XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过多会
印度政府
（a）是。（b）拉尼娜（LaNiña）是一种气候现象，其特征是中部和东太平洋中的海面温度较低（SST），可能会显着影响印度季风。一般而言，在LaNiña的活动中，在西南季风季节，印度在印度接受了正常降雨量。该国的大部分地区在拉尼娜（La Nina）的年代接受了高度的降雨，除了印度北部地区和印度东北部的某些地区，在拉尼娜（La Nina）时期可能低于正常降雨。此外，在拉尼娜（La Nina）年的冬季，通常会观察到低于正常的温度。虽然拉尼娜（La Nina）期间的降雨量过多会导致洪水，作物损害和牲畜损失，但它也可以使雨养农业和地下水水平受益。与LaNiña相关的降雨量增加有时会导致印度地区的温度降低，这可能会影响某些哈里夫作物的生长和发展。（c） - （e）是的。该部一直在定期进行季风和相关的研究
使用SNAP标签靶向香豆素的荧光记者
线粒体是细胞内活性氧（ROS）产生的主要部位。ROS是重要的sig nalling分子，但产生过多会导致细胞损伤和功能障碍。因此，准确确定线粒体内产生ROS的何时，方式和地点至关重要。以前，ROS检测涉及各种化学探针和荧光蛋白。这些仅由于分子在线粒体基质中的积累而有局限性，或者需要为每个不同物种表达新蛋白质。我们报告动态H 2 O 2在所有线粒体子室内具有惊人空间分辨率的变化。我们将自标记蛋白的特定靶向与新型H 2 O 2-反应性探针相结合。该方法是宽范围且灵活的，具有相同的表达蛋白质可加载带有不同染料和传感器的蛋白质。它为其他化学物种（除了ROS之外的其他化学物种）提供了一个框架，其在线粒体内的DY NAMICS尚不清楚，而无需设计新蛋白质。
自适应神经恢复，实现高度稳健的类脑表征
摘要 当今的机器学习平台在处理不安全和不可靠的内存系统时存在严重的稳健性问题。在传统的数据表示中，由于噪声或攻击导致的位翻转会引起值爆炸，从而导致错误的学习预测。在本文中，我们提出了 RobustHD，这是一个基于超维计算 (HDC) 的稳健且耐噪声的学习系统，模仿重要的大脑功能。与传统的二进制表示不同，RobustHD 利用冗余和全息表示，确保所有位对计算都有相同的影响。RobustHD 还提出了一个运行时框架，该框架以无监督的方式自适应地识别和重新生成错误维度。我们的解决方案不仅可以针对可能的位翻转攻击提供安全性，而且还提供了一种对内存噪声具有高度稳健性的学习解决方案。我们对从传统平台到新兴的内存处理架构进行了交叉堆叠评估。我们的评估表明，在 10% 随机位翻转攻击下，RobustHD 最多会造成 0.53% 的质量损失，而深度学习解决方案的准确度则会损失超过 26.2%。
基于免疫测定的尿液药物筛查
据报道，纳洛酮会导致该检测法出现假阳性结果 1 。该检测法可检测到的阿片类药物和/或阿片类药物代谢物的浓度因药物类别而异。半合成阿片类药物（如丁丙诺啡、氢可酮、氢吗啡酮和羟可酮）与该检测法有弱的交叉反应。该检测法无法检测到合成阿片类药物（如芬太尼和美沙酮）。如果您对半合成或合成阿片类药物的筛查感兴趣，请考虑订购广谱尿液毒理学筛查。羟可酮 100 ng/mL 该检测法还能检测到羟可酮的代谢物羟吗啡酮。苯环利定 25 ng/mL 据报道，曲马多会导致该检测法出现假阳性结果 1 。丙氧芬 300 ng/mL 在安大略省并未被广泛滥用。
对糖尿病患者视网膜病变的叙述性评论
