引用Reinke,Aaron W.,Robert A.Grant和Amy E. Keating。“合成的盘绕螺旋相互作用组为分子工程提供了杂种模块。”J.am。化学。Soc。,2010,132(17),pp 6025–6031。
植物病原体对农作物生产造成严重破坏,对农业和自然生态系统构成威胁。深入了解植物-病原体相互作用对于制定创新的农作物疾病控制和环境保护策略至关重要(Bulasag 等人)。尽管数十年来一直致力于研究植物免疫的复杂性,但理解不同宿主和微生物之间复杂的跨界相互作用仍然具有挑战性。这本 Frontiers 电子书“植物病原体相互作用中的植物防御机制”提供了 19 篇文章,涵盖了植物与病原体之间各种机制的研究。本摘要旨在为在一系列植物-病原体相互作用中控制植物免疫的复杂机制提供新的视角和新见解。
该研究基于多种方法,包括经典的、基于科学的方法,例如: B.文献、专利或出版物分析或专家访谈。另一方面,采用既定的预见和参与方法,例如德尔菲调查、未来之轮研讨会和应用场景的开发、与专家进行的场景验证研讨会和与公民进行的研讨会,讨论未来去边界化的潜在形式。因此,探索性、面向未来和面向对话的预测方法基于坚实的经验基础,可以追踪研究动态,同时捕捉新兴问题。这项在 BMBF 预见过程 III 框架内开展的深入研究直接以 2020 年夏季发布的预见过程价值观研究 3 为基础,将研究结果嵌入到全球情景 2 中。
气候变化是对生物多样性和生态系统功能的最严重威胁之一。当前的温度变化速率主要由化石燃料的人类组合驱动,远远超过至少10,000年(较低的PleistoCene)和更长的时间(IPCC,2014年)。最后一次重大的气候变化事件引起了巨大的灭绝,导致许多大型四足动物突然灭亡,包括诸如羊毛猛mm,羊毛犀牛,毛s,牛皮龙,巨型麋鹿,巨型麋鹿,saber齿的虎和dire虎[1]等特征物种[1]。在先前的气候变化事件时,景观之间的主要差异之一是当前的景观是,生物圈现在由单个物种Homo Sapiens Sapiens主导,该物种已深刻改变并简化了许多陆地和水生生态系统。因此,除了气候变化外,自然生态系统还因其他人类引起的变化而改变了,包括森林砍伐,富营养化,过度收获,非本地物种的引入和各种类型的污染。因此,物种和种群受到多种压力源的挑战,使他们更难适应气候制度的快速变化。人们可以强烈认为我们不再生活在全新世,而是在人类世[2,3]。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
糖尿病是全球最重要的公共卫生问题之一,对全球公共卫生和社会经济发展造成了沉重的负担。尽管某些国家的发病率已经开始降低,但近几十年来,其他发达国家和发展中国家的糖尿病患病率也有所增加(1)。2型糖尿病(T2D)约占糖尿病病例的90%(2),根据世界卫生组织的说法,即使在年轻人中,被诊断为T2D的人数也在增加(2)。T2D的发展主要是由不健康的生活方式以及环境和遗传因素的相互作用引起的。尽管其中一些因素受到个人控制,例如生活方式,但其他因素却没有,例如年龄,性别和遗传学的增加。饮食也归因于T2D的风险(3,4)。在许多前瞻性研究中已经确认了这种关联(5-8)。此外,T2D是一种越来越普遍的代谢疾病,引起严重的微血管并发症,即心血管疾病(CVD),视网膜病变,神经病和肾病(3,9)。此外,据报道,减肥或生活方式改良的有益影响可以预防,延迟和减少疾病的发生率(2,10)。因此,对整体饮食模式(习惯食品和营养摄入量)的有效估计已成为研究饮食与健康状况之间关系的基本方面(8)。一般饮食习惯可以提供超出营养和单一食物作用的见解(2,11)。基于食品和食物组的RF,MDS和AMDS某些指数基于国家营养建议和国家饮食指南,这些指南评估了整体营养模式,包括健康饮食指数,替代健康饮食指数,健康饮食指标,推荐食品评分(RFS),饮食质量指数,饮食质量指数,饮食质量质量评分,地中海饮食评分(MDS)以及替代地中海饮食(MDS)和替代饮食(AMDS)。
抽象公司一直在越来越多地从非政府组织开始压力,以克服不道德和不可持续的行为。这项研究的目的是研究供应链透明度和非政府组织压力之间的相互作用。分析基于供应链透明度和机构压力的文献。我们进行了一项时置的多级回归分析,其中包括5年内270家时装公司的数据,以调查非政府组织对透明度的影响,反之亦然。结果表明,透明度更高的公司比透明公司更可能受到非政府组织的压力。此外,我们的发现表明,根据活动的广告系列,非政府组织的权力和沟通的数量,非政府组织的压力可以刺激公司透明度,或者变成负面影响,从而导致透明度较低。
增加的干旱威胁着土壤微生物群落及其在农业土壤中控制的多种功能。这些土壤通常被矿物营养物质受精,但尚不清楚这种施肥如何改变土壤多功能性(SMF)的能力,以维持干旱,以及植物土质相互作用如何影响这些效果。在这项研究中,我们使用山草原土壤来测试矿物营养素(氮和磷)添加的互动效应,并在中间有和没有植物(Lolium Perenne)的SMF上进行了干旱,并在中含有植物中(Lolium Perenne)。我们根据与土壤微生物在其生物量中储存碳(C),氮(N)和磷(P)的能力相关的8个微生物特性计算了SMF,并通过有机物解聚,矿化,硝化,硝化物和否定性加工来处理这些元素。为了研究SMF响应的基础机制,我们表征了使用16S和18S rRNA扩增子测序的土壤化学计量和微生物群落组成的提示变化。我们的结果表明,在植物存在时,受精会降低SMF干旱的耐药性,但在未种植的山地草原土壤中观察到了相反的情况。我们的分析表明,这是由于植物的相互作用,受精和干旱造成了与高SMF相关的四种耦合特性:高土壤水分,低蛋白质C限制,高细菌多样性和低细菌革兰氏革兰氏阳性阳性:革兰氏阳性:革兰氏负比例。总的来说,我们的结果表明,减少矿物肥料在山地草原中的植物生产可以提高土壤在干旱期间保持其多功能性的能力。最后,我们的研究清楚地证明了植物在SMF对全球变化的复杂反应中的重要性,并表明结合化学计量和微生物多样性评估是一种强大的方法,可以解散基本机制。
摘要本文研究了一个四级三脚架原子系统的相互作用动力学,该系统耦合到Kerr-Medium内的Q呈现的二项式场状态。相互作用模型结合了时间依赖性耦合参数和引人入胜的参数,为描述原子野外相互作用提供了更适应性的框架。特别的重点放在研究Q的形式,时间依赖性耦合参数,失调参数和KERR非线性如何影响系统的保真度属性和线性熵动力学。我们的结果表明,所考虑的参数的影响对原子场纠缠和忠诚有重大影响。这些发现提供了对受控量子系统的宝贵见解,并具有量子信息处理和非线性量子光学器件中的潜在应用。
Merve Seray Ural,Joice Maria Joseph,Frank Wien,Xue Li,My-An Tran等。对人血清白蛋白与聚合物和混合纳米颗粒的相互作用进行了全面研究。药物输送和转化研究,2024,14(8),pp.2188-2202。10.1007/S13346-024-01578-X。hal-04928427
