BioCentury®;因为很难找到真正的智能™; BCIQ™;生物中心100™;通往ROI™的清晰路线是Biocentury Inc.的商标。所有内容版权所有©2024,Biocentury Inc。保留所有权利。不得复制,复制,重现,重现,传播,销售,出售,分发,发行,广播,散发,以任何形式进行商业利用或用于未经生物中心书面同意的衍生作品的商业利用。 BieCentury的出版物和网站提供的信息是从BioScentury认为可靠的来源收集的;但是,生物中心不能保证信息的准确性,完整性或及时性,也不保证生物中心对信息的任何形式的保证。 生物中心的出版物和网站的内容并非作为投资,商业,税收或法律建议,而Bi -Acentury对其中引用的任何投资,商业,税收或法律意见或对此类信息的依赖做出的任何决定或行动概不负责。不得复制,复制,重现,重现,传播,销售,出售,分发,发行,广播,散发,以任何形式进行商业利用或用于未经生物中心书面同意的衍生作品的商业利用。 BieCentury的出版物和网站提供的信息是从BioScentury认为可靠的来源收集的;但是,生物中心不能保证信息的准确性,完整性或及时性,也不保证生物中心对信息的任何形式的保证。 生物中心的出版物和网站的内容并非作为投资,商业,税收或法律建议,而Bi -Acentury对其中引用的任何投资,商业,税收或法律意见或对此类信息的依赖做出的任何决定或行动概不负责。不得复制,复制,重现,重现,传播,销售,出售,分发,发行,广播,散发,以任何形式进行商业利用或用于未经生物中心书面同意的衍生作品的商业利用。BieCentury的出版物和网站提供的信息是从BioScentury认为可靠的来源收集的;但是,生物中心不能保证信息的准确性,完整性或及时性,也不保证生物中心对信息的任何形式的保证。生物中心的出版物和网站的内容并非作为投资,商业,税收或法律建议,而Bi -Acentury对其中引用的任何投资,商业,税收或法律意见或对此类信息的依赖做出的任何决定或行动概不负责。
环境 DNA (eDNA) 和 RNA (eRNA) 宏条形码已成为评估环境样本生物多样性的常用工具,但方法、数据和元数据的记录不一致使得结果难以重现和综合。一个科学家工作组合作制定了一套最低限度的报告指南,涵盖宏条形码工作流程的组成步骤,从实验室的物理布局到数据归档。我们强调报告数据和元数据套件应遵循可查找、可访问、可互操作和可重现 (FAIR) 数据标准,从而为评估和理解研究结果提供背景。概述了每个工作流程步骤的记录注意事项,然后在可随已发表的研究或报告一起提供的清单中进行了总结。确保工作流程透明且有记录对于可重现的研究至关重要,并且应允许更有效地将宏条形码数据纳入管理决策。
BioCentury®;因为很难找到真正的智能™; BCIQ™;生物中心100™;通往ROI™的清晰路线是Biocentury Inc.的商标。所有内容版权所有©2023,Biocentury Inc。保留所有权利。不得复制,复制,重现,重现,传播,销售,出售,分发,发行,广播,散发,以任何形式进行商业利用或用于未经生物中心书面同意的衍生作品的商业利用。 BioCentu Ry的出版物和网站提供的信息是从BieScentury认为是可靠的来源收集的;但是,生物中心不能保证信息的准确性,完整性或及时性,也不保证生物中心对信息的任何形式的保证。 生物中心的出版物和网站的内容并非作为投资,商业,税收或法律建议,而Bi -Acentury对其中引用的任何投资,商业,税收或法律意见或对此类信息的依赖做出的任何决定或行动概不负责。不得复制,复制,重现,重现,传播,销售,出售,分发,发行,广播,散发,以任何形式进行商业利用或用于未经生物中心书面同意的衍生作品的商业利用。 BioCentu Ry的出版物和网站提供的信息是从BieScentury认为是可靠的来源收集的;但是,生物中心不能保证信息的准确性,完整性或及时性,也不保证生物中心对信息的任何形式的保证。 生物中心的出版物和网站的内容并非作为投资,商业,税收或法律建议,而Bi -Acentury对其中引用的任何投资,商业,税收或法律意见或对此类信息的依赖做出的任何决定或行动概不负责。不得复制,复制,重现,重现,传播,销售,出售,分发,发行,广播,散发,以任何形式进行商业利用或用于未经生物中心书面同意的衍生作品的商业利用。BioCentu Ry的出版物和网站提供的信息是从BieScentury认为是可靠的来源收集的;但是,生物中心不能保证信息的准确性,完整性或及时性,也不保证生物中心对信息的任何形式的保证。生物中心的出版物和网站的内容并非作为投资,商业,税收或法律建议,而Bi -Acentury对其中引用的任何投资,商业,税收或法律意见或对此类信息的依赖做出的任何决定或行动概不负责。
海洋热浪会影响海洋生态系统,并有望变得更加频繁和强烈。Earth System模型重现极端海洋温度统计的能力尚未进行定量测试,从而使其未来海洋热浪预测的可靠性不确定。我们证明,在39年的全球卫星观测中,每日平均海面温度(SST)中的年度最大值通过广义极值分布很好地描述了。如果模型可以重现观察到的SST极端分布,这会增加对海洋热浪投影的信心。14 CMIP6模型的历史实现重现了基于卫星的分布及其参数的空间模式。我们发现,在2°C的温暖下,最高海洋温度会变暖(在3.2°C的温暖下加热1.07°±0.17°C和2.04°±0.18°C)。这些变化主要是由于SST的平均增加,SST季节性增加略有增强。我们的研究量化了海洋温度的极端,并为模拟海洋热浪的预测提供了信心。
