人类食品营养评估DAS1131玉米中预期的特征预计不会改变关键营养物质或抗营养的水平。为评估与安全或营养相关的构成的潜在意外变化,先锋分析了Das1131玉米的谷物,一种非基因工程(非ge)近丝氨酸控制的谷物,16种常规的商业玉米参考线(在美国和加拿大的多个位置种植了4个常规玉米参考线(每个位置的参考文献),在2020年在2020年的多个位置。谷物样品的近端(粗蛋白,粗脂,灰分,水分和碳水化合物(通过计算)),纤维,脂肪酸,氨基酸,矿物质,矿物质,维生素,继发代谢物和抗营养分析物。将来自DAS1131玉米的数据与非GE对照,研究参考范围和文献范围进行了比较。1,2,3将结果与文献范围进行比较提供了植物组成的自然差异背景,这是由于生产时遗传多样性和环境条件的结合而产生的。
草莓 - 新鲜或冷冻(解冻) 带拉链的夸脱袋 2 个大塑料杯 100 毫升量筒 10 毫升量筒(或仅使用一汤匙) 液体 洗洁精 食盐 小漏斗 15 厘米 方形粗棉布 - 3-5 层 2 个试管 - 大试管和试管架 冷的 90% 异丙醇(外用酒精) 玻璃或木质搅拌棒(筷子效果很好) 冰块 水 步骤:
PFG-G 过滤器可在较长的使用寿命内提供可靠、高效和安全的压缩空气和氮气过滤。滤芯采用多层玻璃微纤维介质,孔径大小从粗(上游)到细(下游)逐级折叠,并与聚丙烯支撑层集成到坚固的笼子中,笼子带有核心和加固端盖,适合苛刻的操作和清洁条件。
摘要。使用脑电图 (EEG) 信号进行眼动追踪 (ET) 预测的主要挑战是基准数据和真实世界数据之间的分布模式差异以及来自多个来源的脑信号的意外干扰所导致的噪声。因此,提高机器学习模型在从 EEG 数据预测眼动追踪位置方面的稳健性对于研究和消费者使用都至关重要。在医学研究中,已经探索使用更复杂的数据收集方法来测试更简单的任务以解决这一问题。在本研究中,我们提出了一种用于 EEG-ET 数据收集的细粒度数据方法,以创建更强大的基准测试。我们利用粗粒度和细粒度数据训练机器学习模型,并在对分布模式相似/不同的数据进行测试时比较它们的准确性,以确定 EEG-ET 基准对分布数据差异的敏感性。我们应用协变量分布偏移来测试这种敏感性。结果表明,与基于粗粒度、二分类数据训练的模型相比,基于细粒度、基于向量的数据训练的模型不太容易受到分布变化的影响。
粗晶粒和柱状晶粒结构沿增材制造金属的构建方向外延生长是一种常见现象。因此,成品部件通常表现出明显的各向异性机械性能、延展性降低,因此开裂敏感性高。为了提高增材制造部件的机械性能和可加工性,等轴和细晶粒结构的形成被认为是最有益的。在本研究中,研究了激光丝增材制造过程中通过超声波激发熔池来细化晶粒的潜力。开发了一种超声波系统并将其集成到激光丝沉积机中。AISI 316L 钢用作基材和原料。通过光学显微镜、扫描电子显微镜和电子背散射衍射分析,证实了粗柱状晶粒 (d m- = 284.5 μ m) 转变为细等轴晶粒 (dm = 130.4 μ m),并且典型的 <100> 纤维织构随着振幅的增加而减弱。结果表明,晶粒细化的程度可以通过调节超声振幅来控制。没有观察到树枝状结构的显著变化。超声焊极/熔池直接耦合与激光丝沉积工艺的结合代表了一种开创性的方法和有前途的策略,可用于研究超声对晶粒细化和微观结构调整的影响。
摘要 大脑皮层不对称存在于不同的门类中,在人类中尤为明显,这对大脑功能和疾病具有重要意义。然而,许多先前的研究混淆了由大小引起的不对称和由形状引起的不对称。在这里,我们介绍了一种新方法,使用三个独立数据集中的磁共振成像数据来表征不同空间频率下整个皮层形状的不对称(与大小无关)。我们发现皮层形状不对称具有高度的个性化和稳健性,类似于皮层指纹,并且比基于大小的描述符(例如皮层厚度和表面积)或脑活动区域间功能耦合的测量值更准确地识别个体。个体可识别性在粗略空间尺度(~37 毫米波长)下最佳,形状不对称显示出与性别和认知的尺度特定关联,但与惯用手无关。虽然单侧半球皮层形状在粗尺度(~65 毫米波长)下表现出显著的遗传性,但形状不对称主要由特定受试者的环境影响决定。因此,粗尺度形状不对称具有高度个性化、性别二态性、与个体认知差异有关,并且主要受随机环境影响驱动。
简介 ƒ 粗粒度可重构阵列 (CGRA) 可提供高能效,同时保持可编程性优势。 ƒ CGRA 是高效处理循环内核的理想选择,它允许它从 CPU 卸载重复循环函数,例如向量乘法或散列算法。 ƒ 它依靠编译器将给定的工作负载转换为数据流图 (DFG),然后以实现最高能效的方式将其映射到硬件上。
PFP-G 过滤器可在较长的使用寿命内提供可靠、高效和安全的压缩空气和氮气过滤。滤芯采用多层聚丙烯纤维介质,孔径大小从粗(上游)到细(下游)逐级变化,并与聚丙烯支撑层集成到坚固的笼子中,笼子带有核心和加固端盖,适合苛刻的操作和清洁条件。
利用蒙特卡洛模拟,我们研究了线性淬火条件下Baxter-Wu模型的动力学性质。对于线性冷却过程,临界区过剩能量激发密度的标度行为与Kibble-Zurek(KZ)机制的预测非常吻合。然而,线性冷却结束时过剩能量激发密度的标度行为并不符合KZ机制与粗化过程之间的简单相互作用;退出脉冲区后,系统经历接近幂律形式的衰减,其衰减指数与瞬时淬火中观察到的粗化指数有显著不同。对于线性加热过程,我们发现,如果初始状态是模型的基态,描述KZ机制的相关指数与冷却场景中的指数相同。我们发现系统在离开脉冲区后不会直接进入绝热区,而是经过一个交叉区,过剩能量激发密度呈指数衰减。如果初始态有序但非系统基态,能量激发密度仍然表现出良好的标度行为,但相关指数不符合KZ机制的预测。我们发现这种差异与模型独特基态引起的特殊零温动力学性质有关。
我们引入了一种新方法,可以分析确定两个不同空间位置的量子场配置之间的纠缠熵(和相关量),量子场要么是自由的,要么与经典源相互作用。我们展示了如何用二分连续高斯系统描述这种设置。这使我们能够仅根据场的傅里叶空间功率谱推导出纠缠熵、互信息和量子不和谐的明确和精确公式。这与以前的研究形成了鲜明对比,以前的研究主要依赖于数值考虑。为了说明这一点,我们将我们的形式化应用于平坦空间中的无质量场,其中导出的精确表达式仅涉及场粗粒度区域的大小与这些区域之间的距离之比。特别是,我们恢复了一个众所周知的事实,即互信息在远距离处以该比率的四次方衰减,正如之前在数值研究中观察到的那样。我们的方法导致了这个结果的第一次分析推导,以及一个也适用于任意距离的精确公式。最后,我们确定了量子不和谐并发现它完全消失了(除非在涂抹球体上进行粗粒化,在这种情况下它遵循与互信息相同的远距离抑制)。