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地中海景观中的土壤微生物群落多样性和适应的土壤微生物社区多样性的驱动力
摘要：极端的气象事件和人为影响的影响决定了微生物群落组成的重要变化。要知道这些变化的程度，有必要深入研究地球因子，以被视为基线。这项研究的目的是评估地形特征和土壤地球化学对三个被认为是地中海环境的地形分子生物标志物的静脉细菌属的空间分布的影响。鉴于静脉细菌在生态系统中发挥的重要作用，我们进行了rubrobacter，gaiella和Microlunatus属的空间分布模型，并在基于机器学习（ML）框架的框架中研究了真菌/细菌的比例。可变重要性提供了对地貌空间分布的控制因素的洞察力。预测的肌细菌属的空间分布通常遵循地形约束，主要是高度。rubrobacter与斜率方面和锂有关。 Microlunatus与地形湿度指数（TWI）和归一化差异指数（NDWI）以及真菌/细菌比例有关。 Gaiella与流道和金属有关。我们的结果提供了有关地中海地区肌细菌适应的新信息，并显示了使用ML框架进行OTUS分布的空间预测的潜力。
气候变化可能成为生物多样性下降的主要驱动力。
“长期情景的目的不是预测会发生什么，”约克大学的合着者InêsMartins博士说。“而是要理解替代方案，因此避免了这些轨迹，这可能是最不可取的，并选择那些具有积极结果的轨迹。轨迹取决于我们选择的政策，这些决定是日常做出的。”马丁斯共同主持了模型分析，是IDIV和MLU的校友。
微生物社区的合作增长是多稳定性的驱动力
微生物群落通常在相同的外部条件下表现出多个可能的稳定组成。在人类微生物组中，物种组成和丰度的持续变化与健康和疾病状态有关，但是这些替代稳定状态的驱动因素尚不清楚。在这里，我们在实验上证明了一个由六个与呼吸道相关的物种组成的跨王国群落显示出四个替代稳定状态，每个状态均由不同的物种主导。在成对的共培养中，我们观察到物种对之间的广泛双重性，为整个社区的多稳定性提供了自然的起源。与双重性与对抗之间的共同关联相反，实验揭示了社区成员之间和之间的许多积极相互作用。我们发现多个物种表现出合作的增长，并且建模预测，这可能会推动社区内观察到的多稳定性以及非典型的成对结果。生化筛查表明，glu污染物可以降低或消除几种物种的增长的合作性，并且我们确认这种补充可降低对整个成对的生态性的程度，并降低整个社区中的多匹配性。我们的发现提供了一种机械解释，说明合作增长而不是竞争相互作用如何在微生物群落中构成多种性能。
从电子到癌症：氧化还原转移是肿瘤发生的驱动力
癌细胞非常多样化，但主要具有共同的代谢特性：即使有氧气可用，它们也具有强烈的糖酵解。在此，癌细胞的代谢异常被解释为氧化还原反应中电流的修饰。电子传输链中的较低电流，减少辅助因子的浓度增加，而三羧酸周期的部分逆转是几种形式的癌症的物理特征。代谢网络的氧化分支和还原分支之间存在电短路，这争取了纳米尺度上癌症的电子方法。电子流的这些变化通过琥珀酸酯的产生和将电子从氧转移到生物合成途径，引起伪催眠症和Warburg效应。这种对癌症的新外观可能具有潜在的thera peutic应用。
印度汽车行业：成长驱动力和新兴...
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数字技术是增长愿望的驱动力吗？
公司对数字技术的投资是否会在其增长愿望方面留下足迹？我们对瑞典4000多家公司进行了独特的调查，以调查投资软件开发的公司是否更有可能渴望发展。软件开发与增长愿望之间存在积极的关系，而开发软件的公司特别可能通过国际化发展，即在欧盟内部以及欧盟以外的新市场上扩展。即使在控制创新之后，结果表明，对于各种公司，软件开发已成为追求增长和国际化的重要意见。
AI代理和机器人技术：未来技术创新的主要驱动力？
参与生产AI革命为AI革命提供动力的高级半导体的公司似乎可以加快AI应用程序的创新前进Bolsters的需求。我们预计，随着大型公司继续在基础设施上投资于AI的基础设施，我们预计在AI和新技术上的支出将在未来12个月内保持强大。尤其是我们观察到从仅仅是通用图形处理单元（GPU）到自定义特定应用程序特定的集成电路（ASIC）的数字半导体扩大。我们还在监视新的和廉价的AI模型对市场的破坏性影响。我们希望有多种型号 - 有些大而有些。对于最佳的消费者应用程序，可能需要较大的AI模型，并且可能是昂贵的。更实惠的模型对于提高对AI应用的现实世界需求可能至关重要。因此，在中期，随着AI的采用更广泛，对培训和推断的需求应增加。
控制季节性水流预测质量的主要驱动力是什么？
在数值气候模型中代表过程的摘要技术进步导致了熟练的预测，因此，这可以提高水文预测的信心和水力气候服务的可用性。鉴于许多与水相关的利益相关者都受到季节性水文变化的影响，因此有必要通过更好地理解影响水文可预测性的驱动因素来管理其优势。在这里，我们分析了欧洲大约35,400个盆地的流流量的季节性预测，这些预测在气候，规模和水文制度方面是强大的梯度。然后，我们将季节性体积误差与各种生理学 - 氢化气候描述符和气象偏见联系起来，以确定控制可预测性的关键驱动因素。欧洲的流流量已经很好地预测，但具有一些地理和季节性变异性；但是，可预测性随着提前时间的增加而恶化，尤其是在冬季。尽管如此，我们表明预测质量与一组描述符相关，这些描述符因初始化月份而异。季节性流量体积的预测质量在很大程度上取决于盆地的水文状态，相对较高的盆地的可预测性有限。相反，降雪和/或基本流量以较长的衰退为主的区域显示出高流动性可预测性。最后，气候学和降水预测偏差也与流流的可预测性有关，强调了开发稳健偏见调整方法的重要性。总体而言，这项调查表明，可以根据局部氢化气候条件的先验了解，可以将季节流的可预测性聚类，因此可以进行区域化。普通语言摘要的水文信息对现有的决策 - 特别是对受气候变化片段影响的人的巨大价值，他们将从更好地理解和管理与气候相关的风险中受益。目前，对控制季节流预测质量的因素的了解有限。我们分析了对欧洲的预测，并将其可预测性与流域描述源和气象偏见联系起来。这允许沿强氢气候梯度识别主要驱动器。季节性流的可预测性在地理和季节性上有所不同，在第一个领先月份中可接受的值。可预测性随着提前时间的增加而恶化，尤其是在冬季。水文状态与预测质量密切相关，迅速反应盆地显示出低值。盆地气候学和降水预测偏差也与流流的可预测性有关。