Increasing Turnover Rising concentrations of CO 2 in the atmosphere are likely to stimulate plant growth, leading to increased biomass and soil carbon stocks, thereby lessening the rate of the rise in atmospheric CO 2 levels. Van Groenigen et al. (p. 508 , published online 24 April) report the results of a meta-analysis and modeling that show that increasing the concentration of atmospheric CO 2 also stimulates microbial decomposition of organic carbon in soils, by roughly the same amount that it increases soil organic carbon, leading to lower equilibrium soil carbon inventories and limiting the accumulation of carbon. Thus, soils may not provide as much carbon storage as hoped.

We present FashionGPT, a series of fine-tuned Large Language Models (LLMs) which demonstrate outstanding performance and stand at first place in HuggingFace Open LLM Leaderboard twice. In contrast to conventional dataset fusion fine-tuning, we propose a novel instruction fine-tuning paradigm, called multiple LoRA-adapter fusion fine-tuning. This paradigm involves fine-tuning multiple independent LoRA-adapters based on distinct datasets, which are subsequently fused using learnable weights to create a versatile large language model. Extensive experiments demonstrate that the LLMs fine-tuned with the LoRA-adapter fusion approaches outperform those fine-tuned with the dataset fusion approaches. The FashionGPT series is released in https://huggingface.co/ICBU-NPU/ and only for research use.

Change detection (CD) in remote sensing (RS) images aims to identify surface changes based on images acquired at different times. However, existing methods are still unsatisfactory in locating fine details of change in RS images, due to overlooking the inherent temporal information. To address the issue, we introduce a novel Triplet Fusion Temporal Relationship Network (FTRNet). FTRNet incorporates a triplet input backbone that enables the extraction of both spatial and temporal features. We design a change attention module to enhance bitemporal features, making the backbone network retain temporal information and fuse cross-scale features to extract the high-level location information. We evaluate our method on three benchmark datasets, including LEVIR-CD, WHU-CD, GZ, and DSIFN. The experimental results showcase that FTRNet achieves IoU scores of 83.60%, 77.06%, 73.67%, and 77.30% in LEVIR-CD, WHU-CD, GZ, and DSIFN datasets, respectively. These results surpass the second-best baseline by 1.20%, 0.49%, 1.31%, and 1.20%, respectively.

A high-temperature-resistant copolymer thickener (DT) was synthesized through free radical polymerization, utilizing monomers such as N-vinylformamide (NVF), divinylbenzene (DVB), and acrylamide (AM) as the primary raw materials. The polymer system’s structure was characterized using FTIR and 1H NMR, while its thermal properties were analyzed through thermogravimetric analysis. The viscosity changes of the polymers were evaluated before and after high-temperature aging at various temperatures. The results indicated that the viscosity retention rate of the thickener DT in the base slurry at 240 °C and 15% NaCl was 87.1%. Additionally, it exhibited varying anti-aging cycles between 200 °C and 240 °C. In a slurry with 25% NaCl, the viscosity retention rate reached 130% at 200 °C. High-temperature and high-pressure rheological tests demonstrated that drilling fluids containing DT exhibit consistent rheological behavior within the temperature range of 150 °C to 180 °C, which aids in stabilizing the viscosity and strength of drilling fluids at elevated temperatures.

There are few literatures comprehensively analyzed the global research in hip prosthesis joint infections (HPJI). We aim to clarify the global research trends and analysis the top 10 cited articles in the HPJI field. We identified the core collection of articles/reviews in the HPJI field from 2001 to 2021 through the Web of Science Core Collection (WOSCC). VOSviewer and online bibliometric tool were used to conduct the visualized and knowledge maps. Annual trends of publications, research hotspots and the top 10 cited articles were analyzed. A total of 5,477 publications were finally included. Generally, an increasing trend was observed in the number of publications from 2001 to 2021. The authors, journals and institutions with largest number of publications all belong to the USA. Co-occurrence analysis of keywords showed that surgical techniques, risk factors, revision surgery strategy, epidemiology, diagnoses and prevention were the 6 major research directions. Total hip arthroplasty, replacement, outcomes, risk factors and diagnosis were the keywords that occurred most frequently. The top 10 cited articles were all published in Journal Citation Reports (JCR) Q1 journals, providing valuable reference value from the perspectives of clinical guidelines, perioperative management, causes and diagnostic methods of infection, epidemiological investigation, risk factors and prognostic analysis. The number of publications in HPJI field had been on the rise over the past 20 years, from disease management to prevention. An intensive reading of the top 10 cited articles is beneficial to understand the focus of HPJI research comprehensively.

Radio Frequency Fingerprinting Identification (RFFI) leverages signal processing to extract unique characteristics from wireless signals for device identification. In recent years, deep learning (DL) has significantly advanced signal identification, catalyzing progress in RFFI research. This paper proposes an enhanced RFFI method to manage variable-length signal inputs, typically problematic for neural networks such as convolutional neural networks (CNNs) and multilayer perceptrons (MLPs), by treating these signals as images to solve data formatting problems. The robust representation of the variable-length signal ultimately achieves over 90% accuracy, meeting the expected results. Furthermore, conventional DL-based RFFI methods require a comprehensive analysis of the entire RF signal, consuming significant computational resources and vulnerable to environmental variations. We address these issues by proposing an incremental learning (IL)-based RFFI method that allows dynamic model updates and improves recognition and generalization performance. Our method's efficacy, tested on the power amplifiers (PA) dataset, enables real-time data stream processing.