XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硫化的
南非夸祖鲁 - 纳塔尔省Enyezane的案例研究
1抽象的气候变化显着威胁粮食安全，而本地研究对于有效的反应至关重要。本研究研究了气候变化对南非夸祖鲁 - 纳塔尔省Enyezane的粮食安全的影响。enyezane面对与气候相关的冲击增加，例如干旱和极端温度，导致农作物失败，农业产量降低和水稀缺。该研究探讨了这些挑战以及社区的应对机制，包括多样化的农作物，使用弹性品种以及依靠传统知识和社交网络。突出了城市规划在减轻粮食不安全方面的重要性。规划可以促进气候硫化的农业，有效的水管理和基于社区的粮食系统。这项研究呼吁政府支持，社会安全网和基础设施开发，以加强埃尼Zane的粮食安全，与可持续发展目标保持一致。这项研究强调气候变化对Enyezane粮食安全的不利影响。它分析了社区的应对策略，同时强调了城市规划以应对这些挑战的潜力。这些发现提供了有价值的见解，以告知政策和有针对性的干预措施，这些干预措施可以促进Enyezane的粮食安全和气候韧性，以及面临气候变化影响的类似地区。
ERC 实施安排呼吁表达...
解码蛋白质过硫化信号生命最初在富含硫化氢 (H2S) 的环境中出现和繁荣，过去十年发表的文献开始认识到 H2S 是许多生理和病理过程的介质。接触 H2S 会使动物进入类似假死的状态，而饮食限制导致的寿命延长则是 H2S 积累的结果。其产生障碍与神经退行性疾病和癌症等许多疾病的发展有关。一种称为蛋白质过硫化的半胱氨酸残基的新型翻译后修饰 (PTM)（即将半胱氨酸残基 PSH 转化为过硫化物，PSSH）被认为是所有这些效应背后的统一机制。因此，了解蛋白质过硫化不仅具有基础潜力，例如揭示新的信号通路，而且具有对抗衰老和疾病的药理学潜力。然而，H2S 介导的 PSSH 形成的潜在机制仍不清楚，主要是因为缺乏可靠且有选择性的 PSSH 标记方法。在这里，使用我们团队开发的尖端 PSSH 标记方法，结合蛋白质组学、代谢组学和分子生物学，并通过研究不同的模型系统（细胞、秀丽隐杆线虫、啮齿动物），我们打算 (i) 获得有关 PSSH 动力学的高分辨率结构、功能、定量和时空信息，并将这种进化定位为
3D打印时间轴的历史
机器学习正在通过加速发现清洁能源和其他应用的新材料来改变材料科学领域。一些研究人员强调了机器学习对革命材料发现的潜力，引用了诸如使用机器学习算法来预测材料特性并优化合成条件的例子。研究人员一直在探索在各个领域的机器学习和人工智能的使用，包括材料科学，化学和计算机视觉。*在材料科学中，研究人员使用机器学习来加速具有特定特性的新材料。*在化学中，已经应用了机器学习来预测分子的特性而无需其晶体结构。*在计算机视觉中，研究人员开发了使用神经网络将PDF文档转换为其他格式的技术。具体研究包括： *关于使用复发的神经网络进行鲁棒性PDF文档转换的研究 *关于从化学计量的深度表示学习以预测材料属性的研究的研究 *开发用于对Corpora进行深入数据探索的平台，使用机器学习的使用来加速这些领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中表现出了各种挑战，并在机器上进行了挑战。 研究。贝叶斯优化是一种用于有效搜索和采样的方法，已应用于药物发现，有机材料设计和虚拟筛选。（2018）。（2020）。近年来材料和化学发现领域已取得了重大进步，研究人员采用各种机器学习技术来加速大型化学空间的探索和优化。研究人员还探索了数据驱动方法（例如K-均值聚类）的使用，以优化批处理贝叶斯优化。此外，为分子图生成而开发了语法变化自动编码器和连接树变异自动编码器之类的技术。其他值得注意的进步包括开发用于直接闭环材料发现的算法，序列生成模型的客观增强生成对抗网络以及Mol-Cyclegan，Mol-Cyclegan是分子优化的生成模型。此外，研究人员还采用了机器学习技术来加速虚拟筛查，以发现适合于COVID-19的治疗剂。作品建立在现有文献的基础上，包括拉斯穆森（Rasmussen）关于机器学习的高斯流程的论文，罗杰斯（Rogers）的扩展连通性指纹，而语言模型上的棕色是很少的学习者。该领域继续随着机器学习和计算机科学的新技术和方法的整合而继续发展，从而为材料和化学发现提供了更高效，更可扩展的方法。研究人员在开发设计化学和分子的生成模型方面取得了重大进展。一种方法涉及使用变压器生成分子，该分子可用于诸如材料设计之类的应用。（2019）。J. Chem。 物理。J. Chem。物理。另一种方法使用基于注意力的卷积编码器来预测抗癌化合物的灵敏度。除了生成模型外，研究人员还开发了预测化学反应和从基于文本的化学反应表示的实验程序的方法。这些方法涉及使用基于变压器的模型并探索超图表以预测返回途径。此外，研究人员还创建了机器人平台，以通过AI规划告知的有机化合物以及可以自动执行化学反应的移动机器人的流动合成。这些进步有可能加速发现新的化学物质和材料。在其他领域，研究人员在使用神经序列到序列模型以及为高级光聚合物材料设计照片酸性发生器时，在预测复杂有机化学反应的结果方面取得了进展。总体而言，这些进步证明了机器学习和AI在化学领域的力量，从而使新化学品和材料更快，更有效地发现了。最近的光构成方面的突破导致了材料科学的显着进步，特别是在阳离子聚合中。