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植物种质资源的精确探索
通过端粒到核（T2T）基因组学对植物种质资源的精确探索标志着植物基因组学领域的变革性一步，为对植物遗传多样性，适应性和进化的深入了解开辟了前所未有的机会。该研究主题的目的是强调测序和组装技术的最新进步，这些技术允许建造高质量的全长T2T基因组，并探讨这些突破如何促进和利用有价值的植物种植资源。实现T2T完整性对于提供染色体的详尽表示至关重要，捕获以前难以捉摸的遗传信息，并为全面的注释铺平了道路。这张广泛的遗传图提供了对基因功能，基因组结构和植物特征的遗传基础的更深入的见解，所有这些都对改善农业实践和确保植物生物多样性的可持续性都是基本的。随着我们继续目睹测序技术的快速发展的景观，该研究主题旨在促进研究T2T基因组数据的巨大潜力的研究。我们关注这些基因组见解如何增强物种保护工作，为育种计划提供信息，并为遗传资源管理提供宝贵的信息。此外，我们深入研究了可转座元素在塑造植物基因组中的作用，研究了它们与基因组结构的动态相互作用及其对适应和进化所需的遗传鲁棒性的贡献。通过将有关T2T基因组组装，可转座元素动力学以及在植物育种和保护中的应用汇总在一起，该研究主题是旨在利用植物基因组学的研究人员的综合资源。最终，我们的目标是促进植物基因组学的进一步进步，这将有助于全球农业的更具可持续性和弹性的未来。
精确心血管组织工程的人IPSC和基因组编辑技术
诱导的多能干细胞（IPSC）源自使用四个Yamanaka转录因子对成年体细胞的重编程。自发现以来，干细胞（SC）领域就达到了重要的里程碑，并在疾病建模，药物发现和再生医学领域开设了多个门户。同时，聚类的定期插入短的短质体重复序列（CRISPR） - 相关蛋白9（CRISPR-CAS9）彻底改变了基因组工程的范围，从而允许产生遗传上修改的细胞系，并实现精确的基因组重组或随机插入/插入/删除的应用程序，用于使用WIREDIRESS，WIREDIRESS。心血管疾病代表着不断增加的社会问题，对潜在的细胞和分子机制的了解有限。IPSC分化为多种细胞类型与CRISPR-CAS9技术相结合的能力可以实现对潜在疗法的病理生理机制或药物筛查的系统研究。此外，这些技术可以通过调节靶向蛋白的表达或抑制来提供心血管组织工程（TE）方法的细胞平台，从而为设计新的细胞系和/或精细仿生生物仿生支架提供了可能性。本综述将重点介绍IPSC，CRISPR-CAS9的应用以及其在心血管TE领域的结合。特别是，将讨论此类技术的临床转换性，从疾病建模到药物筛查和TE应用。
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
Synergynet：弥合离散和连续表示之间的差距，以进行精确的医学图像分割
近年来，已经提出了连续的潜在空间（CLS）和DISCRETE潜在空间（DLS）深度学习模型，以改善医学图像分析。但是，这些模型遇到了不同的挑战。cls模型捕获了复杂的细节，但由于其强调低级特征，因此在结构表示和易男性方面通常缺乏解释性。尤其是，DLS模型提供了可解释性，鲁棒性以及由于其结构性潜在空间而捕获粗粒度信息的能力。但是，DLS模型在捕获细粒细节方面的功效有限。为了确定DLS和CLS模型的局限性，我们采用了Synergynet，这是一种新型的瓶颈体系结构，旨在增强现有的编码器 - 核编码器分割框架。Synergynet无缝地将离散和连续的表示形式整合到利用互补信息中，并成功保留了细学的表示的细节。我们对多器官分割和CAR-DIAC数据集进行的实验实验表明，SynergyNet的表现优于包括Transunet：Transunet：DICE评分提高2.16％的其他最新方法，而Hausdorff分别分别提高了11.13％。在评估皮肤病变和脑肿瘤分割数据集时，我们观察到皮肤病变分割的交互分数的1.71％的重新提高，脑肿瘤分割的增长率为8.58％。我们的创新方法为增强医学图像分析关键领域中深度学习模型的整体性能和能力铺平了道路。
学习在实际环境中有效，精确地导航
在陆地机器人自主导航的背景下，创建用于代理动力学和感官的现实模型是机器人文献和商业应用中的广泛习惯，在该习惯中，它们用于基于模型的控制和/或用于本地化和映射。另一方面，较新的AI文献是在模拟器或Ai-thor的模拟器或端到端代理上进行训练的，在这种模拟器中，重点放在照相现实渲染和场景多样性上，但是高效率机器人动作具有较少的特权角色。所得的SIM2REAL差距显着影响训练有素的模型转移到真正的机器人平台。在这项工作中，我们探讨了在设置中对代理的端到端培训，从而最大程度地减少了Sim2real Gap，在感应和驱动中。我们的代理直接预测（离散的）速度命令，这些命令是通过真实机器人中的闭环控制维护的。在修改的栖息地模拟器中鉴定并模拟了真实机器人的行为（包括底盘的低级控制器）。探视和定位的噪声模型进一步促进了降低SIM2REAL间隙。我们在实际导航方案上评估，探索不同的本地化和点目标计算方法，并报告与先前的工作相比的性能和鲁棒性的显着增长。
DW-EX5000 可以进行精确、无损的...
三重军用防护箱，抗压、防水、吸能两块锂电池及充电器，PDA配件，防辐射罩配件万能充电器及车充，4张SD存储卡及读卡器可选配件：大电池，座式测试支架，蓝牙打印机，磨机，手动压机，不同目数的筛子
对治疗患者治疗疾病的紧凑和精确CAS分子的设计和表征Silvis MR 1，Yang X 1，Swan Rt 1，Tcheau T 1，A
在这里，我们提出了一种用于全面PAM表征的新型细胞分析，该测定忠实地报告了人类细胞中不同DCAS蛋白的PAM要求。These assays enable accurate detection of greatly expanded PAM profiles for our lead dCas effectors (dCasONYX, dCasRUBY, dCas- TOPAZ), enabling the efficient targeting of disease-causing genes.These assays enable ongoing engineering and character- ization of our novel dCas in relevant genomic contexts to facili- tate their translation to therapeutics.总的来说，我们介绍了在我们的宝石表观遗传编辑平台的核心优化紧凑和精确的CAS分子的工作，并证明了它们广泛的效用，这是治疗患者中棘手疾病的主要进步。