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生态恢复和野生：两种具有互补目标的方法？
当我们进入联合国关于生态系统恢复的十年（2021 - 2030），并满足保护和恢复生态系统及其生态功能的迫切需求，因此重新野生变化已成为众多的。因此，对这一学科的兴趣正在增加，近年来发表了大量概念科学论文。日益激烈的热情导致了科学界的讨论和辩论，讨论了生态恢复和复习之间的差异。本综述的主要目标是比较和阐明每个领域的位置。我们的结果表明，尽管有一些差异（例如自上而下，自下而上，功能性与分类学方法），特别是具有不同的目标 - 恢复定义的历史确定的目标生态系统与自然过程的恢复，而自然过程通常没有目标端点 - 生态恢复和重新效果具有共同的范围：在人为降级后，生态系统的恢复。随着每个领域的进步，生态恢复和复习的目标已经扩大。但是，尚不清楚是否存在范式转变，生态恢复朝着复发趋势，反之亦然。我们强调了时间和生态恢复和复习的时间的互补性。得出结论，我们认为，这两个自然保护领域的和解以确保互补性能够创造出达成共同范围的协同作用。
两种进行探测与规避飞行试验的新方法的比较
摘要：本文比较了加拿大国家研究委员会在飞行试验中开发的两种“近距离”拦截方法，并介绍了一种评估这些轨迹有效性的新方法。每种方法都使用不同的飞行测试技术和显示组合来指导飞行员设置飞机的碰撞轨迹并保持预期路径。方法 1 仅提供飞机相对方位角和位置的视觉引导，而方法 2 根据预期几何形状确定冲突点（纬度/经度），并提供预期拦截的交叉航迹误差以及到达时间的速度提示。通过比较预测最近进近距离低于预期阈值的时间比例来分析这两种方法的性能。分析表明，在所有飞行方位角上，方法 2 导致处于或低于预期最近进近距离的时间增加了一倍以上。此外，由于建立所需初始条件和稳定飞行路径所需的时间更少，作者能够进行多 50% 的拦截。
两种民用发动机反推装置的维修性分析对比研究
摘要。应用虚拟维修方法和人机工程学基本理论，对两种现有发动机反推装置设计进行了权衡研究。对比分析了集成推进系统（IPS）的O型管道反推装置和传统门式D型管道反推装置两种构型的维修性。针对O型管道和D型管道反推装置在结构、工作原理以及维修过程中的运动方式等差异，在相同空间约束条件下完成了两种反推装置的结构建模和运动学仿真。以DELMIA软件为平台，通过对两种民用发动机反推装置进行虚拟维修仿真，提出了可达性分析、可视性分析、具体拆装时间估算、工作空间分析等部分人机工程学研究与评价。为今后国产发动机反推装置的设计选型、方案分析、技术评估等提供了技术储备。
两种进行探测和规避飞行试验的新方法的比较
摘要：本文比较了加拿大国家研究委员会在飞行试验中开发的两种进行“近距离”拦截的方法，并描述了一种评估这些轨迹有效性的新方法。每种方法都使用不同的飞行测试技术和显示组合来指导飞行员在碰撞轨迹上设置飞机并保持期望路径。方法 1 仅提供飞机相对方位角和位置的视觉引导，而方法 2 根据期望的几何形状确定冲突点（纬度/经度），并提供与期望拦截的交叉航迹误差以及到达时间的速度提示。通过比较预测的最近进近距离低于期望阈值的时间比例来分析方法的性能。分析表明，方法 2 在所有飞行方位上使达到或低于预期最近进近距离所花费的时间增加了一倍以上。此外，由于建立所需初始条件和稳定飞行路径所需的时间更少，作者能够进行 50% 以上的拦截。
两种蚜虫调控的 b-1,3-葡聚糖酶基因突变......
植物中胼胝质沉积是由各种应激因素引起的，例如当植物受到食草动物和病原体的侵袭时。以蚜虫为例，蚜虫破坏的韧皮部筛管被胼胝质堵塞，预计会减少蚜虫对韧皮部汁液的接触，而蚜虫诱导的宿主植物中降解胼胝质的 b -1,3-葡聚糖酶基因上调可能会抵消这种对蚜虫表现的负面影响。我们用大麦突变体测试了这一假设，其中两个 b -1,3-葡聚糖酶基因（1636 和 1639）中的一个或两个已通过 CRISPR/Cas9 技术在 cv. Golden Promise 中发生突变。此前发现，这两个基因在易感大麦基因型中被谷物害虫 Rhopalosiphum padi L. 上调。测试了四个 1636/1639 双突变体、三个 1636 单突变体和两个 1639 单突变体系以及对照系的蚜虫抗性。所有突变体系均有单碱基插入，导致移码和提前终止密码子。四个双突变体系中的三个显示 b-1,3-葡聚糖酶活性显著降低，细菌鞭毛蛋白诱导导致双突变体叶片中胼胝质形成显著多于对照和单突变体系。然而，我们发现这些改良植物性状对大麦抗稻瘟病没有影响。已证实这两个基因在 Golden Promise 中均被稻瘟病上调。基因 1637 是另一种已知在稻瘟病菌中上调的 b-1,3-葡聚糖酶基因，与对照系相比，该基因在双突变系中的表达更高。由于这些蛋白质的韧皮部浓度未知，因此很难判断这是否可以弥补双突变体中 b-1,3-葡聚糖酶活性的普遍降低。
反铁磁晶体中的两种自旋轨道耦合机制
