XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System面积
全球不透水表面积扩展的大量陆生碳排放
在过去的三十年中，全球不透水的表面积（ISA）增加了一倍以上，但是由于现有的土地碳储存的耗尽而导致的相关碳排放量仍然未知。在这里，我们报告说，由于全球ISA的扩张，生物质和顶部土壤的碳损失（0 - 30厘米）在1993年至2018年间，每年达到46 - 75 tg c，占同时人类土地使用变化的3.7 - 6.0％。对于UNFCCC的附件I国家，我们的估计排放量可与国家温室气体库存报告的定居扩张所产生的碳排放相媲美，从而提供了这种独立的验证。在研究期间，非恋国家中日益增长的排放量与附件I国家中的排放量减少之间的对比可以通过观察到的新兴排放进化模式来解释，这取决于经济发展阶段。我们的研究对国际碳会计和气候缓解具有影响，因为它揭示了以前忽略但通过土地利用效应对ISA扩展到人为碳排放的实质性的影响。
单片独立式大面积垂直III-N光源...
1 佐治亚理工学院，电气与计算机工程学院，美国佐治亚州亚特兰大 30332- 0250，2 CNRS，UMI 2958 佐治亚理工学院 - CNRS，2 rue Marconi，57070 梅斯，法国，3 佐治亚理工学院洛林分校，2 rue Marconi，57070 梅斯，法国，4 佐治亚理工学院，伍德拉夫机械工程学院，美国佐治亚州亚特兰大 30332- 0250，5 拉斐特研究所，2 rue Marconi，57070 梅斯，法国。 6 巴黎萨克雷大学纳米科学与纳米技术中心，C2N-Site de Marcoussis，Route de Nozay，91460 Marcoussis，法国。
G4-DNA和G4-RNA在类开关重组中的作用以及B淋巴细胞中的其他法规 基于氨基吡咯支架的HIV-1核素蛋白的一类有效抑制剂 具有有限容量能量队列的多类能量数据包网络 多电源EM免疫的实验表征 根据BET方程计算的表面积如何可重现？ 基于离子电活性聚合物的三层微型演员的建模，分析和表征
摘要：成熟的B细胞通过类开关重组（CSR）显着使免疫球蛋白（IG）生产多样化，从而允许遥远的“开关”区域的连接。CSR是由Activation诱导的脱氨酶（AID）启动的，该酶（AID）靶向在转录的靶向S区域的单链DNA中充分暴露的细胞糖苷，具有对WRCY基序的特定亲和力。在MAM-MALS中，富含G的序列还存在于S区域，形成有利于CSR的规范G-四链体（G4S）DNA结构。与G4-DNA（G4配体）相互作用的小分子被证明能够在B淋巴细胞中调节CSR，这要么积极地（例如核苷二磷酸激酶同工型）或负面的（例如RHPS4）。G4-DNA也与转录的控制有关，由于它们对CSR和转录调控的影响，富含G4的序列可能在B细胞恶性肿瘤的自然史上起作用。由于G4-DNA位于基因组中的多个位置，尤其是在癌基因启动子中，因此尚待澄清它如何更具体地促进生理学中的合法CSR，而不是致病性易位。G4结构在转录DNA和/或相应的转录本和重组中的特定调节作用似乎是理解免疫反应和淋巴结发生的主要问题。
报告 - 事件的占地面积（ECF）
1) Quelle: Intergovernmental Panel on climate change, “Climate Change 2021 The Physical Science Basis”, S. 1842, unter: https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_Full_Report.pdf (abgerufen am 31.01.2022)
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
一种用于动态目标跟踪的新型MPC公式，搜索和救援机器人的面积覆盖率增加
