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一个简单的模型，用于预测大气中二氧化碳浓度，具体取决于全局二氧化碳排放
摘要我们提出了一个非常简单的模型，用于估算全球碳发射方案的时间依赖大气CO 2浓度C（t），作为单个输入数据。我们根据参数得出一个单个线性微分方程，该方程是根据参数从全球碳项目的定量数据和CO 2浓度的MAUNA LOA数据估计的。通过将模型与1960年至2021年期间与相当良好的定量一致性进行比较，并与良好的定性一致性进行了比较。最后，建模了一些新的排放方案。尽管有几个关于绝对定量预测的缺点，但该模型有两个重要的优势。首先，使用简单的可编程电子表格程序（例如Excel）可以轻松地执行它。第二个输入排放方案可以轻松更改，并在碳周期和气候变化的本科和研究生课程中立即看到预期的变化。
十个简单的规则来利用大型语言模型获得赠款
最近的大语模型（LLMS）的表现飞跃，这是一个人工智力（AI）算法的子类，其中包括Openai的Chatgpt，Google Bard和Microsoft的Copilot（以前是Bing）（以前是Bing Chat），迎来了人工文本的革命。这些系统接受了数十亿个文档的培训，足以欺骗人类用户以为他们正在与其他人交谈[1，2]。在学术界，LLM驱动的聊天机器人已成为帮助草拟和修改Sciminfific文本的流行工具[3，4]，其中一些人甚至将其与合着者一起使用[5]。爱好者高出了这些系统来总结整个文章的能力，简化了术语，并提高了草稿的清晰度和简洁性，尤其是对于非母语英国作家而言[6-8]。另一方面，其他人提倡严格的界限和限制[5，9，10]，理由是道德和隐私问题，以及这些工具“幻觉”的趋势（或构造和捏造）的趋势[11]。llms被提供了大量信息，并使用统计信息来预测句子中的下一个单词[12]。这样做，它们会以语法和语义上正确的文本来响应提示，但无法估计其预测的不确定性或真实性 - 在幻想中呈现。这也意味着可以从现有来源逐字借用生成的文本，这导致了越来越多的版权诉讼[13，14]。作为科学提案的作者，我们认为写作提案是一个非常个人化的，当最终产品充满了作者的想法，风格和个性时，最终产品是最好的。迭代制图和精炼的过程也有助于发展科学写作技巧[15]，这对于在学术界成功的长期职业至关重要。我们也相信，科学家可以从此过程中包括AI中受益匪浅，特别是作为助手或临时审稿人，特别是因为为这些系统提供了更好，更广泛的可用算法。本文旨在取得微妙的平衡 - 一个热情而警示的故事，概述了10个最佳实践技巧（图1中总结）在您的赠款写作过程中使用LLM。
a-simple-method for lo浮 - 氧化氧化石 -
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-1csxr-v2 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-3278-5570不通过chemrxiv对内容进行不同行评审的内容。许可证：CC BY-NC-ND 4.0
宿主细胞丝氨酸蛋白酶抑制剂MM3122对SARS-COV-2的疗效用于治疗和预防COVID-19
DNA纳米结构是一类自组装纳米材料，在生物医学和纳米技术中具有广泛的潜在应用。使用人直觉或简单算法的简单DNA Polyhedra的发展可以追溯到1980年代。今天，该领域以DNA折纸构建体为主导，以至于丢失了用于设计非原虫纳米结构的原始算法。在这项工作中，我们描述了Arktos：一种用于设计简单DNA Polyhedra而无需使用DNA折纸的算法。arktos设计序列被预测使用模拟退火优化折叠成所需的结构。作为概念证明，我们使用Arktos设计了一个简单的DNA四面体。合成了生成的寡核苷酸序列，并通过聚丙烯酰胺凝胶电泳对实验验证，表明它们折叠成所需的结构。这些结果表明，根据研究界的需求，Arktos可用于设计自定义DNA Polyhedra。
对健康和非健康研究的知识有关糖尿病1
