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改进Cu2O光电座光电化学稳定性，phcccccu嫁接
cu 2 o光（光电极）可以产生很高的太阳能到水（STH）效率（≈18％），[6-8]，但它也容易在水溶液中的光接种，显示出非常稳定的稳定性。[9,10]这是因为Cu 2 O的氧化还原电位位于Cu 2 O的带隙内，从而使其可将其减少到Cu或氧化为CUO中，这极大地限制了Cu 2 O光电座在光电子体（PoperelectRocata-Lytic（Pec）（PEC）场中的应用。[11–15]因此，已经大量研究用于改善催化过程中Cu 2 O光阴极的稳定性。例如，可以通过原子层沉积（ALD）技术在其表面上添加缓冲层（ZnO，Ca 2 O 3）和在其表面上的protective层（tiO 2 O 3），可以通过原子层（ALD）技术在电解质溶液中的光（TiO 2 O 3）和弹性层（tio 2）进行有效缓解。[16,17]但是，由于液体过程和昂贵的设备，此方法不适合大规模生产。因此，通过结合G -C 3 N 4，[18-20] NIS，[21] FeOOH，[22,23] Cu 2 S，[24-26]和MOFS [24-26]和MOFS [27,28]，通过多样化的方法（例如，替代涂料，替代涂料）组合来形成连接，还可以提高复合Cu 2 O 2 O光阴极的稳定性。为了进一步提高Cu 2 O光电的光稳定性，需要通过可重复的过程和技术开发一些更有效的保护层材料。据报道，切断光电剥离和电解质溶液之间的反应可以有效抵抗其光腐蚀。此外，明显提高了Cu 2 O[29–31]铜苯乙酰基（pHCCCA）是一种新报道的金属有机聚合物半导体，具有出色的照片/热稳定性，可见光的光反应和高电子孔孔对分离效率。[32–36]最重要的是，它还显示出强的疏水性，静态水接触角为131.2°。[37]通过报道的光热方法，[16]高质量的pH c c c c cu Cu保护层被成功地自组装在Cu 2 O 2 O光（图1）的表面上（图1），有效地抑制了其光腐蚀，通过与电解液和O 2中的O 2分开其光腐蚀。在长期PEC实验后，通过构造的pH phcc cu/cu/cu 2 o光电座获得的稳定光电流密度显示出其出色的光稳定性，这也由稳定的晶体结构，形态和cu的价位证明。
CRISPR/Cas9 gRNA-tRNA 阵列的开发及嫁接技术相结合以提高甜橙基因编辑效率
(c) 不同 PTG/Cas9 载体诱导的编辑效率。(d) PTG/Cas9 系统在安留甜橙中诱导的表型。(ef) 安留甜橙定点突变的 Sanger 测序。与 WT（野生型）相比，CsPDS 的 DNA 序列中显示的是核苷酸突变。绿色序列代表 gRNA，蓝色表示 PAM 位点。删除的核苷酸以黑点表示。插入的核苷酸以红色表示。(g) 用作嫁接接穗的转基因株系。(h) 嫁接砧木的准备。(ij) 将 V 形接穗嫁接到准备好的甜橙上
燃烧中皮肤移植的简短历史：从自体皮肤嫁接的金标准到通过免疫调节方法嫁接的同种异体皮肤的可能性
当前，矢量空间模型算法已为文档搜索功能广泛实现，因为它在检索信息方面具有可靠性。根据翻译搜索古兰经的经文之一。但是，如果所使用的短语或单词与数据库中的文档中的单词不同（即使它具有一个含义），则系统将不会显示经文。我们知道古兰经具有非常深的含义，因此需要对经文进行解释。因此，本研究的重点是通过使用这些经文或圣训的讨论参数来实施搜索科学和技术搜索的经文和圣训的载体空间模型（VSM）算法。使用公制召回的20个关键字样品获得的测试结果为81％，平均时间为2.24秒。
基于可解释人工智能的实用嫁接模型
摘要：机器学习和深度学习都是人工智能的一部分，对全球的市场营销和消费者产生了巨大的影响。然而，从神经网络发展而来的深度学习算法通常被视为黑箱，因为它们的网络结构和权重无法被人类用户解释。一般来说，银行业的客户有权知道他们的申请为何被黑箱算法的决策拒绝。本文提出了一种实用的嫁接方法，将全局模型和局部模型结合成可解释人工智能的混合模型。两个基于决策树的模型被用作全局模型，因为它们具有高度的可解释性，可以作为混合模型的骨架或蓝图。另外两个模型，包括深度神经网络和 k-最近邻模型，被用作局部模型，分别提高准确性和可解释性。实施了一个财务困境预测系统，以评估混合模型的性能和所提出的嫁接方法的有效性。实验结果表明，基于终端节点嫁接的混合模型可能会提高准确性和可解释性，具体取决于所选择的局部模型。