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草甘膦对土壤生物的影响.docx
草甘膦是全球最常用农药（除草剂）产品的活性物质：基于草甘膦的除草剂（GBHS）。它们被广泛用于杀死植物，从而在我们的生态系统，周围环境和身体中广泛存在。土壤在生物学上非常多样化和复杂的生态系统，提供了一系列基本功能，并直接与地下水，地表水和空气相互作用。毫无疑问，基于草甘膦的除草剂对农业生产有益，而不会对有益物种和土壤健康产生任何负面影响。这远非事实。除了杀死有益的植物并危害蜜蜂等重要的授粉媒介外，草甘膦还可以通过损害土壤微生物组和earth来严重破坏土壤健康。
国防部标准修订版 NDS F 7373B(2) 船舶用青铜 10K 法兰
200 200 200 590 320 280 12 23 M20 22 330 290 12 23 M20 22 480 65 300 10 330 230 320 205 155 - - 56 - TW36 M24 M16 M20 131.8 133.8
霞浦湖的原生动物生物群：形态观察和环境 DNA 分析……
[背景和目标] 原生生物是一类生物，占真核生物系统发育多样性的大部分，存在于地球的所有环境中，包括土壤、海洋和湖泊。在水生生态系统中，它们作为重要的初级生产者、初级消费者和分解者，在微生物循环中发挥着重要作用。此外，底栖和附生原生动物是鱼类和甲壳类动物的直接食物，因此对生态系统内的营养循环做出了巨大贡献。因此，了解原生生物群对于更深入地了解该环境中的整个生态系统至关重要。针对深海、南极洲和海洋等环境的原生动物生物群的详细分析已经有很多报道，但是对于涵盖陆地上所谓熟悉的普通环境（普遍环境）中的许多生物群的详细分析却知之甚少。霞浦湖是日本第二大海底湖，平均深度为4米，堪称普遍淡水环境的代表性湖泊之一。自 1976 年以来，日本国立环境研究所 (NIES) 一直在霞浦湖的 10 个点对水质和生物群落进行长期监测。然而，在其中两个地点，对原生动物生物群的调查仅限于使用光学显微镜进行的目视识别，尚未报告DNA水平的详细分析。此外，由于仅收集了地表水样本，对底栖原生动物和附生原生动物的研究不足。 在本研究中，除了在显微镜下进行形态观察外，我们还使用环境 DNA 分析来研究原生动物生物群，包括底栖生物和固着生物，目的是进一步增强对霞浦湖生态系统的了解的基础。 [方法] ○ 调查地点及抽样方法
增材制造坚固合金上的保形涂层
开发具有以下特征的新型高温合金：（1）。高机械强度完整性；（2）。高抗氧化性；（3）。高抗渗碳性。所设计的合金有望应用于在高温（超过 750 ºC，例如 800 ºC）和高压（30 MPa）下在 sCO 2 中运行的热交换器。
TL-3 F 形临时支架的开发...
6 测试条件.................................................. ... 14 6.2 车辆牵引和引导系统.................... ... . ... ... . ...
TL-3 F 形临时支架的开发...
6 测试条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 6.1 测试设施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 6.2 车辆牵引和引导系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 6.3 测试车辆。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 6.4 数据采集系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.4.1 加速度计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.4.2 速率传感器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.4.3 高速摄影。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.4.4 压力胶带开关。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
单光子轨道角动量钟形成像...
Bell态是实现量子信息任务的最基本资源，在量子力学中具有非常独特的地位，而利用轨道角动量（OAM）编码单光子Bell态可以实现高维Hilbert空间，这对于量子信息领域至关重要。本文设计了一种基于Sagnac干涉仪的单光子OAM Bell态演化装置，可以将输入Bell态与输出态一一对应。此外，我们还发展了一种单光子单像素成像（SPI）技术来获取输出态的干涉图像，该技术在提高空间分辨率的同时减少了采集时间。结果表明，通过对比干涉图像的差异可以完全识别单光子OAM Bell态，创新性地将SPI技术应用于单光子OAM Bell态的识别。这表明SPI技术有效促进了基于OAM的量子信息研究，而基于OAM的量子信息又为SPI技术提供了明确的应用场景。
关于保形预测集的预期大小
虽然共形预测因子在其频率上获得了严格的统计保证的好处，但其相应的预测集的大小对其实际利用而言至关重要。不幸的是，目前缺乏有限样本分析，并保证了其预测设置尺寸。为了解决这一短缺，我们从理论上量化了在分裂的共形预测框架下的预测集的预期大小。由于通常无法直接计算此精确的形式，我们进一步得出了可以在经验上计算的点估计和高概率间隔边界，从而提供了一种表征预期设置大小的实用方法。我们通过在现实世界数据集上实验回归和分类问题来证实结果的功效。
fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解哪些大脑区域与特定的1个神经系统疾病或认知刺激有关，一直是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，这是一个图神经网络-3工作（GNN）框架，以分析功能磁共振图像4（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊5属性，我们设计了新型的Roi Awaw Agraw consolu-6 Tional（RA-GCONV）层，以利用fMRI的拓扑和功能7信息。是在需要透明度的透明度分析中的动机中，我们的braingnn包含ROI选择的池池9 ers（R-Pool），突出了显着的ROI（图中的节点），因此10我们可以推断出哪个ROI对预测很重要。此外，我们11提出正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和12个组级别的一致性（GLC）损失 - 通过汇总结果，以鼓励13个可追溯的ROI selection，并提供完全14个个人或与小组级别数据一致的单个个人或模式。我们将15个BRAINGNN框架应用于两个独立的fMRI数据集：自闭症16频谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Con-17 Nectome Project（HCP）900主题释放的数据。我们研究了超参数的18种选择，并表明Braingnn优于19的替代fMRI图像分析方法，该方法在四个不同的20个ENT评估指标方面。获得的社区聚类和显着的21 ROI检测结果表明，与先前的22个神经影像学衍生的ASD和特定任务的生物标志物的证据相应很高。23为HCP解码的状态。25接受后，我们将公开公开24。