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与饲料作物有关的温室气体排放数据库
1.2研究范围的主要重点是定量农作物生产中耕种阶段引起的温室气体排放。该研究重点介绍了5种主要农作物：玉米，小麦，大麦，木薯和大豆。评估涵盖了主要的温室气体：CO 2，N 2 O和CH 4，其中包括从原料生产到农场培养再到现场门的所有主要过程。此外，分析还包含与土地利用变化相关的碳库存变化。该分析的结果在数据库中介绍，该数据库提供了有关每作物生命周期清单以及与作物种植相关的排放强度的信息。用户能够查询数据库，以访问按生产系统和国家 /地区分解的每个作物的排放强度的汇总信息。
常识：农药使用和环境
持久性是农药以其原始形式保持活跃和可行的能力，然后再对化学分解以变得不活跃。化学物质中持久性的共同度量称为半衰期。半衰期是用于分解的原始化学量所需的时间。报告的化学物质或农药的半衰期越长，化学物质或农药越持续。有时需要持续的农药，因为它们会提供长期的害虫控制并减少对重复应用的需求。但是，如果持续的农药在环境中也是流动的，那么持续的农药也可能导致意外的地点，植物，动物或人类问题。如果您使用的是持续的农药，则由于不当处理，漂移，径流，侵蚀或浸出而导致意外后果非常重要。
直接观察硫烷天然气的C-核苷酸和萘
图2：具有355 nm激光脉冲的TX-NTL-0（深蓝色）和TX-0（浅蓝色）的机械研究。a）激发后记录100 ns的瞬时吸收光谱。NTL DNA的三胞胎 - 三曲线吸收带被紫色突出显示。b）和c）在不同检测波长和时间尺度下进行时间分解的测量。d）在MECN（虚线）中TX的时间门控77 K发射，在水溶液（250 mM NaCl，10 mm Na-P I Buffer，pH 7.0）中，在水溶液缓冲液（250 mm NaCl，pH 7.0）中进行了10 ms –100 ms（蓝色）（蓝色）和4.0 s至4.3 s（紫色）（紫色）。
量子计算的风险与机遇
虽然量子比特的数量本身不足以作为性能指标（[Smit22]），但复杂性的指数增长表明了量子计算机未来可能拥有的潜在计算能力（[Feld19]）。实验室的概念验证为成熟量子技术的潜在能力带来了光明的前景。一旦成熟，量子技术将大大加快计算速度，在数据湖分析、工业流程建模或网络流量优化等方面带来优势。此外，它的计算能力将大大减少破解基于大数分解的加密密钥所需的时间——这在今天是一个难题，但未来将变得相对容易破解。凭借其先进的计算能力，量子计算机将对 RSA 等广泛使用的加密解决方案构成威胁（[MIT19]）。
动物粪便管理及沼气热能利用方法
7 影响甲烷排放的主要因素是粪便的产生量和粪便中厌氧分解的部分。前者取决于每只动物的排泄物产生率和动物数量，后者取决于粪便的管理方式。当粪便以液体形式储存或处理时（例如在泻湖、池塘、水箱或坑中），它会厌氧分解并产生大量的甲烷。储存单元的温度和保留时间极大地影响了产生的甲烷量。当粪便以固体形式处理时（例如在堆中）或当其沉积在牧场和牧场上时，它往往在更需氧的条件下分解，产生的甲烷更少。（IPCC，2019）
高能双能计算机断层扫描，用于表征大而厚的物体
通常的计算机断层扫描（CT）系统提供有关组成对象的材料的布局和性质的信息。但是，此信息仅限于材料的明显线性衰减µ。要以有效的原子数z eff和电子密度ρe的形式达到更精确和准确的描述，可以使用双能量成像。常规的双能计算机计算机（DECT）技术是：（a）进行预处理的双能数据集并执行常规CT重建[1]，（b）重建双能量数据集并分析获得的线性衰减数据集的比例，并在A上进行了一定的材料[2，3]和（C）[2，3]，3]和（C） [4-6]。第二种技术相对方便地设置，但并非完全独立于能量。第三种技术已被证明相当有效；但是，它提出了一个用于分解的材料基础选择的问题。检查由大量不同材料组成的复杂物体时，此选择可能至关重要。因此，这项工作着重于将第一个技术扩展到高能，因为它不需要对材料进行任何假设，并通过系统频谱响应考虑了光束硬化效应。DEV源通常是X射线管，将诊断能范围限制在几百kV中。对于大而厚的物体，必须具有等效的X射线衰减，高达1 m的混凝土，高能（> 6 mV）的扫描仪是强制性的。[1]和Azevedo等。[7]需要扩展。在这样的能量下，E + E - 对生产优先于光电效果，而Alvarez等人启动了双能分解的工作。由于E + E - 对生产横截面𝜎 𝜎没有分析公式，该模型以第二阶多项式𝑔𝑔（）的形式将贡献与原子数Z分开，并从能量E分开，并提出了第三阶多项式𝑔𝑃𝑃（）和第三阶多项式1𝑓（and）。
国防技术信息中心汇编部分通知
自校准技术已广泛应用于坐标计量学。在最发达的状态下，它们能够提取与测量仪器相关的所有系统误差行为，并确定被测工件的几何形状。然而，这通常是以引入额外参数为代价的，从而导致观测矩阵相当大。幸运的是，这些矩阵往往具有稀疏的块结构，其中非零元素被限制在小得多的子矩阵中。这种结构既可用于执行 QR 因式分解的直接方法，也可用于依赖于矩阵向量乘法的迭代算法。在本文中，我们描述了与坐标测量系统的高精度尺寸评估相关的自校准方法，重点介绍了如何紧凑地呈现和有效解决相关的优化问题。自校准技术导致的不确定性明显小于标准方法的预期。
向后变异推理中的添加平滑误差...
我们使用变量推断考虑一般状态空间模型中的状态估计问题。对于使用与实际关节平滑分布相同的向后分解位置定义的通用变异家族，我们在混合假设下确定了加性状态函数期望的变化近似值会导致误差在观测值数量上最线性地增长。此保证与已知的上限一致，用于使用标准的蒙特卡洛方法近似平滑分布。我们用基于向后参数化和使用前向分解的替代方案来说明我们的理论结果。这项数值研究提出了基于状态空间模型中神经网络的变异推理的指南。关键字：变化推理，状态空间模型，平滑，向后分解，状态推理
在稻谷上种植牡蛎蘑菇...
牡蛎蘑菇，通常称为印度的“ Dhingri”，是一种基本菌，被归类为胸膜属的一部分。这种木质纤维素分解真菌在温带和热带森林中自然生长在死亡，腐烂的木材上。它也可以在针叶树或落叶树的干燥树干上生长。它也可以在分解的有机材料上开发（Shukla等，2011）。根据物种的不同，该蘑菇的水果体具有特征性的外壳，风扇或刮铲形状，具有多种颜色，包括白色，奶油，灰色，黄色，粉红色或浅棕色（Kamalakannan等人，2020年）。话虽如此，孢子体的颜色因底物的养分，温度和光强度而变化很大。pleurotus一词来自希腊语“ pleuro”，其意思是“横向形成”或“茎或茎的横向位置”（Kashangura等，2008）。