XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System衰减率
球形浮标的自由衰减升沉运动
摘要：我们在自由衰减跌落试验中研究了球形浮标的升沉运动。采用综合方法研究浮标的振动，包括实验测量和互补数值模拟。实验是在配备一系列高速运动捕捉摄像机和一组高精度波浪仪的波浪池中进行的。模拟包括三组复杂程度不同的计算。具体来说，在一组计算中，流体体积 (VOF) 方法用于在重叠网格上求解不可压缩的两相 Navier-Stokes 方程，而其他组中的计算基于 Cummins 和质量弹簧阻尼器模型，这两个模型都植根于线性势流理论。实验数据与 VOF 模拟结果具有很好的一致性。虽然准确性较低，但两个降阶模型的预测也被发现非常可信。关于浮标的运动，获得的结果表明，在从大约等于其静态平衡吃水的高度（约为其半径的 60%）释放后，浮标经历了近谐波阻尼振动。进行的分析表明，浮标的吃水长度对振动的频率和衰减率有很大的影响。例如，与平衡状态下半浸没的相同尺寸的球形浮标（即吃水量等于半径）相比，测试浮标的振荡周期大约短 20%，并且其振荡幅度衰减速度几乎快两倍。总体而言，本研究为浮球的运动响应提供了更多见解，可用于优化浮标设计以实现能量提取。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
果蝇幼虫大脑中高度不稳定的mRNA编码了动态调节的转录因子
每种 RNA 的水平取决于其产生率和衰变率之间的平衡。尽管先前的研究已经测量了组织培养和单细胞生物中整个基因组的 RNA 衰变，但很少有实验是在完整的复杂组织和器官中进行的。因此，尚不清楚在培养细胞中发现的 RNA 衰变决定因素是否在完整组织中保留，以及它们在邻近细胞类型之间是否不同以及在发育过程中是否受到调节。为了解决这些问题，我们通过使用 4-硫尿苷对整个培养的果蝇幼虫大脑进行代谢标记，测量了全基因组的 RNA 合成和衰变率。我们的分析表明，衰变率范围超过 100 倍，并且 RNA 稳定性与基因功能有关，编码转录因子的 mRNA 比参与核心代谢功能的 mRNA 稳定性低得多。令人惊讶的是，在转录因子 mRNA 中，更广泛使用的转录因子与在发育过程中仅短暂表达的转录因子之间存在明显的界限。编码瞬时转录因子的 mRNA 是大脑中最不稳定的。这些 mRNA 的特点是大多数细胞类型中的表观遗传沉默，如其富含组蛋白修饰 H3K27me3 所示。我们的数据表明存在针对这些瞬时表达的转录因子的 mRNA 不稳定机制，从而可以快速高精度地调节它们的水平。我们的研究还展示了一种测量完整器官或组织中 mRNA 转录和衰减率的通用方法，为了解 mRNA 稳定性在调节复杂发育程序中的作用提供了见解。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
本地猪Zona Pellucida（PZP）对内华达州的弗吉尼亚范围自由式烟草种群的免疫调整功效
摘要：在北美，由于迅速发展的范围限制越来越多地在野马栖息地上加入，并且需要有效但人道的生殖管理。人口（> 3500）和领土大小（≈300,000英亩）的最大自由漫游野马肥力控制计划位于内华达州的弗吉尼亚州范围内。来自现场研究的数据研究了通过远程飞镖传递到该人口中母马的猪Zona pellucida（PZP）免疫感应。分析旨在通过治疗对年度出生率和人口人群的影响来衡量功效，并评估治疗频率和针对这些变量的调味。分析包括MARES的月度数据（2019年1月至2022年12月； 48个月），其特征是累积疫苗接种数量分为四个分类，考虑到该疫苗在疫苗后6，12-，12个月和18个月期内没有疗效或损失损失；从泡沫数据中，那个月出现和构思的可能性；从年龄开始，成熟或不成熟（<1岁）。以每月的时间间隔表现出来的成熟母马数量的下降速度和趋势显示，年度季节性繁殖峰值显着下降，没有观察到小囊季节或持续时间的变化。在四年内，人口覆盖率超过了70％，与泡沫降低了58％，受孕率仅为10％。疫苗接种的母马比例增加：假设衰减率为12个月，该系统平均达到≈1.0疫苗接种/母马/年，为有助于最佳管理实践的治疗频率提供了强有力的建议。
