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适应决策分析的气候学习方案
经济决策分析是开发涉及昂贵适应选择（例如洪水风险管理）的行业中成本效益的适应途径的重要工具。标准的生态学方法方法不考虑学习气候变量的未来变化，即使有关自适应计划的大量文献强调了随着时间的推移学习的关键作用，因为关于气候变化的不确定性是很大的。在诸如现实选择分析或最佳控制等标签之下的一系列新兴，多样化和分散的经济适应性决策方法已经开始解决这一挑战，通过在适应方案的经济评估中对学习的经济估值包括在适应方案中的经济估值，通过利用所谓的气候学习现象。我们综合了该文献，并将应用的气候变量了解的气候学习方案分类，采用了哪些学习来源，如何建模学习，哪些气候数据用于校准学习方案，提供拟合信息的良好性以及如何提供深度的不确定性。我们的结果表明，出版物考虑通过观察来学习或不明确说明学习来源。大多数作者通过随机过程或贝叶斯方法生成气候学习方案，并使用IPCC或英国大都会办公室的气候模型输出来校准学习方案。审查的文献很少提供有关学习场景适合对基础气候数据的良好性的信息。我们得出的结论是，用于生成气候学习场景的大多数方法在气候科学中没有很好地基础，并且不足以代表气候不确定性。改善气候学习情况的一种途径是将贝叶斯方法与模拟器相结合，该方法模仿气候模型根据未来时刻的观察结果而模仿的气候模型。
gslab：用于荧光显微镜中高级相分析的开源平台
相拟合分析的基础在于使用相组合变换将图像的每个像素映射到二维空间中，称为相分子空间，基于该像素内部跨荧光寿命或光谱尺寸1,2的光子分布。每个像素在相量空间中的位置取决于光子分布的形状，并且独立于信号的强度。通过相量表示的分析不需要对样品的性质或模型的拟合的先验知识。此外，快速傅立叶变换算法的利用可实现快速计算。此分析简化了视觉检查和识别不同像素的种群，随后可以将其映射到原始的荧光图像（或图像集）3。此外，相量转换的数学特性使研究人员能够通过观察相量空间中代表的光子分布的变化来理解样品中发生的现象。在在线方法中提供了分析荧光寿命显微镜图像的相思方法背后的数学概述。
将民族植物学和土著知识纳入高等教育课程：来自全球生物分析分析的见解
背景：土著知识和民族植物学对于维护生态可持续性，生物多样性和文化遗产至关重要。尽管它具有重要意义，但它将其纳入高等教育课程仍然有些限制。为了保留文化身份并解决全球问题，随着对可持续教育的需求的增长，传统知识必须纳入学术框架中。方法：为了调查将民族植物学和土著知识纳入高等教育课程的全球趋势，本研究使用文献计量分析。vosviewer和Biblioshiny用于评估从Scopus数据库（1997-2024）收集的数据，以查找新的研究主题，协作网络和出版趋势。结果：为了响应可持续发展目标，民族植物体和土著知识的融合引起了更多的学术关注，尤其是在2010年之后。作为全球领导者，印度尼西亚贡献了最多的引用和出版物。网络分析强调了本地知识在构建上下文敏感和跨学科教学方法中的重要性，从而促进课程设计创新。结论：当种族植物学和土著知识被包括在高等教育中时，具有革命性的可持续教育潜力。这种整合是朝着创建全球适应性且在文化上适当的创新教学实践的一步一步。关键字：民族植物学，土著知识，高等教育，课程，书目分析
基于全基因组DNA甲基化谱和免疫组织化学分析的神经胶质瘤的分类：一项简短的研究
1独立的临床表观遗传学实验室，波兰的波美拉尼亚医科大学，波兰，2个病理学和神经病理学系，波兰医科大学，gdansk医科大学，3个神经外科，波美兰科医学系，波兰，波兰，波兰，波兰，医学和遗传学系，科学学院，radi and of g。波兰的GDANSK，六季神经病学系，波兰，波兰，波兰的波默拉尼亚医科大学，波兰7生物银行实验室，波兰分子生物物理学系，波兰大学，8号，波兰大学，8号神经外科，哥白尼医院神经外科，哥白尼医院，哥白尼医院，哥伦比亚郡，医疗学院，医疗学院9号。波兰Olsztyn
利用SNP标记对老芒麦核心种质构建及DNA指纹分析的初步探讨
老芒麦是一种优良的饲草和生态修复草，在草原生态建设和畜牧业可持续发展中发挥着重要作用。中国老芒麦野生种质资源丰富，相似和对比的气候条件塑造了不同的种群，丰富了老芒麦的遗传多样性。为了更全面、低成本地聚合老芒麦种质资源，更精准地利用其遗传变异，本研究对老芒麦核心种质资源收集及利用单核苷酸多态性（SNP）标记进行指纹分析进行了初步探索。通过多种评价指标结合加权处理，从90份野生老芒麦样品中成功鉴定出36份材料作为核心种质。 36个核心种质样品的遗传多样性评估、等位基因评估和主成分分析均表明这36个样品准确、全面地代表了90份老麦种质的遗传多样性。另外，从90份老麦样品全基因组测序产生的高质量SNP位点中，鉴定出290个SNP位点作为候选标记，其中52个SNP位点被筛选为老麦DNA指纹分析的核心标记。并利用竞争性等位基因特异PCR（KASP）技术，基于这些核心标记对60份野生老麦种质进行了居群起源鉴定。本研究筛选出的核心SNP标记能够准确区分来自青藏高原和其他地区的老麦种质资源，为老麦种质资源的继续收集和鉴定提供参考，也为老麦种质资源的保存和利用提供科学依据。
