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控制海洋中硝化微生物的相对丰度和速率
摘要。硝化作用控制了可生物利用氮的氧化状态。不同的化学自动微生物 - 主要是氨氧化的Ar- chaea（AOA）和二硝酸盐氧化细菌（NOB） - 调节海洋中硝酸盐的两个步骤，但要对其贡献的贡献量进行，但可以通过贡献量来指导，并通过贡献率进行了贡献。碳固定仍未解决。 使用具有硝化功能类型的机械性微生物生态系统模型，我们在深层氧化的开阔海洋中为AOA和NOB的控件提供了简单的表达式。 AOA和NOB的相对生物量产生，损失率和细胞配额控制其相对丰度，尽管我们不需要调用损失率的差异来解释观察到的相对丰度。 铵的供应，而不是AOA或NOB的特征，在稳态下控制相对相等的AM-MONIA和亚硝酸盐氧化速率。 单独使用AOA和NOB的相对屈服将其相对大量的碳固定速率设置在水柱中。 定量关系船与多个原位数据集一致。 在整体全球生态系统模型中，硝化作用是在各种海洋环境中动态出现的，由于某些环境中的物理运输和复杂的生态相互作用，氨和亚硝酸盐氧化及其相关的碳偶联速率被解耦。 然而，简单的表达式将全局模式捕获到第一阶。 模型不同的化学自动微生物 - 主要是氨氧化的Ar- chaea（AOA）和二硝酸盐氧化细菌（NOB） - 调节海洋中硝酸盐的两个步骤，但要对其贡献的贡献量进行，但可以通过贡献量来指导，并通过贡献率进行了贡献。碳固定仍未解决。使用具有硝化功能类型的机械性微生物生态系统模型，我们在深层氧化的开阔海洋中为AOA和NOB的控件提供了简单的表达式。AOA和NOB的相对生物量产生，损失率和细胞配额控制其相对丰度，尽管我们不需要调用损失率的差异来解释观察到的相对丰度。铵的供应，而不是AOA或NOB的特征，在稳态下控制相对相等的AM-MONIA和亚硝酸盐氧化速率。单独使用AOA和NOB的相对屈服将其相对大量的碳固定速率设置在水柱中。定量关系船与多个原位数据集一致。在整体全球生态系统模型中，硝化作用是在各种海洋环境中动态出现的，由于某些环境中的物理运输和复杂的生态相互作用，氨和亚硝酸盐氧化及其相关的碳偶联速率被解耦。然而，简单的表达式将全局模式捕获到第一阶。模型
从 a、b、c 或 d 中选择正确的答案： 1. 出版公司遭受了很大的损失……；这确实是一种犯罪。 a) 盗版 b) 隐私 c) 安全
4. 先生，抱歉我迟到了。请让我进去；我……被困在非常糟糕的交通中。 a) 去过 b) 去过 c) 将会去 d) 去过 5. 我的妹妹……2018 年获得大学学位。 a) 正在获得 b) 已经获得 c) 获得 d) 已经获得 6. 你多久前……买的这种奶酪？闻起来很难闻。 a) 做过 b) 做过 c) 将要去 d) 去过 7. 我的表弟从小就住在国外。 a) 为 b) 自从 c) 当 d) 何时 8. 经济危机总是会发生……大流行。 a) 当 b) 作为 c) 当 d) 期间 9. 我会等到我的朋友……来自亚历山大。 a) 已经回来 b) 回来了 c) 已经回来了 d) 正在回来 10. 阿里最后一次捕鱼是在亚历山大。这意味着…… a) 阿里自从在亚历山大之后就没有再捕鱼。 b) 阿里在亚历山大时没有捕到鱼 c) 阿里离开亚历山大后就再也没有捕到鱼。 d) 阿里回到亚历山大后一直在捕鱼。 11. 我还没有见过新经理……这是第一次见到他。 a) 还没有 b) 之前 c) 已经 d) 从未 12. 在等校车的时候，我遇到了一位老朋友。 a) 正在等待 b) 正在等待 c) 正在等待 d) 等待 13. 我叔叔……当了十年的出租车司机。现在，他是一家大型服装厂的工人。 a) 工作过 b) 正在工作 c) 已经工作过 d) 工作 14. 自上次在村里见面以来，我再也没有见过瓦伊尔……。 a) 当时 b) 那时 c) 因为 d) 自从 15. 我宁愿你……在我生日那天送我一个巧克力蛋糕。我更喜欢香草味的。 a) not to make b) hadt not been made c) didn't make d) don't make 16. 我的朋友刚才抵达开罗机场。