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SP434-E 高羊茅、果园草和猫尾草
田纳西州的大多数牧场和干草地都种植高羊茅、果园草或猫尾草。这些是冷季多年生草本植物，这意味着它们在春季和秋季生长，但在夏季产量较低或处于休眠状态。由于它们是多年生草本植物，因此它们每年都会从树冠中长出，而不是通过种子发芽。这些草成为田纳西州大多数牧草计划的基础的主要原因是它们的生长季节长（图 1）。高羊茅和果园草是用于牧场和干草的主要草本植物，尽管一些生产商单独使用猫尾草或将其与其他两种草混合使用。这三种草种都可以在田纳西州成功使用。这些草之间的差异使得选择使用哪种草取决于用途（放牧还是干草）以及您的农场位于该州的哪个位置。田纳西州可以种植其他几种冷季多年生草本植物。可以使用肯塔基蓝草和马图阿草等草类，但由于夏季高温和干旱，这些草类的生长寿命通常会缩短。由于这些植物的生长寿命较短，因此通常不建议在田纳西州用作干草或牧场。
尾脑型GABA能神经元类型的转录组和空间组织
Cin Velthoven，Michael Kunst，Changkyu McMillen，Delissa McMillen，Anish Bhaswanth Chakka，Tamara Casper，Michael Chakrabarty，Scott，Scott，Daniel，Tim 4 Dolbeare，Rebecccana Ferrbeer，Jeff Gloe，JeffGloe，Jeffgloe，Jerusalem，Jerusalem。 Ho，Mike，James，Kately，Beagan，开始了Nguy，Ronellennhen，Eric D.6 Thomas，Amy Torkelson，Mick Dee，Lydia，Lydia，Nick Deem，Nick Water，Nick Water，7 Kimbern Kim Wats，7 Kimberen Kidale Tasic，Zizen Yao和Hongkui Yao和Hongkui Zeng Zeng*
与注意力相关的尾状神经元的调节取决于上丘的活性
摘要最近的工作还暗示了灵长类动物的基础神经节在视觉感知和注意力中，除了它们在运动控制中的传统作用。基底神经节，尤其是纹状体的尾状核“头”（CDH），从上凸胶（SC）接收间接的解剖连接，这是一种中脑结构，已知在视觉注意力控制中起着至关重要的作用。为了测试这些皮层结构之间可能的功能关系，我们记录了在空间注意任务中单侧SC失活之前和期间猕猴的CDH神经元活性。sc的失活显着改变了CDH神经元的注意力相关调节，并严重损害了基于CDH活性的任务类别的分类。仅在大脑的同一侧与记录的CDH神经元（不相反）失活具有这些作用。 这些结果证明了SC活性与基础神经节中与注意力相关的视觉处理之间的新型相互作用。仅在大脑的同一侧与记录的CDH神经元（不相反）失活具有这些作用。这些结果证明了SC活性与基础神经节中与注意力相关的视觉处理之间的新型相互作用。
B61 Mod 12寿命扩展程序尾套件组件
炸弹组件（BA）武器控制单元（WCUS）中使用的电容器的可靠性。在采购新电容器后，DOT＆E需要在物联网和最终生产WCUS中使用的WCU进行比较测试。在2020年8月进行了广泛的并排测试后，DOT＆E确定了物联网和E中使用的WCU是生产代表。•B61-12 TKA表现出很高的精度和
A66 北部跨奔宁项目
1.1.1 本项目设计原则报告列出了构成 A66 北部跨奔宁 (NTP) 项目（位于彭里斯的 M6 40 号交叉口和 Scotch Corner 的 A1 交叉口之间，简称“项目”）的方案的项目范围和方案特定设计原则（“设计原则”）。本报告中包含的设计原则实施了第 2 节中列出的项目总体设计愿景，并响应了项目环境影响评估中收集的证据基础，特别是关于将项目纳入其敏感和高质量的环境背景。本报告的目的是列出将根据其进行项目详细设计的设计原则。设计原则适用于项目永久形式的设计；它们不适用于临时施工阶段。还应注意，这些项目设计原则与为该项目制作的说明性项目设计报告是分开的，该报告说明了该项目对国家公路“良好设计之路”的设计响应。
