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在Hermetia Illucens饲养过程中使用益生菌
摘要：鉴于可食用昆虫部门的工业生产的新颖性，研究主要集中于黑人士兵幼虫（BSFL）的动态性能，以响应不同的基板和饲养条件作为基础，以优化产量和质量。最近，研究已开始更多地关注幼虫消化系统及其底物的相关微生物，以及操纵这些群落对昆虫性能的组成的影响，作为微生物组工程的一种形式。在这里，我们介绍了有关在BSFL饲养过程中使用微生物的现有文献的概述，以优化该昆虫的生产力。这些研究具有可变的结果，并提供了对这种差异的潜在解释，以激发未来的研究，这可能会导致BSFL中微生物组工程的成功率更好。
数学
任务标题：策划一场披萨派对 年级或内容领域：7 年级数学 工具包作者：Natalie Dillinger、Amanda Yankey 和 Stephanie Haynes 原始任务创建者：Illustrative Mathematics 学季：1 课程和相关任务的理由 7 年级学生正在策划一场披萨派对庆祝活动。学生必须确定派对需要什么、在哪里购买用品以及用品要花多少钱。他们还必须确定哪些数量是固定的，哪些是可变的，同时要保持在 75 美元的预算之内。这项任务要求 7 年级学生尝试使用表达式和方程式来模拟一种情况。学生将思考相关数量，它们是固定的还是可变的，以及它们彼此之间可能有何关系。学生使用数字和变量来表示数量和关系。这项任务还提请关注约束的概念以及如何表示它们。没有一组正确的表达式或方程式可以控制披萨派对上的潜在数量。重点是建模过程本身——确定相关数量、做出假设、创建模型和评估模型。内置讨论以营造协作和积极思考和倾听的环境。鼓励学生在此期间分享他们的想法和问题。课程和相关任务概述计划披萨派对准备*（点击这里）计划披萨派对课程*（点击这里）计划披萨派对练习*（点击这里）* 彻底复习所有组件。对于 7 年级学生，本课程和相关任务可作为表达式、方程式和不等式的介绍。本课程还可作为固定和可变数量的介绍，以及为现实世界情况创建约束。重要的是根据学生确定的约束，将学生为披萨派对选择的物品与表达式、方程式和不等式联系起来。本课程和相关任务计划在 3 个课时内完成。第 1 天
解决供应链管理中的信任问题...
摘要。区块链技术是一种去中心化的分布式账本，可以实现安全、透明和不可变的交易跟踪。然而，它并不是解决供应链信任问题的一刀切的解决方案。在软件工程中，设计模式提供了一个蓝图，开发人员可以遵循该蓝图以结构化和高效的方式解决特定问题。在本文中，我们确定并讨论了可用于设计供应链管理 (SCM) 中值得信赖的解决方案的可重用区块链软件模式。基于文献分析，我们定义了一个针对 SCM 的信任问题的综合分类法。然后，我们应用需求工程技术将这些问题转化为信任需求，并演示如何通过特定的区块链软件模式来满足这些需求。
通过整合增强能量灵活性...-竹子
在能源组合中达到可再生能源的雄心勃勃的目标中，在全球能源系统的运营中已经出现了新的挑战[1]。由可变的可再生能源（VRE）源产生的功率，例如风和太阳能，不是连续的，而是随着时间的流逝而变化，导致供应方的波动很大。为了进一步鼓励可再生能源的高渗透，需要进行操作变化[2]。提高能量系统的灵活性是当前能量转变的目标之一，是匹配供求的平均值[1]。可以通过扇区耦合，智能网格，储能，灵活的发电厂和需求侧管理（DSM）来达到灵活性[3]。在需求方面，制造系统可以通过利用其灵活性潜力，即适应
ItüAuv团队。ItüAuv团队。
拉米竞赛于2022年在意大利拉斯佩齐亚市首次举行，这是一场完全由包含操作员难以执行的任务的自主任务组成的比赛。比赛发生在拉斯佩西亚的公海条件下，具有挑战性的任务，例如可变的深度，电流和模糊的水域。其中一项任务涉及观察泄漏的管道，然后期望水下车辆自动修复它。ITU AUV团队主要是来自欧洲国家的研究生级别的团队，于2023年参加了这项比赛，并以第二名完成了比赛，并获得了最佳技术演示奖。
使用Physics-...
口语的特征是随着时间的推移而展开的高维且高度可变的物理运动集。该信号的基本动力学原理是什么？在这项研究中，我们证明了物理知情的机器学习（稀疏符号回归）的使用来发现新的语音发音动力学模型。我们首先在模拟数据上演示了模型发现程序，并表明该算法能够以近乎完美的精度发现原始模型，即使数据还具有持续时间，初始条件和焦油位置的广泛差异，以及在添加噪声的情况下。然后，我们演示了一种概念验证，该概念将相同的技术应用于经验数据，该技术揭示了一系列的候选动力学模型，其复杂性和准确性水平越来越高。
选择的“入门套件”能量系统建模数据
表2列出了发电技术的技术经济参数，包括成本，运营生活，效率和平均能力因素。成本（资本和固定），运营生活和效率数据是从国际可再生能源机构[7,8,9]的报告中收集的，并且适用于整个非洲。这些成本数据包括可再生能源技术的预计成本降低，如表3所示。假定在建模期间，假定化石产生技术的参数的成本和性能是恒定的。在此分析中，仅考虑固定电厂成本，它们捕获可变的操作和维护成本。突尼斯太阳能PV，风能和水力发电技术的特定国家能力因素来自可再生能源忍者和
持续升高的CK-MM：提供者概况
DMD和BMD是可变的，进行性肌肉疾病。DMD具有更早的发作和更严重的症状。明显的DMD迹象出现在幼儿时代，通常是两到三岁的迹象，从难以移动，步行和跑步开始。儿童时期的其他常见症状是大腿肌肉，大腿薄（假性植物）和轻微的学习障碍。DMD的男性通常会失去在十二岁之前走路和使用轮椅的能力。在二十多岁时，患有DMD的人会发展为心肌病。心脏和呼吸系统问题随着年龄的增长而恶化，通常会威胁生命。患有BMD的人在生活后期通常不会出现这些症状。
重组抗体工程指南 - 白皮书
抗体工程技术出现后，研究人员开始重组产生和产生抗体片段。开发了三个主要碎片，成为许多替代格式的基础。首先，重组Fab是酶消化产生的FAB的一种干净而定义的替代品。第二，单链变量片段（SCFV）是IgG的最小稳定且功能齐全的形式。它由可变的重域和可变光域组成，并在两者之间具有灵活的接头。最后，单个结构域抗体（DAB）缺乏轻链，代表大约15 kDa的最小结合域。单域抗体在骆驼和软骨鱼（例如鲨鱼）中发现，与传统的鼠和人类抗体相比，它们含有更长的CDR环。
a16.3.full.pdf
将机器学习分类器的性能与基线逻辑回归模型进行了比较。研究人群中有564名患者，其中307例LOS大于三天，而105例LOS大于7天。使用7天的阈值 - 最佳模型是随机森林，其AUC为0.785，并且正确分类为42.9％的长LOS患者。使用三天的阈值，最佳模型是多层感知器，其AUC为0.737，并且正确分类为85.7％的长LOS患者。机器学习模型的性能是可变的，并且它们没有一致超过基线模型。结论机器学习模型在预测长LOS方面的表现很差。需要进一步的工作来评估操作环境中深度学习方法的临床实用性和价值。