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使用分布式能量平衡模型*-1pt
摘要。这项研究评估了导致热带Zongo冰川（16°S，Bolivia）的气候条件达到17世纪后期的最大冰河时代（LIA）。我们对年度表面质量平衡进行了敏感性分析，以通过从古气候代理中获得的信息和对过去冰川质量的敏感性研究限制的物理一致的气候场景。与当前气候相比，这些情况受到1.1 K冷却的约束，年度沉淀增加了20％。使用SHU FFL ED输入数据构建了季节性降水的变化：空气温度和相对湿度，降水，风速，输入的短波辐射通量，并使用分布式能量平衡模型进行评估。如果获得接近冰川范围质量平衡平衡的条件，则认为它们是合理的。的结果表明，在1.1 K冷却和年度沉淀增加约20％上，只有两个季节性降水模式可以使LIA平衡：整个一年中均匀分布的降水事件和潮湿季节早期发作。
5 前言 7 委员会 9 合作伙伴 9 赞助商 17 ...
格拉纳达大学（西班牙） Blanca Biel Universidade Franciscana（巴西） Solange Binotto Fagan DTU（丹麦） Peter Boggild KAIST（韩国） Sung-Yool Choi CNRS（法国） Alessandro Cresti 罗马“Tor Vergata”大学（意大利） Aldo Di Carlo 智利大学（智利） Luis Foa-Torres Drexel 大学（美国） Yuri Gogotsi DTU（丹麦） Antti-Pekka Jauho UCBL-UdL、CNRS、LMI（法国） Catherine Journet ONERA（法国） Annick Loiseau IMM-CNR（意大利） Vittorio Morandi NIMS（日本） Shu Nakaharai 伍珀塔尔大学（德国） Daniel Neumaier CEA（法国） Hanako Okuno 华沙理工大学（波兰） Iwona帕斯捷尔纳克加州大学圣克鲁斯分校（美国）袁平 ENS/CNR（法国） Bernard Plaçais KAIST（韩国） Hyeon Suk Shin Friedrich Schiller 耶拿大学（德国） Andrey Turchanin ENS 巴黎（法国） Christophe Voisin 明斯特大学（德国） Ursula Wurstbauer
将网络风险转移到资本市场
•理查德·彭纳（Richard Pennay）（AON证券）•丹尼尔·卡尔（Ariel re）•弗朗索瓦·德克（Axa投资经理）•凯尔·弗里曼（Axis）•亨利·斯科奇（Axis）•亨利·斯科奇（Axis）和理查德·格雷（Beazley）•Taijaun Talbot（Taijaun Talbot）诺里斯（曾是加拉格尔（Gallagher re））•杰西·冯（Jess fung），舒·伊达（Shu Iida）和扎恩·侯赛因（Zain Hussain）（盖伊·卡彭特（Guy Carpenter））•汤姆·贝克梅尔哈根（Tom Beckmerhagen（Hannover re）•Matthew Swann（Intectal Ils）•Mike Millette（Hudson（Hudson）（Hudson结构化资本管理）老师的退休金计划）•汤姆·约翰斯米尔（Price Forbes Re/肯特大学）•Vincent Bernas，Andy Palmer，Len Zaccagnino（Swiss Re）•Manjit Varwandkar（Renaissancere）•Raffaele dell'amore（Raffaele dell'amore）
Metapipeline-DNA：综合种系和体细胞基因组学NextFlow Pipeline
Yash Patel 1,2,3*，Chenghao Zhu 1,2*，Takafumi N. Yamaguchi 1,2,3*，Nicholas K. Wang 1,2，Nicholas Wiltsie 1,2,3 Mohammed Faizal Eeman Mootor 1,2,3 , Timothy Sanders 1,2,3 , Cyriac Kandoth 1,2 , Sorel T. Fitz-Gibbon 1,2,3 , Julie Livingstone 1,2,4 , Lydia Y. Liu 1,2,4 , Benjamin Carlin 1,2,3 , Aaron Holmes 1,2 , Jieun Oh 1,2 , John