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World File Search System可变性
减少订购土地的可变性和可预测性 -
摘要。这项研究深入研究了使用简化的耦合模型的大气阻塞，区域和过渡模式的可预测性。该模型在Python中实现，模拟了中纬度大气动力学，并在β平面上具有两层准地藻道大气，其中包含简化的土地效应。实际上，我们全面审查了该模型对环境参数的响应，例如太阳辐射，表面摩擦和大气 - 地面热交换。我们的发现确认该模型忠实地复制了现实世界中的地球风格制度，为进一步的分析建立了强大的基础。随后，采用高斯混合物聚类，我们成功地描绘了独特的阻塞，区域和过渡流动性，从而揭示了其对表面摩擦的依赖性。为了衡量可预测性和持久性，我们计算每个制度的局部Lyapunov指数。我们的调查发现了区域，阻塞和过渡方案的存在，尤其是在表面摩擦减少的条件下。随着表面摩擦的进一步增加，系统转变为以两个阻塞制度和过渡制度为特征的状态。引人入胜的是，周期性行为在特定的表面摩擦值下出现，返回到低摩擦系数下观察到的模式。模型分辨率的增加会影响系统的影响，使得仅通过聚类获得两个制度：过渡阶段消失，而其余两个方案的可预测性下降到大约2 d。根据先前的研究发现，我们的研究强调了一个事实，即与阻塞模式相比，当所有三个制度共存时，区域模式都具有更广泛的可预测性范围。非常明显，与其他制度共存时，过渡模式显示出降低的可预测性。此外，在发现两个封锁状态的表面摩擦值范围内，可以观察到，在应用地形的西部西部的封闭大气情况下，不稳定性和可预测性降低，而与地形东部东侧出现的阻滞相反。
巴基斯坦降雨可变性引起的粮食不安全
这项研究研究了2003年至2019年降雨变异性对巴基斯坦不同地区粮食不安全的影响。利用一个全面的数据集，其中包括对粮食不安全和降雨数据的二元调查响应，该研究采用了各种统计方法，包括方差分析（ANOVA），线性概率模型（OLS）和混合效应，最大的可能性回归分析来建立降雨可变性和粮食安全性之间的相关性。调查结果表明，大多数四月份降雨差异较高的地区更容易出现粮食不安全，而该国的较冷地区由于各种原因而对降雨差异的负面影响对粮食不安全。这凸显了气候变异性对农业生产力和粮食供应的重大影响。这些结果强调了对有针对性的政策和策略的需求，以增强气候弹性并确保粮食安全。通过解决降雨可变性所带来的挑战，决策者可以开发更有效的干预措施，以减轻气候变化对粮食安全的不利影响。这项研究有助于对气候变化如何影响巴基斯坦的粮食安全有所更广泛的了解，并为开发可持续和韧性的农业系统提供宝贵的见解。
评估ERN和FRN鲁棒性对跨课程可变性
简介：大脑计算机界面（BCI）是允许用户明确或隐式与计算机相互作用的设备（Clerc等，2016）。许多BCI是基于脑电图（EEG）的，在神经基础学中，BCI可用于检测用户的心理状态。然而，基于脑电图的精神状态估计管道仍未达到具有信号非平稳性的理想分类率，包括跨课程可变性（Saha＆Baumert，2020）。因此，提出了使用与EEG提取的错误相关电位（ERRP）通过一种反馈回路来帮助改善BCI算法的（Chavarriaga等，2014）。事件相关电位（ERP）已显示出比光谱特征更强大的时间效应（Roy等，2016），并且误差势（ERRP）也可能证明是如此。这些错误的形状为两个额中央ERP：错误委员会和反馈相关的消极情绪的与错误相关的负面关系（ERN）（FRN，又称奖励积极性-REWP）用于负反馈观察。阳性顶部成分伴随着这些峰：分别是误差阳性（PE）和P300（Chavarriaga等，2014）。这些潜力也通过观察出人意料和/或错误的系统作用引起（Somon等，2018）。Chavarrigia和Millán（2010）开始研究ERN和FRN的稳定性，并表明它们会随着时间的流逝而保持稳定。但是，没有研究某些因素。这项研究的初步结果打算通过两种方式扩展这些结果：首先，我们评估了在三个单独的课程中呈现ERN和FRN对ERN和FRN的一致性的影响，相隔一周；然后，我们观察到执行和反馈相关的错误随着时间的推移的稳定性。
解决新西兰电力系统中更多频率可变性1
电力局（当局）正在审查《 2010年电产参与法》第8部分中的共同质量要求（代码）。当局正在作为我们未来的安全和弹性（FSR）工作计划的一部分进行此审查。“共同质量”是指在新西兰电力系统中传达的电力质量的元素，这些要素在技术上或商业上不能与可识别的人或人群隔离。《代码中的共同质量要求》是对消费者安全可靠的电力供应的基础。
陆地植物中光系统II的结构可变性
