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以色列·德尔·托罗上将说“那些混蛋”伤害了他……
《空军杂志》（ISSN 0730-6784）2017 年 12 月（第第 100 期，第第 12 期）每月出版一次，除了 4 月/5 月和 10 月/11 月的两期双期刊外，由空军协会出版，地址为 1501 Lee Highway, Arlington, VA 22209-1198。电话 (703) 247-5800。定期邮资在弗吉尼亚州阿灵顿支付，并额外邮寄冰块。会员费：每年 45 美元；电子会员 30 美元；三年会员 110 美元。终身会员（不可退款）：单次付款 600 美元，延期付款 630 美元。订阅费：每年 45 美元；邮寄到国外地址每年需额外支付 29 美元（加拿大和墨西哥除外，每年需额外支付 10 美元）。常规发行每期 8 美元。美国空军年鉴发行每期 18 美元。地址变更需要提前四周通知。请附上邮寄标签。邮局局长：将地址变更寄至空军协会，1501 Lee Highway，Arlington，VA 22209-1198。出版商对未经请求的材料不承担任何责任。空军协会注册商标。版权所有 2017 空军协会。
Extended Sick Leave Report 长期伤病休暇报告书
员工之前请病假超过 30 天，现已复职，但因相同或相关的疾病或受伤再次请病假。 员工之前请病假超过 30 天，现已复职，但因相同或相关的疾病或受伤再次请病假。该员工将于/大约 _ 处于无薪休假状态。上述员工将于/大约 _ 处于无薪病假状态。
HBA1C用于诊断前糖尿病前HBA1C用于诊断前糖尿病前
糖尿病前期的生活方式改变不仅可以将糖尿病的发展延迟≥10年，而且如果没有糖尿病家族史，它也可以防止这种疾病的发展。因此，糖尿病前阶段的诊断是本研究的主要目的。所有91个学科（医学院的工作人员）都参加了本研究。对照组包括38名年龄35-50岁的受试者。由同一年龄组的总共53个前观察（n = 32）和未知的糖尿病患者（n = 21）组成的测试组。生化参数，例如禁食血糖水平，血清胰岛素水平，糖化血红蛋白（HBA1C）水平和完整的脂质谱。与对照组相比，糖尿病和糖尿病组的HBA1C值显着增加（p <0.001）。在糖尿病前和糖尿病患者中发现了HbA1c与血清胰岛素，总胆固醇，TG和LDL-胆固醇的正相关。然而，HDL-胆固醇在糖尿病前期（R = -0.15）和糖尿病组（-0.09）中显示出负共同关系。因此，HBA1C是筛查糖尿病前期疾病的重要诊断工具。
《AI哲学地图》【总览上篇】哲学对人工智能的15点批判
（关键词） * 出现的一切都是现象学的问题领域；意识的叠加 * 解释学方法与动力系统非常相似 * 瓦雷拉在他的论文中特别谈到了胡塞尔的时间理论，这与循环网络颇有关联 * 德雷福斯对人工智能的批判非常著名，他借鉴了胡塞尔的现象学分析，指出人工智能的主要弱点是没有程序使用“期望” * 可以说，胡塞尔在纯逻辑的基础上创造了人工智能的大部分思想 * 甚至明斯基的框架理论也是胡塞尔很早就提出的，胡塞尔本人也已经意识到了它的局限性 * 现象学越来越深入地渗透到日常世界，与世界建立更紧密的关系，创造一种与世界同步的关系 * 如果你从感觉运动的最底层开始，换句话说，它就变得和现象学所想的一样了 * 威廉·詹姆斯的理论非常像一个动力系统* 主动推理是试图将世界重塑为你想要的样子的行为。 * 当预测错误发生时，为了将错误最小化，自上而下的预测和自下而上的错误信号会反复相互作用，从而改变信念（内部状态）。 * 动态系统是确定性的，但通过在其中引入概率，可以将力量融入思维过程。 * 系统不是通过因果关系创建的，而是通过中介创建的。 * 与其通过逻辑连接事物，不如以稍微更灵活的形式创建人工智能。 * Tanabe 将中介定义为“通过切割连接”。 * 较高层与意识相关的部分处于缓慢的规模，而较低层的运动模式等则是快速的模式。 * 记忆是在很长一段时间内沉积的。 * 意识诞生于失去。 * 重新发现和同情哲学，而不是援引它，是工程与哲学并驾齐驱的研究风格之一。
CRISPR-CAS9筛查：一种进步药物发现的有力方法...
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来自芥菜 (Brassica juncea (L.)) 愈伤组织的体外器官发生...