Sahrmann 1,2 , Shu Tao 1,2,3 , Stefan Eng 1,2 , Rupert Hugh- White 1,2 , Kiarod Pashminehazar 1,2 , Andrew Park 1,2 , Arpi Beshlikyan 1,2 , Madison Jordan 1,2 , Selina Wu 1,2 , Mao Tian 1,2 , Jaron Arbet 1,2 , Beth Neilsen 1,2 , Yuan Zhe Bugh 1,2，Gina Kim 1,2，Joseph Salmingo 1,2，Wenshu Zhang 1,2，Roni Haas 1,2，Aakarsh Anand 1,2，Edward Hwang 1,2，Anna Neiman-Golden 1,2，Anna Neiman-Golden 1,2，Philippa Steinberg 1,2，Wenyan Zhao 1,2 Boutros 1,2,3,4,5，§
在风湿性心脏病评估中使用超声心动图的建议：美国超声心动图学会的报告
Natesa G. Pandian, MD (Chair), Jin Kyung Kim, MD, PhD, FASE (Co-Chair), Jose Antonio Arias-Godinez, MD, Gerald R. Marx, MD, FASE, Hector I. Michelena, MD, FASE, Jagdish Chander Mohan, MBBS, MD, DM, FASE, Kofoworola O. Ogunyankin, MD, FASE, Ricardo E. Ronderos, MD, PhD, FASE, Leyla Elif Sade, MD, Anita Sadeghpour, MD, FASE, Shantanu P. Sengupta, MD, DNB, FASE, Robert J. Siegel, MD, FASE, Xianhong Shu, MD, PhD, Amiliana M. Soesanto, MD,博士，医学博士Lissa Sugeng，Fase，Ashwin Venkateshvaran，PhD，RCS，RDCS，Fase，Marcelo Luiz Campos Vieira，医学博士，博士，Stephen H.加利福尼亚州欧文；墨西哥墨西哥城；马萨诸塞州波士顿；明尼苏达州罗切斯特；印度新德里；尼日利亚拉各斯；阿根廷的布尼奥萨尔；宾夕法尼亚州土耳其北部的安卡拉；华盛顿，北部地区；印度纳格布尔；加利福尼亚州洛杉矶；中国上海；印度尼西亚雅加达；纽约Manhasset；斯德哥尔摩，瑞典；巴西圣保罗；德克萨斯州休斯顿
生物信息学的大型语言模型
Wei Ruan ∗1 , Yanjun Lyu ∗2 , Jing Zhang ∗2 , Jiazhang Cai 3 , Peng Shu 1 , Yang Ge 4 , Yao Lu 4 , Shang Gao 5 , Yue Wang 1 , Peilong Wang 6 , Lin Zhao 1 , Tao Wang 3 , Yufang Liu 3 , Luyang Fang 3 , Ziyu Liu 3 , Zhengliang Liu 1 , Yiwei Li 1 , Zihao Wu 1 , Junhao Chen 1 , Hanqi Jiang 1 , Yi Pan 1 , Zhenyuan Yang 1 , Jingyuan Chen 6 , Shizhe Liang 7 , Wei Zhang 8 , Terry Ma 9 , Yuan Dou 10 , Jianli Zhang 10 , Xinyu Gong 10 , Qi Gan 10 , Yusong Zou 10 , Zebang Chen 10 , Yuanxin Qian 10 , Shuo Yu 10 , Jin Lu 1 , Kenan Song 10 , Xianqiao Wang 10 , Andrea Sikora 11 , Gang Li 12 , Xiang Li 13 , Quanzheng Li 13 , Yingfeng Wang 14 , Lu Zhang 15 , Yohannes Abate 16 , Lifang He 17 , Wenxuan Zhong 3 , Rongjie Liu 3 , Chao Huang 4 , Wei Liu 6 , Ye Shen 4 , Ping Ma 3 , Hongtu Zhu 5 , Yajun Yan 10 , Dajiang Zhu †2 , and Tianming Liu †1
