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研究文章通过林业碳固化：一种微分方程方法
通过林业进行的碳固化代表了一种有希望的方法，可以部分抵消驱动气候变化的人为温室气体排放。树生长自然从大气中去除二氧化碳，将其作为生物量储存。可持续管理的森林可以有效地充当碳汇。但是，确定最佳林业政策涉及平衡复杂的生态动态与经济限制。这项研究开发了微分方程模型，以定量捕获森林生长，木材收获和碳固算动力学。逻辑模型首先是为了模拟代表性树种的生物量积累。生命周期的生长模式跨越了成熟的阶段，并结合了气候效应。生物量水平与大气中的二氧化碳去除率成正比。通过纳入收获诱导的生物量减少来分析森林砍伐的影响。实施可持续性限制，以确保收获旋转的最小可行树密度。优化技术然后确定给定生态稳定考虑因素最大化经济回报的管理指南。目标是为旋转长度，播种密度以及允许的削减量提供定量见解，以维持气候变化缓解和商业需求。发现可以为基于科学的林业政策提供信息，以利用森林作为可持续的天然碳汇。
G4-DNA和G4-RNA在类开关重组中的作用以及B淋巴细胞中的其他法规 基于氨基吡咯支架的HIV-1核素蛋白的一类有效抑制剂 具有有限容量能量队列的多类能量数据包网络 多电源EM免疫的实验表征 根据BET方程计算的表面积如何可重现？ 基于离子电活性聚合物的三层微型演员的建模，分析和表征
摘要：成熟的B细胞通过类开关重组（CSR）显着使免疫球蛋白（IG）生产多样化，从而允许遥远的“开关”区域的连接。CSR是由Activation诱导的脱氨酶（AID）启动的，该酶（AID）靶向在转录的靶向S区域的单链DNA中充分暴露的细胞糖苷，具有对WRCY基序的特定亲和力。在MAM-MALS中，富含G的序列还存在于S区域，形成有利于CSR的规范G-四链体（G4S）DNA结构。与G4-DNA（G4配体）相互作用的小分子被证明能够在B淋巴细胞中调节CSR，这要么积极地（例如核苷二磷酸激酶同工型）或负面的（例如RHPS4）。G4-DNA也与转录的控制有关，由于它们对CSR和转录调控的影响，富含G4的序列可能在B细胞恶性肿瘤的自然史上起作用。由于G4-DNA位于基因组中的多个位置，尤其是在癌基因启动子中，因此尚待澄清它如何更具体地促进生理学中的合法CSR，而不是致病性易位。G4结构在转录DNA和/或相应的转录本和重组中的特定调节作用似乎是理解免疫反应和淋巴结发生的主要问题。
数据驱动方程发现揭示人类的非线性强化学习
强化学习 (RL) 的计算模型对我们理解人类行为和决策做出了重大贡献。然而，传统的 RL 模型通常采用线性方法来更新奖励预期，这可能会过度简化人类行为与奖励之间的微妙关系。为了应对这些挑战并探索强化学习的新模型，我们利用了一种使用方程发现算法的新型模型发现方法。这种方法目前主要用于物理学和生物学，它试图通过从一系列建议的线性和非线性函数中提出微分方程来捕获数据。使用这种新方法，我们能够识别一种新的 RL 模型，我们称之为二次 Q 加权模型。该模型表明，奖励预测误差服从非线性动力学并表现出负偏差，导致在期望值较低时奖励权重过低，而在期望值较高时奖励缺失权重过高。我们通过将我们的模型与 9 项已发表研究中使用的经典模型进行比较来测试其通用性。在已发布的九个数据集中的八个数据集中，我们的模型在预测准确度方面超越了传统模型，这不仅证明了其普遍性，还表明它有可能为人类学习的复杂性提供新的见解。这项工作展示了将新颖的行为任务与先进的计算方法相结合，作为揭示人类认知复杂模式的有效策略，标志着在开发可解释且广泛适用的计算模型方面迈出了重要一步。
研究文章 创业韧性、领导风格和员工绩效的定量分析：结构方程模型方法
本研究采用先进的统计方法，通过领导风格的调节作用，研究了创业韧性对中小企业 (SME) 员工绩效的影响。使用 AMOS 的结构方程模型 (SEM)，分析了通过 449 份有效回复的调查收集的数据，以探索创业韧性的四个关键维度之间的关系：个人能力、对负面影响的容忍度、对变化的接受度和控制力。变革型领导力被分析为中介变量，以评估其在提高员工绩效方面的作用。研究结果显示了统计学上显著的关系：创业韧性直接对员工绩效产生积极影响，而变革型领导力会放大并部分调节这种影响。研究表明，中小企业可以通过培养韧性文化和变革型领导力来提高绩效和适应性。
Q8 方程式 V 蓝色 0W-20
Q8 Formula V Blue 0W-20 是一款一流的全合成发动机油，提供卓越的燃油经济性和更长的换油周期。本产品提供卓越的抗磨损、防锈和防沉积保护。适用于欧6排放标准的低SAPS技术为后处理系统提供终极保护。它符合大众508.00/509.00和保时捷C20的规格。
CAP 的下一步改革：方程中的变量
