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利用水果废液有机肥料来增加
微糖是在植物后7-14天左右收获的未成熟蔬菜蔬菜蔬菜，或者在开发新的子叶叶叶后，在许多研究中已经检查了由于生物活性化合物所包含的生物活性化合物而归类为功能性食品，这使许多研究受益于健康。生物活性化合物（Zhang等，2021）。在mircrogreens中含有的植物营养素水平，例如维生素，矿物质和植物化学物质，根据植物的生长阶段以及通常与植物的生长相差（通常是植物的生长）（通常是植物的生长阶段）（通常） （（Brazaitytė等，2015）。通常，在培养微绿色时，收获过程只能完成一次，但有些植物可以多次收获，以便它
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。
利用肿瘤微环境进行妇科癌症治疗
对妇科癌和宿主免疫力之间的复杂串扰进行了广泛的研究，揭示了对肿瘤发育的迷人见解。包括各种非肿瘤细胞和可溶性介体的肿瘤微环境（TME）在支持妇科癌症发展中起着关键作用（1，2）。在这些元素中，肿瘤 - 纤维化淋巴细胞（TILS）成为捍卫者，配备了识别和消除癌细胞。此外，TME包括与癌症相关的纤维细胞（CAF），内皮细胞，趋化因子，细胞因子，生长因子和抗体，共同调节癌症的启动，进步，甚至治疗反应（3-5）。癌细胞和其他TME成分释放了许多可以抑制或激活免疫细胞功能的免疫调节信号，从而有效地塑造了免疫反应（6-11）。因此，根据其组成，TME有可能将免疫系统从抗肿瘤模式转换为肿瘤状态（图1）。令人鼓舞的是，针对TME成分的治疗方法，包括髓样衍生的抑制细胞（MDSC），与肿瘤相关的巨噬细胞（TAM）和调节性T细胞（Tregs）（Tregs），并在临床前和临床研究中都表现出了令人鼓舞的抗肿瘤活性（12-18）。因此，探索TME的预测和治疗价值是推进妇科癌症治疗的明显希望。在这里，我们发表了一篇研究主题，介绍了六篇文章，重点介绍了针对妇科癌症的TME靶向治疗策略。Yu等人的评论。强调了血管生成在癌症免疫疗法的效率中的关键作用，特别是在卵巢癌的背景下。概述了血管生成，新血管的形成，不仅支持肿瘤的生长和转移，而且显着影响TME，从而影响了免疫疗法（例如免疫检查点抑制剂（ICIS））的成功。通过通过异常肿瘤脉管系统促进血液灌注不足，缺氧和免疫逃避，血管生成为有效的免疫疗法带来了艰巨的障碍。抗血管生成疗法被贝伐单抗等药物示例，其针对这些血管异常，不仅破坏了肿瘤血液供应，而且可以潜在地重塑TME，从而增强了抗肿瘤免疫力。临床和临床前研究表明
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负荷。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。
利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负担。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。
被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏潜力
对被忽视和未充分利用的农作物（NUC）的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限，是打击营养不良和提高粮食安全的关键，尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物，主要是构成了小农户农业区，是营养丰富，气候缓解且局部适应性的（Li and Siddique，2020; Mudau等，2022）。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全，并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿（Dansi等，2012; Ojuederie等，2015; Joy and Siddhuraju，2017年）。至关重要的是，我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究，展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏的潜力”令人印象深刻，涵盖了这些农作物的各个方面，从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成：6篇原始研究文章和3条评论，重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善，保护和利用。柑橘grandis（L.）Osbeck，通常称为Pomelo，是一种未充分利用的柑橘类水果，其潜力作为豆酮，苯酚和抗氧化剂的来源，被忽略了。
利用云计算组织专业人才培养的教育空间
Andrii Shuliak 1 、Andrii Hedzyk 2 、Nina Tverezovska 3 、Lyubov Fenchak 4 、Natalia Lalak 5 、Anatolii Ratsul 6 、Oleksandr Kuchai 7 1 教育学博士，乌克兰帕夫洛·特奇纳乌曼国立师范大学信息学、信息和通信技术系教师 2 乌克兰德拉戈马诺夫国立师范大学研究生（博士） 3 教育学博士，教授，乌克兰国立生命与环境科学大学社会工作与康复系教授 4 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 5 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 6 教育学博士，教授，沃洛基米尔教育与特殊教育系主任维尼琴科乌克兰中央国立师范大学，乌克兰 7 教育学博士，副教授，乌克兰国立生命与环境科学大学教育学系教授，乌克兰