XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System鉴定
深度学习准确的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
隔离和鉴定眼镜上存在的细菌
学生，从B.Sc收集08个样本。学生和06个从M.Sc收集的样本学生是通过使用无菌蒸馏水润湿的无菌棉签来吸引学生的。之后，通过条纹板法将其接种在血琼脂和MacConkey琼脂上，并在37°C下孵育24小时。在37°C下孵育24小时后，通过使用不同的测试（例如革兰氏染色，悬挂式方法，IMVIC测试，碳水化合物发酵，酶产生（催化酶测试和氧化酶测试）以及典范的三重糖铁琼脂测试）通过使用不同的测试来确认生长的微生物。所有样品均显示阳性结果，当我们检查结果时，它表明存在不同的细菌，例如杆菌sp。（55％），假单胞菌sp。（42.50％），金黄色葡萄球菌（22.50％）和表皮葡萄球菌（12.50％）。结果表明，病原细菌对Shri Shivaji科学与艺术学院Chikhli的学生使用的眼镜进行了污染。这意味着眼镜为致病细菌的生存提供了合适的条件，然后导致眼睛感染的原因。关键字：眼镜，芽孢杆菌，假单胞菌sp。，金黄色葡萄球菌，葡萄球菌表皮。简介：
鉴定猴子复制的体外抑制剂
人类中的摘要蒙基氧基病毒（MPXV）感染历史上已归结为非洲的中流区域。然而，在2022年，全球报告了令人震惊的MPXV病例，并有个人对人向传播的证据。因此，世界卫生组织（WHO）宣布MPXV爆发是国际关注的公共卫生紧急情况。MPXV疫苗的供应受到限制，由美国食品药品监督管理局（FDA）批准了两种抗病毒药，即Tecovirimat和Brincidofovir治疗天花，目前可用于治疗MPXV感染。在这里，我们评估了先前显示的19种化合物，以抑制不同的RNA病毒抑制正托病毒感染的能力。我们首先使用了表达荧光（Mscarlet或绿色荧光蛋白[GFP]）和荧光素酶（NLUC）报告基因的重组疫苗病毒（RVACV），以鉴定具有抗thopoxvirus活性的化合物。Seven compounds from the ReFRAME library (antimycin A, mycophenolic acid, AVN-944, pyrazofurin, mycophenolate mofetil, azaribine, and brequinar) and six compounds from the NPC library (buparvaquone, vali- nomycin, narasin, monensin, rotenone, and mubritinib) showed inhibitory activity against RVACV。Notably, the anti-VACV activity of some of the compounds in the ReFRAME library (antimycin A, mycophenolic acid, AVN-944, mycophenolate mofetil, and brequinar) and all the compounds from the NPC library (buparvaquone, valinomycin, narasin, monensin, rotenone, and mubritinib) were con fi rmed使用MPXV，在体外表现出对两个正托病毒的抑制作用。
隔离和鉴定微生物从化妆刷
化妆和化妆品供应的组成部分可以作为微生物生长的来源和媒介。如今，绝大多数女性都采用化妆，以增强其面部外观。重复使用和不同客户对化妆刷的共享可能会成为微生物病原体传播的潜在途径。这项研究的主要目标是隔离和鉴定从河流州立大学及其周围的学生中的化妆刷的微生物污染物。，还确定了分离的微生物对不同抗菌剂的抗菌敏感性。从不同的旅馆，个人房屋和美容院收集了八十（80）个化妆刷样品，并通过将它们接种到不同的培养基中，作为营养，血液和Sabouraud Dextrose琼脂分别分离细菌和真菌，从而培养它们。使用
使用核酸探针鉴定微生物
核酸杂交技术，包括聚合酶链反应（PCR），连接酶或解旋酶依赖性扩增以及转录介导的扩增，是由于高特异性和灵敏度而引起的血液培养和其他临床标本中病原体检测的有益工具（Khan，2014）。在临床实验室环境中使用基于核酸的方法检测细菌病原体，其特异性，敏感性，时间的降低和高吞吐能力，提供了“对传统微生物技术的敏感性和特异性”；但是，“污染潜力，缺乏标准化或某些测定法的验证，结果的复杂解释以及成本增加是这些测试的可能局限性”（Mothershed＆Whitney，2006年）。
使用核酸探针鉴定微生物
核酸杂交技术，包括聚合酶链反应（PCR），连接酶或解旋酶依赖性扩增以及转录介导的扩增，是由于高特异性和灵敏度引起的血液培养和其他临床标本的病原体检测的有益工具（Khan，2014）。在临床实验室环境中使用基于核酸的方法检测细菌病原体，其特异性，敏感性，时间的降低和高通量能力，提供了“对传统微生物技术的敏感性和特异性”；但是，“污染潜力，缺乏标准化或某些测定法的验证，结果的复杂解释以及成本增加是这些测试的可能局限性”（Mothershed＆Whitney，2006年）。
组织鉴定/验证 DNA 检测
我们的检测可用于解决病理样本贴错标签、组织“漂浮物”或标本混淆的问题。我们可以使用福尔马林固定石蜡包埋组织、未染色的载玻片和染色的载玻片。载玻片上的组织将在检测过程中被消耗。目前的费用为每个样本 1,100.00 美元。
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
NUREG-2246，“先进反应堆燃料鉴定
拟议的先进反应堆技术使用的燃料设计和运行环境（例如中子能谱、燃料温度、邻近材料）与现有燃料评估指南所针对的轻水反应堆有显著不同。因此，本报告的目的是通过一个评估框架来确定对先进反应堆设计师有用的标准，该评估框架将支持与核燃料鉴定相关的监管结果。该报告审查了适用于燃料鉴定的监管基础和相关指导，并指出核燃料在保护核反应堆免受放射性释放方面的作用在很大程度上取决于反应堆设计。该报告考虑使用加速燃料鉴定技术和铅试验样本程序，这些程序可能会缩短在所需参数（例如燃耗）下鉴定燃料用于核反应堆的时间。评估框架特别强调确定关键燃料制造参数、指定燃料性能范围以告知测试要求、在燃料鉴定过程中使用评估模型以及评估用于开发和验证评估模型和经验安全标准的实验数据。