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垂直SOC分布和芳香碳含有数百年的旧木炭富技术
热源性碳（PYC）是一个广泛定义的术语，指的是降解连续体，从轻度烧焦（相对易于降解）到高度凝结的芳香族芳和顽固的碳化合物（Bird等人，2015年，2015年）。持续的烦恼指出了将PYC定量方法应用于土壤样本和解释其结果的困难，其中各种研究报告了PYC浓度的可变性在应用不同的方法时，同一土壤样品的数量级最高阶，例如，应用不同的方法时（例如，Hammes等，2007;Kerré，2007;Kerré等，2006;kerré等人。 ）。在发现和描述的最新进步和早期工业木炭富技术溶胶中，它们有可能用作研究土壤中充气碳/生物炭的长期影响的模型系统（Borchard等，2014; Burgeon等人，2020; Criscuoli et al。，2014年）。这些技术溶胶是在以前直立的炉膛（遗物木炭炉膛，RCHS，有时也称为木炭窑）的历史木炭生产的遗迹中发现的，这些木炭主要在北半球潮湿的中纬度Ecozone森林中发现。这些微浮雕位点是圆形高程（在平坦的地形上）或圆形至椭圆形的平台（在倾斜的地形上），平均直径约为10米（Hirsch等人，2020年）。美国东北部和中欧的RCH上的土壤具有特征性的特征性修饰，土壤物理和化学
区分解决方案和悬浮>的实验方法
溶液[1,2]是自发形成[3]（混合的负吉布斯自由能，∆ g mix <0）的单相系统，而悬浮液[4,5]是具有亚稳态的两相系统[6]（∆ g mix> 0）。溶液的平衡性能[7,8]遵守等库热力学。 [9]悬浮液已通过Der- Jaguin – Landau – Verwey-Overbeek（DLVO）理论成功解释，[8,10]也可以琐碎地修改以建模一些解决方案。 [2,4,5,11]鉴于混合的自由能（∆ g混合）是形成溶液的关键驱动力，因此已广泛使用量热法来准确测量与溶剂中混合分子相关的热力学量化。 缓慢的沉降提供了一种可视化悬架系统中相对不稳定性的简便方法。 [12]然而，对于纳米尺度对象，例如纳米颗粒以及生物大分子，尤其是蛋白质，溶液和悬浮液之间的区别变得非常复杂。 量热标志通常太小而无法现实地测量，并且同样的分散时间变为多年，因此观察到它在实验上是不合理的（例如，因为可能发生其他现象，例如降解等其他现象）。 因此，按单次确定纳米尺度中具有特征大小的物体的分散是否形成解决方案或悬架仍然是一个开放的研究问题。 这对于纳米材料和蛋白质尤为重要。 关于该主题有大量文献。 Bergin等。 lin等。 Yang等人也采用了一种激光散射方法。溶液的平衡性能[7,8]遵守等库热力学。[9]悬浮液已通过Der- Jaguin – Landau – Verwey-Overbeek（DLVO）理论成功解释，[8,10]也可以琐碎地修改以建模一些解决方案。[2,4,5,11]鉴于混合的自由能（∆ g混合）是形成溶液的关键驱动力，因此已广泛使用量热法来准确测量与溶剂中混合分子相关的热力学量化。缓慢的沉降提供了一种可视化悬架系统中相对不稳定性的简便方法。[12]然而，对于纳米尺度对象，例如纳米颗粒以及生物大分子，尤其是蛋白质，溶液和悬浮液之间的区别变得非常复杂。量热标志通常太小而无法现实地测量，并且同样的分散时间变为多年，因此观察到它在实验上是不合理的（例如，因为可能发生其他现象，例如降解等其他现象）。因此，按单次确定纳米尺度中具有特征大小的物体的分散是否形成解决方案或悬架仍然是一个开放的研究问题。这对于纳米材料和蛋白质尤为重要。关于该主题有大量文献。Bergin等。lin等。Yang等人也采用了一种激光散射方法。[13]使用扫描探针显微镜证明碳纳米管（CNT）可以在稀释后自发去角质。这可能表明CNT正在解决方案中，但是总是很难排除热能的效果。[14]使用动态光散射来确定金纳米颗粒中热驱动的溶解/降水循环的可逆性（AUNPS）。他们发现该过程在温度[15]中完全可逆，并得出结论认为他们的AUNP正在溶液中。测量CDSE-稳定性纳米晶体 - 配体复合物的溶解度。[16]可再现和完全可逆的温度驱动的尖锐浊度变化（±1 K之内）表明它们的颗粒正在溶液中。Centrone等。[17]使用光密度测量来确定其AUNP的饱和浓度。此测量还意味着颗粒在溶液中。Doblas等。 [18]Doblas等。[18]
基于脑电图的情感识别的多功能输入深林
