XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemshing
Mather RV的补充数字内容，Jack HE，Warren Ke等。吸毒和疼痛课程创新：建立学生教师PA
●美国的历史趋势，公众对SUD的态度的历史演变●过量，受伤，处方趋势，增加获得高效能物质的机会●按年龄，性别，种族，种族，种族，种族，种族和文化差异差异●区域差异和民族差异，全球差异，全球疾病疗法●SUD疗法●普通的疾病BENC CORIC●普通的co-coc coc coes w b•普通的vos concorce●普通范围●普通范围●普通的疾病●普通范围。 ●政策和卫生服务提供●社会决定因素和卫生系统问题，包括偏见
华盛顿-2025-SB5266-COMM_SUB.pdf
新部分。sec。1。立法机关承认，联合7个州最高法院发现未成年人违宪的行为8的强制性无期徒刑。立法机关承认9，由于联邦和州宪法要求大多数被判犯罪的未成年人最终将被释放到11个社区，因此成功的康复将导致重新进入后社区的累犯12较少。立法机关发现，冗长的13个判决几乎没有动力进行康复，直到数十年的14次监禁都错过了在大脑发育期间15个成长时期的年轻人的关键发展机会。科学研究已有16个发现，影响决策的大脑发展一直持续到17岁，直到25岁，这代表了行为18的关键时期，因此康复。因此，立法机关19旨在为青年康复创造更大的激励措施，以在18岁生日之前被判犯有罪行的20人21
华盛顿-2025-SB5690-Comm_sub.pdf
（3）宽带设施所有者必须首先获得该部门根据RCW 47.44.010和47.44.020 7授予的专营权6，然后再在该部门的8条管道内安装宽带设施之前。此类宽带9设施的安装和维护成本应为宽带设施10所有者的责任。该部门可以采用规则，确定与联邦法律一致的部门Conduit 12中11次宽带设施占用的费用时间表。13
增强了安全回收的锂离子电池的电化学排放
本研究使用自动喷雾热解系统提出了一种高通量筛选方法，通过将宽带gap辣椒质化与CUS相结合，以发现新型的P型透明导电材料（TCM）。此方法不仅消除了通常与传统材料筛查技术相关的停机时间，而且还可以显着减少制造时间，同时优化处理参数。通过整合实验和计算技术，该方法对材料中电导率和透明度的机制提供了深入的了解。与传统的方法相反，该方法通过掺杂宽带氧化物的掺杂来实现高性能P型TCM，而这种方法始于高导电性的P型材料，CUS，CUS，并通过掺入MG来提高透明度，从而削弱P – D耦合并引起不形态的MG。此过程导致CUS – MG候选者具有P-Type TCM的最高价值数字。该策略不仅引入了一种新的机制来解释观察到的特性，而且还建立了一个多功能框架，以加速各个领域的材料发现和优化。
钓鱼热带金枪鱼的微生物组-hal um
尽管金枪鱼代表了全球鱼类经济的重要组成部分，并且是全球主要的营养资源，但其微生物组仍然记录在很差的情况下。在这里，我们对在大西洋和印度洋中被捕获的个体居住的细菌群落的分类组成进行了分析。我们假设每个器官都有一个特定的微生物组合，其组成可能会根据不同的生物（性别，物种）和/或非生物（环境）因素而变化。我们的结果表明，无论物种和海洋考虑如何，金枪鱼微生物组的组成都完全独立于鱼类。相反，观察到的多样性的主要决定因素是（i）肠道和（ii）皮肤粘液层的采样位点，以及（iii）肝脏两个参数的组合。有趣的是，三个器官共享了所有扩增子序列变体（ASV）的4.5％，突出了核心微生物群的存在，其最丰富的代表属于属的分枝杆菌，cutibacterium和photobacterium。我们的研究还揭示了金枪鱼肝内存在独特而多样化的细菌组合，其中包括大量潜在的产生组胺的细菌，以其致病性及其对鱼类中毒病例的贡献而闻名。这些结果表明，该器官是未开发的微生物生态位，其在宿主和消费者的健康中的作用仍有待阐明。
材料化学A -RSC出版
