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小麦酵母菌效应分子阵列抑制植物免疫反应
图 1 Zymospetoria tritici 的各种效应物持续抑制 flg22 诱导的活性氧 (ROS) 爆发。候选效应物在本氏烟中用农杆菌瞬时表达。每片叶子的一半表达阴性对照 (sHF)，另一半表达效应物。渗入后 72 小时，用 flg22 处理叶子每一侧的叶盘。通过将表达效应物的叶盘的总发光度与阴性对照 (sHF) 进行比较，测量每次 ROS 爆发测定中所有叶盘的平均总相对发光 (RLU)。单独的实验进行了五次，每个图中有五个数据点表示。对于 Zt_2_242，有一个不符合要求的数据点。为了确认这是一个异常值，又进行了三次重复（即总共八个数据点）。与 sHF 对照相比，五种效应物被鉴定为 flg22 诱导的 ROS 爆发的显著抑制剂（Wilcoxon 检验：* p < 0.05，** p < 0.01）。
带有触觉传感的机器人手的通用滑动检测
滑动检测是要识别抓握过程中对象是否保持稳定，这可以显着增强操纵灵量。在这项研究中，我们探索了能够执行各种掌握类型的五指机器人手的滑移检测，并在整个五个手指上检测到滑移，而不是专注于单个指尖。首先，我们构建了一个在六种抓地力类型的日常生活中收集的数据集，其中包括200 k个数据点。第二，根据深重下降的原理，我们为不同的抓握类型（USDConvnet-dg）设计了一个轻巧的通用滑动检测网络，以对掌握状态进行分类（无触摸，打滑和稳定的抓紧）。通过将频率与时域特征相结合，该网络的计算时间仅为1.26 ms，平均精度在验证和测试数据集上的平均精度超过97％，表明了强大的概括功能。此外，我们在现实世界中的实时掌握力调整中验证了提出的USDConvnet-DG，表明它可以有效地提高机器人操作的稳定性和可靠性。
测试高能聚合物电解质的实际考虑
图 2. 在锂/聚合物电解质/阴极电池格式中减少阳极处过量锂的影响。 (A、C) 凝胶聚合物电解质和干 PEO+LiTFSi 电解质的充电/放电电压曲线，分别具有厚（~600 µm）锂阳极。 (B、D) 凝胶聚合物电解质和干 PEO+LiTFSi 电解质的充电/放电电压曲线，分别具有薄（~13 µm 厚）锂阳极。 阴极是 NMC811，含炭黑，PEO+LiTFSi 作为粘合剂和阴极电解液。 使用的电流密度为 C/20（C 速率基于 NMC811 的 200 mAh/g 容量计算，直至 4.3 V vs. Li/Li + ）。 电压限制为 3.0 - 4.3 V。 所有循环均在 70 °C 下进行。 (E) 放电容量，标准化为第一次循环的放电容量，作为循环数的函数。注意：厚 Li|Gel PE|NMC811 电池随后短路，因此仅显示五个数据点（如 a 所示）。
基金会文件概述 - 米尔斯普林斯战场......
米尔斯普林斯战役是肯塔基州最大的内战战斗之一，在前夏天，在第一马萨斯战役（公牛奔跑）灾难性的失败之后，美国陆军在战争中获得了首次重大胜利。从美国内战的初期开始，很明显，肯塔基州具有令人难以置信的战略重要性，美国同盟国（CSA）希望保持坎伯兰式的差距和美利坚合众国，并将肯塔基州南部视为田纳西州同盟据点的门户。1862年1月19日，由乔治·托马斯（George Thomas）和阿尔伯特·肖普夫（Albert Schoepf）将军领导的联盟部队和同盟国，他们在洛根（Logan）的弗利克斯（Felix Zollicoffer）统治下在坎伯兰河北岸建立了冬季营地，在洛根（Logan）的Crossroads（现在称为肯塔基州的南希）。米尔斯普林斯的同盟失败导致CSA防守线在肯塔基州东部倒塌，使该地区受到联邦控制。这场战斗还为支持美国的人们提供了急需的士气增强。
研究文章的一个混合LSTM-KNN检测市场微观结构异常的框架：信用DEFA中的高频跳跃行为的证据
本文提出了一个新型混合LSTM-KNN框架，用于检测高频信用违约互换（CDS）市场中市场微观结构异常。该框架将长期短期记忆网络的时间学习能力与K-Nearthert邻居分类的模式识别强度相结合，以识别价格上涨和市场异常。通过分析2020年至2023年的高频CD市场数据，包括来自五个主要CD指数的250万个数据点，该研究表明跳跃检测准确性有了显着提高。混合模型的准确率达到92.8％，与独立的深度学习方法相比，比传统统计方法提高了15.2％，增强了8.5％。该框架保持计算效率，平均处理延迟为48.2毫秒，从而实现了实时市场应用。经验分析揭示了检测到的跳跃与市场流动性状况之间的密切相关性，而投标差价和订购书籍失衡被确定为关键预测指标。该研究在风险管理和市场监视中对市场微观结构动态和实际应用有助于理论理解。
定时偏序推理算法 - AAAI 出版物
