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沿盐梯度的土壤启动效应和相关微生物群落
摘要。土壤盐分介导微生物和土壤过程，如土壤有机碳 (SOC) 循环。然而，土壤盐分如何通过塑造细菌群落多样性和组成来影响 SOC 矿化仍然难以捉摸。因此，沿盐梯度（盐度为 0.25%、0.58%、0.75%、1.00% 和 2.64%）采集土壤样本并培养 90 天，以研究 (i) SOC 矿化（即棉籽粉作为底物引起的土壤启动效应）和 (ii) 负责任的细菌群落，方法是使用高通量测序和 13 C 同位素的天然丰度（以分离棉籽粉衍生的 CO 2 和土壤衍生的 CO 2 ）。我们观察到在培养的前28天中出现负向启动效应，而在56天之后转为正向启动效应。早期的负向启动可能是由于优先利用棉籽粕所致。随后的正向启动随着盐度的增加而降低，这可能是由于高盐度土壤中微生物群落的α多样性降低所致。具体而言，沿盐度梯度的土壤pH值和电导率（EC）是调节微生物群落结构从而调节SOC启动的主要变量（通过基于距离的多元分析和路径分析估计）。通过采用双向正交投影到潜在结构（O2PLS），将启动效应与特定的微生物类群联系起来；例如，变形菌门（Luteimonas、Hoeflea 和 Stenotrophomonas）是归因于底物诱导的启动效应的核心微生物属。在这里，我们强调盐度的增加降低了微生物群落的多样性，并转移了优势微生物（放线菌和 Pro-
肘部角度对生物电阻抗分析信度和效度的影响。
手对手生物电阻抗 (HH BIA) 是一种低成本的估算体脂百分比 (%BF) 的方法。BIA 方法始终可靠，但其有效性仍存在疑问。我们观察到，在使用 HH BIA 时，肘部位置会导致 %BF 测量值始终不同，因此引发了一个问题：肘部角度是否会影响使用 HH BIA 得出的测量值的有效性？本研究旨在评估肘部位置（即 IN=弯曲至 90° 对比 OUT=完全伸展）对 44 名男性和 24 名女性健康成年人（年龄 = 21±2 岁，BMI = 23±3）的 HH BIA 可靠性的影响。另一个目的是使用空气置换体积描记法 (BOD POD ® ) 作为标准测量，评估 HH BIA %BF 对一组受试者（n=12）的有效性。对于 HH BIA，IN 位置比 OUT 位置低 ~4%BF（p=0.05，效应大小 =0.67）。在 IN [组内相关系数 (ICC)=0.99，变异系数 (CV)=2.99%] 和 OUT（ICC=0.99，CV=1.48%）条件下两次试验的 %BF 测量值均高度可靠。在子样本中，OUT（18.3±6.7 %BF）位置超过了 IN（14.5±7.4 %BF）和 BOD POD ®（16.1±7.8 %BF）测量值（p<0.05）；但是，IN 和 BOD POD ® 的 %BF 测量值没有差异（p=0.21）。这些发现支持了 HH BIA 在两个肘部位置都是可靠的测量方法；然而，根据肘部位置的不同，%BF 估计值与标准测量值存在很大差异（~4%）。我们发现 OUT 位置会高估标准 %BF。进一步的研究可能会揭示 HH BIA 估计 %BF 的最佳肘部角度位置。
二极管效应在约瑟夫森连接处具有单个磁...
Martina Trahs，Larissa Melikek，Jacob F. Steinen Tammena，Nils Bogs，Nils Bagram Gamed，Kixtix Vend，Casharina Frank
各向异性约瑟夫森二极管效应在拓扑杂交中...
