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特征在西苏达拉的萨瓦伦托以前的煤矿土地上生长的添加剂的提取物
Agarwood以香气而闻名，被认为是最昂贵的树木之一。通过涉及注射微生物或损害树木的昂贵过程获得了这种香气。大约15岁的阿加伍德树在印度尼西亚西苏门答腊省的萨瓦伦托的一个以前的煤矿区蓬勃发展。这种特定的树发出芬芳的香气，而无需任何注射过程。环境特征似乎会影响阿加木生长期间的代谢系统。在这项研究中，使用气相色谱法和质谱法（GC/MS）表征了萨瓦·伦托（Sawah Lunto）以前的煤矿开采中种植的琼脂中的化合物。还使用X射线光谱法分析了土壤肖像。此外，已在体外测试了来自Agarwood的提取物的抗菌能力。结果，研究地点的土壤包含多个要素，包括AI（2.81％），SI（11.79％），S（0.16％），K（0.99％），CA（0.73％），Ti（0.31％），MN（0.31％），MN（0.08％），Fe（4.57％），Fe（4.57％），Ba（4.57％），Ba（0.11％）和0.11％和0.11％（0.11％）。分析结果表明，琼脂中的化合物可能是由于高铁引起的环境压力引起的。此外，源自琼脂树的sapwood的琼脂二次代谢物被鉴定为1,2-二氢-8-羟基羟基学，而9,10-二氢脱氧化烯醇，这意味着它是Agarwood的特定化合物，具有特定的高量高浓度。此外，提取的树脂具有抗菌特性，这证明了其能够打击具有强活性的大肠杆菌细菌。©2025 SPC（SAMI Publishing Company），《亚洲绿色化学杂志》，用于非商业目的。
对整合过程控制的海洋样品的细菌DNA提取方法的评估
要通过分子方法研究海洋环境中的微生物群落，重要的是要以足够的量和纯度提取DNA。样品中抑制剂的存在可能导致虚假的阴性结果或信息丢失，但可以通过实验中的过程控制来突出显示。我们比较了海洋样品上的七种细菌DNA提取方法：鱼皮，g和胆量，软体动物肉，浮游植物和浮游动物。在一半的样品中添加了一个过程控制（单核细胞增生李斯特菌）。比较了DNA提取方法的性能，以产生针对细菌TUF基因和过程控制Hlya基因的QPCR扩增的更纯和浓缩的DNA。通过分光光度法测定测定DNA的纯度和浓度。结果表明，使用PowerBiofilm和Purelink微生物组试剂盒获得了最高纯度和浓度DNA。QPCR数据证实了这些试剂盒以更高的扩增效率产生了更好的细菌DNA纯度和浓度。在某些样品中，通过靶向Hlya基因的QPCR检测到抑制剂的存在，表明样品是被抑制剂污染的异质性。DNA提取物适用于海洋环境中的遗传下游应用。
CTAB/氯仿 - 异糖DNA提取方案
与研磨过程。我通常更喜欢类似于水稻颗粒的沉淀尺寸，无论是冷冻的还是新鲜的。我去除了多余的液体，因为它使磨石变得困难（藻类倾向于漂浮！）。我检查了显微镜下的样品，以评估磨削的进展，并观察CTAB溶液的绿色。通常，我将每个样品磨碎大约一分钟。•或者，您可以使用自动涡流适配器（例如Mobio）同时处理多个样本。沉淀后，将二氧化硅砂和细胞与CTAB放在管中。让其在架子上站立5分钟，然后将其转移到热块20分钟。如果CTAB缓冲区在此步骤之后没有变成绿色，请重复涡旋过程。一般规则，尤其是在仅氯仿提取物中，添加更多的组织可以产生更多的DNA到一定点，但它还增加了样品中污垢或杂质的量。DNA中的残基可以氧化样品，从而导致降解，并且可能会干扰下游应用中使用的酶。因此，必须在所用的组织量与提取的DNA质量之间找到适当的平衡，以确保在进一步的实验中获得可靠的结果。
Political-RAG：使用生成式人工智能从媒体内容中提取政治信息
摘要：在数字时代，媒体内容对于政治分析至关重要，它们通过新闻文章、社交媒体帖子、演讲和报告提供宝贵的见解。自然语言处理 (NLP) 改变了政治信息提取 (IE)，使事件提取和情感分析等任务自动化。传统的 NLP 方法虽然有效，但通常针对特定任务，需要专业知识。相比之下，由生成人工智能 (GenAI) 驱动的大型语言模型 (LLM) 提供了更集成的解决方案。然而，特定领域的挑战依然存在，这导致了检索增强生成 (RAG) 框架的开发。RAG 通过整合外部数据检索来增强 LLM，解决了与数据可用性相关的问题。为了展示 RAG 的功能，我们介绍了 Political-RAG 系统，该系统旨在从媒体内容（包括 Twitter 数据和新闻文章）中提取政治事件信息。Political-RAG 系统最初是为事件提取而开发的，为开发各种复杂的政治 IE 任务奠定了基础。这些包括检测仇恨言论、分析冲突、评估政治偏见以及评估社会趋势、情绪和观点。
基于非线性特征提取和堆叠集成学习的混合EEG-fNIRS脑机接口
a 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨，中国 b LINEACT CESI，里昂 69100，法国 c 埃法特大学电气与计算机工程系，吉达 22332，沙特阿拉伯 d Persistent Systems Limited，那格浦尔，印度 e AGH 科技大学生物控制论与生物医学工程系，克拉科夫，波兰 f 克拉科夫理工大学计算机科学与电信学院计算机科学系，华沙 24，31-155，克拉科夫，波兰 g 波兰科学院理论与应用信息学研究所，Ba ł tycka 5，44-100，格利维采，波兰 h EIAS 数据科学实验室，苏丹王子大学计算机与信息科学学院，利雅得 11586，沙特阿拉伯 i 梅努菲亚大学理学院数学与计算机科学系，32511，埃及j 埃及梅努菲亚大学计算机与信息学院信息技术系
无氯仿的DNA提取 - 乙酸铵沉淀法
添加到1.5毫升管中。血液：在13,000rpm处离心血液样本约1分钟（到颗粒样品）。用牙签从乙醇中取出样品，然后将其印迹到组织中。几乎干燥后，将牙签转移到1.5ml管中，然后摇晃以脱落血液。取出牙签并放入消毒剂中。拭子：乙醇干燥并放入1.5毫升管中。从交换的末端扣下来，以便盖子可以关闭。羽毛：将1-3羽羽毛的鱿鱼切成小块，在无菌玻璃板上用无菌剃刀刀片切成小块，然后再添加到管中。如果羽毛很小并且尖端上存在血斑，则可以添加羽毛。
