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World File Search System之比来
qSanger：通过桑格测序对细菌培养物中的遗传变异进行量化
所有培养生物体中都会自发出现突变和重组等遗传变异。虽然可以通过选择或反选择来识别非中性突变，但在异质群体中识别中性突变通常需要昂贵且耗时的方法，例如定量或液滴聚合酶链反应和高通量测序。在不断变化的环境条件下，中性突变甚至可能成为主导，从而强制进行暂时选择或反选择。我们提出了一种新方法，我们称之为 qSanger，使用来自混合 Sanger 测序读数的对齐电泳图峰的振幅比来量化 DNA。表达增强型绿色荧光蛋白和 mCherry 荧光标记的质粒用于通过定量聚合酶链反应和荧光定量在体外和共转化大肠杆菌中验证 qSanger。我们表明，qSanger 允许从混合 Sanger 测序读数中量化遗传变异，包括单碱基天然多态性或从头突变，与标准方法相比，大大减少了劳动力和成本。
5-6年级
到五年级结束时，学生可以在模拟财务和其他实际情况的表达式中使用自然数和算术运算。他们将自然数写为因数的乘积，并用它来识别倍数和相关的除法规则。学生使用位值来书写、重命名、比较和排序小数，包括大于 1 的小数。他们比较、排序和表示具有相同或相关分母的分数。学生将常见百分比与其分数和小数等值联系起来，并使用百分比来表示、描述和比较相对大小。他们运用乘法事实的知识和有效的策略将大数乘以一位数和两位数，除以一位数，并在问题的背景下解释任何余数。学生用相同的分母加减分数。他们使用估算来检查结果的合理性，并根据所模拟的情况解释他们的发现。学生识别、扩展和创建涉及自然数、分数和小数的模式。他们应用属性来操作和识别等效数字句子并解决数值方程。学生使用计算思维方法来识别和解释数字的因数和倍数中的模式。
信息需要意识：脑电图研究 - Strathprints
信息检索（IR）的基本目标是满足搜索/ - ers的信息需求（IN）。神经影像技术的进步允许跨学科研究研究与IN实现相关的大脑活动。尽管这些研究具有丰富的信息，但它们无法捕获IN实现和与时间分辨率高的相互作用的认知过程。本文旨在通过基于IN与其他两个（无（无in））状态的对比来推断大脑活动的可变性来提及这一研究问题。为此，我们采用了脑电图（EEG），并构建了与事件相关的电位（ERP）分析，对所捕获的脑信号的分析，同时经历了IN的实现。尤其是，在执行提问（Q/A）任务时捕获了24名健康参与者的大脑信号。我们的结果显示了处理的早期阶段，对应于意识和晚期活动，这意味着内存的控制机制。我们的发现还表明，参与者表现出早期的N1-P2复杂索引意识过程，并表明，在达到用户意识之前，大脑的实现在大脑中表现出来。这项研究为更好地理解IN的理解提供了新颖的见解，并告知IR系统的设计以更好地满足它。
北部伊洛伊洛州立大学信息技术毕业生理学学士学位示踪剂研究
进行了这项描述性调查研究，以追踪菲律宾北部伊洛伊洛州立大学校园北部伊洛伊洛州立大学校园信息技术学士学位的毕业生，菲律宾，菲律宾，从2018年批次2022。采用了分层的随机抽样技术来按毕业批次将受访者分组。使用了Ched Tracer研究问卷，编码为Google™表单，并通过在线调查进行分发。在356名毕业生中，有235名受访者同意参加这项研究。使用频率计数，总和和百分比来描述数据。的调查结果表明，达到了66.01％的就业率，20.00％获得了CMO 53中定义的初级和次要职位，2015年。但是，可以指出的是，本课程中提供的各种课程的相关性为77.42％，适用于受访者当前的工作。更重要的是，确实值得注意的是，在一个月至六个月之间找到第一份工作的44.13％的等待期确实很值得注意，这表明这些毕业生具有导致就业的能力水平。主管提供了积极的反馈，这些主管缩小了BSIT毕业生的IT能力，知识态度，技术知识和积极的态度。
温室气更新
注释：国家RPS的要求通过要求电力提供商（电力公司和竞争供应商）使用可再生能源为其零售负荷的最低百分比来促进可再生能源的开发。康涅狄格州的I类RPS要求高原在2030年。缅因州的I/IA类RPS要求在2030年增加到50％，此后每年保持在该水平。马萨诸塞州的I级RPS要求在2020年至2024年之间每年增加2％，在2025年至2029年之间每年3％，此后每年回升至1％，没有说明的到期日期。新罕布什尔州的百分比包括对I类和II类资源的要求（II类资源是2006年1月1日以后开始运营的新太阳能技术）。新罕布什尔州的I级和II类RPS要求高原在2025年为15.7％。罗德岛对“新”可再生能源的要求在2033年达到100％。佛蒙特州的“总可再生能源”要求在2035年达到100％；它认识到位于佛蒙特州或新英格兰的新的和现有的可再生能源组成的几个层，在将大规模水力发电分类为可再生的方面是独一无二的。