糖尿病患者可能有眼部疾病的风险，例如由于糖尿病和眼睛的水肿引起的视网膜病变。因糖尿病而引起的视网膜病变患者对视网膜和眼后的持续损伤，这是光敏的。这是糖尿病患者面临的显着并发症，威胁着患者的视力。糖尿病可以抑制人体摄入和维持血糖水平的潜力，从而导致一些健康问题。血液中的葡萄糖过多会影响人体的眼睛和其他器官。糖尿病在长时间内对视网膜的血液供应系统产生影响。与糖尿病相关的视网膜病可以导致失明，因为流体可以流入黄斑，这对于保持清晰的视野至关重要。大黄斑虽然尺寸很小，但它是使我们能够很好地理解颜色和良好特点的区域。流体会膨胀黄斑，导致视野受损。在新血管形成期间形成的弱的，不规则的血管可能会导致眼睛后端出血，从而阻塞视野。眼睛的血管渗漏血液和其他液体，导致视网膜组织增大和视力阴影。通常，疾病会影响两只眼睛。糖尿病性病变更有可能发展。如果未经治疗，由于糖尿病引起的视网膜病可能会导致失明。
超出范围的基准描述符 - Taskroom
基准描述符的目的是提供代表因素内水平决定因素的工作示例。它们不是为了代表不同类型的工作。它们的作用是检查职责的典型性质或工作本质与因素中特定的等效性陈述或指标之间的关系。因此，基准描述符是对工作的主要特征及其与特定因素的关系的简明总结。它们不是为了捕捉不影响评级水平的属性。基准描述符的数量应保持在最低限度，因为太多会增加工作评估系统的复杂性，使计划的维护变得困难，并增加应用中出现变化的可能性。如果评估者不理解基准描述符的评级与更高或更低基准的评级有何不同，评估者将更难理解所有基准，并且系统完整性运行的能力将受到削弱。基准描述符是必要的，部分原因是员工倾向于希望计划是“黑白分明的”，不需要判断或解释。由于工作评估因素/等效性陈述必须基于通用的、非特定职业的标准，因此不可能写出足够的变量来捕捉大量政府工作中存在的所有独特职责和责任，这样就不需要判断和解释。此外，职位描述的目的是概述与组织的任务/目标相关的责任，而不是在工作评估标准的背景下描述工作。基准描述符与等效性陈述或指标相结合，可以考虑任何工作的全部内容。
一个统一的，可扩展的神经群体解码
我们使用深度学习方法来破译神经活动的能力可能会从模型大小和数据集方面受益于更大的规模。然而，将许多神经记录的整合到一个统一模型中是具有挑战性的，因为每个记录都包含来自不同单个动物的不同神经元的活性。在本文中，我们介绍了一个培训框架和建筑，旨在模拟各种大规模神经记录的神经活动的人群动态。我们的方法首先将数据集中的个体尖峰构建，以构建神经事件的有效表示，从而捕获神经活动的精细时间结构。然后，我们采用跨注意事项和感知骨干来进一步构建对神经人口活动的潜在令牌化。利用此架构和培训框架，我们构建了一个大规模的多会模型，该模型在来自七个非人类灵长类动物的大型数据集上训练，涵盖了超过158个不同的录音，从27,373多个神经单位和100多个小时的记录中进行了录制。在许多不同的任务中，我们证明了我们验证的模型可以迅速适应具有未指定的神经元对应的新的，看不见的会话，从而可以使用最小的标签来射击。这项工作提出了一种强大的新方法，用于构建深度学习工具，以分析神经数据并为大规模进行培训的清晰途径。
对糖尿病患者视网膜病变的叙述性评论
