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World File Search System杜鹃
俄勒冈州的cuckoo的杜鹃大黄蜂（Bombus suckleyi）
2023：大量人口与宿主物种下降直接相关， bombus occidentalis ； 2014年至2017年的几次观察，但没有更多的观察。 2016年：明显的陡峭人口与宿主物种的下降，Occidentalis。没有最近的记录。该物种曾经在OR中具有广泛的分布。
芦苇莺宿主 1 对杜鹃幼虫寄生的基因组适应特征
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 7 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.06.631542 doi：bioRxiv 预印本
Yolo旁路综合研究：
•加利福尼亚的拍手轨道•至少贝尔的维罗伊•西部雪斑块•黄色的杜鹃•巨大的garter蛇•加利福尼亚虎sal•s salamander•delta窒息•longfin窒息•longfin绿色地面啤酒•三角洲绿啤酒•君主•爵士棕榈枝鸟的喙•索拉诺草
第61届年会
动物科学的变化，实现创新与协作，萨拉·威尔斯（Sara Wells），MRC哈尔韦尔（MRC Harwell）在国外调试合作工作的挑战，瑞安·沃特斯（Ryan Waters），瑞安·沃特斯（Ryan Waters），皮尔布赖特研究所（Pirbright Institute）制定了有关动物材料的道德采购准则杜鹃顾问10：30-11：00咖啡和茶11：00-11：45 ASRU / ASPU-与Q＆A房间：作家套房主席：Helmut Ehall Ehall Will Reynolds，科学监管政策单位凯特·钱德勒（Kate Chandler）的动物负责人凯特·钱德勒（Kate Chandler）
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早在三十年前，美国陆军研究实验室 (ARL) 就首次在网络安全之战中受到攻击。从技术历史的角度来看，这是一段令人震惊的漫长岁月。在大多数人听说互联网之前。在网络浏览器出现之前。在智能手机出现之前。早在 1986 年，该实验室就抵御了苏联资助的黑客 Markus Hess 的攻击，后者成功入侵了数十个美国军用计算机站点。在其畅销书《杜鹃蛋》中，美国网络防御先驱 Cliff Stoll 描述了他如何在 1986 年秋季监控黑客的网络活动：“然后，他尝试了位于马里兰州阿伯丁的陆军弹道研究实验室的计算机。Milnet 仅用了一秒钟就连接上了，但 BRL 的密码却让他束手无策：他无法通过”（Stoll 1989）。下页继续
CMOS模拟信号的性能参数优化
设计理想的模拟电路由于非常大的集成而变得困难。互补的金属氧化物半导体（CMOS）模拟整合电路（IC）可以使用进化方法来找出每个设备的尺寸。使用高级纳米晶体管晶体管技术（180 nm）设计了CMOS操作性转导放大器（CMOS OTA）和CMOS电流传送带第二代（CMOS CCII）。CMOS OTA和CMOS CCII都具有较高的性能，例如广泛的频率，电压增益，发动速率和相位边缘，以在信号处理中包括非常广泛的应用，例如活动过滤器和振荡器。优化方法是一种迭代过程，它使用优化算法来更改设计变量，直到确定最佳解决方案为止。在这项研究中，采用了不同种类的算法遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）和杜鹃搜索（CS）来增强和增强性能参数。减少开发常规操作放大器的安装时间所需的时间。一些研究降低了在各种频率下使用的功率的值。其他人以极高的频率运行，但其功耗大于以较低频率运行的功耗。
激发途径的纳米级成像
在植物根部的微生物定植期间，特异性微生物激活的过程的识别受到元文字组学的技术约束的阻碍。这些包括缺乏参考基因组，数据集中宿主或微生物rRNA序列的高度表示，或难以实验验证基因功能。在这里，我们将无菌丝的丁香虫thaliana重新定殖，具有合成但代表性的根微生物群，可释放106个基因组序列的细菌和真菌分离株。我们使用了多个王国rRNA耗竭，深度RNA测序和读取参考微生物基因组来分析丰富的殖民者的植物元转录组。我们确定了在土壤界面差异调节的3,000多个微生物基因。翻译和能量生产过程在植物中持续激活，它们的诱导与细菌菌株在根中的丰度相关。最后，我们使用靶向诱变表明，在丰富的细菌菌株之一（一种可遗传可触及的杜鹃杆菌）中，需要多种细菌持续诱导的几个基因。我们的结果表明，菌群成员激活应变特异性过程，但也可以激活植物根的常见基因集。
美国植物园总体规划
1 花树银行 2 员工大门 3 有轨电车站 4 汉密尔顿山观景台 5 莫里森杜鹃花园 6 瓦特农收藏馆 7 友谊花园和凉亭 8 国会大厦圆柱 9 哈哈墙 10 主有轨电车站 11 游客中心游客服务 -50,000 平方英尺 -教育 -礼堂 12 栽培植物的起源 13 大门 14 巴士停车场 15 停车场 16 儿童馆 -教室 -办公室 -卫生间 17 活动馆 18 探险花园 19 种植园和工具棚 20 家庭花园 21 自然区 22 鸟园 23 潜在的阿纳科斯蒂亚海滨 -有轨电车入口转弯处 -有轨电车站 -水上出租车码头 24 木板路水上运动 25 涟漪瀑布 26 水上花园 27 凉亭 28 瀑布 29 浅滩 30 员工停车场31 荣誉庭院 32 行政/研究翼楼 33 温室综合体 a-盆栽/储藏 b-温室扩建 c-花园单元办公室/储藏 d-花园单元车辆储藏 34 苗圃/研究 35 温室 36 堆肥 37 砖厂历史遗址 38 环境教育实验室
无人驾驶汽车控制的系统审查
无人驾驶汽车（UAV）是具有巨大潜力的强大工具，但它们面临着巨大的挑战。主要问题之一是飞行耐力，受当前电池技术的限制。研究人员正在探索替代功率来源，包括混合系统和内燃机，并考虑用于电池交换或充电的对接站。除了耐力之外，无人机必须解决安全，有效的路径计划，有效载荷能力平衡和飞行自主权。考虑蜂群行为，避免碰撞和通信协议时，复杂性会增加。尽管存在这些挑战，但研究继续开利了无人机的潜力，而路径计划优化通过诸如杜鹃优化算法（COA）之类的元武器算法进行了显着提高。，而元海拔算法可以定义为系统级策略，用于寻求优化问题的次优解决方案。它将使用启发式方法与勘探/开发方案一起使用，以有效地使用大型解决方案空间。但是，动态环境仍然带来困难。无与伦比的发展范围已经超出了娱乐活动，在农业，送货服务，监视和救灾等行业中变得至关重要。通过解决与自主权，电池寿命和安全性有关的问题，可以完全优化无人机技术的好处。这项系统评价强调了无人机研究中连续创新以克服这些挑战的重要性。