基于连续的航路点和可及性分析的不确定性下的安全和适应性自主导航
本文为基于可靠的状态空间可达性分析提供了一种安全自主导航的新方法。后者改善了基于顺序航路点（NSBSWR）框架[1]的已经提出的灵活导航策略[1]，同时考虑了建模和/或感知方面的明显不同的不确定性。的确，NSBSWR是一个新兴的概念，可以利用其灵活性和通用性，以避免频繁的复杂轨迹的计划/重新计划。本文的主要贡献是引入可及性分析方案，作为可靠的风险评估和管理政策，以确保连续分配的航点之间安全自主导航。为此，使用间隔分析来传播影响车辆动力学到导航系统指出的不确定性。通过求解具有不确定变量和参数的普通微分方程，通过间隔泰勒串联扩展方法揭示了所有车辆潜在的可触及状态空间。根据可达集的获得的界限，对导航安全做出了决定。一旦捕获了碰撞风险，风险管理层就会采取行动以更新控制参数，以掌握关键情况并确保适当地达到Waypint，同时避免任何风险状态。几个模拟结果证明了在不确定性下总体导航的安全性，效率和鲁棒性。
通过托特特误差分析的量子计算量子计算的精炼资源估计
对振动分子光谱的准确模拟在常规计算机上很昂贵。与电子结构问题相比，量子计算机的振动结构问题的研究较少。在这项工作中，我们准确地估算了量子量的量子，例如逻辑柜和量子门的数量，这些量子是在实体量子计算机上计算的振动结构所需的。我们的AP-PRACH基于量子相估计，并专注于耐断层的量子设备。除了通用化学化合物的渐近阶段外，我们还对模拟在振动结构计算中所需的量子资源进行了更详细的分析。杠杆嵌套的换向器，与先前的研究相比，我们对猪肉误差进行了深入的定量分析。最终，这项工作是分析振动结构模拟中潜在的量子优势的指南。
对癫痫样放电的网络和计算机分析的综述，表征和检测癫痫
¶癫痫样排放的无EEG。方法。使用首选的报告项目进行系统审查和荟萃分析（PRISMA）指导的范围审查，并通过对Embase，Medline和Psychinfo进行了文献搜索。将预先设计的包含/排除标准应用于选定的文章。结果。最初的搜索找到了3398篇文章。在重复删除和筛选后，审查了591篇摘要，选择了64篇文章并阅读，导致20篇文章符合必要的包含/排除标准。这些是9个报告和2项横断面研究，使用网络分析来比较和/或对脑电图进行分类。对17项报告和10项横断面研究的一项评论仅旨在对脑电图进行分类。一项横断面研究讨论了与自闭症相关的脑电图异常。结论。癫痫样排放的自由脑电图特征来自网络/计算机分析的特征在患有和没有癫痫的人之间存在显着不同。诊断算法报告高精度，并且在临床上可能有用。在智障（ID）和/或自闭症种群中缺乏此类研究，癫痫病更为普遍，并且还有其他诊断挑战。
原子光谱法更新：回顾金属、化学品和材料分析的进展
1 引言 1.1 仪器技术综述 2 金属 2.1 黑色金属 2.2 有色金属 2.2.1 铜和铜基合金 2.2.2 铝和铝合金 2.2.2 镍和镍基合金 2.2.4 其他有色金属 3 有机化学品和材料 3.1 有机化学品 3.1.1 药品和化妆品样品 3.1.2 药品材料分析 3.1.3 化妆品和个人护理产品 3.2 燃料和润滑剂 3.2.1 石油产品 – 汽油、柴油、醇汽油和废气颗粒物 3.2.2 煤、泥炭和其他固体燃料 3.2.3 油类 – 原油、润滑剂 3.2.4 替代燃料 3.3 聚合物和复合材料 3.3.1 综述 3.3.2 微粒和纳米颗粒分析 3.3.3聚合物回收利用 3.3.4 聚合物分析的其他应用 4 无机化学品和材料 4.1 催化剂 4.2 建筑材料 4.3 肥料 4.4 其他无机材料 4.5 陶瓷和耐火材料 4.6 玻璃 4.7 核材料 4.7.1 核聚变
n-power AI：临床试验设计中的自动样本量和功率分析的专业代理框架
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月8日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.636776 doi：Biorxiv Preprint