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在Tezonapa的云森林中，墨西哥Veracruz云森林中的兰花丰度和多样性的模式
摘要目的：分析墨西哥韦拉克鲁斯Tezonapa热带山地云森林（TMCF）的海拔梯度中的兰花丰度和多样性。设计/方法论/方法：在100×20 m临时样带中采样兰花，随机分布在海拔梯度中（T1800-900，T2 901-1,000，T31,001-1,100，T4，T41,101-1,200，和T5 1,101-1,200，和T5 1,101-1,300 M）。每个标本都是地理参数，鉴定了物种，并确定了保护状态。结果：该地区的多样性达到了16个属的26种兰花。记录了204个标本的护照数据。研究局限性/含义：T3记录了最大的丰度，丰富性和多样性。此结果符合TMCF中兰花发展所需的有利温度和湿度条件。发现/结论：Stanhopea Tigrina有灭绝的危险。因此，迫切需要以下方案：体外繁殖，个人释放到环境中以及野生种群的随访，以改善遗传改善。
多样性，丰富和建模哺乳动物的占用率
dra。Alejandra Soto-Werschitz。 她在墨西哥，委内瑞拉和巴西的研究，教学，大学外展和公共科学传播方面拥有超过10年的经验。 ，她因其学术生涯而受到认可，为科学沟通项目做出了贡献，并作为Conahcyt-Mexico的Naɵonal研究人员（SNI）的成员而受到认可。 她拥有墨西哥Naɵ自主大学的生物学学士学位（1994年），墨西哥生态学AC，墨西哥的野生动植物管理科学硕士（2000年）和博士学位。在应用生态学上，重点是巴西联邦拉夫拉斯大学的零散的生态系统和农业生态系统。 目前，她是墨西哥Querétaro大学生态学和动物多样性学术组的成员，是Scienɵstextension专家。 她的项目涵盖了生态学，动物生态学，生物多样性保护，气候变化，占用模型，再现动物行为以及人类介入，Fragmentaɵon和栖息地丧失对不同生态系统中乳腺多样性的影响。 她的工作已经在公立大学，公民社会，政府和非政府组织和社区之间建立了牢固的联系，所有这些都为野生动物保护节的好处而建立了联系。Alejandra Soto-Werschitz。她在墨西哥，委内瑞拉和巴西的研究，教学，大学外展和公共科学传播方面拥有超过10年的经验。，她因其学术生涯而受到认可，为科学沟通项目做出了贡献，并作为Conahcyt-Mexico的Naɵonal研究人员（SNI）的成员而受到认可。她拥有墨西哥Naɵ自主大学的生物学学士学位（1994年），墨西哥生态学AC，墨西哥的野生动植物管理科学硕士（2000年）和博士学位。在应用生态学上，重点是巴西联邦拉夫拉斯大学的零散的生态系统和农业生态系统。目前，她是墨西哥Querétaro大学生态学和动物多样性学术组的成员，是Scienɵstextension专家。她的项目涵盖了生态学，动物生态学，生物多样性保护，气候变化，占用模型，再现动物行为以及人类介入，Fragmentaɵon和栖息地丧失对不同生态系统中乳腺多样性的影响。她的工作已经在公立大学，公民社会，政府和非政府组织和社区之间建立了牢固的联系，所有这些都为野生动物保护节的好处而建立了联系。
7- ...
七度（DOF）机器人臂具有一个冗余DOF，以避免障碍物和奇异性，必须将其参数化以完全指定给定端e ff ent ector姿势的关节角度。常用于ABB，Motoman和Kuka的常用7-DOF Revolute（7R）工业操纵器以及SSRMS或FREND（例如SSRMS）的空间操纵器通常由肩el-肘（SEW）角度参数列出，用于路径规划和远程运行。我们介绍了一般的缝纫角，该缝隙角可以通过任意参考方向函数概括传统的缝隙角度。冗余参数化（例如常规缝纫角度）沿工作区中的一条线遇到算法奇异性。我们引入了一个参考方向功能选择，称为立体缝隙角度，该角度仅沿着半线具有奇异性，该界限可能无法触及，从而扩大了可用的工作空间。我们证明所有参数化都有算法的奇异性。最后，使用一般的缝纫角度和子问题分解，我们提供了e ffi cient奇异性逆逆运动溶液，这些解决方案通常是封闭形式的，但可能涉及1D或2D搜索。基于搜索的解决方案可以转换为查找多项式根。可以在可公开访问的存储库中获得示例。
非冗余元基因组组装基因组... -Dr -ntu
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地球上储量丰富的多价储能材料
• 继续研究由铝和铁卤化物组成的熔融盐 • 研究和开发 IL 和 WISE 中的铝氧化还原电化学和沉积 • 继续开发新型过渡金属双功能电催化剂 • 先进的“流动”空气阴极工程和设计，便于气体渗透
视觉体验降低了皮质反馈输入和主要视觉皮层神经元之间的空间冗余
