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将单步基因组关联研究与多组织转录组分析的整合在一起，为羊毛和体重特征的遗传基础提供了新的见解
抽象背景：羊毛和生长特征的遗传改善是绵羊行业的主要目标，但其潜在的遗传建筑仍然难以捉摸。To improve our understanding of these mechanisms, we conducted a weighted single-step genome-wide association study (WssGWAS) and then integrated the results with large-scale transcriptome data for five wool traits and one growth trait in Merino sheep: mean fibre diameter (MFD), coefficient of variation of the fibre diameter (CVFD), crimp number (CN), mean staple length (MSL),油腻的羊毛重量（GFW）和活体重（LW）。结果：我们的数据集包括7135个具有表型数据的人，其中1217个具有高密度（HD）基因型数据（n = 372,534）。这些动物的707种基因型是从Illumina Ovine单核苷酸多态性（SNP）54 Beadchip归为HD阵列的。这些特征的遗传力范围从0.05（CVFD）到0.36（MFD），并且特征遗传相关性之间的遗传性范围为-0.44（CNvs。lw）至0.77（GFW与LW）。通过从500个样品中使用RNA-seq数据进行整体化（代表16只动物的87种组织类型），我们检测到与六个特征相关的组织，例如肝，肌肉和胃肠道（GI）是LW的最相关组织，白细胞和巨噬细胞是CN的最相关细胞。对于六个性状，鉴定出54个定量性状基因座（QTL），涵盖了21个卵巢常染色体上的81个候选基因。多个候选基因显示出强大的组织特异性表达，例如通过进行全现象关联研究（PHEWAS）bnc1（与MFD）和CHRNB1（LW）分别在皮肤和肌肉中特别表达。
动态对象检测的视觉增强学习
抽象对象检测是计算机视觉中广泛研究的任务。当前方法通常专注于从适当的观点捕获的图像。但是，从现实世界中的不同观点观察到的对象之间存在很大的差异。动态对象检测（DOD）方法会自动调整视觉场景中的相机视点，以依次查找最佳观点。当前，DOD任务通常被建模为顺序决策问题，并使用强化学习方法解决。现有方法面临稀疏奖励和训练不稳定的挑战。为了解决这些问题，我们分别提出了一个单步奖励功能和一个轻量级的网络。提供及时反馈的单步奖励功能为DOD任务提供了有效的培训过程。具有很少参数的轻量级网络可以确保训练过程的稳定性。为了评估我们方法的有效性，我们开发了一个基于UE4的仿真数据集，该数据集由1800个培训图像和450张测试图像组成。数据集包括五个对象类别：货车，汽车，拖车，盒子卡车和SUV。实验表明，我们的方法在模拟数据集上的表现优于SOTA对象检测器。具体而言，使用Yolov8对象检测器时，平均精度（AP）从89.1％提高到96.0％。
粉末范围 15-5PH
PowderRange 15-5PH 不锈钢是一种类似于 17-4PH 的马氏体沉淀/时效硬化不锈钢，具有更高的强度和硬度，以及出色的耐腐蚀性，最高可达 600°F (316°C)。它具有良好的制造特性，可以使用单步低温处理进行时效硬化，可以选择该处理来实现特定的强度和韧性组合。由于这种性能和 AM 易用性的平衡组合，15-5PH 不锈钢已用于各种增材制造应用，包括快速模具、几乎每个市场的功能组件和原型制作。
Slimflow：训练带有整流流量的较小的一步扩散模型
摘要。扩散模型在高质量产生中表现出色，但由于迭代采样而导致缓慢的推断。尽管最近的方法已成功地将扩散模型转换为单步生成器，但它们忽略了模型尺寸的减小，从而将其适用性限制在计算受约束的情况下。本文旨在通过探索推理步骤和模型大小的关节压缩来开发基于强大的整流流框架的小型，有效的一步扩散模型。使用两种操作，回流和蒸馏，整流的流框架训练一步生成模型。与原始框架相比，挤压型号的大小带来了两个新的挑战：（1）在回流过程中，大型老师和小学生之间的初始化不匹配； （2）小型学生模型上天真蒸馏的表现不佳。为了克服这些问题，我们提出了退火回退和流引导的蒸馏，这共同构成了我们的Slimflow框架。使用新颖的框架，我们训练一个一步扩散模型，其FID为5.02和1570万参数，在CIFAR10上表现优于先前最新的一步扩散模型（FID = 6.47，1940万参数）。在Imagenet 64×64和FFHQ 64×64上，我们的方法产生了与较大模型相当的小型单步扩散模型，从而展示了我们方法在创建紧凑，有效的一步扩散模型时的效率。
PowderRange 17-4 AR
PowderRange 17-4 AR 不锈钢是一种马氏体沉淀/时效硬化不锈钢，具有高强度和硬度，以及出色的耐腐蚀性，最高耐高温可达 600°F (316°C)。它具有良好的制造特性，可以通过单步低温处理进行时效硬化，可以选择该处理来实现特定的强度和韧性组合。由于这种性能和 AM 易用性的平衡组合，用于增材制造的 PowderRange 17-4 AR 已用于各种应用，包括几乎每个市场的快速模具功能组件和原型设计。
双重见解。一个简单的测定。
检测DNA甲基化的常见方法使用硫酸盐或酶将未甲基化的C转换为在测序数据中读取为T。这导致核苷酸多样性低的文库很难对齐。亚硫酸盐治疗损害DNA的恶劣条件，在基因组数据中留下了很大的差距。Illumina 5基本化学直接以简单的单步直接将5MC转换为t，该步骤非启示DNA并保留了库复杂性。
在描述性不确定性和加热需求的动态变化下对浅地热系统的顺序长期优化
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
化学技术文凭 - PLAR 考生指南
您将在实验室中学习如何安全处理和使用有机化学品。这将包括正确使用化学通风橱和个人防护设备。您将识别常见有机官能团（烷烃、烯烃、炔烃、烷基卤化物、醇、醚和胺）的化学性质，并测试这些物质的化学反应性。还将使用分子模型探索有机分子中的立体化学和手性概念。将遵循单步合成方案，并探索常见的合成有机技术。这些技术将包括液-液萃取、基于蒸馏、过滤和色谱的分离，以及通过熔点测定、红外光谱和色谱技术对有机分子进行简单表征。学分：3.0 先决条件：无 共同要求：化学 150 同等课程：无