新英格兰在极端天气条件下对电力系统运营的不断变化的资源组合和挑战
注释：国家RPS的要求通过要求电力提供商（电力公司和竞争供应商）使用可再生能源为其零售负荷的最低百分比来促进可再生能源的开发。康涅狄格州的I类RPS要求高原在2030年。缅因州的I/IA类RPS要求在2030年增加到50％，此后每年保持在该水平。马萨诸塞州的I级RPS要求在2020年至2024年之间每年增加2％，在2025年至2029年之间每年3％，此后每年回升至1％，没有说明的到期日期。新罕布什尔州的百分比包括对I类和II类资源的要求（II类资源是2006年1月1日以后开始运营的新太阳能技术）。新罕布什尔州的I级和II类RPS要求高原在2025年为15.7％。罗德岛对2035年36.5％的“新”可再生能源高原的要求。佛蒙特州的“总可再生能源”需求在2032年的75％；它识别所有形式的新型和现有的可再生能源，并且在将大规模水力发电分类为可再生方面是独一无二的。
区块链辅助智能共生无线电在太空中 -
摘要 - 在空气空间的集成网络（Sagin）中，管理不断增长的高度动力和异质性无线电的资源是一项艰巨的任务。共生共同通讯（SC）是一种新颖的范式，它利用生物学中自然生态系统的类比来创建无线网络中的无线电生态系统，以实现合作服务交换和资源共享，即服务/资源交易。因此，可以利用共生沟通的潜力来增强萨金的资源管理。尽管事实上，不同的无线电资源瓶颈可以通过共生关系相互补充，在多元化服务请求下管理的异质无线电之间不可靠的信息共享以及管理的多维资源对受信任的交易和智能决策构成了关键的挑战。在本文中，我们通过使用区块链在异质无线电和机器学习（ML）之间进行可信赖的交易来提出一个安全且智能的共生萨金（S 4）框架，以指导复杂的服务/资源交易。案例研究表明，与现有方案相比，我们提议的S 4框架提供了更好的服务，并提供了合理的资源管理。最后，我们讨论了未来共生萨金的几个潜在研究方向。
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
各向异性热传输在可调的自组装纳米晶超晶体中
*通信：james.utterback@sorbonne-universite.fr摘要实现具有内置纳米级热流动性的可调功能材料是一个重大挑战，可以推进热管理策略。在这里，我们使用时空分辨的热反射率在各向异性AU纳米晶体的自组装超晶体中可视化侧向热传输各向异性。相关电子和热反射显微镜表明，纳米尺度的热量主要沿各向异性纳米晶体的长轴流动，并且在晶粒边界和弯曲的组件上进行了这种情况，而弯曲的组件则干扰热流动。我们通过组成纳米棒的长宽比来精心控制各向异性，并且它超过了纳米双锥体超晶体的纵横比和某些纳米排列。有限元模拟和有效的培养基建模合理地将出现的各向异性行为合理化，以简单的串联电阻模型，进一步提供了一个框架，以估算热各向异性作为材料和结构参数的函数。胶体纳米晶体的自组装有望在使用这种重要材料类别的广泛应用中引导热流的有趣途径。关键字纳米级热传输，胶体纳米晶体，超晶，各向异性，热质融合，时空显微镜
绿色AI：探索碳足迹，缓解策略和大型语言模型培训中的折扣
摘要 - 自然语言处理领域的重要作品长期以来一直试图通过改进以前的模型培训方法，更改模型体系结构并开发更多深入的数据集来创建新的创新模型，以改善其性能。然而，随着NLP的快速发展领域，温室气体排放量增加，对培训LLMS造成的环境损害提出了担忧。与人工智能相关的各种成本（尤其是与环境方面有关的成本）的全面了解是确保安全AI模型的基础。当前，对AI模型的CO2排放的研究仍然是新兴的研究领域，因此，在本文中，我们评估了众所周知的大语言模型的CO2排放，由于其大量模型参数，它们具有特别高的碳足迹。我们通过建议减少碳排放的措施来以一种负责和可持续的方式培训LLM。此外，我们讨论了硬件的选择如何通过与两种广泛使用GPU的模型训练期间的二氧化碳排放对比来影响CO2排放。基于我们的结果，我们介绍了我们提出的解决方案的好处和缺点，并提出了在不牺牲其稳健性和绩效的情况下训练更环保的AI模型的可能性。索引术语 - 自然语言处理，大语言模型（LLMS），温室气体排放，绿色AI