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气候服务部
厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的状态目前是中性的。SSTS中的中太平洋目前处于中立状态，但自2023年12月以来一直在冷却。表面冷却是通过中部和东部太平洋中深水浮出水来维持的。自6月以来，表面和深度的冷却速率都放慢了。大气效应，包括表面压力，目前是ENSO中性的。2024年6月的SOI为-3.1，5个月的平均运行率为-3.1。直到2024年7月21日，最新的30天平均SOI为-2.9。贸易风在中西部和西方太平洋中的平均水平略高，东太平洋地区接近平均水。赤道日期线附近的浑浊目前高于平均水平，尽管在7月的大部分时间里已经接近平均水平。总体而言，海洋和大气指标表示中性ENSO条件。
对...
摘要在成年人中，视听语音的整合与对单性刺激的响应相比，具有特定的更高（超源）或较低（次级）皮质反应。有证据表明，在婴儿期的视听语音感知期间，额快的净工作是活跃的，但对音频视觉整合的额叶响应的发展仍然未知。在当前的研究中，5个月大的孩子和10个月大的人观看了双峰（视听）和交替的单峰（听觉 +视觉）音节。在这种情况下，我们使用交替的单形式表示成人视为单独的音节的交替听觉和视觉音节。使用FNIRS，我们测量了在大型皮质区域的反应，包括下额叶和上等颞区。我们鉴定出与单峰条件和使用多变量模式分析（MVPA）的交替响应不同的通道，以解释对双峰（视听）（视听）的皮质反应的PAT terns和交替的单峰（听觉 +视觉）语音。结果表明，在两个年龄组中，整合都会引起与额颞皮质中超级和亚添加反应一致的皮质反应。单变量分析表明，这些响应的空间分布在5到10个月之间变得越来越多。MVPA在5个月时正确分类的响应，其键输入位于右半球的下额叶和上等颞通道中。然而，MVPA分类在10个月时并未成功，这表明在这个时代，可能对视听语音感知进行了皮质重新组织。这些结果表明，在婴儿期一致性视听语音整合的皮质反应的复杂和非毕业生发展。
发展对婴儿的视听语音整合的皮质反应
摘要在成年人中，视听语音的整合与对单性刺激的响应相比，具有特定的更高（超源）或较低（次级）皮质反应。有证据表明，在婴儿期的视听语音感知期间，额快的净工作是活跃的，但对音频视觉整合的额叶响应的发展仍然未知。在当前的研究中，5个月大的孩子和10个月大的人观看了双峰（视听）和交替的单峰（听觉 +视觉）音节。在这种情况下，我们使用交替的单形式表示成人视为单独的音节的交替听觉和视觉音节。使用FNIRS，我们测量了在大型皮质区域的反应，包括下额叶和上等颞区。我们鉴定出与单峰条件和使用多变量模式分析（MVPA）的交替响应不同的通道，以解释对双峰（视听）（视听）的皮质反应的PAT terns和交替的单峰（听觉 +视觉）语音。结果表明，在两个年龄组中，整合都会引起与额颞皮质中超级和亚添加反应一致的皮质反应。单变量分析表明，这些响应的空间分布在5到10个月之间变得越来越多。MVPA在5个月时正确分类的响应，其键输入位于右半球的下额叶和上等颞通道中。然而，MVPA分类在10个月时并未成功，这表明在这个时代，可能对视听语音感知进行了皮质重新组织。这些结果表明，在婴儿期一致性视听语音整合的皮质反应的复杂和非毕业生发展。
对资本主义技术创新理论多样性的实证研究
摘要 如何解释工业化民主国家创新活动的跨国差异？在本文中，我研究了“资本主义的多样性”~ VOC！对此问题的回答 + VOC 理论预测，自由市场经济社会将把他们的发明活动引向激进的技术变革，而协调市场经济社会将把他们的发明活动引向渐进的技术变革 + 我发现这些预测没有得到经验数据的支持，而且 VOC 支持者提供的证据在很大程度上取决于将一个主要的异常值——美国——纳入自由市场经济体类别 + 我的实证调查包括简单专利计数、按前向引用加权的专利和学术出版物~简单计数和引用加权！+ 我分析了几十年来涵盖所有 VOC 国家的数据，但其中很少能揭示出 VOC 学者所预测的创新模式 +