经验在皮质反馈组织（FB）组织中的作用仍然未知。我们测量了从后期（LM）视觉区域到小鼠原代视觉皮层（V1）的层（LM）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（v1）的视网膜和非术的视觉体验上操纵视觉体验的效果。lm输入平均与正常和深色饲养的小鼠中的V1神经元匹配，但视觉上的博览会可将空间重叠输入的分数减少到V1。fb输入来自L5的输入比L2/3传达更多的环境信息。L5的LM输入的组织取决于其方向的偏好，并被黑暗饲养所破坏。这些观察结果是通过模型概括的，在这种模型中，VI-SUAL经验最大程度地减少了LM输入和V1神经元之间的接受字段重叠。我们的结果提供了一种机制，可以使周围调制对视觉体验的依赖性，并提出如何在皮质回路中学习预期的区域间共激活模式。
冗余字符串基于对称的错误校正
基于测量的量子计算中的计算能力源于纠缠资源状态的对称性保护的托托（SPT）顺序。但是，资源状态容易出现准备错误。我们使用资源状态的冗余非局部对称性引入了量子误差校正方法。我们基于将一维聚类状态的z 2×z 2对称性扩展到其他图状态的传送协议中。Qubit Zz-Crosstalk错误，在量子设备中突出，降低了通常的群集状态的传送性。但是，正如我们在量子硬件上所证明的那样，一旦我们以冗余对称性生长图形状态，就可以恢复完美的传送性。我们将基本的冗余序列识别为纠缠频谱中受错误保护的脱落。
极地海洋中的硅藻含量由基因组大小
au：PleaseconfirmthatalleheadinglevelsarerepresentedCorrected：生态学的主要目标是确定自然中物种丰富的决定因素。身体大小已成为丰度的基本且可重复的预测指标，其生物体的数量较小。一个生物地理成果，称为伯格曼的统治，描述了跨分类学群体的优势，较冷地区的大型生物体。尽管不可否认，但这些模式的关键特征的程度尚不清楚。我们在硅藻中探索了这些问题，对于通过海洋食品网中的碳固定和能量流中的作用，全球重要性的单细胞藻类都具有重要意义。使用来自全球分布的单个谱系的系统基因组数据集，我们发现体型（细胞体积）与基因组大小强烈相吻合，基因组的大小在50倍上变化，并由重复性DNA的差异驱动。但是，定向模型确定了温度和基因组大小，而不是细胞大小，因为对最大种群增长率的影响最大。全球元编码数据集进一步将基因组大小确定为海洋中物种丰度的强大预定指数，但只有在高纬度和低纬度地区的较冷地区，其中具有大基因组的硅藻占主导地位，这是与Bergmann统治一致的模式。尽管物种丰度是由无数相互作用的非生物和生物因素塑造的，但仅基因组大小是丰度的明显强烈预测指标。在一起，这些结果突出了出现特征，基因组大小，这是生物体中最基本和不可约束特性之一的宏观进化变化的层层细胞和生态后果。
具有增强的阳离子/阴离子氧化还原的高能量土的阴极，用于可持续和长期的Na -ion电池
为了增加阴极材料的能力，氧阴离子氧化还原反应（ARR）已在基于Li/Na的氧化氧化物中引入，以提供超出常规阳离子氧化还原反应（CRR）的电荷补偿空间。[13–15]然而，高压下晶格O 2-离子的激活通常会导致不可逆的氧气释放，从而加速了结构性重建，并导致了能力和伏特的迅速衰减。[16–18]因此，氧气的电化学实现可逆ARR的利益对于实现高能阴极材料至关重要，这仍然具有挑战性，并且可以重现创新的结构设计。与锂离子系统相比，尤其是与富含Li的配置，似乎在氧气行为上是高度不可逆的，[19]各种Na-ion Sys-tems显示出可逆的ARR，但仅在最初的几个周期中。[11,13,14,16,19-35]这些作品表明了基于ARR的Na-ion电极的有希望的功能，这激发了我们探索优化策略，这些策略可以通过维持ARR的高压操作，同时通过维持其结构稳定性，使其能够实现Na-ion pathode材料的高压操作，同时又可以实现其结构稳定性。mn和fe是地壳中的两个高度丰富的元素，因此高度可取，用于设计笔尖的阴极材料。[41][36]然而，由于1）由于1）无法控制的氧气离子的不可控制的反应途径而在高电压下以Fe/Mn的基于Fe/Mn的阴极材料的速度快速降解和严重的结构转化，2）与Jahn-Teller exterct of Mn 3 + feo 6 + 3 +相关的有害结构性降解途径。 Fe 3 +的NeOS迁移/陷阱迁移到碱金属层中，特别是在高压下循环（> 4.0 V VS Na/Na +），[35,37-40]和4）带有TM层幻灯片的复杂相变。
丰裕研究所
如果竞争管理机构希望探究这个日益庞大、复杂的生态系统在竞争和创新中充满活力这一显而易见的事实，那么它们将如何做呢？下面，我将讨论有关竞争和人工智能的四个关键思想。首先，人工智能生态系统的复杂性意味着竞争管理机构应该应用动态竞争框架来准确理解和指导任何干预措施。这种方法与正在进行的调查有直接关系。其次，保护和促进开源开发和部署将增强人工智能生态系统的竞争力。第三，竞争管理机构应寻求改善和防止人为的、通常是政府施加的竞争壁垒，包括其他国家施加的壁垒。最后，竞争管理机构应该预测和促进互操作性增强带来的促进竞争的效果，而互操作性增强很可能是大型语言模型等人工智能工具广泛使用的产物。