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在50年后，Ohwia Luteola（Fabaceae，Papilionoideae）的重新发现以及对质体基因组序列的Ohwia物种的比较分析
Ohwia Luteola（H。Ohashi＆T。Nemoto）H。Ohashi仅从中国云南省的一个收藏中知道。 自1972年上一次收藏以来，它一直没有回忆起来。 在这里，我们报告了该物种的重新发现，这意味着中国胡南省的第一个新记录。 基于新鲜材料，我们提出了O. luteola的修订形态学，并进行了质体基因组的测序和组装。 在形态上，O。Luteola与O. caudata相似，但前者很容易通过小叶长度/宽度比（2.5到3.6）来区分，叶片尖锐（尖头的角度为50°–80°），最终的花序均不明显地覆盖了3/3/hir rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug to种子。 分子系统发育分析证实了O. luteola是O. caudata的姐妹。Ohwia Luteola（H。Ohashi＆T。Nemoto）H。Ohashi仅从中国云南省的一个收藏中知道。自1972年上一次收藏以来，它一直没有回忆起来。在这里，我们报告了该物种的重新发现，这意味着中国胡南省的第一个新记录。基于新鲜材料，我们提出了O. luteola的修订形态学，并进行了质体基因组的测序和组装。在形态上，O。Luteola与O. caudata相似，但前者很容易通过小叶长度/宽度比（2.5到3.6）来区分，叶片尖锐（尖头的角度为50°–80°），最终的花序均不明显地覆盖了3/3/hir rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug to种子。分子系统发育分析证实了O. luteola是O. caudata的姐妹。
对质量为零质量的多变量有限数据推断
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微生物对质量可食用昆虫的贡献
简单的摘要：近年来，人们对甲虫，板球和苍蝇等大规模饲养的可食用昆虫的兴趣大大增加。这些昆虫现在用于各种目的：作为食物和饲料，管理有机和塑料废物，排毒环境，生产生物燃料，甚至用于化妆品和药品。这些应用包括未广泛使用的废料喂养昆虫，将其转变为有价值的产品，例如食物，饲料和肥料。因此，昆虫的消化系统是这些发展过程的基石。消化部分由昆虫本身进行，部分是由肠道相关的微生物进行的。他们各自的角色仍然是一个需要的研究领域，现在很明显，微生物社区可以适应，增强和扩展昆虫消化和排毒其饲料的能力。尽管如此，这些物种还是令人惊讶的自主性，并且与消化所需的微生物没有强制性关联。相反，微生物群在同一物种方面有很大不同，并且主要由宿主的环境和饮食形成。这种自然的灵活性提供了靶向和发展昆虫和微生物之间新型关联的前景，以创建量身定制的质量菌株，以管理特定的副产品和工业应用。
法庭上的人工智能：法医机器、专家证人和对质条款
从弹道学和指纹识别等传统方法，到 21 世纪的概率基因分型模型，法医实验室已发展成为科学探索的前沿领域。法医技术的快速发展不会止步于此。考虑到人工智能（“AI”）的最新发展，未来的法医工具可能会变得越来越复杂。可以肯定的是，人工智能法医工具远非理论上的东西；人工智能在法医科学中的应用已经在实践中出现。机器学习支持的声学枪声探测器、面部识别软件和各种模式识别学习模型已经扰乱了全国各地的执法行动。很快，刑事被告将需要学习如何在由人工智能专家系统主导的法庭上应对。不幸的是，判例法或联邦证据规则中几乎没有关于刑事被告应如何在法庭上将人工智能作为证据的指导。尽管有少数学者开始探索人工智能与证据法的交集，但这些研究主要集中在认证问题或将 Daubert 标准应用于人工智能证据的问题上。本研究通过分析第六修正案对质条款下面对人工智能生成证词的刑事被告人的权利，为法庭上对人工智能的持续探索做出了贡献。本研究将说明，在未来，人工智能法医工具越来越多地用于在刑事诉讼中指控被告，对质权将日益受到侵蚀。这主要是因为法院在对质条款中开辟了广泛的“机器生成数据”例外。根据这一例外，足够自主的机器生成的数据将不在宪法保护范围内。理由是，这种
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
人工智能对质量的影响...
本文最后强调了负责任和合乎道德的人工智能发展的重要性，这考虑到了对社会、经济和环境的潜在影响。它强调了人工智能发展需要透明度、公平性和人类尊严，以及需要考虑对就业、教育和流动性的潜在影响。总体而言，研究表明，虽然人工智能有可能大大提高生活质量，但其发展必须以道德原则和负责任的实践为指导。关键词：-人工智能、生活质量、人工智能的未来、影响
CAS12A的反式DNA裂解活性没有可检测到的免疫力对质粒或噬菌体
CAS12A是V-A型CRISPR-CAS RNA引导的内切酶。它在特定位点切割了dsDNA，然后在体外反式跨体内激活以非特征ssDNA的裂解。反式活性的免疫功能仍然未知。为了解决这个问题，我们在大肠杆菌中构建了一个CAS12A靶向系统，其中CAS12A裂解了高拷贝靶质粒以释放反式ssDNA裂解活性。然后，我们分析了Cas12a靶向对非目标质粒和ssDNA噬菌体的影响。结果表明，CAS12A有效地消除了目标质粒，但对噬菌体的非目标质粒或鼠疫形成的维持没有影响。此外，有助于靶质粒耗竭的两间隔crispr阵列仍然对非目标质粒或噬菌体没有可检测的影响。一起，数据表明CAS12A的反式ssDNA切割不会导致体内免疫力。
使用对比学习对质谱图像数据进行自监督聚类
对实验伪影和噪声敏感，从而降低了它们对具有相似定位但不同对比度的空间模式的泛化能力。最近，使用卷积神经网络 (CNN) 的迁移学习和半监督深度学习方法已经开发出来，分别用于聚类离子图像和量化分子共定位。26,27 这些报告表明，MSI 数据的有限大小对传统的 CNN 训练框架提出了挑战，因为传统的 CNN 训练框架通常依赖于大量带注释的图像。因此，这些方法与传统的机器学习方法相比，在查找共定位分子图像方面提供了相对较小的改进。计算机视觉自监督对比学习方法的最新进展，包括 MoCo、28 SimCLR 29