然而,从那时起,根据从沙漠盾牌行动和沙漠风暴行动中吸取的经验教训,以及在伊拉克和阿富汗 15 年的战争中,国防部继续部署强大的自动识别技术 (AIT) 和资产可视性能力。这些能力提高了跟踪资产从哨所、营地和站点到地理作战司令部 (GCC) 责任区内的商业行业配送设施的能力。国防部资产可视性已通过实施企业级资产可视性系统、改进业务流程和托运人报告、增强组件级自动化信息系统 (AIS) 功能以及使用 AIT 和其他运输中可视性 (ITV) 数据事件(例如运输服务合同中规定的商业电子数据交换 (EDI))来实现。
对一些模型植物 - 病原系统的研究已从多年的工具和资源开发中受益。对于绝大多数经济和营养重要的植物而言,情况并非如此,从而产生了农作物改善的瓶颈。木薯细菌疫病(CBB),由xanthomonas axonopodis PV引起。manihotis(XAM)是木薯(Manihot esculenta crantz)种植的所有地区的重要疾病。在这里,我们描述了木薯的开发,可用于可视化体内CBB感染的初始步骤之一。使用CRISPR介导的同源指导修复(HDR),我们在CBB易感性的3'端(S)基因Mesweet10a生成了含有GFP的植物。随后在转录和翻译水平上可视化了转录激活剂(TAL)效应tal20的Mesweet10a-GFP。据我们所知,这是通过木薯中的基因编辑进行HDR的第一个证明。
在2010年代初期,ESPN处于其权力的高处。作为当时无懈可视的有线电视捆绑包的皇冠上的珠宝,ESPN每月从超过1亿个订户收到7美元以上,无论他们是否观看ESPN。这是ESPN后代的补充,包括ESPN2,ESPNews,ESPN Classic和SEC网络,该公司从中收到了额外的费用。ESPN的次要收入来源(广告)也在蓬勃发展,因为赞助商支付了溢价,以将自己与ESPN众多媒体平台的品牌和现场体育内容联系起来。ESPN被称为沃尔特·迪斯尼公司的摇钱树,这是一个因可靠地推动迪士尼媒体和娱乐部和整个公司的表现而闻名的声誉。(Hearst拥有ESPN的20%。)
部署防火墙以在工业网络和 IT 域之间构建非军事区 (DMZ) 是确保电网运营安全的基础第一步。随着公用事业组织连接更多设备、启用更多远程访问并构建新应用程序,防火墙创建的隔离区逐渐消失,无法满足需要。因此,保护工业物联网网络需要深入的可视性。公用事业需要了解网络上有哪些设备、它们如何通信以及这些通信的去向。可视性功能还可以提供详细的资产信息,可用于识别电力系统设备漏洞并帮助进行电网资产清点。与 IT 领域一样,思科嵌入了网络作为可视性传感器的能力:保护工业物联网网络的边缘架构方法 - 思科。
摘要流量参数的准确测量通常取决于传感器的可访问性。光流评估技术,例如粒子图像速率(PIV)和粒子跟踪速度计(PTV),仅限于光学上透明的介质。但是,许多工业过程都涉及不透明的媒体,需要采用替代方法。本研究介绍了X射线粒子跟踪速度法(XPTV)的开发和应用,以研究此类介质中的流量。具体来说,检查了融合细丝制造(FFF)打印机的喷嘴内的流量。这项工作的新贡献是使用XPTV对加热流进行的首次分析,通过在聚合物流中引入钨粉作为对比剂来实现。该研究成功地可视化了抛物线速度曲线,证明了该方法的功效。
摘要 人工智能(AI)最初是计算机科学中一个模糊的概念,现在已被应用于我们生活的许多领域。由于它对复杂问题的另类见解,它引起了学术界的兴趣。因此,本研究采用文献计量方法来观察人工智能在旅游领域的进展。从 Scopus 数据库共收集了 102 篇论文。确定了最有成效的作者、合作和机构等关键因素,并使用共现网络和最常见的作者关键词确定了研究热点。通过主题演变分析可视化了人工智能的进展。研究结果表明,2017 年后人们对人工智能的兴趣日益浓厚,平均引用量表明论文被引用率很高。由于这是第一项在旅游背景下对人工智能进行文献计量的研究,因此它可以被认为对学者和旅游专业人士有用,因为它提供了人工智能的总体概述,展示了研究趋势和热门论文。
图片/显示 • LCD 面板类型:IPS 技术 • 背光类型:W-LED 系统 • 面板尺寸:27 英寸 / 68.6 厘米 • 显示屏涂层:防眩光,3H,雾度 25% • 有效可视面积:597.89(水平)x 336.31(垂直) • 宽高比:16:9 • 像素密度:82 PPI • 响应时间(标准):4 毫秒 (GtG)* • 亮度:250 cd/m² • SmartContrast:10,000,000:1 • 对比度(标准):1000:1 • 最大分辨率:1920 x 1080 @ 75 Hz* • 像素间距:0.311 x 0.311 毫米 • 视角:178º(水平)/ 178º(垂直),@ C/R > 10 •无闪烁 • 显示色彩:16.7 M • 扫描频率:30 -83 kHz(水平)/ 56 -76 Hz(垂直) • LowBlue 模式 • sRGB
多年的工具和资源开发使一些模型植物-病原体系统的研究受益。但对于绝大多数具有经济和营养价值的植物来说,情况并非如此,从而造成了作物改良的瓶颈。由 Xanthomonas axonopodis pv. manihotis (Xam) 引起的木薯细菌性枯萎病 (CBB) 是所有种植木薯 (Manihot esculenta Crantz) 的地区的重要疾病。本文,我们描述了可用于可视化体内 CBB 感染的初始步骤之一的木薯的开发。利用 CRISPR 介导的同源定向修复 (HDR),我们生成了在 CBB 易感性 (S) 基因 MeSWEET10a 的 3' 端无疤痕插入 GFP 的植物。随后在转录和翻译水平上可视化了转录激活因子样 (TAL) 效应物 TAL20 对 MeSWEET10a-GFP 的激活。据我们所知,这是首次在木薯中通过基因编辑展示 HDR。
我们正在举办一项机器学习竞赛,以吸引专注于开发用于识别Cero-Electon层析成像(Cryoet)获得的粒子位置的研究人员。冰冻是一种可视蛋白质组学的强大技术,可以在分子水平上详细探索生物系统。然而,它在大规模实验中的应用受到低吞吐量的约束,特别是在识别蛋白质的3D坐标或断层图内的大分子复合物的3D坐标 - 对于实现近特征图平均的接近原子分辨率至关重要。这一识别粒子位置的步骤称为粒子拾取,这是鉴定和标记断层图中各个颗粒的过程。我们的竞争重点是支持模型开发和评估冷冻数据中的粒子采摘,重点是识别实验数据中多种粒子类型的不同粒子。