3 哈佛大学物理系，美国马萨诸塞州剑桥 02138 摘要 固体（能带结构）的能量与晶体动量 E(k) 图构成了导航其光学、磁性和传输特性的路线图。通过选择具有特定原子类型、组成和对称性的晶体，可以设计目标能带结构并从而设计所需特性。一个特别有吸引力的结果是设计能带，使其分裂成具有动量相关分裂的自旋分量，正如 Pekar 和 Rashba [Zh. Eksperim. i Teor. Fiz. 47 (1964)] 所设想的那样，从而实现自旋电子应用。本文提供了能带波矢相关自旋分裂 (SS) 的“设计原则”，它与传统的 Dresselhaus 和 Rashba 自旋轨道耦合 (SOC) 诱导分裂平行，但源自根本不同的来源——反铁磁性。我们使用磁对称设计原理确定了一些具有不同 SS 模式的通用 AFM 原型。这些工具还允许识别属于不同原型的具有 SS 的特定 AFM 化合物。通过密度泛函能带结构计算，使用一种特定化合物——中心对称四方 MnF 2——定量说明一种 AFM SS。与仅限于非中心对称晶体的传统 SOC 诱导效应不同，我们表明反铁磁诱导自旋分裂扩大了范围，甚至包括中心对称化合物，并且即使没有 SOC，SS 的量级也与最知名的（“巨大”）SOC 效应相当，因此不依赖于高 SOC 所需的通常不稳定的高原子序数元素。我们设想，使用当前的设计原理来识别具有自旋分裂能带的最佳反铁磁体将有利于有效的自旋电荷转换和自旋轨道扭矩应用，而无需包含重元素的化合物。 _____________________________________________________________________________ 电子邮件：erashba@physics.harvard.edu；alex.zunger@colorado.edu
AI存在的两种类型的存在风险：决定性和累积
关于AI典型的生存风险（X风险）的传统论述集中在突然的，由先进的AI系统引起的严重事件，尤其是那些可能实现或超过人级的英特尔省的系统。这些事件具有严重的后果，可以导致人类的灭绝或不可逆转地削弱人类文明，以至于无法恢复。但是，这种话语通常忽略了AI X风险通过一系列较小但相互联系的破坏逐渐表现出来的严重可能性，随着时间的流逝，逐渐越过关键阈值。本文将常规的决定性AI X风险假设与累积的AI X风险假设进行了对比。虽然前者设想了以场景为特征的明显的AI接管途径，例如iOS，例如无法控制的超智能，但后者提出了一种存在生存灾难的因果途径。这涉及逐步积累关键的AI引起的威胁，例如严重的脆弱性和对经济和政治结构的全身侵蚀。累积假设表明一种沸腾的青蛙情景，其中内部AI风险慢慢融合，破坏了社会的弹性，直到触发事件导致不可逆的崩溃。通过系统分析，本文研究了这两个假设的不同假设。随后认为，累积观点可以调和对AI风险的看似不相容的观点。讨论了这些因果途径之间区分这些因果途径的含义 - 决定性和累积性对AI的治理以及长期AI安全性的含义。
两种微流体抗原测定法检测SARS-COV-2病毒
A.O.实验室“ Antonio and Big and C. Arrigo”，威尼斯16，15121，意大利亚历山大； valentina.pizzo@ospedale.al。）; castaldosal90@gmail.com（S.C。）; edit@ospre.al.it（E.S.）; cbara@ospedale。）;标记。）;2部门创新（Dairi），A.O。 “ SS。 Antonio和Biago和C. Arrigo”，Venezia 16，15121意大利亚历山大；牺牲。 ）; aroveta@ospedale。 ）; 3东部皮埃蒙特大学科学技术创新系（DISIT），意大利亚历山大市，迈克尔11号； mary.gerbino99@gmail.com2部门创新（Dairi），A.O。“ SS。Antonio和Biago和C. Arrigo”，Venezia 16，15121意大利亚历山大；牺牲。）; aroveta@ospedale。）; 3东部皮埃蒙特大学科学技术创新系（DISIT），意大利亚历山大市，迈克尔11号； mary.gerbino99@gmail.com
评估两种利用预同步的肉牛固定时间人工授精方案
a 德克萨斯 A & M 大学，动物科学系，德克萨斯州大学城 77843，美国 b 德克萨斯 A & M 农业生命研究中心，德克萨斯州奥弗顿 75684，美国 c 西北密苏里州立大学，农业科学学院，密苏里州玛丽维尔 64468，美国 d 南达科他州立大学，动物科学系，南达科他州布鲁金斯 57007，美国 e 阿肯色州立大学，农业学院，阿肯色州琼斯伯勒 72467，美国 f 田纳西大学，动物科学系，田纳西州诺克斯维尔 37996，美国 g 科尔比社区学院，堪萨斯州科尔比 67701，美国 h 新墨西哥州立大学，动物与牧场科学系，新墨西哥州拉斯克鲁塞斯 88003-8003，美国 i 佐治亚大学，动物与奶制品科学系，佐治亚州雅典 30602，美国 j 堪萨斯州立大学，西北研究与推广中心，美国堪萨斯州科尔比 67701 k 德克萨斯 A & M 大学科默斯分校农业科学与自然资源学院，美国德克萨斯州科默斯 75428 l 密西西比州立大学草原研究中心，美国密西西比州草原 39756
两种人工智能模型在兽医课程考试中表现不佳
当今的教育工作者面临着让学生为人工智能时代做好准备并塑造他们的学习体验的挑战。目前，我们对医学和兽医学中 ChatGPT 知识的理解还处于起步阶段；然而，了解人工智能语言模型至关重要，这样教育工作者才能释放学生的潜力，促进负责任的使用，并使人工智能模型与教育目标和学习目标保持一致。鉴于人工智能的局限性以及学生对这些平台的使用日益增多，教育工作者和学生了解这项技术的实用性和局限性至关重要。因此，本研究的目的是评估 ChatGPT-3.5 和 -4.0 在兽医课程考试中的知识水平和表现一致性。