由于人类计算机相互作用的迅速发展，近年来，情感计算引起了越来越多的关注。在情绪识别中，脑电图（EEG）信号比其他生理实验更容易记录，并且不容易被伪装。由于脑电图数据的高维质和人类情绪的多样性，因此很难提取有效的脑电图并识别情绪模式。本文提出了一个多功能深森林（MFDF）模型，以识别人类的情绪。首先将EEG信号分为几个EEG频带，然后从每个频带中提取功率谱密度（PSD）和差分熵（DE），将原始信号作为特征提取。五个级别的情感模型用于标记五个情绪，包括中性，愤怒，悲伤，快乐和愉快。具有原始特征或尺寸减少了输入的特征，深层森林是为了对五个情绪进行分类的构建。这些实验是在公共数据集上进行的，用于使用生理信号（DEAP）进行情绪分析。将实验结果与传统的分类器进行了比较，包括K最近的邻居（KNN），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）。MFDF的平均识别精度为71.05％，比RF，KNN和SVM高3.40％，8.54％和19.53％。此外，降低尺寸和原始脑电图信号后具有特征输入的精度分别仅为51.30和26.71％。这项研究的结果表明，该方法可以有效地有助于基于脑电图的情绪分类任务。
成像单层量量子的量子干扰kitaev量子自旋液体候选
单个原子缺陷是关注主机量子状态的突出窗口，因为来自主机状态的集体响应是在缺陷周围作为局部状态出现的。费米液体中的弗里德尔振荡和围绕云是典型的例子。然而，对于量子自旋液体（QSL）的情况是巨大的，这是一种具有分数化准粒子的异国情调状态，造成量子纠缠的深远影响而产生的拓扑顺序。由于分数化准粒子的电荷中立性和QSL的绝缘性质，阐明基本的局部电子特性一直在挑战。在这里，使用光谱成像扫描隧道显微镜，我们报告了金属底物上最有希望的Kitaev QSL候选者单层α -rucl 3的原子解析图像。我们发现在绝缘子表现出的量子干扰是围绕具有特征性偏见依赖性的缺陷的局部状态密度的不稳定和衰减的空间振荡。振荡与本质上的任何已知空间结构不同，并且在其他Mott绝缘子中不存在，这意味着它是一种与α -rucl 3独有的激发有关的异国情调振荡。数值模拟表明，可以通过假设Kitaev QSL的巡游主要植物散布在Majoraana Fermi表面上，可以通过假设射击振荡来复制。振荡提供了一种新的方法，可以通过局部响应来探索Kitaev QSL，以针对金属中的Friedel振荡等缺陷。
VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
智能农业的数字双胞胎的概念建模
在不断变化的物理实体，过程和应用技术解决方案的对象中的抽象复杂性是智能农业快速发展的关键障碍。作为表示形式，数字双胞胎具有许多目的：自动化过程，改善特定过程的决策以及促进各种情况的模拟。从利益相关者的角度来看，确定的方法降低了复杂性，并将重点放在基本主题，对象和过程上。本文的作者提出了一个面向观点的主题 - 对象元模型（Viposom），该模型可以为智能农业提供数字双胞胎解决方案开发的初始要求。主要思想是确定生命周期内特征和关系中具有特征和关系的主要对象。这种方法的新颖性在于确定对象/实体的感应要求。该方法针对农业物理实体，随着时间的流逝改变了其结构和行为。是“物理实体”，作者是指农作物和蔬菜等文物。本文还描述了所提出的方法在小型实验领域中使用马铃薯植物的活实验室的现实应用。与制造或土木工程中的数字双胞胎不同，农业对象在物理实体的内部变化（对象）方面面临重大不确定性，该物体的内部变化定义了使用时间尺度和开发阶段作为数字对象中物理实体的主要特征的方法的必要性。
太阳镜躲在后面也可能预防眼睛黑色素
因为站点可以预测广泛的临床特征，并且可以从治疗方案中选择。皮肤中出现常见的皮肤黑色素瘤（〜90％的病例）。很少，黑素瘤（例如，胃肠道和生殖道的粘膜（约1 - 2％）出现在眼睛，眼睛（〜5％的情况）（约5％）中，在卵巢（脉络膜，iris和睫状体）中，或者在conjunctiva（conjunctiva conjunctiva scline scliends of conjunctiva and sclinies of sclinies of sclindions of sclinies of sclinies）图1）。特别关注的是，这些罕见的黑色素瘤亚型的治疗选择有限。许多流行病学和实验研究将非易纤维皮肤皮肤的常见黑色素瘤与暴露于紫外线辐射（UVR）及其基因组相结合，因此显示了直接UVR诱导的DNA损伤的证据，表现出高肿瘤突变负担（TMBS），c> t> t> t> t> t> t> t tistition 7（TMBS）的高度突变的底基7（TMBS）。2相比之下，稀有黑色素瘤通常具有较低的TMB，而C> T跃迁和SBS7的比例较低，但是具有大量的基因组结构变异（SV），具有特征性的染色体成分和损失。不同的黑色素瘤亚型也由不同的癌基因驱动。皮肤黑色素瘤通常由BRAF，NRA和NF1驱动，HTERT和TP53中有继发突变。粘膜黑色素瘤由BRAF和NRA驱动，但频率低于皮肤黑色素瘤，而Kit在该疾病中也是常见的驱动力。最后，紫veal黑色素瘤由GNAQ，GNA11和CYSLTR2驱动，BAP1，SF3B1和EIF1AX中具有次要突变。3 - 6