这意味着他………. . a) has just reached b) just has reached c) has not reached d) will reach 17. 我小时候踢足球，但现在我………. . a) am not b) don'tc) didn'td) wasn't 18. 我们回家时她………已经吃过晚饭了，所以有时间热情地接待我们。 a) has't made b) wasn't made c) isn't making d) wasn't making 19. ………. 我当时正在开车，看到早上由于大雾弥漫而发生的一起严重车祸。
2020-2040 年战略社区计划
曼杜拉市占地 173 平方公里，长 50 公里，但宽度只有 8 公里（最宽处），从北部的马多拉湾和湖区一直延伸到南部的赫伦和克利夫顿。已知最早居住在该地区的人是比布门族的宾贾雷布部落。当时，这个地方被称为 Mandjoogoordap，意为“心灵的交汇处”。欧洲人定居后，这个名字被改为曼杜拉。现代的曼杜拉成立于 1830 年，当时英国人托马斯·皮尔带着 400 名移民、设备和物资来到西澳大利亚，以换取土地。早些年，该地区一直与世隔绝，直到 19 世纪 50 年代，囚犯劳工被用来修建当地的道路。直到 1894 年，穿越河口的唯一方式是乘坐渡船。曼杜拉多年来一直在缓慢扩张，在二十世纪初，它开始成为一个旅游小镇，以捕鱼和捕蟹为主要吸引力。当时，曼杜拉的主要产业是捕鱼和种植水果，还有几家鱼罐头工厂在运营。
C-V测量和双盒陷阱富含SOI底物的建模
高抗性（HR）硅在胰上石（SOI）底物，具有富含陷阱的（TR）层（图。1（a））广泛用于RF芯片。富含陷阱的层是一种捕获自由载体并因此消除盒子基底界面处的寄生通道的多层膜，使底物能够保留其高标称电阻率，从而导致较低的损失并改善线性性[1，2]。然而，捕集层中的部分结晶和杂质污染会影响局部电阻率，因此，RF性能[3]。为了解决这些问题，Uclouvain和Soitec提出了一种名为Double-Buried-Oxide（D-Box）TR底物的新结构，如图1（b）[4]。该结构在TR层下方结合了第二个薄氧化物（Box2），以防止TR层和硅基板之间的直接接触。在本文中，我们通过电容 - 电压（C-V）测量来表征D框结构。Box2的存在消除了整体耗竭层对C-V性能的影响，从而简化了分析。D-box结构还可以在晶圆级别表征TR层。
轨迹预测的条件无气体自动编码器
摘要 - 条件变化自动编码器（CVAE）是自动驾驶轨迹预测中最广泛使用的模型之一（AD）。它将驾驶环境与其地面真理的未来之间的相互作用捕获到概率潜在空间中，并使用它来产生预测。在本文中，我们挑战了CVAE的关键组成部分。我们利用了变量自动编码器（VAE）的最新进展，即CVAE的基础，这表明采样过程的简单更改可以极大地使性能受益。我们发现，以确定性的方式从任何学习分布中绘制样本的无味抽样自然可以更适合轨迹预测，而不是潜在的随机随机抽样。我们走得更远，并提供了其他改进，包括更结构化的高斯混合物潜在空间，以及一种新颖的，可能更有表现力的方法来推断CVAE。我们通过在相互作用的预测数据集上评估模型的广泛适用性，超过了最新的状态，以及在Celeba数据集上的图像建模任务，优于基线Vanilla cvae。代码可在以下网址获得：https：//github.com/boschresearch/cuae-prediction。
privateEye：通过光学特征分离
我们解决了在应用程序中捕获的图像（相机）捕获到云的应用程序中的隐私问题，以推断出诸如分类之类的实用程序任务。将原始图像发送到云中，使它们暴露于数据嗅探，并被不受信任的第三方服务提供商滥用，超出了用户的预期任务。我们提出了一个编码方案，该方案不仅可以直接远程视觉检查到图像或图像重建，还可以防止确定敏感信息。与常用的对抗性学习方法不同，所提出的方法是两个方面：首先，它使用衍射光学神经网络将与光学域中传感器平面上不同任务相对应的空间分开。然后只读取与实用程序任务区域相对应的像素。此编码可确保绝不会将私人功能存储在边缘设备上，从而防止隐私泄漏。所提出的方法成功地减少了二进制任务中的隐私检索，其准确性损失最小（约2％），同时将私人任务准确性降低了约35％，并防止SSIM得分为0的重建攻击。43。
