Cow -pea(Vigna Unguiculata L.)是一种未充分利用的蔬菜豆类土著,主要在非洲种植和消费。但是,它在农业生产和消费方面的影响力在全球范围内已扩大。这种有弹性的作物以承受各种环境压力的能力而闻名,使其适合小型农民常用的边际作物生产系统。尽管cow豆具有对干旱的耐受性,但它对盐度胁迫和生物剂尤其敏感。对干旱的耐受程度在不同的品种之间有所不同,这需要进一步的研究才能开发出更多的弹性品种。不断变化的气候模式和相关的不确定性凸显了迫切需要繁殖更多弹性和生产性的牛皮品种。传统的植物育种技术产生了新的牛p,但是耕种的牛皮纸中的遗传多样性有限,为未来的传统繁殖工作带来了挑战。新的育种技术(NBT),包括基因编辑工具,单碱基对改变和DNA甲基化方法,为加速牛港改善提供了有希望的替代方法。然而,这种方法还面临着与组织培养中器官发生(OG)和体细胞胚发生(SE)成功相关的挑战。本综述研究了组织培养的挑战和进步,以提高cow豆生产力和针对非生物和生物胁迫的韧性。
单独的用户调查不能准确测量现场改进的烹饪炉的实际使用。我们介绍了在印度马哈拉施特拉邦的两项监测研究中比较调查报告和传感器录制的烹饪事件或使用持续时间的结果。第一个是向159个家庭提供的伯克利 - 印度炉子(BIS)的免费试验,我们平均监视厨师炉灶的使用时间为10天(SD = 4.5)(称为“自由审判研究”)。在第二项研究中,我们以91个家庭对BIS的使用平均468天(SD = 153),他们以大约三分之一的家庭月收入(称为“购买后研究”)购买的价格购买了BI(SD = 153)。研究从2019年2月到2021年3月。我们发现,在自由审判研究中,有34%的家庭(n = 88)过度报告了双BIS的使用,分别在第一次(n = 75)和第二次(n = 69)的调查中,在允许后期研究的第一个(n = 75)和第二个家庭中使用了46%和28%的家庭。两项研究中的平均过度报告均在询问家庭使用二元问题格式的使用情况下减少,但是这种方法提供了较少的粒度。值得注意的是,在购买后的研究中,传感器表明,即使他们用自己的钱购买了大多数家庭,他们也会分离厨师炉灶。调查未能检测到库克炉使用情况的长期下降趋势。实际上,调查表明,在研究期间,CookStoves的采用率保持不变。一些传感器记录使用零的家庭报告了库克炉燃料节省,快速烹饪和更少的烟雾。家庭倾向于报告使用标称使用的响应,例如每周0、7或14个烹饪事件(对应于每天0、1或2次),这表明一周内召回精确使用天数的困难。此外,我们发现调查还可能在不支持传感器数据的情况下对用户报告的CookStove福利提供误导性的定性发现,从而导致我们高估了影响。这些发现表明,根据炉子减少对健康损害或减少现实世界实施中的排放的能力,调查可能不可靠或不足以为补贴提供稳固的基础数据。
水下图像细分对于诸如水下探索,海洋环境监测和资源开发等任务至关重要。尽管如此,鉴于水下环境的复杂性和可变性,改善模型准确性仍然是水下图像分割任务中的关键挑战。为了解决这些问题,本研究提出了基于标准Segformer模型的水下图像的高性能语义分割方法。首先,Segformer中的混合变压器主链被Swin Transformer替换,以增强特征提取并促进对全局上下文信息的有效获取。接下来,在骨干的下采样阶段和解码器中引入了有效的多尺度注意(EMA)机制,以更好地捕获多尺度特征,从而进一步提高了细分精度。此外,将特征金字塔网络(FPN)结构合并到解码器中,以在多个分辨率下组合特征图,从而使模型可以有效地集成上下文信息,从而在复杂的水下环境中增强了鲁棒性。对SUIM水下图像数据集进行测试表明,拟议的模型在多个指标上达到了高性能:联合(MIOU)的平均相交(MIOU)为77.00%,平均召回(MRECALL)为85.04%,平均精度(Mprecision)为89.03%,为89.03%,F1Score(MF1Score(Mf1score)为86.63%)。与标准Segformer相比,MIOU的提高3.73%,MRECALL为1.98%,Mprecision的3.38%和MF1Score的2.44%的提高,参数增加了989万。结果表明,所提出的方法通过最小的其他计算实现了出色的分割精度,从而显示了水下图像分割中的高性能。
在这里,我们引入了一种改进的后处理方法T-MSD,旨在解决罕见事件对相关数据的影响,并增强估计扩散系数的统计可靠性。此方法包括两个部分:时间平均的MSD分析和Block JackKnife(BJ)重采样。使用深层势分子动力学(DPMD)模拟,我们证明了时间平均的MSD有效地减少了数据波动并实现了时间平移不变性,从而得出了扩散系数的更强大的估计值。据我们所知,尽管该方法已用于分析生物学和化学领域中的单个粒子跟踪[28,29],但它很少在固态离子学中应用。此外,BJ重采样通过明确考虑
