环境正义“是在环境法律、法规和政策的制定、实施和执行方面,公平对待和有意义地参与所有人,不论其种族、肤色、国籍或收入水平如何” (EPA 2021)。环境正义与美国民权运动关系密切,它直接将基于权利的斗争,特别是种族主义和歧视,与污染的不公正分配联系起来。环境正义的历史和术语表明了这些特定环境违法行为的系统性。这为我们提供了洞察,从全球角度来看,环境正义如何将相互交叉的社会问题关联起来,作为环境不公正的根源,从而允许对相互关联的问题进行更多交叉考虑。整个 20 世纪 80 年代,罗伯特·布拉德博士等社会学家一直在研究和推动这一运动,并在 1991 年第一届全国有色人种环境领袖峰会(能源正义网络 1996 年)和 1996 年的杰梅兹原则(能源正义网络 1996 年)中得到规范。
开发了基于药物的治疗神经干细胞(NSC)迁移的模型,并用于预测幼稚小鼠脑中NSC的迁移。该模型利用了广义Q采样成像,该成像能够解析大脑中交叉的白质纤维,并显示出与扩散张量张量成像相比,可以更好地说明NSC迁移模式的变化。在将模型校准为实验数据时,我们表明该模型能够重现小鼠大脑中NSC的分布。此外,我们表明NSC在小鼠大脑中的分布对NSC注入的位置敏感。NSC在嗅球上的持续分布与包括和尾迁移的发育途径一致,这表明幼稚大脑中的治疗NSC的未来模型可能需要包括其他因素,例如趋化性或血液流量,例如在NSC迁移路径中考虑变化。结果突出了该模型在预测哪些注入位置可能为给定目标位置提供最佳分布的有用性。
对2D超导体的最新实验允许表征临界温度和跨BCS-BEC交叉的相位图作为密度的函数。我们从这些实验中获得了低温下超导状态的微观参数,通过BCS平均场接近。对于Li X Zrncl,提取的参数用于评估超导相位刚度和BEREZINSKII-KOSTERLITZ-thouless-thouless(BKT)临界温度,通过实现相应的重新分配组(RG)方法,整个BCS-BEC交叉中的临界温度。通过这种方式,我们对BKT理论的预测能力进行定量测试,以评估临界温度。RG流动方程证明对相位刚度和临界温度的重大重新归一化,这对于获得BKT理论与实验之间的令人满意的一致性至关重要,尤其是在BCS-BEC交叉方面。我们预测温度范围可以在BCS-BEC跨界的Li X Zrncl中测量相位刚度重归于。与其他超导性的其他微观理论相反,我们发现可以利用BKT理论来定量评估不同配对方案中2D超导体的临界温度。
在一个专门用于图像和数字宇宙之间的交叉的社论生产中,在生成性艺术的智能的出现下,它倾向于某种陈述和视觉技术的单层概念,而詹姆斯·杜布森(James E.这本书确实与所谓的计算机视觉学科(计算机视觉)完全相关,并探讨了最常见的自动理解,分析和解释图像的原始方法。这项历史性调查的起点是对OpenCV的研究,OpenCV是一个开源库,于1999年汇集了数千算法,这些算法是在计算机视觉领域中引用的,如今已在各种目的使用,从无处不在的监测系统的电话中使用。是由该来源的来源部署了他的家谱努力,可以追溯到冷战的背景下北美军事工业建筑群的进步,本质上是围绕开发自动解释陆军空中照片和面部识别方法的技术问题。
开发了基于药物的治疗神经干细胞(NSC)迁移的模型,并用于预测幼稚小鼠脑中NSC的迁移。该模型利用了广义Q采样成像,该成像能够解析大脑中交叉的白质纤维,并显示出与扩散张量张量成像相比,可以更好地说明NSC迁移模式的变化。在将模型校准为实验数据时,我们表明该模型能够重现小鼠大脑中NSC的分布。此外,我们表明NSC在小鼠大脑中的分布对NSC注入的位置敏感。NSC在嗅球上的持续分布与包括和尾迁移的发育途径一致,这表明幼稚大脑中的治疗NSC的未来模型可能需要包括其他因素,例如趋化性或血液流量,例如在NSC迁移路径中考虑变化。结果突出了该模型在预测哪些注入位置可能为给定目标位置提供最佳分布的有用性。
