XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtraw
稻草及其热解结合对功能微生物的影响和黄色稻田中有机碳的矿化
稻草和生物炭对碳矿化的影响以及稻田中碳循环基因的功能对于土壤养分管理和碳池的转化很重要。这项研究基于针对四种治疗方法的五年实地实验：无肥料施用（CK）；仅化肥（NPK）；稻草与化学肥料（NPK）结合；和生物炭结合化肥（NPKB）。通过将室内矿化培养与元基因组方法整合在一起，我们分析了来自中国吉州省典型的帕迪土壤中有机碳矿化和碳循环基因的反应，对不同的受精处理。结果表明，各种受精处理可显着提高土壤有机碳的水平，溶解的有机碳酸盐，微生物生物量碳和易于氧化的有机碳的水平。NPK的处理提高了土壤有机碳矿化的速率，而NPKB处理降低了。总体而言，NPK和NPKB处理增加了碳固定基因的相对丰度。NPK处理增加了碳降解基因的相对丰度。NPK的治疗增加了蛋白质细菌的丰度，而NPKB治疗降低了静脉细菌的丰度。生物炭可以减少碳损失并增强土壤碳的封存，而稻草则降低了土壤有机碳的稳定性，从而加速了土壤碳池的转化。未来的研究应涵盖长期影响评估，以全面地了解这些受精处理对土壤碳矿物质的持久影响和碳循环基因的功能。
10.5281/Zenodo.14598154使用本地稻草的电磁干扰（EMI）屏蔽材料的开发
摘要电子设备和工业技术的快速扩散已经扩大了电磁干扰（EMI）的挑战，这破坏了敏感设备的功能和可靠性。这项研究研究了源自本地采购的稻草的创新EMI屏蔽材料的开发，该材料是一种丰富的农业副产品。主要目标是提供传统屏蔽材料的可持续，具有成本效益和轻巧的替代品。稻草被加工并掺入带有导电填充剂的聚合物矩阵中，以形成稻壳（RH） - 聚合物（P）的比例为90：10，80，80：20,70：20,70：30：30，60：30，60：40和50:50。使用X射线衍射（XRD），扫描电子显微镜（SEM），傅立叶变换显微镜（FTIR）和矢量网络分析，使用诸如X射线衍射（XRD），扫描电子显微镜（SEM）等技术的结构，热，电气和EMI屏蔽性能进行了串联复合材料的表征。结果表明，根据填充剂的浓度，在8 GHz至12 GHz的频率范围内，基于稻草的复合材料在20 dB到40 dB的屏蔽效率（SE）值中获得了屏蔽效率（SE）值。由于复合材料的稳定性，发现50:50的比率具有最高的屏蔽效率。材料还表现出出色的电导率和轻巧的特性，使其非常适合电子，电信，汽车和航空航天工业的应用。这项研究强调了农业残留物应对关键工业挑战的潜力，为环保和可扩展的解决方案铺平了道路。关键字：电磁干扰，电子设备，屏蔽材料，稻草，导电聚合物
原始研究稻草生物炭生产和降碳降低潜力的潜力
为了理解过去十年中长江经济带的农作物稻草资源数量的时间和空间变化，以及稻草生物char的估计碳排放量的估计减少潜力，采用了稻草系数方法，用于科学估计该地区的农作物资源，从2011年到2020年。该研究分析了稻草资源密度和人均资源数量的时空分布特征。此外，它估计了从稻草制备生物炭的碳排放降低潜力。结果表明，长江经济带中的稻草总量从2011年到2020年增加了0.22×10 8T。在2020年，该地区的作物稻草资源的理论总量约为3.04×10 8 t。温室气体缓解的总体净潜力是降低了约2.18×10 8 t的CO 2E。很明显，将作物稻草转化为生物炭具有巨大的潜力，并作为实现碳排放量减少的有效手段。
高隧道条件和品种对北图尔基的生长，产量和水果质量的影响
市场，与开放式生产相比，降低了灌溉灌溉的使用来冻结安全性，降低燃料或能源成本，并降低叶面和水果疾病的发生率以及水果损害。与开放田相比，高隧道中的温度较高可能会增强草莓的营养价值（Kadir等，2006;Salamé-Donoso等，2010）。在春季收获比典型的相同品种在空旷的田野中早3至5周开始，具体取决于年份（Demchak，2009年）。高隧道可确保草莓的扩展果季（Özdemir和Kaska，1997; Medina等，2011; Rowley等，2011; Gude等，2018b）。早期收益率提高了54％，总销售收益率提高，与开放式田野相比，高隧道的水果重量增长率为63％（Salamé-Donoso，2010年）。尽管高隧道
