我们研究了面对中微子振荡的最新实验数据的轻子风味的模块对称性Γ（3）≃A 4的现象学意义。 中微子和带电轻子的质量矩阵基本上是通过固定模数τ的期望值给出的，模数τ是模态不变性破坏的唯一来源。 与传统的具有A 4对称性的风味模型相比，我们没有引入任何黄酮。 我们将中微子模型与I型跷跷板模型，Weinberg算子模型和Dirac中微子模型一起进行分类。 在中微子质量的正常层次结构中，跷跷板模型可以通过考虑中微子振荡的最新实验数据和中微子质量总和的宇宙学边界来获得。 预测的sin2θ23被限制为大于0.54，并且δCP =±（50°-180°）。 由于sin2θ23和δCP的相关性很强，因此该预测将来可以检验。 值得注意的是，中微子双β衰变的有效质量m ee约为22 meV，而中微子质量的总和预计为145 meV。 另一方面，对于中微子质量的倒置层次，只有狄拉克中微子模型与实验数据一致。

我们获得3-3 ary中微子混合矩阵U =UeâU½，Ue和U½为3Ã3unit矩阵的带电对角线化后的马约拉纳州相位的α21/ 2和α31/ 2的预测 轻子和中微子马约拉纳质量矩阵。 我们专注于Ue和U½的形式，以Dirac相η和U的标准参数化的三个中微子混合角以及角度和两个Majorana来表示±21/2和±31/2 样相φ21/ 2和φ31/ 2存在，通常在U½中。 所考虑的Uβ的具体形式由对称性（三重双，双最大等）固定或与对称相关联，因此U½中的角度是固定的。 对于这些形式和Ue的每种形式，允许重现三个中微子混合角φ12，φ23和φ13的测量值，我们得出相差（±21/2φ21/ 2），（±31/2×31/2）等，这完全取决于混合角度的值。 我们显示中微子马约拉纳质量项的广义CP不变性的要求意味着Î21= 0或and和3131 = 0或Ï。 对于这些值的2121和3131和最佳拟合值的¸12，¸23和¸13，我们提出中微子双β衰变的有效马约拉纳质量的预测，中微子质谱具有正态和反序。

我们针对中微子质量矩阵<math> m 的非零特征值假设，对构成矩阵具有最大零纹理的线性和逆跷跷板机制进行研究 ν </ math>和带电荷的轻子质量矩阵<math> m < mrow> e </ math>。 如果我们限制为最小参数化的非奇异'<math> m e </ math>'（

韩顺平Java和javaEE视频教程完整版完整版30G，压缩包里为种子，迅雷打开下载即可

1、支持以太坊、BSC、TRON多账户余额监控通知、自动归集 2、可自定义Telegram机器人账号通知 3、可自定义多账户支持、设置余额通知以及归集数值、阈值，灵活配置、一键支持方便灵活

松嫩草地菌根真菌和施肥对植物体磷浓度的影响，巴雷，沈晓川，植物矿质营养是生态系统实现物质循环和能量流动不可或缺的重要环节。草地生态系统中，植物对磷的吸收不仅受到施肥等因素的影响，

亚马逊地区许多农民实施的刀耕火种栽培系统导致养分的生物地球化学循环发生变化。 为了评估轮作对该地区洪泛区部分土壤的影响程度，对原始森林（FP）下次生森林（FP）下的Inceptisol表层（0-5 cm）样品进行了评估（FS） ），原始森林恢复（CAP），农林业（SAF），土著社区和小农户的人工林（R？）以及亚马逊地区上索利姆斯地区的牧场（PAS）进行了分析2007年雨季（五月）和旱季（十月）的化学成分。土壤肥沃，P，K，Ca和Mg含量高于亚马逊土壤中常见的含量。 在雨季研究的系统中，微生物含量没有显着变化，但随着季节的变化，土壤微生物含量降低了60％左右，但SAF土壤除外。 在所有研究的系统和季节中，氨氮都是主要的。 R中的硝酸盐含量较高？ 土壤，两个季节，PAS较低。 农民在该地区的土著农林业系统中采用的管理方式导致磷，钾，镁，MBC和矿质氮的含量发生微小变化，而与土壤水分无关。

对抗人类矿物质营养不良的集体努力需要在蔬菜生产中考虑土壤肥力管理措施（SFMP）。 这项研究旨在建立坦桑尼亚农业系统中SFMP和植物营养素浓度对人类健康的关系。 分析了从Kilombero和Dodoma蔬菜种植区收集的土壤和蔬菜样品的化学性质和矿质养分含量。 采用描述性统计，方差分析和相关分析。 结果表明，Kilombero的土壤pH范围为6.04至6.8，Dodoma的pH范围为6.23至8.58。 有机碳较低，范围为0.10％至1.87％。 研究的所有土壤均具有足够的锌（0.45至29.3 mg / kg），铜（0.71至3.23 mg / kg），铁（3.70至171.7 mg / kg）和锰（2.84至41.38 mg / kg）。 所有蔬菜中的锌浓度范围为12.57至134.54 mg / kg，其中14％的蔬菜对人体健康的锌含量较低（<20 mg / kg）。 蔬菜中的铜浓度范围为0.07至52.37 mg / kg，而来自Kilombero的蔬菜中用于植物和人类营养的铜含量非常低（<0.10 mg / kg）。 蔬菜中铁和锰的浓度分别为152.95至1780 mg / k

神经酰胺激酶的缺失对植物细胞死亡和抗病性的影响，方策，席雪丽，鞘脂是植物及其他真核生物内膜系统的必要组成成分。神经酰胺激酶是鞘脂代谢途径中的重要酶。前期的研究表明神经酰胺激酶缺失突变

番茄作物是市场上的重要主食，并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降； 因此，对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型，例如细菌斑，晚疫病，裁缝叶斑，番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前，智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗？ 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络（CNN）的技术，而卷积神经网络是机器学习的一部分，可以早期发现有关植物状况的信息。 CNN方法取决于从输入图像中提取特征（例如颜色，叶子边缘等），并在此基础上确定分类。 Matlab m文件已用于构建CNN结构。 从植物村获得的数据集已用于训练网络（CNN）。 所建议的神经网络已被用于分类六种类型的番茄叶片情况（一种健康的叶片植物疾病和五种类型的叶片疾病）。 结果表明，卷积神经网络（CNN）已经实现了96.43％的分类精度。 真实图像用于验证建议的CNN技术进行检测和分类的能力，并使用5兆像素相机从真实农场中获得，因为感染该星球的大多数常