材料构成重要的环境挑战。它们是从不可再生资源中得出的，涉及生产过程中的高能消耗，并且是不可生物降解的，在生命周期结束时有助于土地ll废物。基于聚合物的泡沫可以逐渐释放化学物质（例如，甲醛，氰化氢和在操作和处置过程中的异氰酸酯等VOC，带来与健康相关的风险。11,12与其生产的密集能源需求相关的高碳排放也加剧了气候变化，这迫使对可持续替代方案的迫切需求。13在各种可持续材料中，源自生物量的绝缘材料（例如菌丝体复合材料（MBC））提出了有希望的替代方案。4 - 9,14,15菌丝体是真菌的营养部分，可以从生物质资源中种植，以形成有价值的复合材料。15,16这些基于菌丝体的复合材料具有多种优势，包括生物降解性和低体现的碳，因此有可能应用于减少温室气体排放的可能性。主要是因为它们的低能量制造过程和农业废料的利用，基于菌丝体的复合材料与基于石油的绝缘材料（如挤出的聚苯乙烯（XPS））相比具有重要的环境优势。菌丝体涉及的阶段
建立ZIF-8作为氢冷冻吸附的参考材料：实验室间研究
将氢（H 2）存储为能量载体，需要开发用于提高传统储存溶液的效率和安全性，例如压缩气体（350-700 bar）和低温液体（20-30 K）。[1]固态氢存储是开发的一种替代方法，可以通过金属 - 水流中的化学键或通过物理吸附（物理吸附）到达多孔材料表面的物理吸附（物理吸附），以达到涉及较低储存压力的技术储存密度。[2]在固态方法中，物理吸附显示了更快的动力学，用于充电和放电和完全可逆性。[3,4]使用吸附剂进行氢存储需要低温温度（冷冻吸附），通常在液氮的沸点周围，即77 K，以实现与高压或液态氢罐可比的实用重量和大量能力。[5–11]
Phishgnn：使用图形神经网络的网络钓鱼网站检测框架
在互联网时代，恶意URL是对网络用户的综合威胁。网络钓鱼的目的是通过用fal的界面欺骗受害者来窃取敏感信息。在网站网站的情况下，攻击者通常试图模仿社交媒体，银行和电子商务网站等知名且广泛使用的服务。这种欺骗的网站通常是用与原始站点相同的代码库构建的，这可能会使它们很难瞥见。值得庆幸的是，可以使用许多其他指标来区分良性和网络钓鱼网站。例如，大多数网络钓鱼URL往往很长，具有多个子域和特殊特征。域通常托管在可疑的主机上，并使用非信任当局进行的安全套接字层（SSL）认证。自从这些攻击开始时，已经实施了许多系统来试图克服它们。其中一些实现使用传统技术，例如黑名单或URL词汇特征的分析。否则，黑名单遭受了多种缺点，例如需要更新的人类援助和缺乏详尽的缺点。此外，它们不能用于看不见和隐藏的URL。其他技术利用机器学习将模型训练以基于许多示例来策划网站（Sahoo等，2017）（Benavides等，2020）。但是，在大多数方法中，网站的超链接结构尚未解决。
可解释的AI可区分未来的气候变化方案
为了说明与温室气体排放水平相关的未来预测中的不确定性，大多数气候模型都使用不同的强迫场景（例如共享的社会经济途径（SSP））运行。尽管可以将现实世界中温室气体浓度与这些假设的情况进行比较，但尚不清楚如何确定观察到的天气和气候异常是否与各个场景保持一致，尤其是在年际时间表上。因此，本研究使用人工神经网络（ANN）设计了一种数据驱动的方法，该方法通过使用高分辨率的单个模型初始条件大型合奏来通过匹配的排放场景来对年度平均温度或降水进行分类。在这里，我们构建了我们的ANN框架，以考虑气候图是来自SSP1-1.9，SSP2-4.5，SSP5-8.5，历史强迫场景，还是使用NOAA地球物理学动力学动态实验室的预测和地球系统研究（Spear）的无缝预测系统研究（Spear）的自然强迫场景。然后应用来自可解释的AI的局部归因技术来确定每个ANN预测使用的最相关的温度和降水模式。解释性结果表明，区分每个气候情况的一些最重要的地理区域包括北大西洋亚洲，中非和东亚的异常。最后，我们评估了从2031或2040年开始的两个过冲模拟的数据，这些模拟是一组未来的模拟，这些模拟被排除在ANN训练过程中。对于从十年前开始的快速缓解实验，我们发现ANN将其气候图与21 Century（SSP1-1.9）的最低发射情况联系起来，而与更中等的情况（SSP2-4.5）相比，它将在后来的缓解实验中选择。总体而言，该框架表明，可解释的机器学习可以提供一种可能通过未来气候变化途径评估观察结果的可能策略。