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益生菌在鱼类水产养殖中的重要性
1墨西哥医学教师，大学AUT或墨西哥墨西哥21000的Low California的名称； 2圣地亚哥大学圣地亚哥大学智利9160000的生物杂志学家中心的小细菌或小细菌实验室； （M.P.）; （R.A.V.）圣地亚哥大学，智利，圣地亚哥9160000；洛斯·拉各斯大学，奥斯奥诺，法国更多符号 - 艾尔福特；微生物学和环境与极端实验室，生物科学与生物多样性系，湖泊5290000，湖泊； 78350 JOSACH.CL（M.T.）;这些作者。这些作者做出了贡献。
25140佛罗里达柑橘类水果计划损失调整标准手册2025
更新到外部手册标准的变更的参考描述。根据新的手册标准格式，整个重新格式化手册分为一部分，段落，子部分和展览。手册中的许多段落和部分被重写或搬迁以提高清晰度和理解。在整本手册中，对参考文献进行了修订，以反映各个部分和表格的新手册格式，删除和重新排列。在整个修订的页面中，进行了更改，以纠正拼写，标点符号，格式，并纠正子部分和部分编号。第11段添加了“ C.可保险的面积”和“ D。保险期”，以更好地与CP。图表7，项目42重新列出了说明，以易于阅读。
人工智能缪斯：生成式人工智能聊天机器人的创造力已达到人类水平☆
一种普遍的观点是，人工智能不具备创造力。我们通过将人类产生的想法与六个生成性人工智能 (GAI) 聊天机器人产生的想法进行比较来测试这一假设：alpa.ai、Copy.ai、ChatGPT（版本 3 和 4）、Studio.ai 和 YouChat。人类和经过专门训练的人工智能分别评估了想法的质量和数量。我们发现人工智能和人类产生的创造力之间没有质的差异，尽管想法产生的方式有所不同。有趣的是，9.4% 的人类比最具创造力的 GAI GPT-4 更有创造力。我们的研究结果表明，GAI 是创造过程中的宝贵助手。继续研究和开发 GAI 在创造性任务中的应用对于充分了解这项技术在塑造创造力未来方面的潜在优势和劣势至关重要。最后，我们讨论了 GAI 是否能够“真正”发挥创造力的问题。
柑橘类水果 免疫力
参考文献：1. Doherty Institute 2023，https://www.doherty.edu.au/news-events/news/2023-influenza-season-in-australia-what-to-come。 https://doi.org/10.1186/s13223-018-0278-1 2. Marshall 等人https://doi.org/10.1002/14651858.CD000980.pub4 3. Hemilä 等人。 4. Hemila & Louhiala，2013 年，https://doi.org/10.1002/14651858.cd005532.pub3。 5. Miles & Calder，2021 年，https://doi.org/10.3389/fimmu.2021.712608。 6.《2017健康饮食》，https://www.eatforhealth.gov.au/biotic-reference-values。 7. 澳大利亚食品成分数据库 2022。8. Robards & Antolovich，1997，https://doi.org/10.1039/A606499J。 https://doi.org/10.1186/s13065-015-0145-9 9. Lv 等人https://doi.org/10.3390/app12010029, 2022. Addi 等人。 11. Gattuso 等人，2007 https://doi.org/10.3390/12081641。 https://doi.org/10.1155/2019/5484138 12. Mahmoud 等人13. Bellavite & Donzelli，2020 年 https://doi.org/10.3390/antiox9 14. Ghanim 等人，2007 https://doi.组织/10.2337/dc06-1458。 