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在使用机器学习模型的植物分类中优化的特征集
摘要：拯救地球成为任何个人的最大优先和责任。环境和生态系统健康评估研究需要精确耕作，使疾病的早期鉴定并优化作物管理。自动植物叶检测将是对生物多样性研究的关键贡献之一。建议的工作提供了在分类植物叶子中的优化功能。这项工作使用了十四个二植物植物叶，即苹果，蓝莓，樱桃，玉米，棉花，葡萄，花生，桃子，胡椒，土豆，覆盆子，大豆，草莓，草莓和番茄。拍摄20，357张图像大约是用于培训和测试目的。功能包括形状，纹理，HSI和小波。使用特征优化技术（例如XG增强，Pearson相关，卡方和ANOVA）降低功能。寻找最佳分类器，五个分类器，即随机森林，k-neart邻居，支持向量机，na'贝叶斯和决策树的超参数变化。SVM分类器给出了最佳结果，并通过四倍的交叉验证获得了99.59％的精度。这项工作的新颖性在于使用农民获得的知识来部署特征。关键字：生态系统：生物多样性：分类：HSI：小波：
西瓜水果打孔粉红色的姜油脂...
超级冰沙柴冰沙8.50家务柴香料混合物，澳门，牛奶，香蕉可可8个牛奶，薄荷，薄荷，菠菜，香蕉，香蕉，生可可nibs nibs One Love 8.50牛奶，Raw Cacao，Raw Cacao，Maca，Maca，Banana，Banana，Banana，Cacao Nibs nibs the High Foller 11牛奶，牛奶，Avocado，Maca，awarana，awarana，araan caca，dark Jon，dark Jo. strawberry, peanut butter, banana, maca, & vanilla protein TIRAMISU 9.50 Espresso, milk, avocado, maca, banana, vanilla stevia GREEN: THE HULK 9 Green juice, spirulina, banana MATCHA GREEN 8.50 Milk, matcha green tea, spinach, banana CLEAN GREEN 9.50 Coconut water, spirulina, spinach, mango, pineapple SUPED UP CLEAN GREEN 11.50 CLEAN GREEN + avocado & hemp protein DR GREEN 10.50 Coconut water, spirulina, spinach, lemon, honey, ginger, frozen apple, avocado +/- garlic & cayenne PINK: BERRY LEGIT 10 Watermelon, chia, mixed berries & banana SUPED UP BERRY 10 Milk, mixed berries, acai, banana, honey THE AMAZONIAN 11 Coconut water, acai, mango, mixed浆果，蜂蜜滴答粉红色的10.50粉红色姜汁，chia，芒果，菠萝，新鲜制造商11椰子水，蓝莓，姜，薄荷，芒果，芒果，蜂蜜，菠萝，菠萝，chia
年度研究静修会
姓名（名）姓名（姓）电台海报标题 Lauryn Adair 1 转运蛋白配体抑制斑马鱼 Dravet 综合征模型中的兴奋过度和代谢缺陷 Sarah Asby 2 癌症患者免疫检查点抑制剂介导的肾毒性新型检测方法的开发 Stephanie Bersie 3 吞噬细胞内坏死和凋亡颗粒细胞尸体的差异处理 Daniel Breiner 4 血红素改变铜绿假单胞菌烷基喹诺酮的产生 Robert Canfield 5 纳米颗粒递送核酸以诱导膀胱癌中的 1 型干扰素反应 Nai-Chia Chen 6 范围时间与 1 型糖尿病患者视网膜病变风险的关系 Sophia Clune 7 CHD1L 抑制剂 OTI-1100 的有效合成和衍生物作为新型癌症治疗药物 Bella Coenen 8 基于代谢组学鉴定以蓝莓为第一食物的婴儿血清和尿液中的蓝莓化合物 Mouna Dardouri 9 科罗拉多州在 2019 年至 2021 年 COVID-19 大流行期间处方药使用情况的变化：使用 ARIMA 模型进行中断时间序列分析 Baharak Davari 10 西罗莫司代谢物及其降解产物的免疫抑制活性 Anna Figueroa 11 神经元兴奋性过高的体外模型中的生物能量改变和氧化还原控制 Hanmant Gaikwad 12 用菁脂质对肿瘤进行体内涂抹：结构-活性关系 Paola Garcia Gonzalez 13 氧化应激导致 GFAP 和波形蛋白表达增加 Shilpa George 14 用于眼部药物的噬菌体样颗粒递送：等离子体波导共振光谱和使用体外和离体角膜模型的评估 Matthew Gibb 15 肺部炎症和病理在甲醛和氯化苦毒性模型中依赖于肥大细胞
值得深思 - 基因工程与社会中心
