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道路摩托车交叉点（桥梁）对植物物种多样性和生态属性产生负面影响
抽象问题：线性栖息地是陆生和水生的走廊，可以是自然的或人为的。在这里我们问：两种类型的线性栖息地（道路和河流）的交集如何影响植物物种的多样性，成分和生态属性？地点：法国南部。方法：我们研究了道路河交叉点（桥梁），以测试路边和河滨植物群落中物种的组成，α和β多样性以及对桥梁影响的反应。我们还使用空间预测因子（空间特征向量图）来评估桥梁是否影响定向空间过程（上游向上河轴）结构社区组成。结果：我们表明，桥梁周围的植被与物种组成和生态偏好以及α和β多样性的植被不同于桥梁。我们还发现，桥梁河流和道路植物群落中物种的生态偏好融合。由于不同的干扰方案，桥梁的物种β多样性的周转成分较低，因此导致生物均匀化。然而，我们的结果表明，桥梁对影响物种组成的方向空间过程的影响可以忽略不计。结论：桥梁作为河流和道路的植物社区选择力的强烈影响表明，不应忽略桥梁。我们的发现将有助于开发对两种类型的线性栖息地的更有效管理，以保护其托管的植物物种以及相关的生态功能和所提供的生态系统服务。
形态生理属性和基因的变化...
抽象的干旱是一种毁灭性的非生物因素，会影响许多农作物的生产力。是一种气候硫化作物，珍珠小米对干旱地区的适应性吸引了我们在幼苗干旱胁迫期间检查形态生理和分子机制。实验材料由41种基因型组成，该基因型在幼苗阶段受到干旱胁迫。观察到了形态生理性状的显着差异，例如SL，R/S，RWC，RL（治疗除外）和WRC（除G×T相互作用除外）。在干旱条件下根据RWC选择了两种耐受性和两种易感基因型。选择了与干旱相关途径的七个基因（ST，NAC，26S，TD，WD-40，GAUT和ASR），并在这些基因型中分析了它们的表达模式。与形态生理特征证实了与干旱相关基因的表达。我们的研究表明，在早期的幼苗阶段进行形态生理特征的干旱筛查将有助于育种者发展耐旱的父母线条和杂种。关键字：相对水的含量，根长，根/芽比，芽长，保留能力。
使用细胞FAD自动荧光作为无标记的细胞属性，用于产生嵌合抗原受体-T细胞
嵌合抗原受体T（CAR-T）细胞疗法已成为治疗血液恶性肿瘤的一种有吸引力的方法。但是，这种疗法的可访问性受到复杂制造工艺，有限的制造设施能力以及高技能劳动力的要求，以进行CAR-T细胞生产的手动步骤。为了最大程度地减少手动过程，CAR-T细胞制造场正在向封闭和自动化系统转移，包括分析工具，可提供对生产中细胞的间歇性监测的分析工具。因此，需要在封闭系统中密切监测CAR-T细胞的无标签技术。在这里，我们评估了配备了405nm紫罗兰色激光器的流式细胞仪的使用，用于研究T细胞中NADH和FAD自动荧光。我们的结果表明，NADH和FAD自动荧光的增加与T细胞激活标记，CD25的上调显着相关，并且在T细胞激活后的头三天，在消费培养基中的细胞外乳酸的增加。我们通过建立CAR-T细胞中FAD的平均荧光强度（MFI）的变化速率与使用G-Rex Biorx Biorextor的T细胞增殖速率之间的变化速率之间的关系来确定CAR-T细胞生产的终点的潜在用途。共同表明，自动荧光，尤其是FAD自动荧光，可以用作无标记的生物标志物（细胞属性），用于监测CAR-T细胞生产过程中T细胞激活和扩张。使用405nm可见光代替了遗传毒性紫外线波长来评估NADH和FAD自动荧光，为将自动荧光测量结果铺平了一种方式，以将自动荧光测量纳入封闭和自动化的系统中，以用于对CAR-T细胞制造的过程中的监测。
状态和趋势报告有关美国能源属性跟踪...
