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改进了锂离子细胞中软短检测的方法...
电池电池安全在开发和生产锂离子电池中至关重要。为了确保这些电池安全，至关重要的是要对电池电池进行严格的测试，例如EP-WI-037。本技术论文探讨了将电池电池纳入EP-WI-037的原因，其中包括各种测试，例如OCV，自排放，ΔOCV，视觉检查，质量，尺寸，尺寸，DCIR和容量。这些测试有助于识别各种缺陷，例如分离器桥接缺陷，密封腐蚀，罐头或标头中的缺陷，不足或过多的电解质，底部凸起以及在填充电池的电池中的性能。通过尽早确定这些缺陷，可以防止潜在的安全危害，并确保电池在整个使用寿命中发挥最佳性能。
Clinimmune Labs改变了独特生态系统中的患者预后
Clinimmune Labs是专门从事细胞疗法和基因疗法的创新者和专门的有远见者的网络。Clinimmune是干细胞疗法的先驱，他们认识到他们的团队为这项工作带来了独特的生态系统，将成功推向了新的水平，从而为多个国家 /地区的更多患者挽救了更多的患者，并在科学发现方面取得了更多进展。
改进了有关增强牲畜农业饲料生产的农艺实践
缺乏富含营养的饲料和草料是牲畜种植的问题之一。足够的耕作作业，及时且合适的水管理，杂草管理，虫害和疾病管理，肥料管理，以适当的时间和种子速率，及时收获以及其他农艺技术的播种，都可以帮助增加饲料和草料作物的营养含量和产量。在本研究中已系统地审查了许多研究和审查论文。与零耕种相比，耕作练习（例如原发性，次要，常规和深耕种）可以增强绿色饲料的干物质和产量。饲料作物的有机物（OM）含量和干物质（DM）通过常规且适当的灌溉增加。早期收获的草料的DMD（干物质消化率）和CP（粗蛋白）含量高于最近收获的草料的含量。氮的应用促进了农作物的发育和生长，增加了绿色饲料的产量并提高了其质量。间作对于增加饲料作物的产量至关重要。与玉米和牛豆的唯一种植相比，在玉米 +牛豆间的间作中发现产量更高。饲料的产量和质量通过晚期播种而降低。虫害和疾病的管理可增强饲料和草料的产生和质量。因此，我们得出一个结论，即饲料和草料作物的生产及其质量参数受农艺实践的极大影响。关键字：品种，种子速率，播种，灌溉，切割时间
Pioneer Factor 改进了基于 CRISPR 的 C-To-G 和 C-To-T 碱基编辑
真核生物中的碱基编辑事件需要兼容的染色质环境，但关于染色质因子如何影响编辑效率或窗口的研究很少。通过设计与各种先驱因子融合的BE（碱基编辑器），作者发现SOX2显著提高了GBE和CBE的编辑效率。SoxN-GBE（SOX2-NH3-GBE）提高了原型间隔物整体胞嘧啶的编辑效率，而SoxM-GBE/CBE（SOX2-Middle-GBE/CBE）则能够在PAM-近端胞嘧啶处实现更高的碱基编辑。通过分离SOX2的功能域，构建了SadN-GBE（SOX2激活域-NH3-GBE）以获得更高的编辑效率，而SadM-CBE则具有更宽的编辑窗口。通过 DNase I 试验，还证明了编辑效率的提高很可能与 SAD 诱导染色质可及性有关。最后，使用 SadM-CBE 在原癌基因 MYC 中引入终止密码子，该位点以前很少被高效编辑。在这项工作中，通过融合先锋因子或其功能域构建了一类新的先锋 BE，它在真核生物中表现出更高的编辑效率或更宽的编辑窗口。
改进了神经元基因抑制的CRISPR/DCAS9干扰工具
