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定量性状基因座的分子映射，以抵抗西红柿早期疫病
早期疫病（EB），由linariae（Neerg。）（SYN。A。tomatophila）Simmons是一种影响世界各地的西红柿（Solanum lycopersicum L.）的疾病，具有巨大的经济影响。本研究的目的是绘制与西红柿中EB耐药性相关的定量性状基因座（QTL）。F 2和F 2：3的映射种群由174条线组成，这些群体在2011年的自然条件下评估了NC 1celbr（抗性）×Fla。7775（易感性），并通过人工接种在2015年的温室中进行了自然条件评估。总共使用了375个具有特定PCR（KASP）测定法的基因分型父母和F 2种群的分析。表型数据的广泛遗传力估计为2011年和2015年的疾病评估分别为28.3％和25.3％。QTL分析显示，六个QTL与染色体2、8和11（LOD 4.0至9.1）上的EB抗性相关，解释了3.8至21.0％的表型变异。这些结果表明，NC 1celbr中EB耐药性的遗传控制是多基因的。这项研究可能有助于将EB抗性QTL和标记辅助选择（MAS）进一步绘制，以将EB耐药基因转移到精英番茄品种中，包括扩大番茄中EB耐药性的遗传多样性。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
PCI/DSS 4.0 CloudFlare技术合规映射
专门的云根据定义不支持跨多云环境的合规性控制，无法以其现有功能以可合理或统一的方式运行计算和安全服务，从而导致入门摩擦，安全风险和高TCO。“共同责任”合规模型给客户带来负担，以了解其整个合规环境，或者面临失败的审计或违规行为的后果。复杂的UI和脱节的产品为需要执行更专业合规任务的客户创造了陡峭的学习曲线，并且提供商锁定意味着添加其他云环境需要重复的努力来确保完全合规性就绪。此外，在满足数据本地化和居住要求
髓磷脂双层的定量磁共振映射反映了多发性硬化症脑组织的病理
多发性硬化症（MS）是一种神经炎症性疾病，其特征是髓磷脂（脱髓鞘）丧失，并在一定程度上是随后的髓磷脂修复（Remereliation）。为了更好地了解降低和再生的病理机制，并监测旨在再生髓磷脂的疗法的疗效，提供髓磷脂无创可视化的技术是有必要的。磁共振（MR）成像长期以来一直处于可视化髓磷脂的努力的最前沿，但直到最近才能访问由髓磷脂脂质蛋白双层本身产生的快速衰减的共振信号。在这里，我们表明，双层的直接MR映射可从MS患者的脑组织中产生高度特异性的髓磷脂图。此外，发现双层信号行为的检查揭示了正常表现的白色和灰色物质的病理改变。这些结果表明，髓鞘双层映射技术的体内实施有望，并在基础研究，诊断，疾病监测和药物开发中进行了预期应用。
对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
从政治承诺到气候缓解计划的定量映射：两个欧洲城市的比较
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
拟南芥叶定量地图集：通过统一数据整合的细胞和亚细胞映射
需要进行定量分析和模型，以将植物的细胞组织与其新陈代谢联系起来。但是，定量数据通常散布在多个研究中，发现此类数据并将其转换为有用的信息是耗时的。因此，有必要集中可用数据并突出其余的知识差距。在这里，我们提出了一种逐步的方法，可以从各种信息源中手动提取定量数据，并统一数据格式。首先，对拟南芥叶的数据进行了整理，检查了一致性和正确性，并通过交叉检查来源进行策划。第二，通过应用计算规则将定量数据组合在一起。然后将它们集成到代表Arabidopsis参考叶的独特综合，参考，可重复使用的数据汇编中。该地图集包含在细胞和亚细胞水平的叶片中发现的15种细胞类型的指标。
计算工具映射开发和疾病中细胞的起源和旅程
“ Cell2Fate是一种创新的工具，因为它深入研究了细胞成熟的时间特异性阶段的复杂性，并且在之前尚未实现。较旧的模型倾向于过度简化细胞轨迹的过程，因此，我们很高兴能够共享一个尖端的工具，可以将其应用于新数据集并以更详细，更准确的方式发现发现，” Alexander Aivazidis博士说：“ Alexander Aivazidis博士说：“欧洲分子生物学实验室（EMBL）和以前的Systute sistute sistute sistute sistute sangercome。
将AI基准数据映射到通过专家启发的定量风险估计
文献和多位专家指出了大型语言模型（LLM）的许多潜在风险，但对实际危害的直接测量仍然很少。AI风险评估到目前为止一直集中在衡量模型的功能上，但是模型的功能只是风险的指标，而不是衡量风险的指标。更好地建模和量化AI风险方案可以帮助桥接这种断开连接，并将LLM的功能与有形现实世界的危害联系起来。本文通过证明如何使用现有的AI基准来促进风险估计的创建，从而为该领域做出了早期贡献。我们描述了一项试点研究的结果，其中专家使用AI基准Cybench的信息来生成概率估计。我们表明，对于此目的，该方法似乎很有希望，同时指出可以进一步加强其在定量AI风险评估中的应用。