在本文中，我们提出了定时偏序 (TPO) 模型来指定工作流程安排，尤其是用于对制造流程进行建模。TPO 集成了工作流程中事件的偏序，指定“先发生”关系，并使用时钟上的保护和重置指定时间约束——这是从定时自动机规范中借鉴的想法。TPO 自然使我们能够捕获事件顺序以及一类受限制但有用的时间关系。接下来，我们考虑从工作流程日志中挖掘 TPO 安排的问题，其中包括事件及其时间戳。我们展示了制定 TPO 和图着色问题之间的关系，并提出了一种具有正确性保证的 TPO 学习算法。我们在合成数据集上展示了我们的方法，其中包括两个受飞机调头的实际应用启发的数据集和 Overcooked 电脑游戏的游戏视频。我们的 TPO 挖掘算法可以在几秒钟内从数千个数据点推断出涉及数百个事件的 TPO。我们表明，由此产生的 TPO 为工作流的依赖关系和时间约束提供了有用的见解。
DT-ML：药物目标度量学习
摘要：现代药物发现的挑战激发了基于机器学习的方法的使用，例如预测药品目标相互作用或已批准的药物的新颖指示，以加快早期发现或重新定位过程。出版偏见导致大规模重新定位数据集中已知的负数据点短缺。但是，训练一个良好的预测因子需要正面和负样本。最近在机器学习的子场中也解决了负面抽样的问题，即最重要的是表示和度量学习。尽管这些新型的负面抽样方法被证明是从不平衡数据集中学习的有效解决方案，但它们尚未用于重新定位，以至于学到的相似性提供了预测的相互作用。在本文中，我们在成对的药物靶向/药物疾病的预测中适应了学习启发的方法，并提出了对其中一个损失函数之一的修改，以更好地管理负样本的不确定性。我们使用基准药物发现和重新定位数据集评估了这些方法。结果表明，与公制学习的相互作用预测在高度不平衡的情况下（例如药物重新定位）优于以前的方法。
S/2021/87 安全理事会 - ecoi.net
报告对中非危机的区域影响以及跨境流动战斗人员、武器和自然资源作为中非共和国危机的一个关键方面的重要性进行了新的阐释。11 月 8 日，南苏丹战斗人员袭击了武装团体中非和平联盟在班布蒂（中非共和国上姆博穆省）的据点；12 月 1 日，苏丹战斗人员袭击了古拉人口稠密的博罗马塔镇（瓦卡加省）。在扎卡里亚·达马内“将军”指挥的战斗人员控制的萨姆-万贾地区（上科托省），专家小组观察到存在多条跨境武器贩运路线，以及两个由外国战斗人员组成的武装团体的定居点——一个是乍得人，另一个是苏丹人——他们参与了各种贩运活动，包括钻石、黄金和大麻。这些发展表明，在国家干预有限或没有国家干预的边境地区，居民的脆弱性十分严重，也证实了中非共和国政府迫切需要采取更有力的行动，加强与邻国的合作，解决边境安全问题。
纳米颗粒药物向大脑输送的综合研究：机器学习技术的应用
摘要：将药物输送到大脑中的特定靶组织和细胞对大脑治疗提出了重大挑战，这主要是因为人们对纳米颗粒 (NP) 特性如何影响药物生物分布和脱靶器官积累的理解有限。本研究通过使用基于收集包含数值和分类特征的 403 个数据点的大型数据集的各种预测模型来解决先前研究的局限性。机器学习技术和综合文献数据分析被用于开发预测 NP 输送到大脑的模型。此外，通过系统分析药效学参数（例如血浆曲线下面积），分析了负载药物和 NP 的物理化学性质。分析采用了各种线性模型，特别强调了表现出卓越准确性的线性混合效应模型 (LMEM)。通过鼻腔和静脉途径制备和施用两种不同的 NP 配方，验证了该模型。在各种建模方法中，LMEM 在捕捉潜在模式方面表现出色。释放速率和分子量等因素对脑靶向性有负面影响。该模型还表明，当药物是 P-糖蛋白底物时，对脑靶向性有略微的积极影响。关键词：纳米粒子、鼻腔内给药、脑、AUC、预测、线性回归、线性混合效应
2024 VOD和数据记录器，用品和配件产品清单
1-02-01 Handitrap II™VOD记录器每个便携式1通道连续爆炸的爆炸速度（VOD）记录器，用于一个蓝鸟和炸药样品中的炸药。分辨率= 12位，4,096中的1个部分。记录速度为1 MHz。131,000个数据点的内存= 131毫秒记录时间。内部和外部触发模式。预触发时间是总记录时间的25％。通过可充电的NICAD电池运行（长达8小时）。Includes HandiTrap II™ VOD Recorder, 120 or 230 VAC Battery Charger (as specified by the Customer), USB Communications Cable, External Trigger Adapter, padded HandiTrap II™ Carry Case, HandiTrap II™ Operations Manual (English), DAS™ Data Acquisition Suite Standard Edition Software for Windows XP™ and later.包括MREL可再生1年综合100％零件和劳动保修（有关更多详细信息，请与MREL联系）。如何为此产品选择正确的配件：在下面确定您的应用程序，然后选择本出版物后面列出的适当兼容的配件。应用程序＃1：测量Blastholes中爆炸物的VOD（第8页）应用程序＃2：测量炸药样本的VOD（第12页）