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对马来西亚砂拉越收集的NYPA Fruticans SAP的物理化学和微生物评估
nipa sap是一种甜美的半透明饮料，起源于NIPA Palm（NYPA Fruticans）树。在砂拉越，NIPA SAP成为NIPA糖或本地称为古拉Apong的原材料。但是，NIPA SAP经历了自然发酵，从而改变了NIPA SAP的特性，包括味道，香气和质量。发酵的NIPA SAP是白色的，具有不愉快的香气和味道，这使其无法接受。因此，它不再适合制作NIPA糖。这项研究旨在确定NIPA PALM SAP从新鲜到发酵的物理化学和微生物变化。允许NIPA SAP在室温下进行自然发酵56天。在第一个星期每24小时收集样本，在随后的一周中每周一次。使用高性能液相色谱（HPLC）分析了所选的生理化学品质，而使用扩散板分析了微生物含量。新鲜的NIPA SAP显示出最高的糖（334.2±12 g/l），蔗糖作为主要糖（231.5±4.3 g/l），其次是果糖（42.1±1.2 g/L）和葡萄糖（29.7±3.2 g/L）。新鲜的NIPA SAP还具有最低的乙醇（0.08±0.03 g/L），乳酸（1.09±0.06 g/L）和乙酸（0.05±0.01 g/L）以及微生物和酵母菌浓度。后来，乙醇在第4天（9.80±0.1 g/l）开始积聚，最高峰为第21天（19.1±2.01 g/l）。微生物浓度也会改变，影响NIPA SAP的质量。由于NIPA SAP在砂拉越人民的生活方式中起着如此重要的作用，因此这项研究可以更好地了解其发酵过程的微生物学和生物化学。因此，应考虑正确处理新鲜NIPA SAP的适当计划，以确保增值产品生产的质量。
药物输送系统子。代码：SBM1610 S
扑热息痛✓PKA（酸解离常数）ː–•弱酸和弱碱基的水溶性由化合物的PKA和培养基的pH值控制。•pH和PKA•具有pH或PKA值后，您就会了解有关溶液的某些知识及其与其他溶液的比较：•pH越低，氢离子的浓度越高[H +]。•PKA越低，酸越强，捐赠质子的能力就越大。•pH取决于溶液的浓度。这很重要，因为它意味着弱酸实际上可以比稀释的强酸要低。例如，浓醋（乙酸，弱酸）的pH值比稀释液（浓酸）的pH值低。•另一方面，每种类型的分子的PKA值是恒定的。它不受浓度影响。•即使是化学物质，通常被认为是碱也可以具有PKA值，因为术语“酸”和“碱”只是指物种是否会放弃质子（酸）或去除它们（碱）。例如，如果您具有13个PKA的基础y，它将接受质子并形成YH，但是当pH超过13时，YH将被质子化并变为Y。由于y在pH值大于中性水的pH值（7）的pH值中去除质子，因此被认为是碱。
校正：基于带注释的像素和点云的弱监督语义分割
在此处给出了完整的确认部分：致谢：这项工作得到了中国国家自然科学基金会（No.62227801和No.UME20B2062，No.62376024）的支持，以及中国国家关键研究与发展计划（20222ZD0117900）。
在温度调节和内部加热下，多孔培养基中的弱非线性生物概念
记录的版本：此预印本的一个版本发表在2024年5月8日的多学科建模，实验和设计上。请参阅https://doi.org/10.1007/s41939-024-00405-7。
用于机器学习的变异量子电路。检测弱信号的应用
摘要：量子计算是许多计算应用程序的新范式。本研究介绍了目前可用于物理实施量子和量子门的技术，建立了其主要优势和缺点，以及用于编程和实施量子电路的可用框架。量子计算的主要应用之一是开发机器学习的新算法。在本研究中，描述了基于支持向量机（SVM）的量子电路的实现，以解决分类问题。该电路是专门为当前可用的嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算机设计的。作为一个实验，基于超导量子的实体计算机对电路进行了测试，以检测未来弱信号的应用。弱信号是初期变化的指标，它将带来未来的影响。即使对于专家来说，这些事件的检测也很复杂，因为现在预测这种影响还为时过早。通过实验获得的数据显示出令人鼓舞的结果，但也证实了仍需要进行技术发展的数据以充分利用量子计算。