发酵食品中的微生物组组装
数千年来，人类一直享受着微生物在发酵食品和饮料中提供的新口味、更长的保质期和营养价值。最近的发酵测序调查已经绘制了跨空间、时间和生产实践的微生物多样性模式。但对发酵食品微生物组如何组装的机制理解直到最近才开始出现。以三种食物（表面成熟的奶酪、酸面团发酵剂和发酵蔬菜）为例，我们使用生态和进化框架来确定微生物群落在发酵过程中的组装方式。通过将原位测序调查与体外模型相结合，我们开始了解扩散、选择、多样化和漂移如何产生发酵食品群落的多样性。大多数食品生产商并不知道他们的生产环境中正在发生的生态过程，但生态学和进化的理论和模型可以为管理从农场到发酵的发酵食品微生物组提供新方法。
生成的AI，教师知识和教育研究：弥合短期和长期观点
摘要本文反映了生成AI（Genai）教学和教师教育工具的变革性质，既反映了当前的创新，又考虑了未来的潜力和挑战。从这个意义上讲，我们的目标是将教育领域的态度定位为Genai等新技术对教育和教育研究的影响。我们认为需要采用双镜头方法。首先，实践和研究应集中于现在和现在，即如何为服务前和服务教师设计强大的学习经验，以使他们具有生产力，创造性，批判性和道德用户。，但还需要更深入，更长的观点 - 基于社会学和历史趋势和作品，这将影响社会教育矩阵，从而长期以来教育起作用。我们首先简要介绍了Genai Technologies。这是对Genai工具的基本性质的深入讨论，即对先前技术的相似性和差异，以及对教师教育和研究的影响。
检查农村和非农村环境中的日常活动空间
背景和评估动机本研究的目的是评估收集个人“活动空间”数据的可行性，即他们在一天中的空间以及整体福祉的衡量标准。活动空间的概念植根于地理研究中，并指常规活动的空间表演，其中常规事件以独特的节奏，节奏和蒂姆斯发生（Cagney等，2020; Golledge＆Stimson 1997）。这是一种时空结构，它是由于日常生活中的常规活动而捕获个人遇到的一组地方（Browning＆Soller 2014，Cagney，Cagney等人。2013）。任务，义务，社会参与和品味可能会使人们摆脱其住宅环境，并可能远离他们的住宅环境。活动空间因此包括（通常不限于个人的住宅区）。活动空间在地理范围内以及其中包含的结构，物理和社会特征中的活动空间也有所不同。
大型农作物的语言模型产量预测
准确的农作物产量预测对于农业计划和粮食安全至关重要。传统方法通常难以整合多种数据集，从而导致次优预测。本文介绍了一种新颖的方法，该方法杠杆模型（LLMS）（特定于GPT-4）结合了迅速的工程，以提高预测精度。我们的方法进行了特定的特定提示，以指导LLM从天气塑料，土壤特性，历史收益率和恢复感应的数据中综合数据。我们进行了广泛的实验，将我们的方法与传统机器学习模型和思想链（COT）方法进行了比较。结果表明，我们的方法在上下文的准确性，解释质量和场景适应性方面显着优于这些基准。这项研究强调了LLM在推进农业分析方面的潜力，并为该领域的未来研究奠定了基础。
DeepBend：一种可解释的 DNA 弯曲模型
摘要 基因组 DNA 的可弯曲性影响染色质包装和蛋白质-DNA 结合。然而，我们对影响 DNA 可弯曲性的基序尚无全面的了解。最近的高通量技术（例如 Loop-Seq）提供了解决这一差距的机会，但仍然缺乏准确且可解释的机器学习模型。在这里，我们介绍了 DeepBend，这是一个卷积神经网络模型，其卷积旨在直接捕捉 DNA 可弯曲性背后的基序及其调节可弯曲性的周期性出现或相对排列。DeepBend 的表现始终与其他模型相当，同时通过机械解释提供了额外的优势。除了证实已知的 DNA 可弯曲性基序之外，DeepBend 还揭示了几个新的基序，并展示了基序出现的空间模式如何影响可弯曲性。 DeepBend 的全基因组可弯曲性预测进一步展示了可弯曲性与染色质构象之间的关联，并揭示了控制拓扑相关域及其边界的可弯曲性的主题。