1科学技术学院,西尔西亚大学西尔西亚大学,萨尔科纳9,40-007 Katowice,波兰; Barbara.hachula@us.edu.pl 2物理研究所,科学技术学院,西里西亚大学,卡托维奇大学,波兰库索夫41-500pułkupiechoty 1a,波兰乔尔索夫41-500; taoufik.lamrani@us.edu.pl(T.L.); magdalena.tarnacka@us.edu.pl(M.T。); karolina.jurkiewicz@us.edu.pl(K.J.); patryk.ziola@us.edu.pl(P.Z.); anna.mrozek-wilczkiewicz@us.edu.pl(A.M.-W。); kamil.kaminski@us.edu.pl(k.k.)3 Biotechnology Center,Silesian技术大学,Boleslawa Krzywoustgo 8,44-100 Gliwice,Poland 4 44-100 44-100,44-100,44-100,44-100,44-100,44-100,44-100,44-100 Poland of Sosnowiec的药物学和植物学系,索斯诺维奇索斯诺伊奇索斯诺伊科克医科大学的索斯诺瓦尔索斯诺伊斯西亚氏病学院。 ekaminska@sum.edu.pl *通信:luiza.orszulak@us.edu.pl
亲爱的编辑,作物基因组编辑通过实现精英品种的精确改善,比常规育种具有巨大的优势。在谷物中,大麦(Hordeum vulgare L.)在全球重要性中处于第四位,并且在麦芽和酿造中具有广泛的应用。在像东亚这样的地区,大麦谷物具有传统的烹饪用途,直接煮熟为蒸大麦,烤成茶,或发酵用于味o和酱油,例如味道和酱油。值得注意的是,最近的健康趋势扩大了对年轻大麦草作为功能健康食品的兴趣。由于其富含维生素,纤维和类黄酮的含量,大麦草被加工成绿色果汁(Havlíková等人。2014)。这种绿色粉末表现出在抗毒剂,低脂肪和抗糖尿病活动中的有效性(Yu等人。2003;吉泽等。 2004; Takano等。 2013)。 在日本,雨季经常在收获季节之前,这使得预求发对谷物产量的挑战。 为了打扮,精英品种培养了早期的标题特征。 但是,这些特征对年轻的大麦草产量产生负面影响。 具体来说,年轻峰值的出现降低了草的商业价值。 当前归因于全球变暖的当前气候变化已加速且不稳定的尖峰变速,降低了草产量。 繁殖AP的转变,重点是当代品种中的晚期性状,对于保持一致的草产量至关重要。2003;吉泽等。2004; Takano等。2013)。在日本,雨季经常在收获季节之前,这使得预求发对谷物产量的挑战。为了打扮,精英品种培养了早期的标题特征。但是,这些特征对年轻的大麦草产量产生负面影响。具体来说,年轻峰值的出现降低了草的商业价值。当前归因于全球变暖的当前气候变化已加速且不稳定的尖峰变速,降低了草产量。繁殖AP的转变,重点是当代品种中的晚期性状,对于保持一致的草产量至关重要。我们的vious作品引入了planta粒子轰击 - 核糖核蛋白
1。一种自我监督的模型登录方法,仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量,该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集,称为MoviefaceCluster,该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
丙烯酸义齿上衬里成分的分离很常见。因此,改善衬里和丙烯酸义齿之间的粘附至关重要。Piranha溶液用于治疗丙烯酸以增强键合强度。这项研究评估了Piranha溶液(过氧化氢H 2 O 2和硫酸H 2 SO 4的组合)对增强丙烯酸树脂和基于有机硅齿的软衬里的粘附强度的影响。八十种聚甲基丙烯酸酯(PMMA)样品的表面粗糙度(n = 20),剪切键强度(n = 20对),润湿性(n = 20)和硬度测试(n = 20)。样品被随机分为W组(无处理)和P组(使用Piranha溶液处理)。随后是有机硅软内衬。介绍仪,通用测试设备,光接触角和岸D持续时间设备分别用于分析表面粗糙度,剪切键强度,润湿性和硬度样本,然后研究故障机制。t检验用于分析数据。在P组(表面粗糙度,剪切键强度和润湿性)值(P≤0.05)中观察到显着变化。比对照组(W组)(W组)(P组)的Piranha溶液治疗组(P组)显示出更高的表面粗糙度,剪切键强度和润湿性,并且两组之间硬度值的变化不显着。这项研究的发现表明,使用Piranha溶液可以是增强PMMA表面特性的非常成功的方法,从而增强了有机硅软衬里的键合能力。
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-3btbw ORCID:https://orcid.org/0000-0002-5906-7205 内容未经ChemRxiv同行评审。许可证:CC BY-NC 4.0
这项工作的目的是研究基于集群的异常检测是否可以检测空中交通中的异常事件。正常模型适用于仅包含标记为正常的航班的数据。给定这个正常模型,调整异常检测函数,以便将与正常模型相似的数据点分类为正常,将异常的数据点分类为异常。由于数值数据的结构未知,因此测试了三种不同的聚类方法:K-means、高斯混合模型和谱聚类。根据正常模型的建模方式,使用不同的方法来调整检测函数,例如基于距离、概率,最后通过一类支持向量机。
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 9 月 6 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.09.05.506134 doi:bioRxiv 预印本
找到合适的电解质是锂离子电池开发的主要挑战。固体聚合物电解质(SPE)已引起了很大的关注,作为较晚液体电解质的更安全替代品,并且该田迅速增长。SPE提供了聚合物化学的适应性和灵活性,从而使自定义材料的简单合成具有特定功能的特定应用。从经济和商业的角度来看,是一种具有良好离子电导率和改善尺寸和机械稳定性的低成本电解质,这是要克服的问题。基于聚乙烷氧化物(PEO)的材料长期以来一直占主导地位。然而,最近探索了许多创新的SPE化学和拓扑结构,扩大了该区域,以使其他离子协调单元不相关。1 - 5在这项研究中,通过AZA -Michael加法poly(β-氨基酯)S(PBAE)
描述了K均值,层次结合和DBSCAN聚类方法的实现功能数据,该方法允许共同对齐和聚类曲线。它支持在一维域上定义的功能数据,但可能在多元代码中进行评估。它支持在数组中定义的功能数据,也支持通过“ FD”和“ Fundata”类的功能数据,分别用于“ FDA”和“ Fundata”软件包中定义的功能数据。当前,它支持在实际线路上定义的功能数据的移位,扩张和仿射扭曲功能,并使用SRVF框架来处理在特定间隔上定义的功能数据的保存边界扭曲。K-Means算法的主要参考:Sangalli L.M.,Secchi P.,Vantini S.,Vitelli V.(2010)````k-mean for Curve clustering'''。SRVF框架的主要参考:Tucker,J。D.,Wu,W。,&Srivastava,A。(2013)``使用相位和振幅分离的功能数据生成模型''。