2 兰契大学植物学系，兰契，贾坎德邦，印度 3 兰契大学植物学系生物技术硕士，兰契大学植物学系，印度贾坎德邦 4 兰契大学植物学系生物技术硕士，兰契大学植物学系，印度贾坎德邦 摘 要 本研究旨在建立一种优化的印度芥菜 (L.) Czern & Coss. (芥菜) 不同部位的体外愈伤组织诱导和增殖方案。将叶和茎外植体培养在补充了各种生长素和细胞分裂素浓度的 Murashige 和 Skoog (MS) 培养基中，以获得愈伤组织形成的最佳生长条件。所测试的激素组合包括 0.5、1 和 2 mg/L 的吲哚-3-乙酸 (IAA)、0.5、1 和 2 mg/L 的苄氨基嘌呤以及 0.5、1 和 2 mg/L 的 2,4-二氯苯氧乙酸 (2,4-D)。基于愈伤组织诱导频率，在不同时期和光照、温度和湿度培养条件下，对叶片和茎外植体产生的愈伤组织进行三次重复评估。在以 1:1 的比例补充 BAP 和 2,4 D 的 MS 培养基中，将叶片作为外植体的结果显示，接种 45 天后愈伤组织诱导率最高，这是独一无二的。茎外植体接种 45 天后，在激素浓度 BAP:IAA（0.5:1）下产生愈伤组织。这些产生的愈伤组织显示出明显的伸长和良好的叶片形状。未分化愈伤组织增生、变绿并形成成熟芽凸显了愈伤组织的有效性。继代培养后，愈伤组织的习惯化和持续传代使得培养基中无需添加细胞分裂素。愈伤组织获得细胞分裂素，导致出芽和营养器官发育。反过来，这些细胞允许器官发生，成熟植物成功再生。这种可重复的方案可用于愈伤组织诱导和植物再生，这是植物育种或生物技术应用（包括用于作物改良的基因转化）的重要工具。此外，通过既定的方案，对芥菜组织中植物激素之间相互作用的认识得到了提高。 关键词：愈伤组织、再生、生长素、作物、BAP、器官发生、芥菜 (L.) 1. 引言 在植物组织培养中，愈伤组织发生和器官发生是基因转化和作物发育所必需的过程。这些程序中的一个关键阶段是有效的愈伤组织诱导，它为以后的再生和转化提供所需的细胞材料。先前的研究表明，为了在不同芸苔属植物中获得较高的愈伤组织诱导率和植物再生，优化植物激素浓度至关重要（Gupta & Chaturvedi，2021 年；Singh 等人，2020 年）。大多数人称之为印度芥菜，Brassica juncea (L.) Czern. & Coss。是一种广泛种植的油籽作物，其油料和叶类蔬菜对经济十分重要。
利用机器学习提高矮牵牛组织培养效率：改善愈伤组织形成的途径
矮牵牛在组织培养中的重要特征是其不可预测且依赖于基因型的愈伤组织发生，这对高效再生和生物技术应用提出了挑战。为了解决这个问题，机器学习 (ML) 可以被视为一种强有力的工具，用于分析愈伤组织发生数据、提取关键参数和预测矮牵牛愈伤组织发生的最佳条件，从而促进更可控和更高效的组织培养过程。该研究旨在利用 ML 算法开发矮牵牛愈伤组织发生的预测模型，并优化植物激素浓度以提高愈伤组织形成率 (CFR) 和愈伤组织鲜重 (CFW)。该模型的输入为 BAP、KIN、IBA 和 NAA，输出为 CFR 和 CFW。比较了三种 ML 算法，即 MLP、RBF 和 GRNN，结果表明 GRNN (R 2 83) 在准确性方面优于 MLP 和 RBF。此外，还进行了敏感性分析以确定四种植物激素的相对重要性。IBA 的重要性最高，其次是 NAA、BAP 和 KIN。利用 GRNN 模型的卓越性能，集成遗传算法（GA）来优化植物激素浓度，以最大化 CFR 和 CFW。遗传算法确定了最佳植物激素组合，即 1.31 mg/L BAP、1.02 mg/L KIN、1.44 mg/L NAA 和 1.70 mg/L IBA，CFR 为 95.83%。为了验证预测结果的可靠性，在实验室实验中测试了优化的植物激素组合。验证实验的结果表明，通过 GA 获得的实验结果和优化结果之间没有显著差异。本研究提出了一种结合机器学习、敏感性分析和遗传算法的新方法，用于建模和预测矮牵牛的愈伤组织形成。研究结果为优化植物激素浓度、促进愈伤组织形成以及在植物组织培养和基因工程中的潜在应用提供了宝贵的见解。