锡烯物种中种子表面结节的定量分析
摘要：在黄叶曲科中，种子表面包含各种大小和形状的细胞突起，称为结节。结节在许多物种中长期以来一直在描述，但是文献中缺乏具有大小和形状的测量的定量分析。基于光学摄影，将硅烯的种子分为四种类型：光滑，皱纹，架构和乳头状果糖。种子中的每个群体都具有特征性的几何特性：光滑的种子缺乏结节，并且在其侧视图中具有最高的圆形和坚固性值，而乳头状种子在侧面和背面视图中具有最大的结节和最低的圆形和坚固性值。在此，对于总共31种，属于Silene Subg的代表种子，获得了结节宽度，高度和斜率，最大和平均曲率值以及最大对平均曲率比率。behenantha和19至s。subg。Silene。 皱纹类型的种子的曲率值较低。 此外，在S. subg的物种中发现了较低的曲率值。 silene与S. subg相比。 behenantha。 s的种子。 subg。 behenantha具有更高的结节高度和斜率值，最大和平均曲率和最大值曲率比的值更高。Silene。皱纹类型的种子的曲率值较低。此外，在S. subg的物种中发现了较低的曲率值。silene与S. subg相比。behenantha。s的种子。subg。behenantha具有更高的结节高度和斜率值，最大和平均曲率和最大值曲率比的值更高。
材料物理与力学 47 (2021) 720-726
摘要。提出了一种连续介质的非经典梯度模型来描述在岩石样品受到动态载荷作用下观察到的杨氏模量的分散性。该模型的现象学参数是根据对杨氏模量随外部载荷频率和幅度变化的实验研究结果的分析确定的。关键词：梯度模型、动态弹性模量、非平稳载荷、材料非均匀性致谢。感谢俄罗斯科学基金会 (项目编号 19-19-00408) 的支持。引用：Guzev MA、Riabokon EP、Turbakov MS、Poplygin VV 用于描述材料动态弹性模量的非经典模型//材料物理和力学。2021，V. 47. N. 5. P. 720-726。 DOI：10.18149/MPM.4752021_6。1. 简介工程师用来创建各种结构的材料通常是异质的，研究人员长期以来一直在分析它们在变形过程中的行为。专家兴趣的差异首先与解决不同质量水平的问题的需求有关。在这些水平上，需要各种数学模型来描述材料的行为。最近，连续介质的非经典模型 [1-3] 被积极使用。在非经典模型中，应该区分梯度模型 [4-8]。梯度模型最早是在 [9] 中提出的。它的现代应用允许获得阐明宏观物体描述的解，其中经典弹性理论的应力和变形具有特征。例如，在 [10,11] 中开发的梯度模型变体允许构建非奇异解来描述具有结构的材料。在考虑岩石行为的非经典效应时也会使用梯度模型 [12,13]。 [14] 表明，在线性近似中，非欧几里得模型和梯度模型在描述材料中的区域分裂现象时会得出相同的结果。
脑电图高振幅快速活动
目的：在出现明显的脑磁共振成像 (MRI) 铁沉积发现之前对 β-螺旋桨蛋白相关神经变性 (BPAN) 进行早期诊断仍然具有挑战性。本研究检查了 BPAN 儿童在脑电图 (EEG) 上是否具有特征性的高振幅 (>50 l V) 快速活动 (HAFA)。方法：我们对 5 名 BPAN 患者儿童期进行的脑电图进行了回顾性分析。我们还检查了 59 名患有不同病因的患者的 143 份脑电图，包括癫痫 (n = 33)、急性脑病 (n = 6)、神经发育障碍 (n = 5)、非癫痫事件 (n = 4) 和其他 (n = 11)。训练有素的脑电图师审查了所有脑电图。当观察到过度的快速活动时，评估幅度、频率和局部性。结果：5 名 BPAN 患者均在 12-21 个月大时接受了初始脑电图检查，在清醒和睡眠脑电图上均观察到弥漫性连续 HAFA（范围为 20-50 Hz）。在清醒记录中，5 名患者中有 4 名没有明显的后部优势节律。虽然 143 个脑电图中有 28% 有持续过度快速活动，主要在睡眠记录中，但只有两个（1.4%）在睡眠时表现出 HAFA，他们的清醒脑电图具有明显的后部优势节律。结论：BPAN 儿童的脑电图在清醒和睡眠时均显示持续弥漫性 HAFA，这在其他病因儿童中并不常见。意义：本研究为 BPAN 的早期诊断提供了重要线索。2020 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。