4.1。Evolution of the structural analysis of PSII using single particle electron microscopy (1995- 2000) ............................................................................................................................................ 20
电路可靠性预测：设备时间相关的可变性特征障碍
I.必须采用一种可靠性的设计（RAD）方法来维持超级CMOS技术节点的系统可靠性。在那里，必须在早期/系统设计阶段进行优化的可靠性以及性能[1，2]。电路可靠性受到基础设备的时间依赖性变异性（TDV）的强烈影响。tdv被观察到设备电特性的移位（例如，测量为阈值电压的变化），与过程相关的偏移一起（即时间零变异性TZV）将对电路性能产生负面影响，并最终可能以电路故障结束[3，4]。因此，为了弥合设备和电路级别之间的缝隙，必须将精确描述设备TDV的紧凑型模型开发并实现到电路仿真工具中[5，6]。实际上，尽管没有完全应对所有挑战[9]，但诸如Relxpert [7]或Mosra [8]等几种CAD商业工具已经评估了IC可靠性。
心率变异性与脉搏率可变性之间的非交往性
摘要 - 心率变异性（HRV）被广泛认为是评估自主性心脏调节的有价值的生物标志物。脉搏率变异性（PRV）是HRV的常见替代物，鉴于PPG在市售设备中的可用性广泛。 但是，鉴于PRV是否可以替代其不同的生理机制，尚无明确的结论。 这项研究评估了年轻人在仰卧对立（STS）测试期间年轻人的HRV和PRV的互换性，这些测试在日常生活监测中被称为常见的姿势过渡。 从心电图和PPG信号中提取了时间，频率和非线性域的15个特征。 配对的t检验和Wilcoxon签名级测试检查了仰卧，过渡和站立阶段中提取的HRV和PRV特征之间的差异。 一个特征在仰卧阶段显示出显着差异，并且这种差异在过渡和站立阶段增加到四个。 这些发现表明，尽管两个指标都可以反映由姿势变化触发的交感神经激活，但PRV与STS测试中的HRV不同。 索引术语 - 心脏速率变异性，脉搏率变异性，光摄影学，仰卧检验，自主神经系统脉搏率变异性（PRV）是HRV的常见替代物，鉴于PPG在市售设备中的可用性广泛。但是，鉴于PRV是否可以替代其不同的生理机制，尚无明确的结论。这项研究评估了年轻人在仰卧对立（STS）测试期间年轻人的HRV和PRV的互换性，这些测试在日常生活监测中被称为常见的姿势过渡。从心电图和PPG信号中提取了时间，频率和非线性域的15个特征。配对的t检验和Wilcoxon签名级测试检查了仰卧，过渡和站立阶段中提取的HRV和PRV特征之间的差异。一个特征在仰卧阶段显示出显着差异，并且这种差异在过渡和站立阶段增加到四个。这些发现表明，尽管两个指标都可以反映由姿势变化触发的交感神经激活，但PRV与STS测试中的HRV不同。索引术语 - 心脏速率变异性，脉搏率变异性，光摄影学，仰卧检验，自主神经系统
心率可变性分析以评估新生儿的自主神经系统成熟：专家意见
与成人病理学（1）一样，自主神经系统（ANS）功能障碍对儿童健康的影响已经很好。无论年龄如何（2），心率变异性分析（HRV）是对自主功能的实时或延迟评估的相关非侵入性工具，具有公认的诊断和治疗意义（3-8）。测量工具考虑了RR间隔长度的变化，Beat之后，可以广泛使用，并且根据孩子的年龄为单位的参考值（9，10）。此叙述性评论旨在概述各种HRV分析技术，以评估新生儿的自主神经系统成熟。我们还将讨论ANS成熟研究的潜在影响，以防止婴儿猝死综合症和指导新生儿单元中的心脏监测。
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
揭穿 Deepfakes：利用增强和特征可变性进行 Deepfakes 语音检测
随着深度伪造技术的快速发展，深度伪造语音的检测变得越来越具有挑战性。在本文中，我们提出了一种用于深度伪造语音检测的混合架构，将用于特征提取的自监督学习框架与分类器头相结合，形成端到端模型。我们的方法结合了音频级和特征级增强技术。具体而言，我们介绍并分析了用于增强原始音频频谱图和在训练期间增强特征表示的各种掩蔽策略。我们在特征提取器的预训练阶段加入了压缩增强，以解决小型单语言数据集的局限性。我们在 ASVSpoof5（ASVSpoof 2024）挑战赛上对该模型进行了评估，在封闭条件下在 Track 1 中取得了最佳结果，等错误率为 4.37%。通过使用不同的预训练特征提取器，该模型实现了 3.39% 的增强 EER。我们的模型表现出了抵御未知深度伪造攻击的强大性能，并在不同的编解码器中表现出了强大的泛化能力。