摘要 减数分裂在真核生物中是保守的,但其执行细节各不相同。本文我们描述了一种用于减数分裂分子分析的新型比较模型系统,即线虫 Pristionchus pacificus,它是广泛研究的模型生物秀丽隐杆线虫的远亲。P. pacificus 具有许多解剖学和其他特征,这些特征有助于分析秀丽隐杆线虫的减数分裂。然而,秀丽隐杆线虫失去了减数分裂特异性重组酶 Dmc1 并进化出一种重组独立的机制来使其染色体联会,而 P. pacificus 同时表达 DMC-1 和 RAD-51。我们发现 SPO-11 和 DMC-1 是稳定同源配对、联会和交叉形成所必需的,而 RAD-51 对这些关键的减数分裂过程而言是可有可无的。 RAD-51 和 DMC-1 在减数分裂前期按顺序定位到染色体上,并显示不重叠的功能。我们还展示了 P. pacificus 的新遗传图谱,该图谱揭示了与 C. elegans 非常相似的交叉景观,尽管这些谱系之间在联会和交叉的调节方面存在明显差异。
是驱动宏观进化的环境还是生命?对大规模生物学数据库的最新分析认为,答案取决于时间表。在短时间内,不到4000万年,这是环境,在更长的时间范围内,生活可以有效地适应。环境和生活都在扩展 - 它们在整个尺度上的波动从数百万年前到数亿年(大型气候政权)。在本文中,我们提出了这种缩放“交叉”现象的简单模型。该模型具有一些不寻常的特征:它是完全随机的,并且基于分数(而不是经典的整数)微分方程。该模型由温度(环境的代理)和周转率(终身代理)驱动;它有两个指数,一个交叉的时间和两个相关性,但它不仅能够再现温度,多样性,灭绝,起源和周转率的统计数据,而且还可以有效地再现它们之间的成对相关性,及其在整个时间范围内。如果确定性地强迫会产生对苯甲酸撞击或其他急剧强迫事件的反应。
效果我们要检测到的QTL效应。对于PowerCalc和样品,这是一个Nu-erseric(向量)。为可检测到它指定了间交叉的附加成分和优势成分的相对大小。效应的规范取决于十字架。对于反向交叉而言,这是杂合gote和纯合子的均值。对于RI线来说,这是纯合子均值的一半,对于间卷,它是C(a,d)的两个组成矢量,其中A是添加效应(纯合子之间的差异),而D是主导效应(杂合子和纯合量的平均值之间的差异)。基因型均值为-A-D/2,D/2和A-D/2。对于可检测到的,可选的对于间折,可以使用字符串指定QTL效应类型。字符串“ add”或“ dom”用于分别表示表型的加性模型或主导模型。可能是表格C(a,d)的数量向量,表明添加剂和优势成分的相对幅度(如上所述)。默认值为“ add”。
摘要 在这个科学交叉的时代,人工智能(AI)等诸多科学成果给人类社会带来了翻天覆地的变革。学术成果数字化数据的日益普及为科学的科学(SciSci)的探索提供了前所未有的机遇。尽管在科学领域已经进行了许多重要的研究,但不同领域的学科差异很大,导致某些领域的见解不够充分。一个突出的问题是,人们对人工智能背后的科学的了解非常缺乏。在本文中,我们从趋势演变、移动性和协作性三个维度研究了人工智能的演变。我们发现人工智能的研究热点已经从理论转向应用。美国拥有最多杰出的人工智能科学家,对全球人工智能人才的吸引力最大。发展中国家人工智能科学家的人才流失问题日益严重。人工智能精英之间的联系在合作网络中高度聚集。总的来说,我们的工作旨在作为一个开端,以富有远见的方式支持人工智能的发展探索。相关演示可以在 AMiner 1、2 中在线获取。
最常用的潜艇探测和定位手段之一是定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标系统。这是一种被动系统,通过接收潜艇发射的声学信号、探测和定位潜艇来工作。近年来,DIFAR 声纳浮标还被用于追踪鲸鱼的迁徙并记录它们发出的声音( McDonald,2004;Miller,2012;Greene Jr. 等,2004)。一般而言,DIFAR 声纳浮标配备有由五个水听器组成的水声天线,这些水听器由交叉的梯度水听器对和一个附加的中央水听器组成(Mallet,1975;Salamon,2004)。类似的没有中央水听器的天线系统也是已知的(Stover,1969;Salamon 等人,2000)。在本文中,作者将证明这两种解决方案都是正确的,并且在很宽的信噪比范围内提供类似的方位精度水平。与任何被动或主动声学系统一样,方位精度受噪声影响,其中噪声在声纳浮标的工作频率范围内(10 Hz 至 3 kHz)特别高(Salamon,2004;2006;Marszal 等人,2005)。了解