跨大气和空间推进的基本原理
A 面积 a 加速度、半长轴长度、声速 B i 原子总数 B 磁感应强度/磁通密度 b 半短轴长度 c 光速[299.792 x 10 6 m/s] c ∗ 特征速度 c D 阻力系数 ck 质量分数 c L α 升力系数 cp 恒压比热容 c T 推力系数 cv 恒容比热容 D 阻力 E 期望 E 电场 E KE 粒子动能 E pot 粒子势能 e 比机械能、比能 F 力、焦点 G 吉布斯自由能 G 万有引力常数[6.674 x 10 − 11 m 3 /(kg s 2 )]、单位体积吉布斯自由能、质量通量 g 比吉布斯自由能 H 焓 H 单位体积焓 h 比角动量、比焓、高度、普朗克常数 [6.626 x 10 − 34 Js] I 冲量、转动惯量、电流 I sp 比冲量 i 倾角 J 2 非球形地球纬向谐波（1.0826 x 10 − 3 ） j 电流密度 K 燃烧表面积与喷嘴喉口面积比 K c 基于浓度的平衡常数 K p 基于分压的平衡常数 KE 动能 k 等效弹簧常数 kb 反向反应速率、玻尔兹曼常数 [1.380 x 10 23 J/K]
跨诊断连接组项目
1. 耶鲁大学心理学系，美国康涅狄格州纽黑文 2. 罗格斯大学脑健康研究所精神病学系，美国新泽西州皮斯卡塔韦 3. 墨尔本大学青少年心理健康中心 Orygen，澳大利亚墨尔本 4. 石溪大学心理学系，美国纽约州石溪 5. 斯坦福大学医学院斯坦福神经科学跨部门项目，美国加利福尼亚州斯坦福 6. 宾夕法尼亚大学心理学系，美国宾夕法尼亚州费城 7. 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院精神病学系，美国宾夕法尼亚州费城 8. 哈佛医学院精神病学系，美国波士顿 9. 麦克莱恩医院抑郁、焦虑和压力研究中心，美国波士顿 10. 康奈尔大学心理学系，美国纽约州伊萨卡 11. 麦克莱恩医院精神病学技术研究所，美国波士顿12. 哈佛医学院精神病学系，美国波士顿 13. 耶鲁大学精神病学系，美国纽黑文 14. 耶鲁大学吴仔研究所，美国纽黑文 15. 新加坡国立大学杨潞龄医学院睡眠与认知中心及转化磁共振研究中心，新加坡，新加坡 16. 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡，新加坡 17. 新加坡国立大学 N.1 健康研究所，新加坡，新加坡 18. 新加坡国立大学杨潞龄医学院医学系、人类潜能转化研究项目及数字医学研究所（WisDM），新加坡 19. 新加坡国立大学综合科学与工程项目（ISEP），新加坡，新加坡 20. 麻省总医院马蒂诺斯生物医学成像中心，美国查尔斯顿
原生及跨领域AI研究报告
本文档广泛介绍了将原生和跨域 AI 纳入下一代网络时需要考虑的功能方面。首先简要概述了 AI 在全球标准组织（包括 3GPP、O-RAN 和 ETSI-ZSM）中的现状。报告在无线网络环境中对原生和跨域 AI 这两个术语进行了简明的定义，然后讨论了 AI 对架构的影响。讨论了跨多层提取大量不同数据的挑战，以及相应的数据建模、格式化和表示要求。统一的数据提取模型正在成为一项关键要求。强调了分布式和边缘智能对于解决无线网络中复杂的多层问题的重要性，以及这种分布式架构中的可信度概念。讨论了大规模分布式智能的推动因素，包括 HPC 平台和附带的软件平台（包括开源）。描述了意图驱动管理的新兴范式及其与 AI/ML 的相互作用。讨论了在分解式 RAN 之间以及 RAN 和 CN 之间进行协作 AI 的必要性。本研究报告是 O-RAN nGRG 首次尝试调查 AI/ML 在下一代网络中的应用情况，并在此基础上为对每个突出显示的领域进行进一步探索奠定了基础。