XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System气味
堆肥设施的气味管理实践
1。与粗，干燥的散装剂混合有助于提高孔隙度并减少传入材料中的水分。如果在一个现场接受的材料已经厌氧且有臭的，则需要与粗干燥的散装剂及时合并，C：N比约为30：1。干燥的散装剂将吸收任何多余的水分，降低浓度材料的浓度并增加孔隙率，从而可以立即氧气穿透。这也是进水和散装代理的良好预防习惯。2。转动围栏和桩对于重新分布水分，提供充气和保持温度非常重要。最佳旋转频率取决于最初混合了材料，C：n比，任何现有的厌氧条件和孔子的孔隙率。通常，在堆肥过程的活动阶段，必须更频繁地转动式摩托车，尤其是在水分含量太高的情况下。另一方面，过多的转弯可能会降低粒径，从而降低堆肥和气流。3。强制曝气系统通过某些堆肥设施利用，以增加转弯之间的氧气流量。基本上，这些系统将空气吹入围栏。4。尺寸尺寸均匀地促进了氧气扩散和自然空气对流。无论使用标准的绕组还是强制曝气绕组系统，这种做法都是有帮助的。
控制牛皮纸行业中的气味问题（...
Vaidya和A.-c。 Romain，（2017年）使用电子鼻和化学分析仪的MSW气味定量：预测能力和健壮模型开发的相对探索，ISOCS/IEEE国际嗅觉和电子鼻子（ISOEN），蒙特利尔，QC，QC，加拿大，加拿大，1-3，1-3，
报告1024年10月至12月；气味和品味
•Oleszkiewicz A，Pozzer A，Williams J，Hummel T（2024）环境空气污染破坏了化学感应敏感性 - 一种全球视角。SCI代表（印刷中）•Plaza-Diaz J，Ruiz-Ojeda FJ，López-Plaza B，Bradimonte-HernándezM，Álvarez-Mercado ai，Arcos-Castellanos L，Feliú-Batlle J，Hummel t，palma-Milla s，GILA a a imira nim a a a a hummella nimimira a imira nimimira nimimira a imirla nimimira nimimira）在营养不良的肿瘤学患者的口腔微生物组上。癌症（在印刷中）•Gudziol H，Guntinas-Lichius O，Hummel T（2024）Eine Chronische rhinische Rhinosinosisis tellte Stellte in Der Corona Pandemie keinen keinen risiko-oder schutzfaktor dar。hno（在印刷中）•Mastinu M，PüschnerA，Gerlach S，Hummel T（2024）味道和口服节感：PTC苦味，性别和年龄的作用。生理行为（在印刷中）•HänselM，Reichmann H，Haehner A，Schmitz-Peiffer H，Schneider H（2024）在自身免疫性脑炎后，根据抗体类型，自身免疫性脑炎后的海马功能障碍。j Neurol（在印刷中）•Drnovsek E，Weitkamp K，Murthy VN，Gurbuz E，Haehner A，Hummel T（2024）健康人和嗅觉功能障碍患者中气味混合物中气味的检测。EUR J NEUROSCI（在印刷中）•对不同鼻内三叉神经受体的激活的反应：行为，外围和中央层的证据•Mai Y，Flechsig J，Warr J，Warr J，Hummel T（2024）对不同内胸腔内胸腔受体的激活的反应：来自行为，蠕动和中心层的不同胸腔内部的证据。前Med（印刷中）其他出版物（章节，同行评审的评论，字母）Behav Brain Res (in press) • Álvarez-Mercado AI, López Plaza B, Plaza-Diaz K, Castellanos LA, Ruiz-Ojeda FJ, Brandimonte- Hernández M, Feliú-Batlle J, Hummel T, Milla SP, Gil A (2024) Regular Consumption of a Food Supplement Containing Miraculin Can Contribute to Reduce营养不良的癌症和味觉障碍患者的炎症和恶病质生物标志物：Clinmir Pilot研究。
整合高级气味识别的感觉数据