SDE扩展的最有希望的平台之一是基于拓扑绝缘体的二极管[1]。Ti的表面提供了强的自旋轨道耦合（SOC），这使得有可能证明具有实质性的磁电效应[2]。已经向基于Ti的Josephson连接处的磁电效应支付了特殊的注意，在那里它以异常的基态相移的形式揭示了自己[3，4]。最近，已经证明，在Ti杂种结构中，在空间分离超导性和铁磁性的结构中，也对基态进行了修改[5，6]。在这种情况下，基态对应于空间不均匀的超导顺序参数。这种超导状态通常称为螺旋状态[7]。超导螺旋状态成为实现SDE的选择之一[8]。由有限的库珀对动量描述，螺旋状态可以在反转和时间反向对称性的系统中进行实现。前者与哈密顿式的SOC术语的出现相连，而后者可以由磁场引入。在这种情况下，库珀对动量的方向取决于磁场的方向。库珀对的有限含量，锁定在磁场的方向上，导致各种系统中的非偏置下降电流。在这里，我们讨论了Ti表面状态在S/TI/S系统中使用平面内Zeeman字段中的Josephson Critistal Crister和非转流运输的六角形翘曲的后果。在基于TI的设备中，六角形翘曲的影响很重要，因为它可以显着改变某些运输特性。例如，众所周知，由于费米表面的变形，在缺陷附近的伴侣效应得到了强烈增强[9]。翘曲术语也导致自旋的各向异性
16TJ 单效、蒸汽全封闭吸收式液体制冷机
操作简单、可靠 — 16TJ 冷水机组的单个发生器提供一个溶液再浓缩阶段，这使 16TJ 冷水机组成为目前最基本的循环之一。16TJ 冷水机组的简单设计，加上其他质量特性，意味着固有的高可靠性。移动部件少、操作简单、可靠，可减少停机时间以及服务和维护成本。卓越的效率 — 16TJ 冷水机组在标准 ARI（空调和制冷研究所）操作条件下提供 17.2 磅/小时-吨的满载蒸汽速率，并在效率方面引领单效冷水机组市场。标准机器设计中包括一个溶液热交换器，用于通过预冷来自发电机的浓溶液来预热泵入发电机的稀溴化锂溶液，以及第二个热交换器，用于通过回收蒸汽冷凝水中的额外热量来进一步预热稀溶液，从而进一步提高循环效率。卓越的部分负荷性能 — 16TJ 冷却器的浓度控制系统允许在冷却水温度低至 64 F 时稳定地进行部分负荷运行，而无需冷却塔旁路。机器中集成的控制阀可确保制冷剂泵在部分负荷条件下稳定、连续地运行。16TJ 冷却器的连续运行范围为额定机器容量的 100% 至 10%。
Nova 分析：全面评估住宅能效、太阳能和储能的贡献
应对气候变化和电网现代化的政策，加上能源效率 (EE) 和分布式能源 (DER) 的成本降低和技术进步，正在推动建筑电气化和能源效率改造、屋顶太阳能光伏 (PV)、智能恒温器、智能热水器和电池储能的快速部署。在住宅建筑中，最常见的 DER 是太阳能电池板和电池储能。公用事业、电网运营商、产品提供商、集成商和消费者希望更详细地了解这些资源的价值，但每个利益相关者的关键指标都不同，可能增加一个利益相关者价值的行为可能会降低另一个利益相关者的价值，因此在尝试全面评估使用这些技术的建筑物时会产生一系列复杂的互动。
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从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的价标签数据集上取得了 2.728 的均方根得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的唤醒标签数据集上取得了 2.3 的得分。
如何感知AI实用程序和AI自我效能感...- UJ内容
表2提供了与在工作场所采用AI相关的各种结构的可靠性和有效性指标的详细概述。所有构建体均表现出很高的内部一致性，如克朗巴赫（Cronbach）的alpha值高于0.70的阈值所示，范围从PASC的0.823到UAUAC的0.966。这表明每个构造中的项目都非常相关且可靠，可用于衡量AI技术采用的特定方面，如头发，Black，Babin和Anderson（2019）所支持。AVE值高于0.50。但是，UAUAC和PASC的值低于Hair等。（2019）推荐。Malhotra和Dash（2011）断言，构建可靠性是令人满意的，因为AVE可能是一个过于严格的措施。因此，评估仅依赖于构造可靠性（CR），并且确定构造表现出足够的收敛有效性（Purnomo，2017）。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
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