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新课程
n（简单更改） - n（简单更改） - 请在以下程序中添加本课程：1）在补充课程下的BSC主要数学中，“从以下内容中选择了15-21个学分：至少6个学分必须在400或500级上。”- 按时间顺序排列的列表。2）（b.sc。）- 互补课程中的主要统计数据“第二部分：14个学分：” - 按时间顺序排列的列表。3）（b.sc。）- 自由计划 - 互补课程中的核心科学统计数据至少从按时间顺序排列的至少9个学分。4）（b.sc。）- 自由计划 - 互补课程下的核心科学组成部分数学“剩余的18个学分中的剩余成分：” - 按时间顺序排列的列表。5）（b.sc。）- 尊重互补课程下的概率和统计学“ 0-8个学分：” - 按时间顺序排列的列表。
DNA - 电子流体
PCR技术（聚合酶链反应）允许您在几个小时内指数增加DNA（DNA片段）。实施原理很简单，部分模仿了自然的DNA重复或复制。在PCR时，将双链DNA螺旋加热至94°C，这确保了链断开放至2（互补）单链DNA分子。使用引物（短DNA片段作为DNA合成的起点），DNA - 聚合酶和正确的构建块为每个链创建了一个新的互补链。底漆在断裂的DNA链上寻找它们的互补部分。DNA - 聚合酶酶将使用添加的构建块从引物的两条链的互补部分组成。现在有两条双DNA链。这两条链在随后的周期后和另一个循环之后给出了四个链，...以这种方式合成并复制了由两个引物定义的特定DNA区域（由两个引物定义）。
遗传材料的结构和组织
限制性酶使您可以将DNA与称为palindromic的特定序列相对应，即，可以在两个互补丝上以两种感觉读取；例如，BAMHI酶识别以下序列（斜线 /表示切割点；颜色突出了每个细丝和两个互补丝上的序列中的对称性）：< / bub>
关于循环和互补折叠共源共栅放大器增强不同参数的调查 Vidyasagar Talwar、Tripti Sharma 和 Saumya Srivas
摘要：如今，放大器是一种功率增益更大的器件。它是现代电子器件的基础，广泛应用于几乎所有电子设备。共源共栅放大器是各种有用电路的关键元件。它具有带宽增加、转换速率高、增益高、输入阻抗适中和输出阻抗较高的优点。循环折叠共源共栅放大器 (RFCA) 的参数比传统折叠放大器 [1] 有所改进。这是通过使用信号路径中空闲设备的先前电路来实现的，从而提高了跨导、增益和转换速率 [1]。共源共栅级由共栅极和共源极端子组成。互补折叠共源共栅放大器 (CFCA) 是镜像配置电路，可节省功率并具有更高的稳定点。转换速率允许最大频率高于范围，从而消除任何潜在错误和不需要的信号。转换速率高于 6.3V/µs 的电路似乎最常用。单位增益带宽可用来放大信号，更宽的带宽可以消除较小的信号。关键词：循环折叠共源共栅 (RFC)、互补折叠共源共栅 (CFC)、折叠共源共栅放大器 (FCA)。
环境DNA作为生物多样性监测的互补工具：一种多技术和多营养学方法，用于研究鲸类分布和进食生态学
基础模型在几个领域取得了巨大的成功，例如自然语言处理，计算机视觉和最近的生物学。DNA粉底模型尤其是作为基因组学有前途的方法而出现的。然而，到目前为止，尚无模型在广泛的基因组和调节元素上提供了核苷酸级预测，从而限制了它们的实际实用性。在本文中，我们基于以前在核苷酸跨前（NT）上的工作，以开发分割模型分割，该模型将处理至30kb-long的输入DNA序列，以预测单核苷酸分辨率下的14种基因组元素类别类别。通过利用NT的预训练权重，分段超过了几种消融模型的性能，包括具有单热编码的核苷酸序列和从SCRATCH训练的模型的卷积网络。分段可以使用零射线通用的多个序列长度来处理高达50kb的序列。我们在整个基因组的剪接位点检测中显示出改善的性能，并表现出强核苷酸水平的精度。因为它同时评估所有基因元件，因此分段可以预测序列变体对剪接位点变化的影响，而且还可以预测转录本相工相的外显子和内含子重排的影响。最后，我们表明，对人类基因组元素进行训练的分段模型可以推广到不同的人和植物物种的元素，并且训练有素的多种阶段分段模型可以实现对不见物物种的所有基因元素的更强的概括。总而言之，分段表明DNA粉底模型可以在单核苷酸分辨率下处理基因组学中复杂的颗粒状任务。分段可以很容易地扩展到其他基因组元素和物种，从而代表了我们分析和解释DNA的新范式。我们使我们的jax的github存储库中可在pytorch的jax和huggingface空间上提供分段-30kb的人类和多物种模型。