使用深度学习方法预测DNA结构
了解蛋白-DNA结合的机制对于捕集基因调控至关重要。三维DNA结构（也称为DNA形状）在这些机制中起着关键作用。在这项研究中，我们提出了一种基于深度学习的方法，深度DNASHAPE，从根本上讲，通过准确地考虑扩展的弯曲区域的影响，无需进行广泛的分子模拟或结构生物学体验，从而改变了当前基于K-Mer的高通量预测DNA形状特征。通过使用深度DNASHAPE方法，可以以高通量方式预测DNA结构特征的任何长度和数量的DNA序列数量，从而了解序列序列区域中旋转区域对DNA结构的影响。深度dnashape方法可以使遥远区域对感兴趣区域的影响。我们的发现表明，核心靶标的DNA形状读数机制在数量地受到旋转区域的影响，包括扩展的旋转区域，为蛋白质-DNA结合的详细结构读数机制提供了宝贵的见解。此外，当将深度DNASHAPE产生的功能纳入机器学习模型中时，提高了模型预测准确性。共同，深层DNASHAPE可以用作多种与DNA结构相关研究的多功能和强大工具。
公平要求的法律建模引出...
摘要。随着人工智能 (AI) 算法的普及，人们开始担心它们可能会利用种族、性别或年龄等受保护的属性进行歧视。公平是社会高度期望的品质，然而，实现公平却非常困难。识别受保护的属性并努力保持公平是一项重要而又具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一个动态框架，该框架将项目背景与法律建模一起考虑，以识别威胁 AI 模型公平性的受保护属性。这导致对开发的 AI 解决方案的准确性和公平性进行有意识的评估。为此，我们建议使用 N`omos 3 对法律要求进行建模，这使我们能够将应满足的法律要求捕获到可以加载到我们框架中的法律背景中。根据我们的建议，我们可以 (i) 将法律要求中的职责映射到所用数据集中的属性，识别受保护的属性并提供可追溯性，(ii) 帮助用户选择最适合当前情况的公平性定义，(iii) 以视觉方式表示 AI 模型的输出，以便用户解释模型做出的决策的正确性和公平性。为了展示我们建议的适用性，我们通过一个说明性用例来举例说明其应用。
Lyapunov引导的深度加强学习，用于语义意识到的AOI最小化，在UAV辅助无线网络中
摘要 - 该论文研究了一个无人驾驶汽车（UAV）辅助语义网络，地面用户（GUS）通过无人机的继电器定期将传感信息定期捕获到基站（BS）。GUS和UAV都可以从大型原始数据中提取语义信息，并将其传输到BS以恢复。较小尺寸的语义信息可降低延迟并改善信息新鲜度，而较大尺寸的语义信息可以在BS上进行更准确的数据重建，从而保留原始信息的价值。我们引入了一种新颖的语义感知年龄（SAOI）度量，以捕获信息的新鲜度和语义重要性，然后通过共同优化UAV-GU关联，语义提取，以及UAV的轨迹来提出时间平均的SAOI最小化问题。我们通过Lyapunov框架将原始问题分解为一系列子问题，然后使用层次深度强化学习（DRL）来解决每个子问题。具体来说，UAV-GU关联由DRL确定，然后是更新语义提取策略和无人机部署的优化模块。仿真结果表明，层次结构提高了学习效率。此外，它通过语义提取可实现较低的AOI，同时确保最小的原始信息丢失，表现优于现有基准。
内部水相凝胶改善了双水/油/水乳液系统中益生菌细胞的生存能力
Afzaal，M.，Saeed，F.，Arshad，M.U。，Nadeem，M.T.，Saeed，M。，＆Tufail，T。（2019）。 封装对冰淇淋和模拟胃肠道条件中益生菌细菌稳定性的影响。 益生菌和抗菌蛋白，11（4），1348–1354。 Akhtar，M。和Dickinson，E。（2001）。 水中的水中多个emulsions通过聚合物和天然乳化剂稳定。 食物胶体：配方的基本原理，258，133。 Amirsadeghi，A.，Jafari，A.，Hashemi，S.-S.，Kazemi，A.，Ghasemi，Y. 可喷涂的抗菌波斯胶 - 胶丝纳米粒子敷料用于伤口愈合加速度。 Today Communications，27，102225。 