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工程动物展示了与汞污染作斗争的新方法
澳大利亚科学家找到了一种有效的新方法来清理世界上最危险的污染物之一的甲基马克里，由于非法挖矿和燃烧煤炭等工业活动，它通常在我们的食品和环境中建立。该发现于2025年2月12日在自然通讯上发表，可能会导致
也门DNA揭示了与黎凡特，阿拉伯和东非的古老联系 AI预测药物开发受体的3D结构 合成无定形金属的新方法 欧洲人信任科学吗？新调查说“是的，但是...' “有毒男性技术”有望更快的蚊子种群生物防治 AI帮助科学家发现威胁英国湖泊生物多样性的顶级污染物 气候变化驱动蜥蜴的“生活成本”挤压 新昆虫物种突出显示科索沃生物多样性热点 AI和科学家团结起来破译由Vesuvius火山烧毁的旧卷轴 倡议要求全球合作重建过去1亿年的气氛 古代气候重建阐明了未来的海洋动力学 AI驱动的订阅模型RESHAPE零售领域，新研究找到 微藻的隐藏潜力：可持续碳捕获和行业的关键 环保墨水在3D打印中扩展了石墨烯的潜力 地球的早期周期如何塑造生命的化学 给粒子检测器一个提升：新设备的作用就像超导性开关 科学家展示了怀孕如何以无数的方式改变大脑 crispr/cas9介导的橡胶蒲公英二氨蛋白生物合成的靶向诱变 微生物会影响珊瑚漂白易感性，新研究显示 磁性纳米催化剂通过电子密度调节增强肿瘤处理 新芯片以轻速打开AI计算的门 无权手动，更安全的DNA处理的语音激活系统
沿海地区在这项研究中表现出更强的非洲混合物，而北部也门也门地区的北部地区表明与阿拉伯和黎凡特有更紧密的遗传关系。在也门漫长而持续的内战中，这项研究发现，沿海和内陆分裂的历史基因组起源不同，这与当前冲突的划分线相处。
鉴定了与种子发育过程中甘蓝纳普斯干旱反应相关的转录模块，并通过早期生物胁迫缓解
图1甘蓝纳普斯的种子发育（cv。在各种压力条件下）。A.种子水含量（虚线）和种子发育过程中的干重（DW，实线）的演变。未成熟的种子。热时间在增长12（GDD）中给出。数据表示为每种处理的五种种子的三个生物学重复的平均值±SE。B.平均值（实线）在八个（C和WS）或四个（PB和PB + WS）中的土壤水电位（MBAR）的标准偏差（虚线）上，在20天的窗口上构成了干旱胁迫的应用。C。在不同条件下生长的梅氏芽孢杆菌植物的成熟叶片中RD20（QRT-PCR）的相对表达水平（每个生物学众多代表）。D.在WS应用开始时评估具有Clubroot症状的植物数量（4个众多植物）或农作物周期结束时（4个众议员30植物）。c，控制； WS，缺水； PB，P。Brassicae接种； PB + WS，P。Brassicae接种和水短缺；众议员，生物复制。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座
摘要 - 我们在本文中描述了一种用户研究，在动画虚拟人类的背景下，比较了用户对众所周知的半自治头像和全身跟踪的头像的自我感知。我们旨在突出各个步行阶段中这些方法的优势和局限性。参与者走进了具有不同障碍的4个模拟环境。通过虚拟现实疾病问卷和一份专门研究用户感知和享受其头像下部的新问卷来量化这些结果。这项研究显示了半自治化头像的积极结果，尤其是在混乱的环境中。用户使用两种方法都保持相同的效率，在模拟内部超过45分钟后，他们没有疾病问题，并且为具有复杂障碍的环境提供了更好的享受结果。
美国商务部规则扩展了与AI相关材料的许可要求
