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温度相关选择与大扇贝（Pecten maximus）的染色体倒位有关
基因组分化图景（即基因组中不同种群或物种之间差异的分布）越来越多地被描述，以了解自然选择和重组等微进化力量在导致和维持遗传分化方面所起的作用。这方面研究还表明，染色体结构变异是塑造适应性遗传变异图景的重要因素。由于染色体结构变异的普遍性及其固着性质所必需的强大局部适应压力，双壳类软体动物是探索染色体结构变异与局部适应之间关系的理想分类单元。在这里，我们报告了使用最近的染色体水平基因组组装对东北大西洋自然分布范围内的大扇贝 (Pecten maximus) 进行的种群基因组调查。我们报告了至少三个较大的（12 – 22 Mb）染色体倒位，这些染色体倒位与海面温度有关，其频率与中性种群结构形成对比。这些结果强调了重组抑制染色体倒位在局部适应中可能发挥的巨大作用，并提出了一个假设来解释在相对较小的空间尺度上在王扇贝种群中发现的生殖时间差异的维持。
评估海上风电开发的影响：通过监管流程最小化扇贝渔业经济风险的分析
摘要自 2016 年美国首个海上风电场在罗得岛海岸开始运营以来，海上风能已成为美国清洁能源的一种来源。海上风电的出现增加了管理跨多个利益相关者群体的海洋使用的需要，这是一个困难且有争议的过程。我们使用 15 年的扇贝 (Placopecten magellanicus) 渔业数据来描述海上风电如何使美国最有价值的商业渔业之一面临经济风险。我们的分析表明，目前美国东北海岸已获批准的海上风电租赁区的配置预计不会给扇贝渔业带来太大的经济风险。我们还通过两个案例研究描述受影响活动的变化，说明了衡量的发展过程（其中包括充足的利益相关者参与机会）如何通过最小化或避免风险来减轻风险。我们发现，在中大西洋 (CA) 地区的三个扇贝船队业务中，风险缓解程度均达到中等到较高水平。相比之下，纽约湾 (NYB) 地区的暴露缓解措施变化较大，这表明纽约湾的缓解方法对扇贝渔业的有效性不如 CA。开放式开发流程允许利益相关者早期参与，通过批准在利用率较低或产量较低的扇贝捕捞区开展海上风电开发，在很大程度上减轻了海上风电对扇贝产业的潜在经济风险。
QuickCare：用于毛线关节炎脑炎的笔侧测试套件
自豪的是，与菲律宾农业和渔业生物技术计划办公室（DA Biotech）合作，获得了农业技术应用程序（ISAAA）Inc.在这个问题中，我们为菲律宾先驱生物技术医生提供了研究，他们一直在进行科学研究以应对食品生产者和研究人员的需求。第一个生物肥料之一是在1980年代开发的Bion™，以丰富土壤的氮含量。开发了一个DNA条形码套件，可轻松识别扇贝物种，确定其多样性和地理分布，并希望能在国际市场上为菲律宾扇贝行业提供帮助。早期发现了分子生物学工具，循环介导的等温扩增（LAMP）彻底改变了农作物和动物中病毒和真菌病原体的快速有效检测。它用于有效地检测水稻孔病毒，是开发干灯QuickCare的基础，以便于
在有限场上找到椭圆曲线上的扭转底座
▶基于异子的密码学是一种有前途的后量子后▶评估椭圆形曲线之间的评估等质激素，如果内核不合理时，如果内核不合理，那么计算有效地实施计算是棘手的，有效地实现计算是有效地实现计算的pearl-scallop（pearl-scallop（Allombert，byombert，byombert，byiksse of bagi bagi cagi）基于同一的基于组的动作，可以像在CSIDH中更有效地计算出非莱容级组，但要比扇贝和扇贝-HD更快地计算，但是有一个预录步骤，需要对单个同等基因进行非理性核的评估，但是，如果在合理的时间内实现了无性的计算，则无法完成
古代和现代以及美国，硬币...
2028 锡拉库萨。狄奥尼修斯一世时期，公元前 405-367 年。十德拉克马（未签名，归于 Euainetos），约公元前 400-390 年。快速四轮马车左侧由女性车夫驾驶，车夫身体前倾，右手握着肯特隆，左手握着缰绳，右侧是飞翔的耐克女神，为她加冕，下方是厚重的护身符和全副武装。Rv。阿瑞图萨的头部戴着大麦花环，周围有四只海豚，后面有扇贝壳（向上）。40.08 克。Gallatin F.VIIa/R.XIV。表面粗糙，周围有腐蚀和点蚀。轻微工具痕迹。中灰色。非常精细，带有可爱的 Arethusa 头部。难得的机会，可以买到这款历史经典作品的精美且相对实惠的典范。(5,000-7,500)
- 智信（Jiani Huang）：研究声明
现代机器学习彻底改变了各种领域的问题解决，包括软件工程，科学发现和医学。随着语言，图像和多模式数据的基础模型的进步，最终用户可以完成复杂的任务，否则将需要大量的专业知识和资源。然而，尽管有这些显着的进步，但深度学习仍面临许多局限性。重要的是，它在需要结构，逻辑和计划的问题上挣扎 - 传统符号推理表现出色的地方。在他的2011年经典思维中快速慢，卡尼曼将人类的认知描述为与神经网络类似于神经网络的直观，关联的“系统1”与逻辑上的“系统2”之间的相互作用。将这两个范式的互补优势结合到统一系统中是人工智能的基本挑战。Neurosymbolic编程是一个有希望的新兴范式，旨在应对这一挑战。我的研究重点是神经符号编程的基础，即跨越正式的语义，语言设计和学习算法，以及其在涉及自然语言推理，计算机视觉和多模式整合的现实世界中的应用。为此，我追求了两个互补的研究方向：扇贝，通用神经成像节目的框架，发表在（Neurips 2021），（PLDI 2023），（PLDI 2023），（AAAI 2024）中，以及在基础中的基础和趋势（FNT 2024）的基础和趋势（FNT 2024）中的邀请专着和趋势;以及一系列逐渐高级的应用，以增强推理的复杂性并整合了越来越多样化的模式，这些方式发表在（ICML 2020），（ACL 2023）和（TR 2024）中。