Arboleya，J.-C。，Ridout，M。J.和Wilde，P。J. （2009）。 充气棕榈油/水乳液的流变行为。 食物水胶体，23（5），1358–1365。 Beldarrain-Isnaga，T.，Villalobos-Carvajal，R.，Leiva-Vega，J。，＆Armesto，E。S.（2020）。 使用双重乳液和离子胶凝方法，多层微囊泡对乳杆菌乳杆菌的生存能力的影响。 食物和生物生产加工，124，57-71。 Benichou，A.，Aserin，A。，＆Garti，N。（2004）。 双重乳液用天然聚合物的杂交稳定，可捕集和缓慢释放活性物质。 胶体和界面科学的进步，108，29-41。 Boricha，A。 A.，Shekh，S.L.，Pithva，S.P.，Ambalam，P.S。，＆Vyas，B.R.M。（2019）。 Bryant，C。和McClements，D。（2000）。Afzaal，M.，Saeed，F.，Arshad，M.U。，Nadeem，M.T.，Saeed，M。，＆Tufail，T。（2019）。封装对冰淇淋和模拟胃肠道条件中益生菌细菌稳定性的影响。益生菌和抗菌蛋白，11（4），1348–1354。Akhtar，M。和Dickinson，E。（2001）。水中的水中多个emulsions通过聚合物和天然乳化剂稳定。食物胶体：配方的基本原理，258，133。Amirsadeghi，A.，Jafari，A.，Hashemi，S.-S.，Kazemi，A.，Ghasemi，Y.可喷涂的抗菌波斯胶 - 胶丝纳米粒子敷料用于伤口愈合加速度。Today Communications，27，102225。Arboleya，J.-C。，Ridout，M。J.和Wilde，P。J.（2009）。充气棕榈油/水乳液的流变行为。食物水胶体，23（5），1358–1365。Beldarrain-Isnaga，T.，Villalobos-Carvajal，R.，Leiva-Vega，J。，＆Armesto，E。S.（2020）。使用双重乳液和离子胶凝方法，多层微囊泡对乳杆菌乳杆菌的生存能力的影响。食物和生物生产加工，124，57-71。Benichou，A.，Aserin，A。，＆Garti，N。（2004）。 双重乳液用天然聚合物的杂交稳定，可捕集和缓慢释放活性物质。 胶体和界面科学的进步，108，29-41。 Boricha，A。 A.，Shekh，S.L.，Pithva，S.P.，Ambalam，P.S。，＆Vyas，B.R.M。（2019）。 Bryant，C。和McClements，D。（2000）。Benichou，A.，Aserin，A。，＆Garti，N。（2004）。双重乳液用天然聚合物的杂交稳定，可捕集和缓慢释放活性物质。胶体和界面科学的进步，108，29-41。Boricha，A。A.，Shekh，S.L.，Pithva，S.P.，Ambalam，P.S。，＆Vyas，B.R.M。（2019）。Bryant，C。和McClements，D。（2000）。在体外评估食品和人类来源的乳杆菌种类的益生菌特性。LWT食品科学技术，106，201-208。Bou，R.，Cofrades，S。和Jiménez-Colmenero，F。（2014）。具有不同脂质源的双乳液中的物理化学特性和核黄素封装。LWT食品科学技术，59（2），621–628。Boutin，C.，Giroux，H。J.，Paquin，P。和Britten，M。（2007）。 表征和酸诱导的黄油油乳剂是由加热的乳清蛋白分散体产生的。 国际乳制品杂志，第17（6）期，696–703。 黄原胶对热变性乳清蛋白溶液和凝胶的物理特征的影响。 食物水胶体，14（4），383–390。Boutin，C.，Giroux，H。J.，Paquin，P。和Britten，M。（2007）。表征和酸诱导的黄油油乳剂是由加热的乳清蛋白分散体产生的。国际乳制品杂志，第17（6）期，696–703。黄原胶对热变性乳清蛋白溶液和凝胶的物理特征的影响。食物水胶体，14（4），383–390。