2025年1月13日，工商部工业与安全局（BIS）发布了一项临时最终规则，建立（i）扩展的出口许可要求出口高级计算综合电路（ICS），促进了最先进的人工智能（AI）模型的最先进的人工智能（AI）模型的开发。实体，总部位于总部位于18个盟友（补充5个国家）的最终父母通常不受新的控制措施。来自中国（包括香港和澳门）的实体以及其他受到美国武器禁运的国家，或与位于这些国家 /地区的母公司约束，通常禁止接受覆盖的AI项目。所有其他国家尝试的实体都受许可要求和特定国家 /地区的高级计算配额的约束。该规则建立了一个经过验证的最终用户程序，以为符合广泛勤奋和安全要求的实体提供额外的灵活性。最后，总部设在总部或与父母的公司的“永久常规雇员”将在5个国家 /地区的父母中获得，将免于与通过就业访问获得AI技术有关的“被视为出口”许可要求。
Magna扩展了与梅赛德斯 - 奔驰的长期创新合作伙伴关系
Aurora，安大略省，2025年2月11日 - 数十年来，麦格纳一直是梅赛德斯 - 奔驰的战略合作伙伴，创造了创新和卓越的遗产。这种合作跨越了车辆的多个区域，包括动力总成和传动系统系统，ADAS技术，车身和机箱组件，电气化，内部系统，车辆组件等。“与我们的客户建立牢固的合作伙伴关系对于推动创新和推进汽车行业至关重要，” Magna首席战略与商务官Eric Wilds说。“我们与梅赛德斯 - 奔驰的持续合作伙伴关系体现了如何共同努力的方式可以带来开创性的解决方案和相互成功。”这种长期合作伙伴关系包括自1979年以来在奥地利的麦格纳（Magna's Graz）生产超过500,000个标志性的越野车。在2024年，麦格纳（Magna）在其奥地利兰纳奇（Lannach）设施的兰纳奇（Lannach）工厂开始生产Eds Duo，这是一个独特的Edrive系统，标志着合作伙伴关系的新篇章。标志性越野车的全新电动型号现在配备了该先进的电动驱动系统，以实现领先的性能和效率。” Magna为梅赛德斯 - 奔驰的标志性越野车提供了三代转移案件，现在很荣幸能为这款传奇的车辆配备其第一代电动单元。“ EDS二人组演示了Magna的灵活方法来交付动力总成解决方案，从内燃烧发动机无缝过渡到电池电动汽车。”2速双电子电机驱动器涵盖了高达240 kW的功率范围，EDS二人组提供了领先的牵引力和越野功能，包括独特的车轮推进系统，该系统可以启用“ G-Turn”之类的功能，从而使车辆可以旋转360度。具有优化的效率和先进的碳化硅和去耦技术，EDS二人组在保持高效率的同时提供出色的性能。
基因组广泛的关联研究揭示了与面部形态的新型关联
全基因组协会研究（GWAS）对包括阿拉伯联合酋长国（UAE）在内的中东人口的研究相对较少。本研究的目的是通过基因组广泛的关联研究（GWAS）在阿联酋人群中投资基因型 - 面形态关联。通过三维（3D）扫描技术和一种自动面孔地标技术获得了172个阿联酋的表型数据（44个面部测量）。GWAS分析揭示了19个遗传基因座与六个面部特征的关联，其中14个是新颖的。GWAS分析显示，44个面部参数和242个SNP之间的11艘显着关系 - 超过了GWAS的显着性阈值。这些表型以前与身体高度，颅面缺陷和面部特征有关。这些遗传变异的最显着关联与六个主要面部特征有关，这些面部特征是面部凸状，左轨道突起，下颌骨轮廓，鼻角角D，下面部角度B和下面的面部角度A。据我们所知，这是第一项研究中东人群中SNP变化与面部形态的关联的GWAS研究。
急性代偿性肝硬化患者的外周血单核细胞的单细胞RNA测序揭示了与ACLF进展风险增加有关的特定单核细胞子集
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年2月7日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.25321370 doi：medrxiv preprint