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World File Search System适应性
杂交高粱和自交高粱产量的适应性和可塑性
自交物种中生长时间的延长（Barrett & Charlesworth, 1991）可以解释自交物种中观察到的较低杂种优势水平。杂种优势的程度在物种内测量性状、遗传背景（Tracy & Chandler, 2006）和测试环境（Flint-Garcia et al., 2009; Lippman & Zamir, 2007; Mindaye et al., 2016）之间差异很大。在没有过度遗传漂变或足够基因流的情况下，植物种群倾向于适应来自生物和非生物挑战的人工或自然选择力量，从而导致对环境的局部适应（Janzen et al., 2022; Leimu & Fischer, 2008）。可以在认为当地植物类型相对于外来引进植物具有适应性的环境中测试当地植物和外来植物性能之间的区别（Kawecki & Ebert, 2004）。鉴于遗传分化和杂种优势之间的普遍关联 (Jordan et al., 2003; Moll et al., 1965; Zhang et al., 2010)，不同环境中遗传和表型分化的相互作用对于理解和利用多种来源材料的作物育种计划中的杂种优势至关重要。
适应性实验室进化以获得糠醛耐受性……
结果与讨论：为进一步探究糠醛耐受性增强的机制，基于全基因组重测序数据，利用 CRISPR/Cas9 技术构建了 ADR1_1802 突变体。结果表明，当糠醛为 4 g/L 时，ADR1_1802 开始生长的时间与参考菌株（S. cerevisiae CEN.PK113-5D）相比缩短了 20 小时。此外，根据实时荧光定量 PCR 分析，ADR1_1802 突变体中 GRE2 和 ADH6 的转录水平分别增加了 53.69% 和 44.95%。这些发现表明突变体糠醛耐受性的增强是由于糠醛降解加速。重要性：全球可再生碳对于实现“零碳”目标至关重要。从生物质中获得的生物乙醇就是其中之一。为了使生物乙醇的价格与化石燃料具有竞争力，必须提高乙醇产量，因此，应通过酿酒酵母将生物质预处理过程中产生的单糖有效地转化为乙醇。然而，葡萄糖或木糖氧化形成的抑制剂会降低乙醇产量。因此，抑制剂耐受性酿酒酵母对这一过程非常重要。糠醛作为预处理水解液的主要成分之一，对酿酒酵母的生长和乙醇生产有明显的影响。为了获得对糠醛耐受的酿酒酵母并找到潜在机制，本研究应用了适应性实验室进化和CRISPR/Cas9技术
蓝色的光明面：抑郁作为分析复杂问题的适应性。
抑郁症是寻求帮助的主要情绪状况。沮丧的人经常报告持续的反省，这涉及分析和生活中复杂的社会问题。分析通常是解决复杂问题的有用方法，但是它需要缓慢，持续的处理，因此破坏会干扰解决问题。The analytical rumination hypothesis proposes that depression is an evolved response to complex problems, whose function is to minimize disruption and sustain analysis of those problems by (a) giving the triggering problem prioritized access to processing resources, (b) reducing the desire to engage in distracting activities (anhedonia), and (c) producing psychomotor changes that reduce exposure to distracting stimuli.由于处理资源是有限的，对触发问题的持续分析会降低专注于其他事物的能力。该假设得到了许多层次的证据，例如基因，神经递质及其受体，神经生理学，神经解剖学，神经术，药理学，药理学，认知，行为和治疗功效。此外，该假设为抑郁症文献中令人困惑的发现提供了解释，这挑战了抑郁症中5-羟色胺传播较低的信念，并且对治疗有影响。
对结核病感染的先天和适应性免疫
结核病（TB）仍然是迄今为止传染病死亡率的主要原因之一。根据世卫组织发布的最新“全球结核病报告”，2022年有1060万例新病例和130万人死亡（1）。因此，结核病仍然是世界上最致命的传染病，仅在2019年至2021年大流行期间被Covid-19超过了。tb是由结核分枝杆菌（MTB）引起的，该结核病是由罗伯特·科赫（Robert Koch）在1882年识别的。减少MTB感染传播的基本支柱之一是准确且快速的诊断。当前的结核病诊断包括培养，涂片，GenExpert MTB/RIF（XPERT），干扰素释放分析（IGRAS），成像检查等。但是，传统的细菌培养物生长发现是耗时的。基于酸性染色的涂片诊断的敏感性很低。 XPERT对于发展中国家的广泛临床用途却是昂贵且不切实际的，尽管它既快速又敏感。 IGRAS无法区分无症状的潜在结核病感染和活动性结核病疾病。成像检查的特定景点很低（2-4）。因此，结核病的诊断仍然具有挑战性。在这本社论中，我们介绍了一个研究主题，其中包括许多研究，这些研究研究了TB诊断中的新型诊断方法，以及几篇重点介绍不同主题的评论论文，并指出了未来研究的方向。抗原ESAT -6/CFP10（EC），是MTB的蛋白质，在BCG菌株中不存在，在IGRA诊断中已被广泛用作MTB刺激剂。Phat等。Phat等。在一项前瞻性队列研究中，Yuan等人。 招募了357例患者，以评估该EC皮肤测试的敏感性和特定性，该患者是通过皮内注射重组EC蛋白进行的。 他们的数据表明，根据临床参考标准，对患者EC皮肤测试的敏感性和特定性为71.52％和65.45％。 通过靶向和基于知识的方法研究了抗TB化学疗法期间脂质相关基因的表达，以评估脂质的潜在使用 -在一项前瞻性队列研究中，Yuan等人。招募了357例患者，以评估该EC皮肤测试的敏感性和特定性，该患者是通过皮内注射重组EC蛋白进行的。他们的数据表明，根据临床参考标准，对患者EC皮肤测试的敏感性和特定性为71.52％和65.45％。通过靶向和基于知识的方法研究了抗TB化学疗法期间脂质相关基因的表达，以评估脂质的潜在使用 -