抽象机器人越来越多地部署用于搜索和救援（SAR），以加快灾难后救出受害者的救助。这些机器人需要有效的任务计划方法，以确定时间和空间良好的轨迹，在处理不确定性的同时，将它们更快地转移到了（移动）受害者的同时。模型预测控制（MPC）是一种有效的基于优化的控制方法，用于沿着由高级控制器确定的参考轨迹引导机器人。直接通过MPC直接确定机器人的轨迹具有优化多个SAR标准的优势，同时处理约束。因此，当没有提供参考轨迹时，我们为室内SAR机器人提供了一种基于MPC的路径计划方法，该方法允许机器人系统地追逐移动的受害者。所提出的方法结合了面向目标的和面向覆盖的搜索，并通过部署基于强大的管子的MPC公式，可以系统地处理环境不确定性。此外，我们通过采用现有的疏散模型来对受害者的MPC运动进行建模。我们使用凉亭，MATLAB和ROS提出了一个案例研究，其中评估了所提出的MPC控制器的性能与四种最新方法（两种基于MPC和A*的目标方法和两种针对面积覆盖的启发式算法的方法）。结果表明，尽管对不确定性进行了强大的努力，但我们的总体方法在受害者发现，区域覆盖范围和任务时间方面总体上优于其他方法。
使用亚甲基蓝色作为探针分子的氧化石墨烯的精制表面积测定：一种比较方法
在这项研究中，我们探讨了亚甲基蓝色吸附方法的有效性，作为确定氧化石墨烯特定表面积的替代方法。最初，通过参考活性碳的比较分析，我们确定了利用N 2物理吸附的局限性，用于特定的氧化石墨烯的表面积测定。我们的发现表明，N 2物理吸附前的标准预处理过程（在真空下进行加热）导致氧化石墨烯氧化石墨烯的表面氧基团损坏，并且测得的表面积（43 m 2 /g）并不能准确地代表整个表面积。为了优化氧化石墨烯的甲基蓝色覆盖范围，我们进行了吸附平衡实验，重点是控制温度和pH。pH在调节亚甲基蓝的覆盖范围方面非常重要。在优化的甲基蓝色吸附条件下，氧化石墨烯的比表面积为1,555 m 2 /g。我们对特定表面积计算的假设得到了不同甲基蓝色摄取样品的结构表征。结果通过扫描电子显微镜和能量分散X射线，X射线衍射和原子力显微镜证实了亚甲基在氧化石墨烯上的均匀覆盖范围。关键字：氧化石墨烯，亚甲基蓝，特定表面积。
美国棉花信托协议2023/24年度报告关键发现记录种植者采用：植入了信托协议中的种植面积，急需2.1
美国棉花信托协议2023/24年度报告关键发现记录种植者采用：纳入了信托协议的种植面积，飙升至210万英亩，比上一年增长了31％。这种增长强调了美国棉花行业对负责生产的承诺。可衡量的环境改进：信任协议种植者继续胜过国家平均值，与2015年基准相比，六个关键环境影响区域的产量提高了14％，显着降低了六个关键的环境影响领域：o用水量使用：14％的能源使用：27％的减少：27％的减少型绿化房屋：21％的降低量：21％降低土壤损失：79％的土壤降低：79％的土壤健康：15％的土壤效率：15％的土壤效率：15％的土壤效率：15％o o 15％o：15％o o 15％o：15％o o 15％o：15％o：15％o：15％o o 15％o：15％o。条件指数，表明土壤有机物的改善。再生农业实践：o 56％的种植者采用无耕种或保护耕作方法，在田间留下30％以上的农作物残留物，减少土壤侵蚀，改善水分保留和支撑土壤碳序列。o 62％的种植者将覆盖作物纳入其农业，防止土壤侵蚀，改善水渗透并促进碳固执。o据报道的78％的野意大利土地使用传统的作物旋转，破坏了害虫周期，预防疾病积累并增强了土壤生物多样性。o 87％的种植者实施了4 R（正确的来源，时间，地点和速率），这有助于确保农作物获得所需的养分，同时最大程度地减少径流。o 75％的种植者实施了IPM策略，包括减少对化学农药的依赖和促进作物轮作/有益昆虫等做法。o 87％的种植者实施了保护措施，有助于防止将营养浸入水源中。气候行动：旨在帮助种植者采用气候智能实践并参与碳市场的气候智能棉花计划，扩大了其覆盖范围：O 1,427个美国农业实体，包括历史悠久的社区中的282个。o 16,500英亩采用了新的气候智能农业实践，造成了15,000公吨的温室气体排放减少。
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
有限面积预测的数据驱动建模
一般而言，为了帮助在神经LAM和基于图的天气模型中进一步开发不同的图形体系结构，在神经LAM中已经开发了功能，以通过创建单个图形组件来构建与图神经网络一起使用的图。这将图形组件的创建（表示为networkx.digraph对象）分开，该图形组成了消息通话的不同部分[4]图； GRID2MESH（ENCODE），MESH2MESH（PROCESS）和MESH2GRID（DECODE），从序列化中加载到模型中的pytorch_geometric.data数据架构中。后一个步骤的分离实现了实现基于图的天气预测建模的不同代码基础的目标。