在过去的二十年中，美国的跟踪系统迅速发展。公用事业监管机构已经了解到，跟踪能源属性提供了一种更简单的方式来支持使用和所有权对可再生能源的主张，而不是更困难的替代方案，例如跟踪合同或跟踪物理电力。跟踪能源属性的系统负责发行能源属性证书（EACS）并管理其转让和所有权，直到退休或要求证书为止。跟踪系统（也称为注册机构）是为许多在EACS交易的市场参与者建立所有权和信誉的关键工作。第一个跟踪系统是由德克萨斯州于2001年启动的，现在在美国有9个主要系统。他们跟踪遵守可再生能源规定，向消费者提供电力源和排放披露信息，并跟踪证书的所有权，以支持自愿采购和能源使用索赔。在所有这些应用程序中，一个主要的目标是避免双重计数：基于相同的兆瓦小时（MWH）（MWH）的证书无需双重发行，并且在同一证书或发电机单位上没有双重索赔。跟踪系统成功地支持了这一结果。
用于分析安全性和安保属性的正式处理器建模
开放硬件计划的出现促进了复杂计算系统（如信息物理系统 (CPS) 或物联网 (IoT)）的设计 [2]。此类计划提出了类似软件的开发工作流程，从复杂的高级硬件描述语言 (HDL) [4] 到电路，同时使用复杂的编译链。这些方法有利于硬件设计的可用性，因此可以将其用作（详细的）黄金模型，取代仅提供某些设计细节的标准手册参考。这些 CPS 和物联网通常受安全和/或安保要求的约束。确保这些要求可以以不同程度的信心完成，从非正式论证到属性的正式验证。使用后一种方法时，系统软件和硬件部分的形式验证通常作为单独的活动进行，并且主要关注功能正确性。
RORγT反激动剂表明抑制IL-17a和胸腺细胞凋亡之间的边缘 异质采用气候智能农业实践对埃塞克维尼市小规模城市农作物农民的家庭食品和营养安全的影响 孕产妇心理健康与幼儿发展，营养和儿童疾病之间的关联 研究文章在阿尔茨海默氏病中通过遗传风险进行的患者分层仅在存在表型异质性的情况下有效 gpt，本体论和CAABAC：三方个性化访问控制模型，该模型由合规性，上下文和属性 3D荧光染色和低肠癌的共聚焦成像（肠overods）：所有均可访问的协议 海马子场的体积变化和与长期COVID和ME/CFS的严重程度指标的关联：7T MRI研究 注意力缺陷障碍的病因 多中心随机双盲安慰剂对照跨界研究长期嘈杂的电力前庭刺激对前庭病中姿势或步态的影响 HIV感染的空间生物学 与气候相关的双边官方发展援助（...
多种遗传关联表明编码蛋白质的Th17相关基因（例如IL-17A，IL-23和STAT3）以及牛皮癣之间存在致病关系。对此链接的进一步支持来自于以下发现：针对IL-17A，IL-17RA和IL-23的中和抗体在牛皮癣，牛皮癣关节炎和性脊髓炎等疾病中有效。RORγT是一种驱动Th17极化和细胞分泌的中心位置转录因子，因此RORγT的调节可能会为患者提供额外的好处。然而，RORγT在胸腺中T细胞的正常发育和小鼠中RORγT的遗传破坏中起作用，导致源自胸腺中的淋巴瘤的发展。虽然尚未确定RORγT活性的下调会导致人类的后果，但希望进一步了解胸腺效应，以支持该靶标的进步作为对Th17驱动疾病的潜在治疗方法。在此，我们介绍了最近公开的RORγt逆激动剂的表征，在体外和对TH17终点的体外和体内降低了靶标参与和疗效，但需要更高的体外浓度以影响胸腺细胞凋亡。
gpt，本体论和CAABAC：三方个性化访问控制模型，该模型由合规性，上下文和属性
3D器官建模的新兴领域遇到了几个成像问题，尤其与染色过程中抗原检索和样品丢失有关。由于其紧凑的形状，几种抗体无法穿透完整的类器官或球体。可以通过石蜡包含在5μm处进行Orga-NOID的组织学来接近生物疾病。然而，为了充分理解器官行为，包括细胞组织，细胞外基质结构及其对处理的反应，3D成像是必不可少的。在这里，我们提出了一个简单的工作流程，允许（1）通过较高的步骤进行免疫染色，（2）预先确定器官的完整形状，（（3）样品固定在焦平面中，可用于高分辨率/短工作距离镜头，以及（4）最小化珍贵材料损失的风险。
基于属性的阈值发行匿名代币及其应用于Sybil抗性的自我主张身份
摘要。自我主张身份（SSI）系统使用户在访问数字和真实世界资源时（很大程度上）建立并验证其身份，以作为以用户为中心的身份管理的有希望的隐私保护SO。Maram等人的最新工作。提出了保护隐私的SYBIL分散的SSI Sys-Tem candid（IEEE S＆P 2021）。虽然这是一个重要的步骤，但显着的缺点破坏了其功效。其中最重要的两个是以下内容：首先在一个恶意发行人的情况下，无法实现的无链性破坏。第二，它引入了交互性，因为用户必须每次与发行人进行通信，以收集旨在用于与应用程序交互的情况。这是SSI的目标，其目的是使用户完全控制其身份。本文首先介绍了基于公开可验证的属性阈值匿名计数令牌（TACT）的概念。与局限于集中设置的最新方法（Benhamouda等，Asiacrypt 2023）不同，TACT在分布式信任环境中运行。伴随着正式的安全模型和可证明的安全插入，Tact引入了代币发行的新颖维度，我们认为这具有独立的利益。接下来，该纸张利用拟议的TACS方案来构建有效的SYBIL SSI系统。该系统支持各种功能，包括阈值发行，不可链接的多个人选择性披露以及提供恒定尺寸凭证的非交互性，不可转移的凭证。规定的结构得到了严格的安全定义和证明的支持。最后，我们的基准结果表明，与坦率的所有发行人相比，我们的建筑物的效率提高了效率，并降低了可以与所有发行人并行运行的一轮亲公司。
可再生能源的使用、闲置的财政资源和董事会属性：能源效率政策重要吗？
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胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。