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IUPAC/CITAC指南：评估错误决策的风险，以评估具有质量平衡约束的物质或材料（IUPAC技术报告）
摘要：一种评估虚假决策的贝叶斯多元方法，是针对物质或材料的化学成分一致性而造成的，这是由于测量不确定性所致，该案例适用于该组合物受到质量平衡约束的情况。约束意味着，合格评估中组成部分内容的实际（“真”）值等于1（或100％）或其他正值小于1（小于100％）。因此，组件内容的实际值本质上相关。组件内容的相应测量值也相关。任何相关性都会影响对物质或材料化学组成的一致性评估中错误决策风险的评估。通过考虑所有观察到的相关性，讨论了一种用于适当评估相关风险的技术，包括评估受试者或材料组成的一致性概率或材料组成的概率。在R-gramming语言中应用了一种蒙特卡洛方法，以进行必要的计算。提供了风险评估的示例，以评估铂 - rhodium合金，纯三重氧化钾，香肠和合成空气的化学成分。
原子较薄的谐振器中动态增强的应变
石墨烯和相关的二维（2D）材料相关的机械，电子，光学和语音性能。因此，对于将其基本激发（激发子，声子）与宏观机械模式搭配的混合系统来说，2D材料是有希望的。与较大的架构相比，这些内置系统可能会产生增强的应变介导的耦合，例如，包括一个与纳米机械谐振器耦合的单个量子发射极。在这里，使用微拉曼光谱法对原始的单层石墨烯鼓上的鼓，我们证明了石墨烯的宏观膨胀振动诱导动力学光学声子软化。这种软化是动态诱导的拉伸应变的明确填充物，在强的非线性驾驶下达到了≈4×10-4的值。这种非线性增强的应变超过了具有相同根平方（RMS）幅度的谐波振动预测的值，多个数量级。我们的工作对2D材料和相关异质结构中光 - 物质相互作用的动态应变工程和动态应变介导的控制有望。
应用程序的基础性优化问题的顺序最佳条件
摘要最近，提出了一种基于对问题的持续重新重新制定的新方法来解决基数受限的优化问题。遵循这种方法，我们得出了一个问题的顺序最佳条件，该条件在每个局部最小化器中都可以满足，而无需任何约束资格。我们通过基于圆锥体性属性引入弱的顺序约束资格，将此条件与现有的M型固定概念联系起来。最后，我们提出了两种算法应用程序：我们通过证明它会产生满足上述最佳条件的限制点来改善已知正则化方法的现有结果，即使子问题仅是不固定的。我们表明，在合适的库迪卡 - 豪斯维奇型假设下，直接应用于重新配置的问题的标准（保障）乘数罚款方法的任何限制点也可以满足最佳条件。这些结果比对具有互补性约束的数学研究类别已知的相应结果更强。
培训计划 - 三圈（24公里）
听起来很容易跑步！舒适，放松的步伐，您不会太努力地推动自己。通常被描述为“对话”，因为您应该能够以完整的句子说话而不会喘着气。易于跑步对于建立耐力和舒适性至关重要 - 不要在上面跳过！
职位描述 - 工作创造
•确保对数据进行适当收集，分析和理解，以允许从数据转换为智能，从而可以做出决策并推动转换。•确保数据有意义，易于访问，及时，并通过共同的分类法加入，可以改善服务安全，健康和护理结果。•介绍具有适当责任感的数据质量的系统和过程。•通过创建和执行信息标准来提高数据质量，以确保组织各个领域的高质量信息。•确保可以在相关方之间轻松共享数据，以确保提供更好的患者和服务用户体验并提高运营效率。职责和责任我们正在寻找一个充满活力和有动力的人与我们的团队合作，具有技能和经验的人，以领导Manx Care Data Warehouse的设计，采购和实施。职责将包括：
电池中的能量通量，预算和约束