Crivello and Lam（1979）的研究引入了Triarylsulfonium盐作为新的光构体，随后发现了日记二元盐（Crivello＆Lam，1977）。这些创新为更有效，更精确的材料发展铺平了道路。然而，随着对光刻化学的监管审查，研究人员必须专注于科学驱动的创新。Tvermoes and Speed（2019）的研究强调了需要解决这些挑战的最先进解决方案的必要性。此外，对光酸发生器的环境影响的调查还揭示了与使用相关的潜在风险。理论模型，例如密度功能理论，已经有助于理解不同条件下材料的行为。Runge and Gross的作品（1984）为该领域奠定了基础，而Barca等人的最新研究。（2020）演示了先进的计算方法在材料科学上的应用。人工智能（AI）的整合正在改变研究人员对待物质发现的方式。AI驱动的工具来预测物理化学特性和环境命运终点。此外，Ristoski等人展示的是聚合物发现的专家AI。合成方法中的创新也具有先进的材料科学。钯催化的芳基磺硫化的芳基硫化。（2017），为材料开发开辟了新的途径。通过Huang等人的工作实现了芳基硫盐的氧化还原中性植物。材料科学与AI的交集正在驱动该领域的范式转移。随着研究人员继续利用机器学习和人工智能的力量，我们可以期望在材料开发和发现中取得进一步的突破。参考文献：Barca，G。M. J.等。物理。一般原子和分子电子结构系统的最新发展。152，154102（2020）。Carrete，J.，Li，W.，Mingo，N.，Wang，S。和Cortarolo，S。通过高通量材料建模，找到了前所未有的低热传导性半导体半导体。修订版x 4，011019（2014）。Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.与三硫硫硫盐的光启动阳离子聚合。J. Polym。 SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。J. Polym。SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。SCI。A：Polym。化学。17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。17，977–999（1979）。Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。新的用于阳离子聚合的光构体。大分子10，1307–1315（1977）。Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。Huang，C。等。通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。org。Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。Lett。21，9688–9692（2019）。Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。ACS Catal。8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。8，579–583（2017）。Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J.Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。J.化学形式学10，10（2018）。Ristoski，P。等。专家AI用于聚合物发现。in：proc。第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。物理。修订版Lett。 52，997（1984）。Lett。52，997（1984）。52，997（1984）。Shipley，G。和Dumpleton，G。Openshift for Developers：不耐烦的初学者指南（O'Reilly Media，Inc.，2016年）。探索了材料科学中的软机器人假肢和人工智能应用。讨论了AI技术的集成，突出了其潜在的好处和用途。
全球干旱和半干旱热带地区的高粱改善高粱改善的进步：评论
摘要：高粱是一种气候硫化的农作物，在非洲和亚洲的半干旱地区已被培养为粮食和营养安全的主食。然而，当前的气候变化越来越多地影响高粱的性能，尤其是在开花阶段，当水的供应对于谷物填充至关重要时，从而降低了高粱谷物的产量。气候富度，生物和非生物压力耐受性，偏爱和营养密集的高粱品种的发展为适应气候变化提供了一种潜在的成本效益和环境可持续性的策略。一些用于高粱改进的常见技术包括质量选择，单种子下降，纯线选择以及标记辅助选择，并通过使用分子标记的反向交叉和基因分型来促进。此外，最近的进步包括新机器学习算法，基因编辑，基因组选择，快速生成的进步和精英材料的回收以及高通量表型工具，例如无人机基于卫星和基于卫星的图像以及其他速度构成的技术，都提高了新作物的精确，速度，速度，速度，准确性。除了这些现代的繁殖工具和技术外，增强了遗传多样性，以将各种气候弹性特征（包括针对热量和干旱压力）纳入当前的高粱繁殖池中至关重要。本评论涵盖了高粱作为主食的潜力，探讨了高粱的遗传多样性，讨论了高粱育种面临的挑战，突显了高粱育种技术的最新进步，并解决了当前气候变化条件下农民对高粱生产的看法。