https://doi.org/10.1177/1934578X211042540 , Google Scholar Crossref 15. Agrawal 等人。 16.Slavin & Lloyd，2012 https://doi.org/10.3945/an。 https://doi.org/10.1111/all.15430 17. Venter 等人https://doi.org/10.1038/s12276-020-0449-2 18. Beukema 等人https://doi.org/10.1016/j.bcab.2015.02.003 19. 王等人https://doi.org/10.1093/jn/118.3.321 , 20. Mortensen 等人。 https://doi.org/10.1145/1541948.1541999 21. Fogg，2009。22. Sergi，Giuseppe 等人。
柑橘类水果免疫
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人类水性幽默的糖尿病进展的代谢和蛋白质组学指示
糖尿病是一种多机构全身性疾病，影响了许多眼部结构，导致眼部发病率显着，并且通常会导致受影响个体的角膜和青光眼手术更频繁。我们假设在糖尿病进展中观察到的全身代谢和蛋白质组学危险会影响水幽默（AH）的组成，最终影响眼睛的前部段健康。为了识别与糖尿病进展相关的变化，我们绘制了来自II型diabetes（T2DM）患者的AH样本的代谢谱和蛋白质组。患者被归类为非糖尿病（ND或对照），非胰岛素依赖性糖尿病患者，没有疾病晚期特征（NAD-NI），胰岛素依赖性糖尿病，没有晚期特征（NAD-I）或具有晚期特征（AD）的糖尿病患者。aH样品分别通过气相色谱/质谱法和超高性能液相色谱串联质量规格评估了代谢物和蛋白质表达的变化。代谢和蛋白质组学途径分析是利用化合物分析剂4.0和Ingenuity途径分析进行的。包括14个对照，12个NAD-NI，4个NAD-I和14个AD样品进行分析。仅在糖尿病严重程度增加（即AD组）时发现了几种分支氨基酸（例如缬氨酸，亮氨酸，异亮氨酸）和脂质代谢物（例如棕榈酸酯）的水平升高。在氨基酸和脂肪酸代谢以及未折叠的蛋白质/应激反应中发现了相似的蛋白质组学趋势。这些结果代表了水性幽默的代谢组和蛋白质组学评估的首次报道。糖尿病会导致AH中的代谢和蛋白质组学扰动检测到可检测的，而随着T2DM严重程度恶化，独特的变化显现出来。AH组成的变化可能是疾病严重程度，前部细胞和结构的风险评估以及潜在的未来疗法的指标。
人工智能已经达到人类水平了吗？语音识别案例研究
和许多人一样，我在一家员工遍布全球的公司远程工作。这种工作环境需要每天与同事进行视频通话，其中许多人都不是英语母语人士（在语言学领域，母语人士称为 L1，非母语人士称为 L2）。我们经常使用自动转录来记录通话期间讨论的内容。这些通话记录的范围从非常好到无法使用，具体取决于说话者、术语和各种环境因素。虽然这种行为对于使用自动语音识别 (ASR) 引擎的人来说并不奇怪，但考虑到该领域最近的许多进展以及一些备受瞩目的声称人类在这项任务上的表现相当，其他人对普遍存在的错误感到惊讶。确实，在过去十年中，语音领域取得了许多突破，并且有许多领域依赖于高质量的语音识别，例如对话式人工智能、智能扬声器和自动驾驶汽车；所有这些都在继续推动语音识别领域的研究。
双 sgRNA 定向 CRISPR/Cas9 构建体，用于编辑有色柑橘类水果中果实特异性的 β -环化酶 2 基因
CRISPR/Cas9 基因组编辑是一种现代生物技术方法，用于改良植物品种，仅改变特定品种的一个或几个性状。然而，由于缺乏对关键基因的了解、幼苗期较长以及特定品种的整株植物难以再生，这种技术不能轻易用于改良柑橘果实的品质性状。在这里，我们介绍了一种基因组编辑方法，目的是生产果实中同时含有番茄红素和花青素的柑橘幼苗。我们的方法采用双单向导 RNA (sgRNA) 定向基因组编辑方法来敲除果实特异性的 β-环化酶 2 基因，该基因负责将番茄红素转化为 β-胡萝卜素。两个 sgRNA 同时靶向该基因以产生大量缺失，并在两个 sgRNA 靶标中诱导点突变。农杆菌 EHA105 菌株用于转化五种不同的花青素甜橙（属于 Tarocco 和 Sanguigno 品种组）和“Carrizo”枳橙（一种柑橘砧木）作为柑橘转化的模型。在目标区域测序的 58 个小植株中，86% 成功编辑。最常见的突变是缺失（从 -1 到 -74 个核苷酸）和插入（+1 个核苷酸）。此外，在六个小植株中发现了一个新事件，包括两个 sgRNA 之间区域的倒置。对于发生单个突变的 20 个小植株，我们排除了嵌合事件。小植株在营养组织中没有表现出改变的表型。据我们所知，这项工作是使用基因组编辑方法潜在改善柑橘水果品质性状的第一个例子。