适应性的指针在对象基础上散布策略
以唯一对象标识符（OID）的形式转换为主内存指针（地址）。指针散布技术可以分为两个类：（1）允许在申请程序结束前从缓冲区中更换散布对象的指针，以及（2）那些排除滚动对象的位移的对象。一流的（即采取“预先替换”的“预防措施”的技术）尚未进行彻底的投资。研究了允许对象更换物体的四种不同的指针技术，并将其与不使用指针滚动的对象经理的性能进行了比较。广泛的定性和定量评估（仅在本文中可以介绍），这表明没有一个出色的指针策略所有应用程序概况。因此，设计了一个能够适应的对象基础运行时系统，该系统采用了各种指针策略，具体取决于应用程序配置文件特征，这些特征由例如与采样，用户规格IDICICATIONS和/或程序分析确定，这些特征由例如通过例如组合进行监视。
适应性缓存技术优化车辆性能
摘要：在互连和自动驾驶汽车的快速发展的领域中，自适应缓存在提高车载信息系统的效率方面起着关键作用。缓存，最初是一种用于加快数据访问的计算技术，现在对于管理现代车辆生成的大量数据至关重要。通过将经常访问的数据存储在快速访问记忆中，自适应缓存可降低延迟并提高数据检索速度，从而使自动驾驶，智能和电动汽车受益。将机器学习与缓存策略的集成进一步推进了系统，从而使预测性缓存可以根据使用模式预测数据需求。这种方法不仅可以提高性能，还可以通过最大程度地减少不必要的数据交换来降低能源消耗。自适应缓存的关键优势包括提高安全性，有效的交通流量和改进的用户体验。在连接的车辆中，从车辆到所有内容的V2X通信中的数据可将延迟降至最低，从而提供了及时的信息，从而提高了道路安全性。同样，电动汽车受益于与电池状态有关的缓存数据的实时分析，从而优化了电源管理。总体而言，自适应缓存解决了当代汽车系统的挑战，为更智能，更安全和更高效的车辆铺平了道路。关键字：自适应缓存，自动驾驶汽车，数据效率，预测缓存，V2X通信
12.62,141。 162适应性40，243 Aleatel 192.195 ...
开罗通讯192。197剑桥（英国）313案例研究21。30-31,101,128,136。216.270,316纵向69方法论173.216.308多重30.172.193.241-242,300更改公司100。106 cultuml55。183。190创业130增量技术，223，319
增强 AI 对图像编码伪影的适应性
摘要 — 在机器对机器 (M2M) 传输环境中，非常需要使用有损压缩来减少传输的信息量。然而，常用的图像压缩方法是为人类感知而设计的，而不是为人工智能 (AI) 算法的性能而设计的。众所周知，这些压缩失真会影响许多基于深度学习的架构在多个计算机视觉任务上的表现。在本文中，我们专注于分类任务，并提出了一种名为专家训练的新方法，以增强卷积神经网络 (CNN) 对压缩失真的弹性。我们在 ImageNet 数据集上使用 MnasNet 和 ResNet50 架构验证了我们的方法，以抵抗三种常用方法 (JPEG、J2K 和 BPG) 引入的图像压缩失真。结果表明，使用所提出的专家训练方法，这两种架构对测试的编码伪影具有更好的鲁棒性。我们的代码可在 https://github.com/albmarie/expert training 上公开获取。索引术语 — 人工智能 (AI)、图像编码、机器对机器 (M2M)
适应性癌症治疗中的阈值意识
图 1：EGT 模型中的确定性最优策略。(GLY-VOP-DEF) 三角形代表各个亚群所有可能的相对丰度。由于该策略是 bang-bang 策略，我们使用黄色背景（其中应以 MTD 速率使用药物）和蓝色背景（其中根本不应使用药物）来显示它。从初始状态 (q0,p0) = (0.26,0.665)（洋红色点）开始，子图显示 (a) 从真正确定性驱动的系统 (2.14) 中找到的最优轨迹，成本为 5.13；(b) 在确定性最优策略下生成的两个代表性样本路径，但受到随机适应度扰动的影响（较亮的一个成本为 3.33，而另一个成本为 6.23）； (c) 使用 10 5 个随机模拟近似的累积成本 J 的 CDF。在 (a) 和 (b) 中，轨迹的绿色部分对应于不开药，轨迹的红色部分对应于以 MTD 率开药。在 (a) 中，确定性情况下的价值函数的水平集以浅蓝色显示。在 (c) 中，蓝色曲线是使用确定性最优策略 d ⋆ 生成的 CDF。其在成功条件下观察到的中位数和平均值分别为 4.95 和 4.91。棕色曲线是使用基于 MTD 的疗法生成的 CDF，在此示例中，它还最大限度地提高了“不受预算约束”的肿瘤稳定的机会。其在成功条件下观察到的中位数和平均值分别为 5.95 和 5.96。橙色和粉色曲线显示了两种不同的阈值感知策略的 CDF（分别为 ¯ s = 4 . 5 和 ¯ s = 5）。每个曲线上的大点表示不超过相应阈值的最大化概率。术语“阈值特定优势”是指在 ¯ s 时，d ¯ s ∗ 的 CDF 高于所有其他策略的 CDF。
