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海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
在扭曲磁性模式中胶体颗粒的漂移与拓扑运输之间的竞争
摘要我们模拟了用魔法角度扭曲的两个磁性对称性的磁性模式之间的顺磁颗粒的运动。所得的莫里图模式在磁性电位中形成平坦的通道，沿磁电势可以通过大于临界值的数量级的漂移力传输胶体颗粒。胶体运输也可以通过均匀外部场的调制环随时间变化的方向而变化，在这种情况下，传输受到拓扑保护。漂移和拓扑运输竞争或合作产生了几种运输模式。合作使在漂移力上移动颗粒比临界力弱。超临界漂移迫使运输模式之间的竞争结果，例如在整数步骤中粒子的平均速度和次谐反应的发生中增加。我们用平均粒子速度的动态相图来表征系统，这是拓扑传输方向的函数和漂移力的大小。
在Milkweed的专业草食昆虫中，城市化对遗传漂移或基因流的可检测作用
城市化可以分离人口并限制分散，从而导致遗传多样性减少和增加遗传分化。我们在乳草的专家草食昆虫中检验了这一假设，认为较高的分散能力会减轻城市化对遗传漂移和基因流的负面影响，并且这些影响会随城市规模而变化。在这项研究中，我们从多伦多，加拿大多伦多的城市和农村地区及其周围五个城市收集了383种乳草昆虫。使用DDRADSEQ，我们为君主生成了145,000个SPN，甲虫的10,000个SNP，象鼻虫的6,000个SNP来量化遗传多样性，人口统计学历史和人口遗传结构。con to我们的假设，我们的结果表明城市化或分散能力对多样性或遗传分化没有影响。遗传多样性（以π的速度）在各种物种的0.0013和0.0044之间变化，没有城市与农村成分，但与甲虫和象鼻虫相比，君主的多样性高于2 x。类似地，遗传差异通常很低，f在0.01到0.28之间变化，但对于三种物种中的任何一个中的任何一个，城市与农村样本之间均无一致的趋势。然而，人口统计分析显示，所有三个采样物种的有效人口规模始终下降，始于过去1000年的最后一次冰川最大值，并增强。我们的发现表明，城市化和扩散能力并不是减少基因流量或增加米尔比远的Herbivo us昆虫种群中遗传漂移的主要因素。相反，自上次冰川最大值以来的历史事件，例如气候变化，一般来说，大规模的人为干扰对人口统计学产生了更明显的影响。这些结果突出了在城市化背景下研究人群遗传学时，考虑自然和人为长期历史过程的综合作用的重要性。
PGA280 零漂移、高压、可编程增益仪表放大器数据表 (Rev. B)
(GPIO) 提供多种控制和通信功能。SPI 可以扩展以与更多设备通信，仅使用四个 ISO 耦合器即可支持隔离。PGA280 采用 TSSOP- 24 封装，额定温度范围为 –40°C 至 +105°C。有关所有可用封装，请参阅数据表末尾的封装选项附录。
低频漂移波在磁性喷嘴中驱动非经典运输中的作用
在磁性喷嘴中研究了不稳定模式的存在。静电探针用于表征稳态的特性，探针对有偏见，用于在三个维度上测量波传播。在低流量和高流量条件下重复该实验。在这两种情况下都观察到了不一致的模式，并确定了较低的杂化漂移不稳定性的描述。在下游形成푚= 1模式的低流案例中也观察到低频模式。理论上，这波可能是抗漂移不稳定。异常碰撞频率是为每个波的定义的，并在电子横侧传输和推进器性能的背景下进行了讨论。发现不一致的模式在两种工作条件下在不同的电子种群中都具有很强的效果，但是在低流量的情况下，几个数量级强。低频模式的影响似乎显着少于抗漂移不稳定性理论下的不连贯模式。但是，观察到在上游区域中与不一致的模式相反，这意味着它可能诱导收敛的电子传输。讨论了这两种模式对结论和推力产生的含义。
隐杆线虫和其他线虫内胚层基因调控网络的进化和发育系统漂移
