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遥感技术以识别自动驾驶汽车的道路表面条件
[2] M. Yamada等人，“对车辆部署的道路表面状况检测技术的研究”，JSAE Review，2003，24（2）：183-188。[3] L. Colace等人，“一种近红外的光电方法来检测道路状况”，《工程学的光学和激光》，2013年，51（5）：633-636。[4] R. Finkele，“使用76 GHz的极化毫米波传感器在路面上检测冰层”，《电子信》，1997，33（13）：1153-1154。
加利福尼亚州公共财产责任危险条件的概述
“危险条件”是“当这种财产或邻近财产以适当的谨慎使用时，可以通过合理预见的方式使用这种财产或相邻财产时会产生重大（与较小，微不足道或微不足道的）风险受伤的风险。” （州长代码§830（a））。如果法院“对原告最有利的证据进行查看，则确定条件所产生的风险是如此小，微不足道的或微不足道的性质，鉴于周围环境的观察，鉴于没有合理的人会在这种财产中造成这种财产的实质性或邻近的方式，因此没有合理的人会在适当的情况下进行这种情况，而这是在适当的情况下，这是在这种情况下的实质性。 （州长代码§830.2。 ）
湿地树是在干燥土壤条件下的潜在甲烷下沉
我们的研究重点是使用半刚性的静态室来表征茎Ch 4通量，并通过在两个森林湿地生态系统中富含加油的孵化来评估CH 4氧化和生产活动：在弗洛蒂克·莫尔（英国）的温带湿地（英国）的温带湿地，并在sebangau forest see the sebangau prosection（kalangau sefters）（kalgangau sefters）（kalimimiakia）较低（kalimimia）（kalimimia）（kalimimia）较低（kalimimia）（ 时期。以多个高度间隔测量了靶向的树种，并在Sebangau森林中的Flitwick Moor和Shorea Balangeran和Shorea Balangeran和Shorea Balangeran和Xylopia fusca中进行了Alnus谷胱甘肽和Betula pubescens测量。来自树皮，木材和土壤的DNA分析涉及两个步骤PCR和针对16S rRNA基因的测序，并补充了整个shot弹枪宏基因组学（WGS），以探索微生物组成和CH 4循环微生物。
通过细胞外囊泡调节幼稚的间充质干/基质细胞成产生胰岛素的细胞：共培养条件的优化
第一个且最研究的类别是外泌体。这些外泌体是通过入侵内体膜形成多个物体（MVB）来得出的，后者包围了许多腔内囊泡。MVB与质膜融合后释放为外泌体，大小为50–150 nm。第二个主要类型的囊泡是微泡（MV），其大于外泌体，大小为100–1000 nm。evs通过直接向外萌芽和质膜的裂变释放。第三类EV是由经历编程细胞死亡并变成碎片的细胞形成的凋亡人物。这些囊泡较大，范围从500 nm到几微米的大小[11]。evs携带蛋白质，脂质和不同类型的RNA货物，可以从供体细胞转移到受体细胞[12,13]。开创性研究表明，电动汽车货物中的功能性信使RNA（mRNA）转移到受体细胞中，可以转化为蛋白质[14,15]。这个概念得到了各种研究人员的支持[16-19]。evs还可以将microRNA（miRNA），蛋白质和脂质转移到靶细胞[20,21]。先前的研究表明，源自替代β细胞的EV可以将幼稚的MSC调节到IPC中[22]。这项研究的目的是优化源自替代β细胞和幼稚MSC的EV的共培养条件。评估了细胞/EV的比率和共培养的持续时间。
预测氨基酸组成的微生物生长条件
在实验室中生长微生物的能力可以使其遗传学的可重复研究和工程化。不幸的是，由于识别培养条件所需的努力，生命树中的大多数微生物仍然没有耕种。对指导实验测试的可行生长条件的预测将是非常可取的。虽然可以通过注释的基因在计算上预测碳和能源，但很难预测其他生长的要求，例如氧，温度，盐度和pH。在这里，我们开发了基于基因组的计算模型，能够预测氧耐受性（92％平衡精度），最佳温度（r 2 = 0.73），盐度（r 2 = 0.81）和pH（r 2 = 0.48），而新的分类微生物家族无需功能基因注释。使用15,596种细菌和古细菌的生长条件和基因组序列，我们发现氨基酸频率可预测生长需求。只有两个氨基酸可以预测氧气耐受性，其精度为88％。使用蛋白质的细胞定位来计算氨基酸频率改善了pH的预测（r 2增加0.36）。由于这些模型不依赖于特定基因的存在或不存在，因此可以将它们应用于不完整的基因组中，仅需要10％的完整性。我们应用模型来预测所有85,205种测序细菌和古细菌的增长需求，发现未养殖物种富含嗜热，厌氧菌和嗜酸菌。这项工作指导了对不同微生物实验室种植的生长限制的识别。最后，我们将模型应用于具有元基因组组装的基因组的3,349个环境样品，并表明社区中的个别微生物具有不同的增长需求。
使用EIS测量在不同工作条件下杂交超级电容器的实验表征