社论：迈向并超越人类水平的人工智能
目前，人类水平的人工智能 [也称为“强人工智能”、“通用人工智能 (AGI)”等] 是科学界和公众最感兴趣的问题之一。然而，由于许多客观和主观原因（Bostrom，2014），该领域的具体研究和工程工作很少。下面回顾了我们研究主题中发表的四篇论文，然后简要概述了 AGI 的最终发展。本主题的第一篇文章（Karimpanal 和 Bouuffanais）重点关注强化学习算法中改进经验重放技术的问题。为了更有效地学习，作者提出了一种选择合适的转换序列来加速学习的方法。新方法结合了跟踪和存储、构建和重放与更高幅度的时间差异误差相关的合适转换序列。该方法在离策略环境中针对诸如水坑世界和山地车等任务进行了评估，结果表明，通过可控记忆参数，学习速度显著提高。Tapia 等人的论文与我们的大脑通过观察与环境有效互动所需的运动主题来构建和学习的能力有关。作者开发了一种基于动作语义知识、利用神经网络动态构建随时间变化情况下的行为的模型。他们的研究结果指出，在认知层面存在某种形式的静态内部表征机制，涉及构建广义地图的决策和战略规划。在虚拟击剑（防守和进攻）战斗游戏的任务中报告了认知运动技能的结果，并使用真实机器人进行了实验验证。在简要概述中，Bac 和 Zinovyev 描述了将多维空间投影到类比蜥蜴脑任务指定的低维空间的现代方法。他们的评论基于数学投影理论的概念，提供了关于局部固有维数的见解，有助于在实际中选择提取和检测 AI 应用中有用的低维表示的方法。他们列出了 100 篇参考文献，展示了几种以相似性或不相似性为特征的注入、投影和多重流形技术。因此，开发新的数学数据分析方法是现在和不久的将来创建学习系统的最重要任务之一。最后，Tyukin 等人开发了一个框架，用于知识在 AI 系统中传播的过程，而无需大量计算资源。他们展示了 AI 系统如何使用预训练的卷积神经网络为独立的 AI 代理创建训练环境。作者使用了两种学习算法来完全自动化知识和经验的传递，其中一个算法充当“老师”，另一个算法充当“学生”。该框架用于视频流中的自动行人检测，并表现出对过滤假阳性和假阴性错误的极高选择性。
BHP Billiton Diamonds Inc.，Ekati A 类水许可证...
首字母缩略词列表 AANDC – 加拿大原住民事务和北方发展部 AEMP – 水生影响监测计划 BATEA – 经济上可实现的最佳可用技术 CCME – 加拿大环境部长理事会 CEPA – 加拿大环境保护法 COPC – 潜在关注污染物 DFO – 加拿大渔业和海洋部 DOC – 溶解有机碳 DOE – 环境部 EC – 加拿大环境部 EC-CWS – 加拿大野生动物服务局 EEM – 环境影响监测 EIS – 环境影响声明 ENR – 环境与自然资源 EQC – 流出物质量标准 EROD – 乙氧基异噻唑啉-O-脱乙基酶 ETMF’s – 暴露和毒性修正因子 GNWT – 西北地区政府 IEMA – 独立环境监测机构 IMP – 焚烧管理计划 IR – 信息请求 LLCF – 长湖控制设施 LUP – 土地使用许可证 MBCA – 候鸟公约法 MBR – 候鸟条例 MDL – 方法检测限 MMER – 金属采矿废水法规 MVEIRB – 麦肯齐河谷环境影响审查委员会 MVRMA – 麦肯齐河谷资源管理法 NWT – 西北地区 QA/QC – 质量保证 / 质量控制 SARA – 濒危物种法 SNP – 监测网络计划 SSWQO – 场地特定水质目标 TMP – 尾矿管理计划 TSP – 总悬浮颗粒物 TSS – 总悬浮固体 US EPA – 美国环境保护署