变的速度，并表明串联连接的电池，尤其是P42A的发生速度更快。进一步观察到，仅在P42AS中仅在相应的指甲穿过的细胞中发生了跨侧壁行为，例如温度诱导的漏洞和压力诱导的破裂。
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萝卜和菠菜的种子来自印度的Banaras印度大学，用于实验。这些种子暴露于Varian独特的6MV辐射的不同剂量（对照，01 Gy，05 Gy和10 Gy），源至表面距离为100 cm，在瓦拉纳西（Varanasi）的Banaras印度大学的剂量率不同。将每个光子剂量独立地施用给两组50种种子，以促进平行实验，如图2所示。1。1.弗里克和丙氨酸剂量计用于绘制剂量并准确确定光子剂量速率。为了确保每次剂量的剂量表均与剂量表一起照射种子。在传播之前，在35°C下使用3.75％次氯酸钠溶液在35°C的溶液中进行表面旋转，持续15分钟，按照参考文献概述的方法，以在受控条件下获得健康的，未感染的幼苗（Telci等人，2011年）。
使用非局部性应变梯度弹性理论>
摘要本文研究了使用石墨烯血小板（GPL）增强泡沫核心和磁性电动弹性（MEE）表面层使用正弦曲线上阶剪切剪切剪切剪切剪切剪切理论（Shssdt）的智能砂纳米板中弯曲，纵向和剪切波的传播。建议的纳米板由位于MEE表面层之间的Ti -6al -4V泡沫芯组成。MEE表面层是由钴铁岩（COFE 2 O 4）和丁烷（Batio 3）的体积组合组合的。泡沫芯和MEE面部层的材料特征取决于温度。在这项研究中，考虑了三种不同的核心类型：金属固体核（类型I），GPL增强固体核心（类型-II）和GPL-辅助泡沫核心（III型）以及三个不同的泡沫分布：对称性foam I（S-FOAM I（S-FOAM I（S-FOAM I），Sy-FOAM I（S-FOAM I），Symmetrical FOAM II（S-FOAM II（S-FOAM II II）和UN-FOAM II（UN-FOAM）。使用纳米板的运动方程并确定了系统的响应，汉密尔顿的原理和Navier的方法被采用。通过分析计算研究了各种参数，例如波数，非局部参数，泡沫空隙系数和分布模式，GPL体积分数，GPL体积分数以及热，电和磁性电荷对相位速度和波频频率进行了分析计算研究。研究的发现表明，夹层纳米板的3-D波传播特性可以对外部载荷和材料参数进行大量修改或调整。因此，预计所提出的三明治结构将为雷达隐形应用提供重要贡献，保护纳米电机力学设备免受高频和温度环境的影响，智能纳米电机力学传感器的进步，其特征在于轻质和温度灵敏度以及可穿戴设备的应用。
培养基，各种NAA和蔗糖浓度对Gerbera Jamesonii的体外繁殖的影响
Gerbera Jamesonii Bolus是全球最受欢迎的观赏植物之一，其微疏力允许在短时间内生产大量的True，以质量良好。在体外繁殖Gerbera需要培养培养基，并补充特定浓度的矿物质，有机补充剂和能源。这项研究的目的是确定合适的培养基，并评估不同浓度的蔗糖和含含乙酸的含量（NAA），以便在体外发育Gerbera Epplants。在四种不同的培养基上培养了两个Gerbera品种（艺术家和光彩）的微芽，以及各种蔗糖（20和30 G L -1）以及MGSO 4 .7H 2 O和CACL 2 O和CaCl 2 .2H 2 O（0.5x，1x和1.5x）对In Vitro Expagation的影响。MS培养基提供了更好的芽发育和较低浓度的蔗糖的应用，提高了Gerbera微繁殖的效率。在艺术家品种中，通过使用20 g l -1的蔗糖以及有或没有NAA应用（每个Epplant的9.08微型芽）获得了最多的芽。相比之下，光彩通过使用20 g l -1的蔗糖和0.1 mg l -1的NaA（每位外植体7.4微型芽）产生了最高的芽。此外，MGSO 4 .7H 2 O和CaCl 2 .2H 2 O的增加或减少没有改变传播效率。结果可能有助于优化生物反应器系统以进行大规模生产。
利用机器学习来揭示镉压力对Goji Berry微爆的影响
This study investigates the influence of cadmium (Cd) stress on the micropropagation of Goji Berry ( Lycium barbarum L.) across three distinct genotypes (ERU, NQ1, NQ7), employ- ing an array of machine learning (ML) algorithms, including Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Gaussian Process （GP）和极端梯度提升（XGBoost）。主要动机是阐明对CD胁迫的基因型特定反应，这对农业生产力和食品安全构成了重大挑战。通过分析不同CD浓度对植物生长参数（例如增殖，芽和根长度以及根数）的影响，我们旨在开发可以在不良条件下优化植物生长的预测模型。ML模型揭示了CD暴露与植物物理学变化之间的复杂关系，MLP和RF模型显示出显着的预测准确性（R 2
FFCL：具有皮质环路的前向-前向网络，无需反向传播即可在边缘进行训练和推理
前向-前向学习 (FFL) 算法是最近提出的一种无需占用大量内存的反向传播即可训练神经网络的解决方案。在训练期间，标签会伴随输入数据，将其分类为正输入或负输入。每一层都会独立学习对这些输入的响应。在本研究中，我们通过以下贡献增强了 FFL：1) 我们通过在层之间分离标签和特征转发来优化标签处理，从而提高学习性能。2) 通过修改标签集成，我们增强了推理过程，降低了计算复杂性并提高了性能。3) 我们引入了类似于大脑皮层环路的反馈回路，信息在其中循环并返回到早期的神经元，使各层能够将来自前几层的复杂特征与低级特征相结合，从而提高学习效率。