DNA提取和采样方法对通过冷烟鲑和加工植物表面监测的细菌群落的影响
AurélienMaillet，AgnèsBouju-Albert，Steven Roblin，PaulineVaissié，SébastienLeuillet等。dna提取方法和采样方法对细菌群落的采样方法和采样方法，受16s rdna Metabarcoding在冷salmokeped salmon and Processing salmon and Processing surfaces中监测的细菌群落。食品微生物学，2021，95，pp.1-10。10.1016/j.fm.2020.103705。hal-03492706
在单元格的监督分类中优化特征提取和分类器的组合xhoena polisi duro 1,2*，arban uka 2，
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*，Arban UKA 2，Griselda alushllari 2，Albana Ndreu Halili 3，Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2，Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia，“ fan nori”，koria，koria，koria，korica，korica，korica，korka，korka，“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al（X.P.D.）。2埃波卡大学计算机工程系，阿尔巴尼亚蒂拉纳市； auka@epoka.edu.al（a.u.）galushllari@epoka.edu.al（G.A。）dkarras@epoka.edu.al（d.a.k.）3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。） 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.） 摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。）4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.）摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型（A549，BALB 3T3和THP1）的Brightfield显微镜图像，以评估Inception V3，Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN，决策树，随机森林，Adaboost，Adaboost，Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度，以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强，从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明，与神经网络配对时，VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比，使用Butterworth过滤器时的精度提高了，并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字：生物材料风险评估，细胞图像分类，分类器，特征提取，个性化医学，监督分类。
Benjamin L. Ochoa -UCSD CSE 计算机视觉简介I CSE 152A讲座1 LIFT3D：将任何2D视觉模型的零射击到3D Nadia Heninger -UCSD CSE 立体声（第2部分） Jishen Zhao -UCSD CSE 逆渲染的时空双侧梯度过滤 神经体系结构CSE 252D：高级计算机视觉 图像过滤 浮雕歧义 光度图像形成 未校准的立体声和特征提取
教学加利福尼亚大学圣地亚哥大学本科课程CSE 8B编程和计算问题解决简介II，2020，2021，2021，2022（春季和秋季），2023，2023，2025 CSE 11编程和计算问题解决简介解决简介：解决速度：加速速度，2024（Spring and Fall），2024（Spring and Fall）CSE 15L软件工具和技术分析，春季和2019年，2019年（冬季），2019年（冬季），2019年，冬季（冬季），企业，2019年冬季cers和2019 of Algorithms , 2018 CSE 152 Introduction to Computer Vision , 2015, 2016, 2017, 2018 CSE 152A Introduction to Computer Vision I (broad introduction), 2021, 2024 CSE 166 Image Processing , 2016, 2017, 2019, 2020 (spring and fall), 2022, 2023 (winter and fall) CSE 167 Computer Graphics , 2018, 2020 Graduate Courses CSE 252A Computer Vision I (comprehensive简介），2014，2015，2015，2016，2019，2021，2022，2023，2023，2025 CSE 252B计算机愿景II（成像几何），2014，2014，2015，2016，2017，2018，2019，2019，2021，2021，2021，2022，2022，2023，2023，2023，2024 CSE 252C选择了视觉和学习的主题291），2021（作为CSE 291），2022，2023，2024