CMIP6模型中降水偏差的物理学
摘要：有条件的不稳定性和羽毛的浮力驱动潮湿对流，但在模型对流方案中具有多种代表性。垂直热力学结构信息来自大气辐射测量（ARM）位点和重新分析（ERA5），卫星来源的降水（TRMM3B42）以及与羽流浮力相关的诊断方法用于评估气候模型。以前的工作表明，CMIP6模型比其CMIP5对应物更准确地代表潮湿的对流过程。然而，对流发作的某些偏见在CMIP建模工作中仍然存在。我们诊断出每日产量的九个CMIP6模型的队列中诊断这些偏差，从而评估了等效温度，U e和饱和等效温度的条件不稳定性与羽毛模型相比，具有不同混合假设的羽状模型。大多数型号捕获了垂直结构的定性方面，包括与较低的自由对流层高度相当下降，并随着沉积空气的夹带而进行。我们定义了“伪进入”的诊断，该诊断结合了相结合的条件不稳定性，类似于小型建筑物近似值下的夹带会产生的条件不稳定性。这捕获了较大的衰减率（干空气的夹带）和小的饱和度（尽管夹带较高）之间的权衡。此伪进入诊断也是综合浮力开始降水的临界值的合理指标。模型（使用Tiedtke方案的变体的）模型或CAM5的夹带率较低，并且含量较低的模型（例如NASA-GISS）在此诊断中的观察范围内，均位于旁边。
SIRS流行病具有免疫力的个体异质性
在当前的论文中，我们分析了一个扩展的SIRS流行模型，在该模型中，个体水平的免疫力以指数级的速度逐渐降低，但是在个体之间的减弱率可能会有所不同，例如，作为免疫系统差异的影响。该模型还包括旨在达到和维持牛群免疫力的疫苗接种方案。我们考虑了已知各个减弱参数的知情情况，因此可以根据自上次疫苗接种以及个体衰减率以来的时间来选择疫苗，以及更有可能未知的情况下的疫苗不知情的情况，在这些情况下，只有允许疫苗接种量以来，因此允许时间依赖时间。得出了知情和均匀异质情况的最佳疫苗接种政策，并将其与均质减弱模型（这意味着所有个体都具有相同的免疫力降低率），以及经典的SIRS模型，其中在一个飞跃中完全免疫以完全免疫力下降。表明，经典的SIRS模型需要最少的疫苗，其次是均匀逐渐减弱的SIRS，然后是该模型的知情情况，具有异质性的逐渐减弱。最有可能的情况是，需要大多数饲养群疫苗的情况是，免疫异质性逐渐逐渐减弱。对于被选为模仿Covid-19-19的参数值，并假设最初的初始免疫力和12个月的累积免疫力为12个月，经典的同质爵士的流行表明，每15个月为个体疫苗接种足以达到和维持畜群的免疫力，而不是呈阳性的情况，则需要呈额定的速度，以相对的速度逐渐降低。每4.4个月接种一次。
巴西街头市场食物浪费的废物量化和碳足迹
简介。当超级流体旋转时，形成了圆旋的晶格。涡旋晶格的振荡，所谓的Tkachenko模式[1-3]（有关最近的评论，请参见参考文献。[4]），具有许多独特的属性。与固体中的普通声波不同，在低动量时，tkachenko波具有二次分散关系ω〜 Q 2，只有一个po降低[5-7]。tkachenko模式是自发对称性破坏的相当复杂的结果：超级流体涡流晶格中有许多对称性，但只有一个Nambu-Goldstone Boson（NGB）[8，9]。