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植物园：一个大型多模式数据集，可为生物多样性提供AI（补充材料）
Arboretum是一个13460万样本数据集，旨在通过为生物多样性应用推进AI，并通过提供一个大规模，准确注释的多模式数据集，其中包含图像和相应的文本描述，用于多样化的物种。植物园旨在促进用于物种鉴定，生态监测和农业研究的AI模型的开发。补充 - 我们介绍了三个新的基准数据集：Arboretum-Unseen，Arboretum-Lifestages和Arboretum均衡。
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制造商必须创新和适应，但有人可能会说，改造制造设施可能是最难解决的问题之一。整个系统严重依赖于在设施内移动的零件，这些零件具有非常具体的时间要求。对于生产线供料流程尤其如此，因为必须有连续的物料流向装配线，这样就不会出现与组件短缺相关的停机时间。虽然如今的工厂中实施了许多生产线供料交付流程（看板、排序、配套等），但它们都有一个共同点：这些定时交付依赖于一个关键的手动步骤，即装卸货箱，无论是在超市区域还是在每条装配线上。
目前被认可为部分或全部满足
航空工程学士（荣誉学位） EngC 参考：434 航空工程学士（荣誉学位） EngC 参考：424 www.bath.ac.uk 伯明翰大学 航空工程学士 EngC 参考：14972 航空工程学士 EngC 参考：14977 航空工程学士（含一年计算机科学学习） EngC 参考：14973 航空工程学士（含一年计算机科学学习） EngC 参考：14978 航空工程学士（含一年海外学习） EngC 参考：17382 航空工程学士（含一年海外学习） EngC 参考：17383 航空工程学士（含一年工业学习） EngC 参考：17385 航空工程学士（含一年工业学习） EngC 参考：17386 https://www.birmingham.ac.uk/index.aspx 布里斯托大学 航空工程学士参考编号：296 航空航天工程理学硕士 EngC 参考编号：314 航空航天工程理学硕士（含欧洲大陆学习） EngC 参考编号：313 航空航天工程理学硕士（含海外学习） EngC 参考编号：6793 航空航天工程理学硕士（含一年工业学习） EngC 参考编号：16591 工程设计理学学士（荣誉学位） EngC 参考编号：9555 工程设计理学学士（荣誉学位） EngC 参考编号：9556 工程设计理学硕士 EngC 参考编号：9722 工程设计理学硕士（含工业学习） EngC 参考编号：6913 www.bris.ac.uk 布鲁内尔大学 航空航天工程理学学士（荣誉学位）（含专业发展） EngC 参考编号：6954 航空航天工程理学硕士（含专业发展） EngC 参考编号：6955 www.brunel.ac.uk 剑桥大学 工程学理学硕士（荣誉学位）（航空航天和航空热通路） EngC 编号：5525 www.cam.ac.uk 伦敦城市大学 航空工程学士（荣誉学位） EngC 编号：512 航空工程学士（荣誉学位） EngC 编号：523
crispr可为绿色未来
群集定期间隔短的短文重复序列（CRISPR）/ CRISPR相关蛋白9（CAS9）系统已成为过去十年来许多动植物和动物物种中靶向基因组编辑的最重要工具。CRISPR/CAS9技术还引发了关键谷物作物中基因组编辑的应用和技术进步的范围，包括大米，小麦，玉米和大麦。在这里，我们回顾了CRISPR/ CAS9的先进用途以及在谷物作物的基因组编辑中的衍生系统，以增强各种农艺重要特征。我们还重点介绍了提供的新技术进步，用于提供预组装的cas9-grna核糖核蛋白（RNP）编辑系统，多重编辑，功能获得的策略，使用人工智能（AI）工具（AI）工具以及将CRISCR与新型快速繁殖（SB）结合在一起（SB）和Vernalsization and Nalnalization and Nalnalization Caltergies。
脂质体对市场认可为药品的表征：分析方法，准则和标准化方案
脂质体是纳米大小的基于脂质的囊泡，其药物输送能力广泛研究。与标准携带者相比，它们具有更好的特性，例如改善现场靶向和药物释放，保护药物免受降解和清除的保护以及较低的毒性副作用。目前，科学文献对基于脂质体的系统进行了丰富的研究，而EMA和FDA已授权了14种类型的脂质体产品，而许多其他脂质体产品已获得国家机构的批准。尽管在过去的二十年中，人们对纳米构造和纳米医学的兴趣稳步增长，但由于纳米系统表征的内在复杂性，调节和标准化其发展和质量控制的所有阶段和质量控制的所有阶段仍然严重不足。在缺乏强大和标准化的方法（2型文档）的同时，已经提出了许多纳米系统研究指南（脂质和非脂质系统）的指南。因此，正在使用广泛的技术，AP PRACHES和方法论，从而产生可变质量的结果，并且很难相互比较。此外，此类文档通常受到更新的约束，并重写进一步使主题复杂化。在这种情况下，这项工作的目的是弥合脂质体表征的差距：此处据报道，适合脂质体特征的最新标准化方法（与Corre Sponding 2型文档有关），并以短暂而务实的方式进行了修订，重点是为阅读器提供艺术状态的实用背景。特别是，本文将对开发的方法进行重音，以评估脂质体市场认可所需的主要关键质量属性（CQA）。
学位课程目前被认可为部分会议或全部
