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乳酸杆菌夫人（Agar Mrs Mrs），颗粒状
原理和解释养分培养基是用于维持微生物的基本培养基，通过富含血清或血液来培养挑剔的生物，也用于在生化或血清学测试之前进行纯度检查（1,2）。营养汤的配方最初设计用于用于检查水和废水的标准方法。这是几种用于常规培养微生物的非选择性介质之一（3,4）。它可用于并非特别挑剔的细菌培养和枚举。添加不同的生物液，例如马或绵羊血，血清，蛋黄等。使其适合于培养相关的亲切生物。肽，HM肽B和酵母提取物提供必要的氮化合物，碳，维生素以及细菌生长所需的一些微量成分。氯化钠维持培养基的渗透平衡。
根据DIN 38409-60（EN）（EN）探测叶绿素A浓度以监测地表水中的奖杯变化。
引言UV/VIS分光光度法是水质分析中广泛使用的技术。除了检测到标准水参数（例如磷，铵和硝酸盐）[1]之外，它对检测植物色素（例如叶绿素，植物蛋白酶和黄友基因）特别有用。[2]在此，Analytik Jena在UV/VIS分光光度法中的长期经验结合了合适的分光光度计性能和软件以及正确的附件托盘，从单样本到自动化解决方案。在这方面，Specord 50 Plus分光光度计结合了操作中的简单性和出色的光谱性能以及自动化功能。在DIN 38409-60中采用了通过叶绿素监测的分光光度测量量化的块奖杯度（浮游植物或蓝细菌的生长）：“叶绿素的光谱测定水中的浓度”作为德国标准方法的一部分
用嵌入式误差校正靶向分子量子记忆
进行高delity的复杂算法所需的。 28分子可以具有显着优势。 在经典计算中，误差校正可以使用冗余；信息被多次存储，然后期望并非所有“位”都会同时丢失信息，从而防止错误。 这在量子信息处理器中是不可能的。 QEC代码的标准方法是由于Shor，29，并将量子信息传播到涉及多个物理码头的纠缠状态，即 多个两级系统，例如S¼1/2超导Qubits。 如果核旋转量子数i> 1，则QEC作为单个分子可能包含许多纠缠水平的分子可能包含许多纠缠水平。 有许多分子可以进行，例如铜在两个丰富的同位素中均具有I¼3/2。 这可能是一个变革性的优势。 在这里，我们描述了一个超分子系统，该系统既包含基于电子旋转的处理器，又有一个孤立的，误差保护的核记忆，具有很长的连贯性，以及在两个子单位之间交换信息的能力（图。28分子可以具有显着优势。在经典计算中，误差校正可以使用冗余；信息被多次存储，然后期望并非所有“位”都会同时丢失信息，从而防止错误。这在量子信息处理器中是不可能的。QEC代码的标准方法是由于Shor，29，并将量子信息传播到涉及多个物理码头的纠缠状态，即多个两级系统，例如S¼1/2超导Qubits。如果核旋转量子数i> 1，则QEC作为单个分子可能包含许多纠缠水平的分子可能包含许多纠缠水平。有许多分子可以进行，例如铜在两个丰富的同位素中均具有I¼3/2。这可能是一个变革性的优势。在这里，我们描述了一个超分子系统，该系统既包含基于电子旋转的处理器，又有一个孤立的，误差保护的核记忆，具有很长的连贯性，以及在两个子单位之间交换信息的能力（图1）。基于此类平台的量子硬件将
让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。
用于发现与脑成像表型的遗传关联的多模态基础模型
摘要。由于神经系统疾病的病因复杂，使用标准方法寻找多组学特征之间的可解释关联可能具有挑战性。我们提出了 COMICAL，这是一种对比学习方法，利用多组学数据来生成遗传标记与脑成像衍生表型之间的关联。COMICAL 利用基于转换器的编码器和自定义标记器联合学习组学表征。我们的模态无关方法通过自监督学习方案和跨模态注意编码器唯一地识别了多对多关联。COMICAL 在英国生物银行中发现了多种神经系统疾病的遗传标记和成像衍生表型之间的几种重要关联，并根据学习到的表征预测了跨疾病和看不见的临床结果。COMICAL 的源代码以及预训练权重（支持迁移学习）可在 https://github.com/IBM/comical 上找到。
![arXiv:2103.07526v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 11 日](/simg/1\13d169c8c09cf8581f8591c9605b6a4022cde515.webp)
arXiv:2103.07526v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 11 日
量子计算的标准方法基于这样一种想法：通过添加“魔法”量子态，将经典可模拟和容错操作集提升为通用集。在此背景下，我们开发了一个通用框架来讨论可用的非理想魔法资源相对于理想所需资源的价值。我们挑选出一个量，即量子辅助魔法鲁棒性 (QRoM)，它衡量通过基于准概率的方法用非理想资源模拟理想资源的开销。这将最初为嘈杂中尺度量子 (NISQ) 设备开发的错误缓解技术扩展到量子位被逻辑编码的情况。QRoM 展示了如何通过添加嘈杂魔法资源来增强量子电路的经典准概率模拟，并能够构建显式协议，在经典模拟和理想量子计算机之间进行插值。
用于验证的可扩展编程工作流程...
摘要 —混合量子-经典工作流已成为执行变分算法和其他量子模拟技术的标准方法，这些技术是噪声中型量子 (NISQ) 计算机的关键应用。验证这些模拟是一项重要任务，有助于衡量量子计算机发展的进展，而经典模拟可以作为实现这一目标的工具。具有可量化误差界限的精确和更具可扩展性的近似方法都可用于验证任务，其中适用的指标包括与可计算的基本事实的距离、误差模型与数据的拟合质量等。在这里，我们提出了一个库扩展，其中包括基于可在高性能计算机上执行的可扩展混合工作流的量子模拟验证方法。我们提供使用基于张量网络和稳定器模拟器的近似方法来限制 NISQ 硬件上量子模拟的误差的示例。索引术语 —量子计算、量子编程
土壤碳浓缩和CMIP6地球系统模型中的碳气候反馈
摘要。实现气候目标需要缓解气候变化，也需要理解土地和海洋碳系统的反应。在这种情况下，全球土壤碳库存及其对环境变化的反应是关键。本文量化了CMIP6中的地球系统模型（ESMS），量化了由于大气CO 2的变化以及气候变化而导致的全球土壤反馈。一种标准方法用于计算碳含量反馈，此处将其定义为土壤碳浓缩（βS）和碳气候（γs）反馈参数，这些反馈参数也被分解为驱动土壤碳变化的过程。对CO 2的敏感性显示为占主导地位的土壤碳的变化至少达到大气CO 2的两倍。但是，发现土壤碳对气候变化的敏感性在较高的大气CO 2浓度下成为越来越重要的不确定性来源。
房地产运营技术指南的GHG排放量的会计和报告
我们对本技术指南的方法是在PCAF，GRESB和CRREM团队的综合专业知识之外的三个咨询阶段进行的开发。在第一稿开发后，它与三个合作伙伴网络的专家共享，他们因其对房地产中温室气体会计空间的观点的多样性和知识而被选中。接下来是从2022年5月至2022年6月进行的公众咨询，在此期间，可以在线获得草案，并通过调查收集反馈。最后，合作伙伴与温室气体协议，未固定的零资产所有者联盟和基于科学的目标计划进行了一系列交战，以协调GHG协议与PCAF GHG核算核算标准方法之间的相互作用。由此产生的文件代表了一致的努力，旨在帮助房地产财务价值链上的所有参与者了解并实施最佳实践GHG为房地产运营。感谢所有参加此过程的人。