遗传物质的表达控制大脑发育，分化和功能，以及对基因表达的有针对性操纵以了解基因功能对健康和疾病状态的贡献。尽管CRISPR/DCAS9干扰（CRISPRI）技术的最新改进已使在选定的基因组站点的有针对性的转录抑制作用，但将这些技术集成到非分散神经元系统中仍然具有挑战性。以前，我们优化了双性能病毒表达系统，以表达有丝分裂后神经元中的基于CRISPR的激活机制。在这里，我们使用了类似的策略来适应改进的DCAS9-KRAB-MECP2抑制系统，以用于神经元中的鲁棒转录抑制。我们发现，由神经元选择性的人突触素启动子启用的dcas9-krab-MeCP2构建体启用了初级大鼠神经元中的转基因表达。接下来，我们使用靶向多种基因启动子的CRISPR SGRNA证明了转录抑制作用，并与现有的RNA干扰方法相比，在复杂的脑源性神经营养因子（BDNF）基因上，该系统在神经元中表现出了优越性。我们的发现前期提高了这项改进的CRISPRI技术，以在神经元系统中使用，从而有可能提高了在神经系统中操纵基因表达状态的能力。
改进了可观察到的马尔可夫决策过程的矢量修剪
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28
改变了X染色体灭活的偏见易于自身免疫
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年3月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.04.20.537662 doi：Biorxiv Preprint
改进了基于IR的错误本地化，具有智能相关性反馈
摘要 - 软件错误在开发和维护过程中构成了巨大的挑战，从业者将近50％的时间用于处理错误。许多现有技术采用信息检索（IR），使用错误报告和源代码之间的文本和语义相关性来本地化报告的错误。但是，他们经常难以弥合需要深入上下文理解的错误报告和代码之间的关键差距，这超出了文本或语义相关性。在本文中，我们提出了一种用于错误本地化的新技术 - 大脑 - 通过评估与大语言模型（LLM）之间的相关性来解决上下文差距。然后，它利用LLM的反馈（又称智能相关性反馈）来重新调整查询并重新排除源文档，从而改善错误本地化。我们使用基准数据集–Bench4BL和三个完善指标评估大脑，并将其与文献的六个基线技术进行比较。我们的实验结果表明，MAP，MRR和HIT@K的大脑的表现分别超过了87.6％，89.5％和48.8％的利润率。此外，由于相应的错误报告质量较差，因此可以将≈52％的错误定位为无法通过基线技术定位的错误。通过解决上下文差距并引入智能相关性反馈，大脑不仅提高理论，而且可以改善基于IR的错误本地化。索引术语 - Bug本地化，查询重新印象，智能相关性反馈，信息检索，大语言模型，自然语言处理，软件工程
改变了影响离开夏威夷的决定的沙子和经济潮流
摘要移民以追求经济收益，例如更好的就业，更高的收入和增加的金融稳定性一直是关于人类移民的理论和研究的主要重点。这项关于一项研究的简短报告，《夏威夷在运动：了解留下，离开或返回的决定》，特别关注影响决定离开或留在kapae'āinao夏威夷的决策的经济力量。1的研究结果表明，许多夏威夷人因响应夏威夷的经济状况而被驱逐到遥远的地方。许多参与者描述了需要养家糊口和养家糊口的必要性，这表明搬家所取得的财务收益以及相对缺乏留在这些岛屿的人所带来的机会。引用夏威夷的生活成本极为高，以及职业发展和工作机会有限，这项研究发现，如果有强大的劳动力和职业，许多人会考虑留在夏威夷，允许个人负担得起住房和其他生活成本，照顾亲人和建立财务可持续性。有限的健康经济环境会促使个人和家庭在回家之前长时间远处保持远处，或者通常根本不返回。最后，返回的人通常是由于与家人，朋友和社区的社会联系，使他们在其他地方取得了与亲人更亲近的财务稳定性。这些发现对夏威夷原住民的福祉和通往繁荣的拉赫伊的集体途径具有重要的政策和实际影响。2