加利福尼亚州最广为人知的计算机动画使用案例可能是詹姆斯·米切尔 (James Mitchell) 被起诉,原因是他的兄弟阿蒂·米切尔 (Artie Mitchell) 去世。26 在审判中,詹姆斯声称他开枪打死弟弟是出于自卫。27 一名法医专家与一名犯罪学家合作,根据从现场收集到的物证,制作了谋杀事件的动画重现。28 审判中使用动画“显示子弹的轨迹以及开枪时受害者可能的位置”。29 米切尔对他的定罪提出上诉,声称动画不应该被采纳。30 上诉法院指出,只要有“初步证据表明情况基本相同,并且重现是准确的描述”,审判法院有权酌情采纳专家证词重现。31 最终,法院裁定采纳重现是错误的,因为重现依赖于不可采纳的证据。 32 尽管如此,法院仍维持原判,因为法院认为该错误无害。33
1。Afgan E,Baker D,Batut B,Van Den Beek M,Bouvier D,čechM等。 可访问,可重现和协作生物医学分析的银河平台:2018年更新。 核酸res。 2018; 46:W537–44。Afgan E,Baker D,Batut B,Van Den Beek M,Bouvier D,čechM等。可访问,可重现和协作生物医学分析的银河平台:2018年更新。核酸res。2018; 46:W537–44。2018; 46:W537–44。
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中,许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近,对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是,人们对这一主题越来越感兴趣,这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题,有必要建立新的动态模型,这些模型首先可以重现复杂的层次组织,其次可以重现神经元结构的可塑性,因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止,已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法,模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上,对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型,首先,基于对神经元和结构之间连接的真实描述,建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然,这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中,神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模,即重建一个动态系统,该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模,即
计量学,一门精确测量的科学,越来越多地利用量子效应和量子技术 [1] 基于原子和固态物理、激光技术和纳米技术的进步,计量学家现在能够测量单个量子 - 操纵借助这种量子计量方法,可以检测光子、电子或通量量子等激发,单位可以与基本常数相关联,就像已经发生的情况一样。由马克斯·普朗克于 1900 年提出 [2] 以这种方式定义的单位是通用的,即独立于工件、材料属性和位置。它是由基本常数随时间的任何变化给出的。根据目前的了解,每年可指定的上限为 10 – 16 [3] 为了利用这些优势,米公约计划从 2018 年起实施国际单位制 (SI)定义常数数值的确定 [4] 因此,量子标准对于 SI 单位的表示和传输的重要性在未来将变得更加重要。在电气计量中,量子标准已经在很大程度上得到使用。重现并保留所使用的电气单位 使用约瑟夫森效应重现电压单位伏特 重现电气单位欧姆
双边市场扰乱了我们的经济,重塑了旅游(airbnb)、出行(Uber)和食品配送(UberEats)等各类市场。新的市场领导者利用平台型商业模式崛起,对既定的范式提出质疑。它们增长背后的潜在过程并不简单,本质上是微观的,并依赖于复杂的人际交往。平台需要达到供需临界点,才能引发所谓的横向网络效应。为此,平台采用各种策略,首先创造市场,然后扩大市场,最后成功与其他市场竞争。如此复杂的社会系统具有许多非线性相互作用和学习过程,需要专门的建模方法。最先进的方法可以很好地估计宏观均衡条件,但难以重现背后复杂的增长模式和个体行为。为了弥补这一差距,我们提出了微观的 S 形学习模型,其中代理随着时间的推移对新服务形成感知,受到内生因素(服务质量)和从经验中积累的外生因素(营销和口碑)的影响。我们以双边移动平台(Uber)为例进行说明,该平台采取了一系列营销活动,导致市场先上升后下降,在阿姆斯特丹复杂的城市网络上,200 名司机为 2000 名旅行者提供服务。我们的模型是第一个不仅能重现行为合理,而且能重现经验观察到的增长轨迹的模型,它对各种营销策略都很敏感,可以重现平台之间的竞争,并旨在与机器学习算法相结合,以确定最佳市场进入策略。