基因检测和有针对性干预的随机试验，以防止Paget骨骼的发展和进展
Jothan Philips，设计1 Subdi，T Levis 3 7个trops ， 16 MALACHI J MCKKENNA Brandi ，22.23 Javiar Del-Ma ，约瑟夫28岁。尼科尔森（Nicholson），37艾玛（Emma）和
使用对映选择性生物传感器进化不对称的生物催化剂
生物催化剂因其精致的立体化学而受到倡导，但是测量对映体多余的色谱分离速度缓慢，可以瓶颈它们的发展。为了克服这一限制，我们生成对映选择性转录因子（ETF），将对映异构体特异性分析物浓度转换为可编程基因表达输出。使用大量平行的报告基因测定法，我们测量了300,000多个转录因子变体的剂量反应曲线，以响应对映体中间体和药物溶性溶性的术前体。利用这个全面的数据集，我们定量比较由随机，位点饱和和shu thu诱变产生的变体的灵敏度，选择性和动态范围，从而使ETF分离具有特殊的特异性特异性。高分辨率结构进一步阐明了四个动物如何实现对映选择性和电荷相互作用，使亚胺反应产物与亚胺前体不同。最后，我们使用两个ETF来创建高通量手性屏幕，我们将其与荧光激活的细胞排序配对，以倒置的对映选择性发展亚胺还原酶。此方法为不对称反应筛选提供了一种快速且可扩展的方法，从而促进了药物制造的生物催化剂设计的进步。
高效 CNN 加速器的设计和实现......
近年来，卷积神经网络（CNN）凭借其出色的特征提取能力在图像识别、工业故障检测、无人驾驶等领域得到了广泛的应用。然而，传统的 CNN 模型 [1, 2, 3] 具有大量的参数，难以部署在资源受限的嵌入式设备上。因此，随着 CNN 的应用需求不断增加，如何简化 CNN 模型并有效地将其部署到嵌入式设备上成为了新的研究热点。使用轻量级 CNN 模型，例如 Xception [4]、MobileNet [5, 6, 7] 和 ShuffleNet [8]，是在准确率损失不大的情况下显着减少参数数量的有效方法。此外，使用低比特数据量化方法[9，10，11]可以将32比特数据量化为8比特甚至更低，大大减小了CNN模型的大小。因此，结合这两种方法对轻量级CNN模型进行低比特数据量化，为实现CNN模型提供了一种计算友好的算法解决方案。在各类嵌入式设备中，FPGA在功耗和灵活性之间提供了更好的权衡，成为实现CNN的一种有吸引力的解决方案。然而，轻量级CNN模型包含多种核大小，这对基于FPGA的CNN加速器的设计提出了挑战。大多数现有设计[12，13，14，15，16，17，18，19，20，21]可以有效处理具有某些特定核大小的卷积。然而，
毫米波长的星系尘埃发射
G. Ejlali 1、⇤、R. Adam 2、P. Ade 3、H. Ajeddig 4、P. André 4、E. Artis 5、H. Aussel 4、A. Beelen 6、A. Benoît 7、S. Berta 8、L. Bing、Orion、A. Bour 7、Cal. ano 5、I. de Looze 17、18、M. De Petris 10、F.-X. Désert 11、S. Doyle 3、EFC Driessen 8、M. Galametz 4、F. Galliano 4、A. Gomez 12、J. Goupy 7、AP Jones 6、A. Hughes 13、S. Katsioli 15,16、F. Kéru 5、C. Lamer 14、B. Lamer .、G. Lagache 9、S. Leclercq 8、J.-F.莱斯特拉德 19 ，J.-F. Macías-Pérez 5 , SC Madden 4 , A. Maury 4 , P. Mauskopf 3 , 20 , F. Mayet 5 , A. Monfardini 7 , M. Muñoz-Echeverría 5 , A. Nersesian 15 , 17 , L. Perotto 5 , G. Pino , V. Revéret 4 , AJ Rigby 3 , A. Ritacco 6 , 21 , C. Romero 22 , H. Roussel 23 , F. Ruppin 25 , K. Schuster 8 , S. Shu 26 , A. Sievers 14 , MWSL Smith 3 , Tabai FS , C. Xilo , 23 , 23 . p 15 , 和 R. Zylka 8