发育基因调控网络 (GRN) 是后生动物胚胎发生的基础，经历了重大修改，形成了当今地球上种类繁多的动物形态。线虫秀丽隐杆线虫一直是推动基础机械生物学许多重要发现的核心模型，最近，它为探索 GRN 结构的进化多样化和其他物种的发育过程提供了坚实的基础。在这篇简短的综述中，我们将重点关注最古老的胚胎胚层内胚层的 GRN 进化多样化。早期胚胎发生在线虫门中存在很大差异。值得注意的是，虽然一些物种部署了调控发育，但更衍生的物种，如秀丽隐杆线虫，则表现出胚胎发生的马赛克模式。尽管不同物种的线虫肠道形态相对相似，但已观察到启动内胚层 GRN 的信号输入存在广泛差异，这是发育系统漂移 (DSD) 的一个典型。我们将探索内胚层 GRN 的遗传变异如何帮助在物种间和物种内推动 DSD，从而形成强大的发育系统。使用不同线虫进行比较研究有望揭示控制发育可塑性的遗传机制，并为控制胚胎 GRN 进化修饰的原理提供范例。
战略 - 战略性 - 静脉 - 避免 -
这项研究旨在分析战略辅助在巴格达省避免私人商业银行样本中避免战略漂移的作用。研究的重要性在于研究样本的研究稀缺，涉及战略性相交及其在避免银行战略性漂移方面的作用的研究。因此，这项研究是处理这些变量的首批研究之一，该研究解决了一个影响组织的实际问题，这是战略性漂移，问卷被用来收集155名在银行中工作的行政领导者的信息，该研究样本证实了结果证实了战略性造成战略性造成战略性漂移的影响。该研究得出的结论是，战略辅助术与战略漂移之间存在逆相关性，战略型在战略漂移中也有一种影响。这项研究建议银行的行政领导人应注意战略性的同学，并采用它作为一种使他们避免战略性漂移的理念。关键词：战略性型，战略漂移，环境，战略性phantimognophy
各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册
随着人口衰老的范围，预计到2030年，世界上近20％的人口将超过65岁，到2050年，这一数字预计将达到16亿（Feng等，2023a）。癌症的特征是异常的细胞增殖和分化，继续对全球健康构成显着威胁（Hanahan，2022; Shen等，2022; Feng等，2023b; Wang等，2023）。在2020年，全世界记录了大约1900万新的癌症病例和超过1000万癌症相关的死亡（Sung等，2021）。特别是在中国，同年有457万例新癌症病例和3000万例癌症死亡（He and Ke，2023年）。传统的癌症治疗包括放射治疗，化学疗法和手术（Jin等，2022; Sirhan等，2022; Xing等，2022; Cossociate疗法，2023年），而分子靶向的治疗和免疫检查点抑制剂已转化了肿瘤学（Chen等人（Chen et al。，20222222222222; Chan et y。 Al。，2023）。尽管取得了进步，但治疗对患者生存和生活质量的不利影响仍然是癌症治疗中的紧迫挑战（Zhang and Zhang，2020； Peng等，2022），使患者管理变得复杂（Wang YH。等，2020； Mokhtari-Hessari和Montazeri，2020）。 高通量测序是一种开创性的分子生物学技术，它推动了新的肿瘤研究方向（Walter等，2022； Larson等，2023）。 与形成对比等，2020； Mokhtari-Hessari和Montazeri，2020）。高通量测序是一种开创性的分子生物学技术，它推动了新的肿瘤研究方向（Walter等，2022； Larson等，2023）。与
来自不稳定神经群体的稳定任务信息
摘要 在数天和数周的时间里，在反复尝试学习任务的过程中，感觉运动皮层中代表动物位置和运动的神经活动被发现不断重新配置或“漂移”，而行为没有明显变化。这挑战了经典理论，经典理论认为稳定的印迹是稳定行为的基础。然而，目前尚不清楚这种漂移是否系统地发生，从而允许下游电路提取一致的信息。通过分析小鼠（Mus musculus）后顶叶皮层的长期钙成像记录，我们发现漂移受到系统性限制，远高于偶然性，从而有助于对行为变量进行线性加权读出。然而，漂移的显著成分不断降低固定读数，这意味着漂移并不局限于零编码空间。我们计算了独立于任何学习规则补偿漂移所需的可塑性量，并发现这在生理上可实现的范围内。我们证明，一个简单的、生物学上合理的局部学习规则可以达到这些界限，准确解码多天的行为。