TRIMARAN 合约
优势 • 一站式服务 • 传感器互补（雷达、光学、AIS、RF） • 区域覆盖 • 增进对海事活动的了解 • 定位和优化其他监视和干预手段 一站式服务 • 传感器互补（雷达、光学、AIS、RF） • 区域覆盖 • 增进对海事活动的了解 • 定位和优化其他监视和干预手段
评估和报告全球生物多样性框架目标3的有效性要素
1第157页，CBD，2024a：受保护星球倡议的合作伙伴正在开发一种通过“有效性水平”来分解PA和OECM覆盖范围的方法。 所提出的方法（UNEP-WCMC等2023）旨在进行更改，旨在将现有保护区有效性评估方法和框架（包括列为组件列出的一些列表的效率和互补指标列为cbd/cop/dec/dec/15/5中的互补指标，以及在全球数据库中列出的互补指标）。 …提出的方法遵循“分阶段方法”，该方法将允许数据提供商根据其报告的能力和数据的可用性，以不同级别的细节向受保护的行星提交数据。 根据提交给全球管理区域管理有效性的全球数据库的数据，可以分解指标，以显示对管理有效性评估的保护区和OECM的覆盖范围。1第157页，CBD，2024a：受保护星球倡议的合作伙伴正在开发一种通过“有效性水平”来分解PA和OECM覆盖范围的方法。所提出的方法（UNEP-WCMC等2023）旨在进行更改，旨在将现有保护区有效性评估方法和框架（包括列为组件列出的一些列表的效率和互补指标列为cbd/cop/dec/dec/15/5中的互补指标，以及在全球数据库中列出的互补指标）。…提出的方法遵循“分阶段方法”，该方法将允许数据提供商根据其报告的能力和数据的可用性，以不同级别的细节向受保护的行星提交数据。根据提交给全球管理区域管理有效性的全球数据库的数据，可以分解指标，以显示对管理有效性评估的保护区和OECM的覆盖范围。
混合能源配置优化综述……
基于可再生能源的混合能源系统（RE-HES）具有高效、经济、低碳排放的优势，被认为是解决能源短缺、环境污染和温室气体排放问题的有效途径之一（Abba and Chee，2019；Yi et al.，2021）。 RE-HES 具有高度的灵活性和多样性，为各种能源的综合利用提供了良好的平台（ Mala and Rajeshwer，2020），包括连续能源与间歇性能源的互补（ Merei et al.，2013）、高碳能源与低碳能源的互补（ Yongpin et al.，2016；Junjie et al.，2022）、电与气的互补（ Merei et al.，2013）、电与热的互补（ Zeng et al.，2016）等。RE-HES 有许多应用场景，如住宅社区、建筑、商业区、校园、医院和机场。另一个潜在的应用场景是数据中心（ Pei et al.，2020）。数据中心消耗大量能源（Caishan et al.，2021）。RE-HES 可以为数据中心提供高效的绿色能源，满足其电力和冷却需求。同时，
水电-风电-太阳能混合系统发电调度：系统综述与展望
摘要：近二十年来，在“绿色复苏”全球目标的推动下，水电、风电、太阳能等清洁能源取得了长足发展，可能成为各国实现低碳能源体系的重要手段。本文对典型水风光互补实践项目——可再生能源发电的发展情况进行综述，并分析了互补系统中大型电站发电规律描述与预测、风险管理、协调运行等一些关键问题。针对这些问题，本文系统总结了水风光互补系统的研究方法与特点，并从风电电站集群出力的预测与描述、大规模可再生能源并网运行带来的风险、集群模式下水风光互补系统的长期与短期协调建模及解决思路等方面阐述了其技术实现过程。最后，基于上述分析，从发电预测、风险管理、集群调度等角度探讨了目前研究的不足，并展望了未来的工作方向。水电、风电、太阳能等能源互补的混合系统正逐渐兴起，成为未来富有成果的研究领域。
人类学习在适当依赖人工智能中的作用......
人机协作的真正潜力在于利用人类和人工智能的互补能力，实现优于单个人工智能或人类的联合绩效，即实现互补团队绩效 (CTP)。为了实现这种互补潜力，人类需要谨慎地遵循人工智能的建议，即适当地依赖人工智能的建议。虽然之前的研究主要集中在建立人工智能的心理模型来评估人工智能的建议，但最近的研究表明，仅靠心理模型无法解释适当的依赖。我们假设，除了心理模型之外，人类学习是适当依赖的关键介质，因此也是 CTP 的关键介质。在本研究中，我们在一项有 100 名参与者的实验中展示了学习与适当依赖之间的关系。这项工作为分析依赖提供了基本概念，并为人机决策的有效设计提供了启示。