BEng (Hons) Aerospace Engineering EngC ref: 434 MEng (Hons) Aerospace Engineering EngC ref: 424 www.bath.ac.uk University of Birmingham BEng Aerospace Engineering EngC ref: 14972 MEng Aerospace Engineering EngC ref: 14977 BEng Aerospace Engineering with a year in Computer Science EngC ref: 14973 MEng Aerospace Engineering with a year in Computer Science ENGC Ref：14978 Beng Aerospace Engineering通过国外一年的Engc参考：17382 Meng Aerospase Engineering在国外的年度工程Engc Ref：17383 Beng Aerospace Engineering in Industry Engrc Ref：17385 Meng Aerpospace在行业中及其工业工程的一年工程eNkc Ref：17386 Httttpps：17386 htttpps：/frames.17386 htttpps：/bress。 BEng Aerospace Engineering EngC ref: 296 MEng Aerospace Engineering EngC ref: 314 MEng Aerospace Engineering with study in Continental Europe EngC ref: 313 MEng Aerospace Engineering with study abroad EngC ref: 6793 MEng Aerospace Engineering with a Year in Industry EngC Ref: 16591 BEng (Hons) Engineering Design EngC ref: 9555 BEng (Hons) Engineering Design with Study in Industry EngC ref: 9556 MEng Engineering Design EngC ref: 9722 MEng Engineering Design with Study in Industry EngC ref: 6913 www.bris.ac.uk Brunel University BEng (Hons) Aerospace Engineering (also: with Professional Development) EngC ref: 6954 MEng Aerospace Engineering (also: with Professional Development) EngC ref: 6955 www.brunel.ac.uk University of Cambridge MEng （荣誉）工程（航空航天和航空通道）Engc Ref：5525 www.cam.ac.uk City University，London Beng（荣誉）航空工程工程Engc Ref：512 Meng（Hons）Aeronautical Engineering Engc Ref：523
Bumiputera供应链基金融资（BSC）计划是与Teraju的协作融资计划，可为
Murabahah商品是通过Tawarruq安排的Murabahah（Cost-Plus-Profit）。tawarruq由两个出售和购买合同组成。首先涉及银行在约定的时期内以成本多的价格出售特定商品（例如原油棕榈油）向客户出售给客户。随后，客户将以现金和现货基础向第三方出售相同的商品。
新型超离子记忆装置可为人类记忆结构和意识提供线索
自 Penrose 和 Hameroff 的工作以来，人们讨论了人类记忆和意识的位置可能与微管蛋白微管有关的可能性。如果使用卷成微管的超离子纳米材料，并在形成的通道内使用电解质来介导质子和锂离子的快速离子交换，似乎可以在组成这些图像的复杂电磁波谱的作用下将整个图像阵列（图片）写入此类材料中。超级计算机可能会推荐使用相同的材料和架构。尤其要注意原丝数为 13 的微管。我们之前用由 13 个子单元组成的斐波那契网络连接了此类微管，这些子单元螺旋卷起以提供合适的通道。我们最近对 Wadsley-Roth 剪切相（如铌钨）的斐波那契分析
无需用户特定训练即可为 SSVEP BCI 拼写者迁移学习一组 DNN
摘要 — 目标：用脑电图 (EEG) 测量的稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 在脑机接口 (BCI) 拼写器中产生不错的信息传输速率 (ITR)。然而，目前文献中高性能的 SSVEP BCI 拼写器需要对每个新用户进行初始冗长而累人的用户特定训练以适应系统，包括使用 EEG 实验收集数据、算法训练和校准（所有这些都在实际使用系统之前）。这阻碍了 BCI 的广泛使用。为了确保实用性，我们提出了一种基于深度神经网络 (DNN) 集合的全新目标识别方法，该方法不需要任何类型的用户特定训练。方法：我们利用先前进行的 EEG 实验的参与者的现有文献数据集，首先训练一个全局目标识别器 DNN，然后针对每个参与者进行微调。我们将这组经过微调的 DNN 集合转移到新的用户实例，根据参与者与新用户的统计相似性确定 k 个最具代表性的 DNN，并通过集合预测的加权组合来预测目标字符。结果：在两个大规模基准和 BETA 数据集上，我们的方法实现了令人印象深刻的 155.51 比特/分钟和 114.64 比特/分钟 ITR。代码可用于重现性：https://github.com/osmanberke/Ensemble-of-DNNs 结论：在两个数据集上，对于所有刺激持续时间在 [0.2-1.0] 秒内的情况，所提出的方法都明显优于所有最先进的替代方案。意义：我们的 Ensemble-DNN 方法有可能促进 BCI 拼写器在日常生活中的实际广泛部署，因为我们提供最高性能，同时允许立即使用系统而无需任何用户特定的训练。索引词 — 脑机接口、BCI、EEG、SSVEP、集成、深度学习、迁移学习
在界面处优化的载体提取，可为23.6％的高效锡 - 颗粒钙钛矿太阳能
我们从三个A位置阳离子混合Sn – Pb Perovskite，CS 0.1 FA 0.6 MA 0.3 PB 0.5 SN 0.5 I 3，（MA =