该文件是应欧洲议会农业与农村发展委员会的要求编写的。作者：INRAE 和 IDDRI； Hervé GUYOMARD、Marlène STICKEL、Cécile DETANG-DESSENDRE、Louis-Georges SOLER、Pierre-Marie Aubert、Alain CARPENTIER、Aurélie CATALLO、Pierre DUPRAZ、Carl GAIGNE、Elsa REGNIER、Sophie THOYER 研究管理员：François NEGRE 项目、出版和传播协助：Jana BERGMAN、Stephanie DUPONT、Iveta OZOLINA 政策部、区域发展、农业和渔业局 语言版本 原文：EN 关于出版商 如需联系政策部或订阅我们为 AGRI 委员会所做的工作的最新消息，请写信至：Poldep-cohesion@ep.europa.eu 手稿于 2024 年 12 月完成 © 欧盟，2024 本文件摘要可在互联网上获取，也可在以下网址下载全文： https://bit.ly/3PJ10Yy 本文件可在互联网上获取： https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/759316/CASP_STU(2025)759316_EN.pdf 有关政策部门针对 AGRI 的研究的更多信息，请访问：https://research4committees.blog/agri/ 在 Twitter 上关注我们：@PolicyAGRI 请使用以下参考文献引用本研究：Guyomard H.、Stickel M.、Détang-Dessendre C.、Soler L.-G.、Aubert P.-M.、Carpentier A.、Catallo A.、Dupraz P.、Gaigné C.、Régnier E.、Thoyer S. (2024)，针对 AGRI 委员会的研究 - CAP 的下一次改革：方程中的变量。欧洲议会，布鲁塞尔地区发展、农业和渔业政策局政策部。请使用以下参考文献进行文内引用：Guyomard 等人 (2024) 免责声明 本文件中表达的观点仅代表作者本人，并不一定代表欧洲议会的官方立场。允许出于非商业目的进行复制和翻译，但必须注明来源并提前通知出版商并发送副本。
ap®物理1：基于代数的方程式
a = acceleration A = amplitude or area d = distance f = frequency F = force h = height I = rotational inertia k = spring constant K = kinetic energy = length L = angular momentum m = mass M = mass P = pressure r = radius, distance, or position t = time T = period v = velocity or speed V = volume W = work x = position y = vertical position lowercase alpha.=角加速度
用于脑成像的正则化电通量体积积分方程
摘要 — 用于在频域中对生物组织进行建模的体积积分方程通常会在高介电常数对比度和低频下出现病态。这些条件故障严重损害了这些模型的准确性和适用性，并使其尽管具有众多优点但仍不切实际。在本文中，我们提出了一个电通量体积积分方程 (D-VIE)，当在生物兼容的单连接物体上计算时，它没有这些缺点。这种新公式利用仔细的光谱分析来获得体积准亥姆霍兹投影仪，该投影仪能够治愈两个病态源。特别是，通过材料介电常数对投影仪进行归一化允许对方程进行非均匀重新缩放，从而稳定高对比度故障和低频故障。数值结果表明这种新公式适用于真实的大脑成像。
使用生成机器学习求解配置空间中的薛定谔方程
图 1：(a) 受限玻尔兹曼机 (RBM) 架构由一个可见输入层和一个二进制值隐藏层组成；对于给定的配置 (v, h)，参数 (a, b, W) 用于定义能量函数 E 和相关的类玻尔兹曼概率密度 P。(b) 例如，RBM 可以在一组手写数字上进行训练，然后用于生成新的真实数字；为此，数字图像被展平为一维二进制向量 v(k)，其中 1 和 0 分别对应数字和背景像素。(c) 配置相互作用 (CI) 方法将分子的波函数展开为激发斯莱特行列式的线性组合，可以表示为一种一维二进制图像。 (d) 本研究中提出的 CIgen 算法以迭代方式训练 RBM 在波函数当前近似中的行列式分布上，然后通过生成新的贡献来扩展它。
semdeep：具有深神网络和机器学习的结构方程建模
lundberg＆Lee（2017）提出了一种统一的方法，以应用局部解释性（单个样本中单个变量的可变分配）和全局解释性（整个模型的可变概述），通过应用Shapley（1953）提出的游戏理论的收益原理的公平分布，通过应用收益原理的公平分布。现在称为Shap（Shapley添加说明），该建议的框架解释了ML模型的预测，其中输入变量代替了玩家，并且使用Shapley值来衡量它们对特定预测的贡献。连续地，Redell（2019）提出了一个度量标准，该指标将Shapley值的添加特性与Gelman（2018）的R平方（R2）的鲁棒性相结合，以产生一个方差分解，以准确地将每个变量对模型的探索功率的贡献进行贡献。我们还使用签名的R2，以表示与线性SEM一致的连接的调节，因为DAG中的边缘表示节点调节（如果阳性；如果抑制，如果为阴性）。使用符号（beta）（即，来自输入节点上的输出节点的线性模型（LM）拟合的系数估计值）的符号已被重新覆盖。此外，为了确定节点调节相对于DAG的局部意义，可以通过将其输入节点的ShapleyR2求和来计算每个结果节点的R-squared值的塑形分解（r = 1，...，...，r）。因此，该函数使用进度条来检查每个观察值的内核形状评估的进度。最后，应该注意的是，计算内核形状值所需的操作本质上是耗时的，计算时间与预测变量数量和观测值的数量成正比。