前瞻性陈述:本版本中的某些陈述可能包括1995年《私人证券诉讼改革法》的含义,包括不受限制的陈述,关于雇用销售人员和扩展我们的分销渠道的影响的陈述。前瞻性陈述是基于当前期望和假设的预测,预测和其他关于未来事件的陈述,因此,风险和不确定性都受到风险和不确定性的影响。Many factors could cause actual future events to differ materially from the forward-looking statements in this release, including, without limitation, those risk associated with our post-market clinical data collection activities, benefits of our products to patients, our expectations with respect to product development and commercialization efforts, our ability to increase market and physician acceptance of our products, potentially competitive product offerings, intellectual property protection, FDA regulatory actions, our ability to integrate acquired businesses, our expectations regarding预期的协同效应和收益的福利,以及我们提交给SEC的文件中描述的其他风险和不确定性。前瞻性陈述仅是制作日期的说法。daxor不承担任何义务公开更新或修改任何前瞻性陈述,无论是由于新信息,未来事件还是其他方式。本演示文稿不构成出售或征求购买任何安全性的要约。
Redeye上周在Dala Energi的第四季度报告后更新了其估计值和公允价值范围。该报告没有任何真正的惊喜,除了在H1 2025年后期披露了自愿股份赎回中的拟议价格,并提议股息增加100% - 我们认为是正面的。我们还认为,新的合资企业(Denevis)应该为想要加入该平台的新公司提供一个有吸引力的价值主张,这应该比以前为Dala Energi(通过JV)提供更多的吸引人的增长机会。
我们将术语“身份验证和密钥协议”(或“又名”)用于第三代(3G)及以前的3GPP移动网络使用的主要身份验证和关键协议协议。后代添加了AKA的新功能,但核心保持不变。它基于挑战 - 响应机制和对称加密。与较早的GSM对应物相比,又名提供了长长的密钥长度和相互认证。手机通常在USIM中执行AKA。从技术上讲,USIM只是一个可以驻留在可移动通用集成电路卡(UICC),嵌入式UICC或集成在受信任的执行环境(TEE)中的应用程序。在本文档中,我们使用术语“ usim卡”来参考任何能够运行AKA的订户身份模块(SIM)。
流星体的影响会产生地震波,从而使火星比以前想象的更强烈,更深刻地摇动。这是通过伯尔尼大学领导的国际研究团队进行的人工智能调查所表明的。在NASA的MARS Lander Insight记录的许多Meteoroid对火星表面的影响与火星表面的影响之间存在相似之处。这些发现为红色星球的影响率和地震动力学开辟了新的观点。
从两年的Proseco研究中发现,这一发现很重要,因为血液癌患者损害了免疫系统,无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响,并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下,解决80个布尔二次方程的随机,非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战,在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小,其设计师使用特殊形状的多项式。每个(二次)公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H,其中f,g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构:虽然(n + 1)(n + 2) / 2系数描述了通用的二次多项式,但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到,与一般MQ问题相比,这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中,他们提出了一种简单的组合算法,该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统,并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作,并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o(q n)操作。在一般情况下,没有这种改进的组合算法,这是一个很大的暗示,即额外的结构使问题更容易。