通过自动机器学习从超广角图像中对可转诊糖尿病视网膜病变图像进行分类 Leandro Victor L. Arcena，医学博士-MBA 1，P
糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种普遍存在且可能导致失明的眼部病变。由于该病通常无症状进展，因此定期筛查至关重要。视网膜成像技术的进步，例如标准 45° 视网膜摄影和超广角 (UWF) 成像，已显著改善了 DR 的检测和管理。人工智能 (AI) 在眼科领域的整合，特别是通过深度学习系统进行 DR 检测，已显示出令人欣喜的结果。无代码 AI 平台（如 Google AutoML（Google，加利福尼亚州，美国））旨在让没有编程专业知识的用户也能使用，从而使临床医生更容易开发和实施 AI 驱动的诊断工具。本研究探索了将 Google AutoML 应用于菲律宾当地三级医院图像数据集中的 UWF 视网膜图像，以创建和评估用于检测可转诊糖尿病视网膜病变 (refDR) 的机器学习模型。
2023 年互联互通流程改进：第 3 轨道合并修订草案提案
– 为所有项目提供简化的两步 TPD 跟踪。 – 所有符合条件的无 PPA 项目将自动通过条件组进行分配处理。 – 消除了冗长的两步保留过程。 – 简化了复杂的项目分配跟踪过程。 – 删除了条件组项目 COD 和其他限制的跟踪。 • 最大限度地提高每个集群中竞争 PPA 的能力，以实现加速采购目标，而不会给开发商带来风险。 • 让双边采购流程成为确定竞争 PPA 的项目价值和可行性的主导。
成像生物和死鼠的超视光子发射以及压力下的植物
在200-1000 nm的光谱范围内，在所有已检查的生物系统中都观察到了在200-1000 nm的频谱范围内的极低强度发射（10-10-10 3光子 /cm 2 /sec）的现象。在这里，我们报告了实验，这些实验体现了新型成像系统检测一组生理上重要方案的UPE变化的能力。我们使用EMCCD和CCD摄像机来捕获低噪声和量子效率低于90％的单个可见波长光子。我们的调查揭示了Live与死鼠的UPE之间的显着对比。在植物中，我们观察到温度和伤害的升高都会引起UPE强度的增加。此外，化学处理修饰了植物的UPE发射特性，尤其是麻醉剂（苯佐卡因）在损伤中的应用，这在测试的化合物中显示出最高的发射。因此，UPE成像提供了对动物活力的无创成像以及植物对压力的反应的可能性。
活动：从草莓中提取 DNA
步骤 4：将混合物通过咖啡滤纸或粗棉布过滤到透明塑料杯中，去除固体部分。步骤 5：小心地将冷外用酒精倒入杯壁，在草莓液体顶部形成一层。DNA 将开始在两种液体之间的边界处沉淀。步骤 6：使用搅拌棒收集形成的白色丝状 DNA。
'Google gemini'api
描述观察到的数据与其估计的潜在变量之间的关联测试。JackStraw软件包提供了一种重采样策略和测试方案，以估计观察到的数据及其潜在变量之间关联的重要性。取决于数据类型和分析目的，潜在变量可以通过主体分析（PCA），因子分析（FA），K-均值聚类以及相关的无监督学习算法来估算。jackstraw方法学习了本循环分析中固有的过度拟合特征，在该特征中，观察到的数据用于估计潜在变量，并再次用于测试估计的潜在变量。当PCA估算潜在变量时，JackStraw可以通过低维主组件（PC）估计，可观察到的变量和潜在变量之间的统计测试对观察到的变量和潜在变量之间的关联。这一范围内导致识别与PC显着相关的变量。同样，诸如K-均值聚类，围绕MEDOIDS（PAM）和OTHERS的诸如K-均值聚类和others的无关聚类，在高维数据中找到相干组。通过测试数据和群集中心之间的关联，JackStraw估计了集群成员资格的统计意义。聚集成员身份，并应用于对Single细胞RNA-Seq（SCRNA-SEQ）中细胞身份的无监督评估。
草莓DNA提取实验室，C。Kohn，Wuhs和Stacy Fritz，Naae
解决方案并将其放入袋子中。MASH 2分钟3。将土木泥的草莓过滤到较小的烧杯4。用________________________________________________________________________________________