细胞是所有生命物质的基本单位，利用能量流动的流动来推动生命的过程。虽然参与能量转导的生化网络是充分表征的，但特定细胞过程的能量成本和限制仍然在很大程度上未知。特别是细胞的能源预算是多少？哪些约束和限制能量流对蜂窝过程施加？细胞在这些极限附近工作，如果是这样，能量约束如何影响细胞功能？物理学提供了许多工具来研究非平衡系统并定义物理极限，但是将这些工具应用于细胞生物学仍然是一个挑战。物理生物能源术，它位于非平衡物理学，能量代谢和细胞生物学的界面，试图了解能量细胞的使用量，它们如何在不同的细胞过程中分配这种能量，以及相关的能量约束。在这里，我们回顾了最新进展，并讨论了物理生物能学中的开放问题和挑战。
poserl-net：由机器人视觉指导的运动训练的人体姿势分析
在协作机器人技术和智能系统中，人类姿势识别的准确性显着影响人机相互作用的自然性和安全性，将其确立为自动化系统的核心技术（Hernández等，2021; Liu and Wang和Wang，2021）。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，姿势识别应用已超越机器人控制和监测，包括增强现实，体育分析和智能监视（Fan等，2022； Desmarais等，2021）。此外，人类姿势分析涵盖了外部传感技术，例如基于视觉的系统和内部传感技术，例如基于可穿戴传感器的方法。这两个范式具有互补的优势，并可以实现广泛的应用。
在两个紧密相关的物种（绵羊和山羊）中局部适应的多种基因组溶液面对相同的气候约束
fi g u r e 3绵羊和山羊之间的相对差异，用于外围基因组区域（∆GR）的数量（∆GR）和XP-CLR/ F ST（∆GX）和SAMßADA（∆GS）检测到的基因。这三个索引被计算为绵羊和山羊中的区域/基因数量除以区域/基因的总数。它们在-1和 + 1之间变化：仅在山羊或绵羊中与环境参数相关的区域/基因。有关环境参数的代码，请参见表2。由于环境变量在每个物种上都不同（χ2测试，df = 9，p <.001），基因组区域和基因的数量在选择性下被选择。有关基因列表，请参见表S3。
dive novo纳米孔基因组测序临床Diutina catenulata型型cbs565
受污染的奶酪，但这种物种越来越多地据报道，该物种越来越多地显示出高丙核麦克风的奶酪，这是人类侵入性感染的原因[4-6]。在这里，我们提供了从头基因组组装和临床D. catenulata型CBS565的注释。D. catenulata型CBS565在1926年是从一个痴呆症患者的粪便中分离出来的，当时居住在波多黎各[1]。基因组DNA提取。使用连接测序试剂盒（SQK-LSK109; ONT，UK，UK）和本机条形码套件（EXP-NBD114; ONT）进行连接测序试剂盒（SQK-LSK109； ONT）进行纳米孔测序文库制备。根据制造商的协议，将两个库运行到奴才流中心（Flo-Min106; ont）上。使用Guppy v5.0.16对原始的纳米孔读数进行了基础？B9FCD7B5B（ONT）使用设置 - 浮雕flo-min106-Kit SQK-LSK109-Barcode_kits exp-nbd114-device cuda：0，由消除电源和条形码放在同一软件中。使用参数-nano- raw \ fastq [ - uot-dir \ directory \ div> flye v2.9（https：//github.com/ fenderglass/flye; [8]）进行 de Novo基因组组装。使用GenomeQC评估了组装的基因组质量[9]。总基因组大小为14,464,696 bp，n50为2,438,920 bp，在9个重叠群上分配（范围为3,918,888-888-370,337 bp;
使用机器学习优化细胞培养基
目前的研究团队通过实验测试了长期以来的假设，即细菌的遗传多样性限制了病毒物种的多样性。这导致人们期望一种噬菌体类型将胜过所有其他噬菌体成为孤独的幸存者。然而，就像多细胞生物在其微生物组中拥有各种细菌物种一样，新的结果表明，单个细菌菌株本身可以拥有多样化的噬菌体群体。