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i/ca in Epifaunal底栖有孔虫
美国纽约州锡拉丘兹大学的地球科学系B地球科学系，牛津大学，英国牛津大学，英国牛津大学，赫利奥特·瓦特大学，英国爱丁堡，英国爱丁堡，d地质科学系。英国埃格姆伦敦皇家霍洛威大学 - 海洋环境科学中心，不来梅大学，布雷门河，德国，H alfred Wegener研究所，Helmholtz Polar and Marine Research中心，德国I英国英国南极调查美国康涅狄格州纽黑文大学，美国康涅狄格州米德尔敦的地球与环境科学系，美国康涅狄格州米德尔敦美国纽约州锡拉丘兹大学的地球科学系B地球科学系，牛津大学，英国牛津大学，英国牛津大学，赫利奥特·瓦特大学，英国爱丁堡，英国爱丁堡，d地质科学系。英国埃格姆伦敦皇家霍洛威大学 - 海洋环境科学中心，不来梅大学，布雷门河，德国，H alfred Wegener研究所，Helmholtz Polar and Marine Research中心，德国I英国英国南极调查美国康涅狄格州纽黑文大学，美国康涅狄格州米德尔敦的地球与环境科学系，美国康涅狄格州米德尔敦
底切蚀刻 - 康奈尔纳米级设施
本文报告了基于氮化铝（ALSCN）的设计，制造和实验验证，基于下一代内在计算机中的多重元素（MAC）操作。女性乘数利用ALSCN中的铁电偏振开关改变了压电系数（D 31），促进了神经网络中的权重的非挥发性，模拟记忆存储。然后，使用膜的压电参数来更改电容差距进行读数。在100V V P（5MV/cm）的电压下，铁电薄膜可以部分极化，并达到216 µC/cm 2的峰值残余极化。对光学测量位移的实验结果证实了ALSCN Unimorph乘数的操作。最大共振模式位移线性取决于极化和输入电压。这项工作为在内存计算中利用ALSCN的利用提供了基本见解，开放了用于高速，低功率和高精度计算应用程序的新途径。
利润的道德困境：评估三重底......
为使企业利润与社会和环境责任保持一致，人们提出了三重底线框架 (TBL)，该框架已得到广泛采用和大量批评。该框架因采用综合可持续发展方法、考虑人、地球和利润而受到赞扬，但同时也受到批评，因为它只关注财务结果，而财务结果往往将社会、环境和其他问题置于次要地位。本文主张将其纳入一个强大的道德框架，其中最突出的是利益相关者理论和义务论伦理学。这表明了一种解决缺点的功利主义。这将 TBL 改革为更平衡、更有影响力的工具。这被应用于对遵循传统 TBL 实践并在其模型中纳入道德框架的企业的比较分析。这项研究强调了改善长期社会、经济和环境影响的潜力。结果强调了道德考虑，这被视为企业决策不可或缺的外部因素。该研究最终呼吁其监管和政策层面的改革，以激励企业通过实现可持续发展的真正和可衡量的进展的目标来关注道德问题。
SNOVA签名方案的隐底分析
对于多元签名，公共密钥的大小主要取决于变量的数量，方程数和有限字段的大小。在不同的影响因素上进行，有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计，而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[20]基于以下事实：公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这是指可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分，公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸，方程数和有限滤清器的大小。请注意，该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥，而签名和消息空间则在扩展场上定义，请参见[4]中的luov。，但其几个参数被Ding等人打破了。[10]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中，他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间，以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数，例如QR-UOV [13]，Mayo [3]，Snova [24]。QR-UOV [13]的作者在扩展场上构建了油空间，然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中，另请参见[17]。[14]。在基本场上定义了签名和消息空间。bac-uov [22]与QR-UOV相似，但Furue等人打破了它。对于蛋黄酱[3]，它们通过搅动油和醋来增加油空间的尺寸
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