将生物原理整合到人工嗅觉系统中，导致了气味检测和分类的显着前进。受到自然嗅觉的复杂机制的启发，研究人员正在开发模仿生物嗅觉途径功能的复杂系统。这些系统利用高密度化学主义传感器阵列（HCSA）结合了先进的计算技术，例如FPGA加速的肾小球收敛CUITS（FGCC）和层次图形图形神经网络（HGNN）。这种生物启发的方法可以实现对挥发性有机化合物（VOC）（VOC）的实时自适应反应，从而提高了气味识别的准确性和效率。是多参数sigmoidal传感器激活（MPSA），它通过利用传感器ARS的多种响应来量化VOC。通过模仿生物系统中发现的神经相互作用，通过可编程突触横梁（LIPSC）实施了横向抑制作用。添加 - 时间自组织图（TSOM）促进气味模式的动态聚类，从而使人们对复杂的气味环境有细微的理解。这项研究的一个新方面在于气味填充物的Grassmannian歧管嵌入（GME），该杂物提供了一个数学框架，用于代表和分析气味的多维性质。再加上哈密顿蒙特卡洛优化的反馈（HMC-FB），该系统有效地补偿了传感器读数的漂移，从而确保了随着时间的推移一致的性能。通过弥合生物学灵感与技术创新之间的差距，这些人工嗅觉系统有望彻底改变从环境监测到食品安全和医疗保健的应用。
加速昆虫气味受体的配体发现
气味受体（OR）是昆虫外围嗅觉系统的主要参与者，使其成为通过嗅觉破坏来控制害虫的主要目标。在化学生态学背景下用于识别或配体的传统方法依赖于分析昆虫环境中存在的化合物或筛选具有类似已知配体的结构的筛选分子。但是，这些方法可能是耗时的，并受其探索有限的化学空间的约束。最新的理解或结构理解的进步，再加上蛋白质结构预测的科学突破，促进了基于结构的虚拟筛选（SBVS）技术在加速配体发现中的应用。在这里，我们报告了SBV在昆虫ORS上的首次成功应用。我们开发了一种独特的工作流程，结合了分子对接预测，体内验证和行为分析，以鉴定非热门受体的新行为活性挥发物。这项工作是概念证明，为将来的研究奠定了基础，并强调了对改进的计算方法的需求。最后，我们提出了一个简单的模型，以基于以下假设来预测受体响应光谱，即结合袖珍特性部分编码了此信息，如我们对spodoptera littoralis ors的结果所建议。
解决海藻生物多样性危机的气味是什么？
这些方案改变了淡水流入哈德逊湾的时机和强度，冬季释放更多的水，以满足一年中较冷的时期城市的更高能源需求。这些河流自然会在5月/6月的春季融化季节中流动最大，但是最近这些经过改装的集水区现在使冬季冰下的水在哈德逊湾附近的不同且未知的模式下流动。
小鼠间歇性气味刺激的感知和神经表示
小鼠Luis Boero* 1,2，Hao Wu* 1,2,3，Joseph D. Zak 4，Paul Masset 5，Farhad Pashakhanloo 1,2，Siddharth Jayakumar 1，2美国剑桥，美国2号哈佛大学蜂窝生物学，美国剑桥大学，美国3化学与化学生物学系，哈佛大学，美国剑桥，美国4伊利诺伊州伊利诺伊大学生物科学系美国剑桥的哈佛大学工程和应用科学8肯普纳自然与人工智能研究所，哈佛大学，美国剑桥 *这些作者贡献了同样的贡献。†与Venkatesh N. Murthy（vnmurthy@fas.harvard.edu）的通信，自然界中的抽象气味线索由于动荡的运输而稀疏且高度波动。为了研究动物如何看待这些间歇性线索，我们制定了一项行为任务，在该任务中，头部约束小鼠根据几秒钟内随机提出的离散气味脉冲的总数做出了二进制决策。小鼠很容易学会这项任务，并且他们的性能被广泛使用的决策模型很好地描述。logistic在呼吸周期内针对气味脉冲时间的二进制选择的逻辑回归表明，小鼠对吸入期间刺激的感知重量更高，而不是呼气，这种相位依赖性与嗅觉感觉神经元中反应的幅度密切相关。前梨状皮层（APCX）神经元对气味脉冲的种群反应也通过呼吸阶段进行调节，尽管单个神经元表现出不同的相位依赖性水平。单个APCX神经元对气味脉冲反应，导致表示有感觉证据的特征，但没有其积累。我们的研究表明，小鼠可以在数十个呼吸中整合间歇性的气味信号，但是感觉输入的呼吸调节对信息获取施加了限制，即皮质电路无法克服改善行为。
使用大语言模型的静态代码气味分析
即使是功能良好的代码也经常包含隐藏的代码气味 - 可能阻碍软件质量的可能问题的指标。未发现的代码气味导致维护问题，从而增加了技术债务。这项研究探讨了最先进的大语模型（LLM）在发现不同代码气味时的潜在用途。我们的发现表明，美洲驼3显示了竞争性能，尤其是在检测结构代码的气味时；但是，进一步的统计分析表明，LLM和其他静态分析仪之间的总体性能没有显着差异，即PMD，CheckStyle和Sonarqube。这些结果表明，Llama 3尚未准备好完全替换静态分析工具，但可以用作宝贵的补充工具，从而避免了大量程序员的时间。