摘要在目前的工作中，我们准备了一种基于Zeolitic Imidazate框架-67（ZIF-67）和离子液体1-丁基-3-甲基咪唑酰胺氟磷酸磷酸盐（BMIM..pf6）修改的碳糊电极（CPE），该cpcy的确定为有效的NEN-n-n-n n-n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n。与其他CPE相比，由于ZIF-67/BMIM.PF6修饰的CPE在ZIF-67/BMIM.PF6型CPE表面上，N-乙酰半胱氨酸的峰值电势最低和峰值电流反应增强的峰值电流响应与其他CPE相比，由于ZIF-67和BMIM.PF6的显着催化作用的显着催化作用相比，峰值电流的响应增强。在优化条件下，ZIF-67/BMIM.PF6/CPE传感器的电化学响应提供了良好的线性关系，N-乙酰半胱氨酸浓度从0.04到435.0 µm。N-乙酰半胱氨酸的检测限为0.01μm。在进一步的研究和测量中，片剂样品中N-乙酰半胱氨酸的估计证实了ZIF-67/BMIM.PF6/CPE传感器的有用性。
简单的精制DNA最小化操作员启用了2倍快速的计算
1 Agctt Actt g c aagt aagtt 3 - 3 ACTTT 11 127 11 127 0 2 GCTT ACTT GG CC AAGC AAGC 5-5 ACTTT 11 127 127 127 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GGT ACC AAGT AAG 5-5 ACTTT 11 127 127 0 4 TT-ACTT GTG CACC CACC AAGT AA 7 7 - 7 AAAGT ACTTT 11 127 11 127 0 0 6 ACTTT GGTGTT AACACC AAAGT 7 - 7 AAAGT ACTTT 11 127 11 127 0 0 0 7 CTTTG GTGTTT AAACA AAACA AAACA AAACA CCAAAG 9-9-9-9 AAAACA CTTTG 4 510 11 127 7 383 8 TTTGT TTG C AAAACA CCAAA 11-11 AAAACA GGTGT 699 11 127 7 572 10 T GGTGT TTGGT AC AC AAAACA 11-11 AAAACA GGTGT 11 127 7 572 12 GTGTT GGTAC AAAC AAACA C 7 7 7 AAAACA GGTAA 14 gttt ggtaa在attt accaaa c 5 −5 accaa ggtaa 80 688 688 572 15 ttt ggtaa atg catt act acca accaa a accaa a 5 -5 aaatg 14 14 14 765 685
一个简单的雪温度指数模型暴露了重新分析雪水等效产品之间的差异
包括偏见，无偏的根平方误差（URMSE）和相关性，包括在图1和图2中。3G-I。 在所有情况下，重建的数据集都比重新分析数据集较低，相关性较高。 URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值，然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。3G-I。在所有情况下，重建的数据集都比重新分析数据集较低，相关性较高。URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值，然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。
立即使用以下简单步骤更新您的税收抵免
您的年度报告可能会显示您的雇主或职业养老金提供者向英国税务海关总署提供的收入。您的年度报告上的数字将是他们在此期间提供的总收入。如果您有多个雇主或职业养老金提供者，则将显示所有雇主或职业养老金提供者的总收入。如果您作为夫妻申请并且双方都在工作，您的个人收入将分别显示。
一个简单的精制DNA最小化操作员启用了两个快速计算
动机：最小化概念是序列草图的数据结构。标准规范最小化器通过根据预定义的选择方案同时比较窗口中的前向和反向k -mers从给定的DNA序列中选择K -MER的子集。它通过序列分析（例如读取映射和组装）广泛使用。k -mer密度，k- mer重复性（例如k -mer偏差）和计算效率是最小化选择方案的三个关键测量值。尽管最小化变体之间存在权衡。通用，有效和高效始终是高性能最小化算法的要求。结果：我们提出了一个简单的最小化操作员，作为标准规范最小化器的改进。只需要几个操作即可计算。但是，它可以提高K -Mer重复性，尤其是对于词典秩序。它适用于总订单的其他选择方案（例如随机订单）。它在计算上是有效的，密度接近标准最小化器的密度。精制的最小化器可能会受益于高性能应用程序，例如binning和读取映射。可用性和实施：本工作中基准的源代码可在GitHub存储库中获得https://github.com/xp3i4/mini_benchmark联系人联系：