糖尿病患者可能有眼部疾病的风险，例如由于糖尿病和眼睛的水肿引起的视网膜病变。因糖尿病而引起的视网膜病变患者对视网膜和眼后的持续损伤，这是光敏的。这是糖尿病患者面临的显着并发症，威胁着患者的视力。糖尿病可以抑制人体摄入和维持血糖水平的潜力，从而导致一些健康问题。血液中的葡萄糖过多会影响人体的眼睛和其他器官。糖尿病在长时间内对视网膜的血液供应系统产生影响。与糖尿病相关的视网膜病可以导致失明，因为流体可以流入黄斑，这对于保持清晰的视野至关重要。大黄斑虽然尺寸很小，但它是使我们能够很好地理解颜色和良好特点的区域。流体会膨胀黄斑，导致视野受损。在新血管形成期间形成的弱的，不规则的血管可能会导致眼睛后端出血，从而阻塞视野。眼睛的血管渗漏血液和其他液体，导致视网膜组织增大和视力阴影。通常，疾病会影响两只眼睛。糖尿病性病变更有可能发展。如果未经治疗，由于糖尿病引起的视网膜病可能会导致失明。
敲除两个 ABC 转运蛋白基因对小菜蛾抗苏云金芽孢杆菌毒素 Cry1Ac 和 Cry1Fa 的独立和协同作用
摘要：来自苏云金芽孢杆菌 (Bt) 的杀虫蛋白被广泛用于喷雾剂和转基因作物中以控制害虫。然而，害虫的抗性进化会降低 Bt 毒素的有效性。在这里，我们分析了小菜蛾 (Plutella xylostella) 对 Bt 毒素 Cry1Ac 和 Cry1Fa 的抗性，小菜蛾是世界上最具破坏性的蔬菜作物害虫之一。我们利用 CRISPR/Cas9 基因编辑创建了 ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白基因 PxABCC2 、PxABCC3 或两者均被敲除的菌株。生物测定结果表明，单独敲除任一基因最多会导致抗性增加 2.9 倍，但同时敲除两个基因会导致对 Cry1Ac 的抗性增加 10,320 倍以上，对 Cry1Fa 的抗性增加 380 倍。双基因敲除菌株的 Cry1Ac 抗性是隐性的，与 PxABCC2/PxABCC3 基因座有遗传关联。这些结果为了解小菜蛾对 Cry1Fa 的交叉抗性机制提供了见解。它们还证实了之前对这种害虫的研究，即破坏两个基因的突变比仅影响 PxABCC2 或 PxABCC3 的突变对 Cry1Ac 的抗性更强。结合之前的研究，本文的结果强调了使用单基因和多基因敲除的价值，可以更好地了解假定的 Bt 毒素受体对 Bt 毒素抗性的独立和协同作用。
电动汽车充电、太阳能发电和住宅负荷的建模和预测
城市和农村能源系统正在经历现代化。这种现代化的动机是提高这两个系统的可持续性。这种现代化的一些特点包括工业、交通和供热制冷负荷的电气化。此外，建筑应用光伏 (PV) 系统的数量有所增加，客户负荷的灵活性也有所提高。本论文旨在加深对未来城市和农村能源系统中电力生产和消费的认识。总共开发了三个模型并应用于案例研究：空间电动汽车 (EV) 充电模型、住宅负荷预测模型和晴空指数 (CSI) 生成模型。EV 空间模型的结果表明，电动汽车的充电具有聚集效应。如果所有电动汽车在到达时都使用 3.7 千瓦的电量进行机会性充电，那么大面积范围内最多 19% 的电动汽车会同时充电。将充电延迟到 22:00 之后将导致同时性因子显著增加 — — 达到 59%。对两种住宅负荷预测模型进行了比较。两种模型的均方根误差 (RMSE) 均小于 4%。一个模型的预测比另一个模型略微敏锐 — — 2.6% — — 并且可变预测间隔 (PI) 在夜间减小。关于农村和城市地区光伏发电和电动汽车充电的时空匹配，结果表明，城市各个部分的建筑类型与时间匹配之间没有相关性。住宅区和工作区都有相似的时间匹配。这是因为城市屋顶的朝向和停车场的大小。考虑到电动汽车充电对瑞典某市 (Herrljunga) 配电网的影响，结果表明，3.7 kW 充电器最多会导致电网电压下降 1%。没有出现欠压现象。综上所述，城市和农村能源系统可以承受未来几年光伏和电动汽车的渗透。然而，极端情况下可能需要增加灵活性或对系统进行升级。