用于机器学习的变异量子电路。检测弱信号的应用
摘要：量子计算是许多计算应用程序的新范式。本研究介绍了目前可用于物理实施量子和量子门的技术，建立了其主要优势和缺点，以及用于编程和实施量子电路的可用框架。量子计算的主要应用之一是开发机器学习的新算法。在本研究中，描述了基于支持向量机（SVM）的量子电路的实现，以解决分类问题。该电路是专门为当前可用的嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算机设计的。作为一个实验，基于超导量子的实体计算机对电路进行了测试，以检测未来弱信号的应用。弱信号是初期变化的指标，它将带来未来的影响。即使对于专家来说，这些事件的检测也很复杂，因为现在预测这种影响还为时过早。通过实验获得的数据显示出令人鼓舞的结果，但也证实了仍需要进行技术发展的数据以充分利用量子计算。
fast：在黑盒生成模型中弱学习的功能相似性阈值
摘要 - 强调对深层生成模型的调节，这是由于与隐私和遵守监管框架有关的关注所升级，强调了对这些模型的精确控制机制的必要需求。这种紧迫性尤其强调，在这种情况下，生成模型产生的输出涵盖了可观的，令人反感的，令人反感的或可能有害的内容。在响应中，已经出现了机器，以选择性地忘记特定的知识或从预训练的模型中删除不良数据子集的影响。但是，现代机器未学习方法通常会在学习过程中访问模型参数和架构细节，这并不总是可行的。在多种下游任务中，这些模型充当黑框系统，具有无法访问的预训练参数，体系结构和训练数据。在这种情况下，过滤不需要的输出的可能性成为一种实用的选择。我们提出的方法功能特征意识相似性阈值（快速）通过系统地编码潜在空间中不需要的特征来有效地抑制不希望的输出。我们采用用户标记的正和负样本来指导此过程，利用潜在空间固有的能力来捕获这些不受欢迎的表示形式。在推断期间，我们使用潜在空间中的此确定的表示形式来计算带有新采样的潜在向量的投影相似性指标。随后，我们精心应用一个阈值以从输出中排除不可用的样品。我们的实施可从https://github.com/subhodip123/weak-unlearning-gan-gan
弱排放会计会破坏氢在全球脱碳中的作用
在我们的第一种情况下（图1），我们计算了美国墨西哥湾沿岸产生的蓝色氢的排放强度，并以氨向荷兰出口。图表1表明，根据3.38 kgco 2 Eq/kgh 2（附录A和B）的设定阈值，使用保守的假设，在欧盟中，来自欧洲墨西哥湾沿岸的出口产品不会以生命周期为基础，在欧盟的生命周期基础上符合资格，并使用保守的假设，用于上游甲烷泄漏，2 Zere甲烷泄漏，2 Zere-carbon运输率和85％的捕获率和85％的水分生产。准确地考虑上游甲烷泄漏值通常被低估了，尤其是在使用国家平均值时会增加生命周期排放强度值（图1和附录C中的C1）。同样，即使在氢生产节点处有100％的捕获率，蓝色氢在欧盟中也不有资格，因为在现实世界应用中所见（附录C中的表图C2），欧盟的较低碳的捕获率可能远低于85％。
砂拉越的森林碳计划：可持续森林管理和气候缓解的里程碑
萨拉瓦克森林部一直是实施森林碳倡议的领导者，以打击气候变化并促进可持续的森林管理。这些举措旨在解决森林砍伐和森林退化，这是温室气体排放的主要贡献者。一个重要的里程碑是2022年5月19日《森林条例的修正案》，其中包括第70节中的碳库存的特殊规定。这项修正案有助于执行与国际标准相吻合的森林碳活动计划。为了进一步支持这些努力，从2023年1月1日起生效的森林（森林碳活动）规则是通过一系列研讨会制定的。此外，2023年1月30日批准的砂拉越森林碳活动的政策指导提供了实施这些活动并推动该州森林碳市场的框架。预计这些举措将通过碳交易为砂拉越创造新的收入来源，从而提供一种经济动力，以使森林资源获利并促进可持续实践。森林碳计划是缓解气候变化并增强砂拉越可持续森林管理的关键一步。修订森林条例，以及建立森林（森林碳活动）规则2022和政策方向，在该州开发森林碳项目中至关重要。碳交易不仅会产生收入，而且还支持当地社区和砂拉越自然资源的保护。