Tkachenko模式应存在于旋转的超流体4 HE中，但是在超电原子的旋转Bose-Einstein冷凝物中，最终观察到了这一点[10]。在更大的长度尺度上，Tkachenko模式被认为是螃蟹脉冲星的振荡模式的来源[11]。作为tkachenko模式是唯一的低能自由度，人们期望它可以通过涉及单个场地的有效领域理论（EFT）来描述。然而，到目前为止，对这种理论的结构的完全理解尚未实现。在二次级别上，效率拉格朗日[8]与Lifshitz标量[12]相吻合，但是Lagrangian中相互作用项的形式以及它们如何受到对称性的约束。需要这些相互作用项来计算Tkachenko模式的衰减率[13]。在这封信中，我们表明了非交易性领域理论（例如，参见参考文献。[14，15]）提供了一个方便的框架，用于构建Tkachenko模式的有效领域理论。非交换性场理论（NCFT）可能与该问题相关是可以直观地理解的 - 旋转非同性主义系统正式等同于放置
二维量子极限下原子级薄有机半导体中的激子超传输
摘要 相干激子的长距离快速传输对于高速激子电路和量子计算应用的开发具有重要意义。然而，由于材料中原生状态下的激子传输存在较大的非均匀展宽和失相效应，因此大多数相干激子仅在某些低维半导体与腔耦合时才能观察到。在这里，通过将相干激子限制在二维量子极限，我们首次在原子级厚度的二维 (2D) 有机半导体中观察到分子聚集引起的相干态间激子的“超传输”，测得的高有效激子扩散系数在室温下约为 346.9 cm 2 /s。这个值比其他有机分子聚集体和低维无机材料的值高出一个到几个数量级。单层并五苯样品是一种非常干净的二维量子系统（厚度约 1.2 纳米），具有高结晶性（J 型聚集）和最小的界面态，在未与任何光学腔耦合的情况下，表现出来自 Frenkel 激子的超辐射发射，这通过温度相关的光致发光 (PL) 发射、高度增强的辐射衰减率、显著缩小的 PL 峰宽和强方向性平面内发射得到了实验证实。观察到单层并五苯样品中的相干性在 ~135 个分子上非局域化，这明显大于在其他有机薄膜中观察到的值（几个分子）。此外，单层并五苯样品中激子的超传输表现出高度的各向异性行为。我们的研究结果为未来高速激子电路、快速 OLED 和其他光电器件的开发铺平了道路。
环境DNA作为在高能环境中捕鱼监测的一种经济高效的替代方法
由于海上能量转换器（例如，波浪和潮汐设备，海上风力涡轮机，浮动太阳能）具有影响周围海洋栖息地的潜力，监管机构通常需要进行固定前后的监测以跟踪潜在的变化。对海洋栖息地和物种进行海洋影响评估（MRE）项目（MRE）项目的常见方法包括主动和被动齿轮类型和方法。传统的主动采样方法包括底部和上层拖网，网和抓取，而被动抽样可以包括非侵入性水下视觉调查或声音声音。虽然后者很少为物种水平提供真正可靠的识别，但前者是杀死大部分捕获物的固有缺点。结合通常针对MRE部署的高能环境，抽样可能特别具有挑战性（例如，时间，成本，观察的可靠性）。环境DNA（EDNA）方法不仅可以提供更可靠的方法来检测生物体，还可以减轻这些挑战，还可以提供比传统抽样技术可节省大量成本的方法[1]。为了鉴定本地生物，每只动物都会在其环境中脱离其环境中的细胞，并从中提取DNA。在过去的十年中，这种非侵入性方法被称为Edna Metabarcoding（类似于使用宽网捕获所有内容）或EDNA分析（类似于目标的挂钩钓鱼）。虽然与Edna相关的科学和技术已应用于众多水生环境，但在水生环境中，该方法已用于检测和监测罕见[2]和/或入侵物种[3]，并且在许多情况下已显示出优于其他几种抽样方法[1]。尽管Edna脱落和衰减率在生物体之间有所不同[4]，但Edna社区在抽样位置内似乎稳定，并且在抽样位置内潮汐周期[5]。