摘要 - 混合超级电容器（HSC）是创新的储能解决方案，在许多应用领域中变得至关重要。他们的性能受到多个参数的强烈影响，例如温度条件，负载特征和电荷（SOC）。出于这个原因，在不同情况下表征其表演变得至关重要。调查性能的最佳方法之一是采用电化学阻抗光谱（EIS）测量。但是，由于HSC是一项最近的技术，因此目前在文献中尚不提供针对阻抗分析的数据库和研究。因此，这项工作介绍了在不同的温度和SOC条件下进行大型测量运动的结果，以获取大型频率范围（从1 MHz到100 kHz）的阻抗数据。构造的数据集已用于研究阻抗异常，并分析温度和SOC可能对HSC阻抗产生的影响。大型获得的数据集也可以用于诊断和预后目的。本研究中使用的数据集可从https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24321496获得。
应用程序的基础性优化问题的顺序最佳条件
摘要最近，提出了一种基于对问题的持续重新重新制定的新方法来解决基数受限的优化问题。遵循这种方法，我们得出了一个问题的顺序最佳条件，该条件在每个局部最小化器中都可以满足，而无需任何约束资格。我们通过基于圆锥体性属性引入弱的顺序约束资格，将此条件与现有的M型固定概念联系起来。最后，我们提出了两种算法应用程序：我们通过证明它会产生满足上述最佳条件的限制点来改善已知正则化方法的现有结果，即使子问题仅是不固定的。我们表明，在合适的库迪卡 - 豪斯维奇型假设下，直接应用于重新配置的问题的标准（保障）乘数罚款方法的任何限制点也可以满足最佳条件。这些结果比对具有互补性约束的数学研究类别已知的相应结果更强。
在模拟的环境辐射和微生物孵育条件下研究单个羧酸盐富含甲基甲基分子的稳定性
了解环境溶解的有机物（DOM）依赖于能够导航其固有复杂性的方法的发展。尽管分析技术一直在不断提高，从而改善了散装和分级DOM的见解，但单个化合物类别的命运几乎不可能通过当前技术跟踪。以前，我们报道了羧酸盐富含甲基分子（CRAM）化合物的合成，该化合物与以前可用的标准相比，与DOM共享更相似的分析特征。在这里，我们采用我们的合成式烤箱化合物并将它们与选择的一组策划的一组购买的分子以及选择的生物学或化学相关性的附加策划的一组购买的分子一起，采用我们的合成的CRAM化合物，将常规使用DOM用作批量材料。辐照实验通常表明，在饱和碳主链上仅携带羧酸和/或酒精的化合物对光化学降解具有最具耐药性，但在DOM的存在下，某些具有CRAM样式和化学功能的化合物也更稳定。在微生物孵化中，在各种水生环境中8个月后，我们的所有合成cram均完全稳定。这些实验集为环境中提议的CRAM的稳定性提供了支持，并提供了一个平台，可以使用该平台，可以使用多种多样的分子来帮助探测DOM的稳定性。
有条件的概率和干扰有或没有确定因果秩序的广义测量
在广义测量理论的背景下，格里森 - 布希定理确保了相关概率函数的独特形式。最近，在Flatt等人中。物理。修订版a 96，062125（2017），随后的测量值已被衍生而来的案例及其概括（克劳斯更新规则）。在这里，我们调查了随后测量的特殊情况，其中中间测量是两个测量值（A或B）的组成以及未定义因果秩序的情况（A和B或B和A）。在两种情况下都可能出现干扰效应。我们表明，关联的概率不能单一写，并且其参数上的分布属性不能被视为理所当然。两个概率表达式对应于出生规则和经典概率；它们与获得中间测量的定义结果的内在可能性有关。对于有限的因果秩序，还推导了因果不平等。在使用玩具模型的框架内研究了两种情况之间的边界，该框架是带有可移动束分配器的马赫 - 齐汉德干涉仪。
双金属氧化物在与行业相关条件下作为高性能水氧化电催化剂
在高电流操作条件下发展高性能的氧气进化反应（OER）电催化剂对于碱性水电解的未来商业应用至关重要。在此，我们准备了一个三维（3D）双金属氧氧化物杂交杂种，该杂交杂种在Ni泡沫（NifeOOOH/NF）上生长，该杂种是通过将Ni Foam（NF）浸入Fe（NO 3）3溶液中制备的。在这种独特的3D结构中，NifeOOH/NF杂种由Crystalline Ni（OH）2和NF表面上的无定形FeOOH组成。作为双金属氧氧化电催化剂，NifeOOOH/NF混合动力表现出极好的催化活性，不仅超过了其他报道的基于NI -FE的电催化剂，而且超过了商业IR/C催化剂。原位电化学拉曼光谱学证明了参与OER过程的活性FeOOH和NiOOH相。从Fe和Ni催化位点的协同作用中，NifeOOOH/NF混合动力在80 C的10.0 mol l 1 KOH电解质下在具有挑战性的工业条件下提供了出色的OER性能，需要在1.47和1.51 V中的潜力，以达到1.47和1.51 V，以达到1.47和1.51 V，以达到超高的催化电流的100和500 mA。2021作者。由Elsevier Ltd代表中国工程学院和高等教育出版社有限公司出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。