转基因昆虫作为区域性害虫防治技术已引起人们的关注，在农业中被广泛用于对抗难以控制的农作物害虫和疾病。一种潜在的工具是使用基于 CRISPR 的基因编辑的“基因驱动”。在基因驱动中，优先遗传的工程特性会传播到整个地理区域，以减少害虫种群或抑制疾病传播，同时还可能减少农药使用和农作物价格。但基因驱动的自我延续性带来了一个后果，即消费者最终可能只能购买在这些转基因昆虫存在下生长的寄主作物。在本研究中，我们使用来自美国成年人代表性样本的离散选择实验数据，分析了这些技术对消费者福利的潜在影响，研究了使用基因驱动来控制蓝莓中的斑翅果蝇和橙汁 (OJ) 生产中的亚洲柑橘木虱的偏好。我们发现，与增加常规农药使用或转基因作物相比，基因驱动的平均折扣较小。据估计，只有 27% 和 25% 的蓝莓和橙汁消费者从基因驱动中获得了负效用。然而，基因驱动对这些消费者的负效用如此之大，以至于从他们的选择集中消除非驱动选项会导致消费者福利总体产生负面（蓝莓）或中性（橙汁）效应，而其他消费者从降价中获益则会产生这种效应。通过保留非基因驱动产品的可用性，可以恢复积极的福利效应。我们认为，随着景观级生物技术被用于应对农业可持续性挑战，这种类型的分析将变得越来越重要。
通过实时定量PCR（QPCR）筛选食品和环境表面上沙门氏菌的方案（2023年11月28日）
这种FDA开发的QPCR方法适用于使用Applied Biosystems TM（ABI）7500快速实时PCR系统快速筛选食品和环境表面。该方法靶向沙门氏菌浸润基因（INVA），该基因已被证明与s的内在化有关。哺乳动物上皮细胞中的伤寒（1-4）。该基因被发现是沙门氏菌（3,5）独有的，其DNA序列在沙门氏菌属中高度保守。（2,4,6）。该方法使用定制设计的引物和塔克曼探针来扩增具有严格特异性的沙门氏菌特异性Inva基因的262 bp片段（7,8,9），并包括定制设计的内部扩增对照（9），这是识别通常在食物中发现的PCR抑制pCR抑制的虚假结果所需的。可以在BAM第5章E9（https://www.fda.gov/media/107724/107724/download）中找到使用此QPCR方法作为沙门氏菌分离株的验证性测定的协议。在我们的两项MLV研究中，QPCR方法被证明是一种可再现，敏感和特定的快速筛选方法（11）。在MLV婴儿菠菜研究中，qPCR方法的检测极限50（LOD 50）为0.811 cfu/ 25g，用于BAM培养方法的0.837 CFU/ 25G（13）。在MLV冷冻鱼类研究中，QPCR和培养方法的LOD 50为0.75 CFU/25G。使用QPCR方法作为快速筛选工具的协议如下所述。协议中的QPCR组件和数据分析是针对ABI 7500快速实时PCR系统的。This qPCR method has been shown to be an effective and rapid screening tool for a broad range of foods that includes fruits, fresh leafy green vegetables and herbs (blackberry, blueberry, raspberry, strawberry, baby spinach, cabbage, iceberg lettuce, romaine lettuce, spring mix, basil, cilantro, parsley, dill, oregano, watercress), low-moisture foods (almond, almond butter, chia seed powder, dried cereal, dried egg noodle, infant formula, peanut butter, pine nuts, soy formula, walnuts), seafoods (fish, shrimp, raw oyster), whole shell eggs, spices (crushed red pepper, ground basil, ground black pepper, ground cumin, ground white pepper, paprika, red chili powder), and environmental surfaces (plastic, stainless钢，陶瓷瓷砖，橡胶和铸铁）以及多个动物饲料（小鸡饲料，优质苜蓿颗粒，小麦麸，整燕麦），它们是在一系列SLV研究中用浸泡或混合程序制备的（7,8,9,10）。必须首先根据FDA微生物学方法验证指南（https://wwwww.fda.gov/media/83812/download）或其他国际认可的验证指南，例如AOAC International的Appendix j（httpp：htttp：htttp：/JAPF：标准化组织的16140：2 2016（www.iso.org）。
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“美国城市、城镇、社区、州、县、大都市区、邮政编码、区号和学校的本地指南。” 76 次观看45 次观看49 次观看39 次观看41 次观看36 次观看36 次观看37 次观看33 次观看37 次观看35 次观看35 次观看36 次观看40 次观看34 次观看45 次观看36 次观看39 次观看27 次观看35 次观看25 次观看37 次观看35 次观看32 次观看26 次观看29 次观看41 次观看24 次观看43 次观看25 次观看35 次观看30 次观看39 次观看27 次观看27 次观看30 次观看27 次观看22 次观看31 次观看30 次观看24 次观看26 次观看26 次观看31 次观看31 次观看29 次观看22 次观看40 次观看26 次观看24 次观看30 次观看40 次观看25 次观看26 次观看25 次观看19 次观看93 次观看80 次观看69 次观看84 次观看61 次观看63 次观看70 次观看83 次观看91 次观看105 次观看52 次观看57 次观看89 次观看67 次观看74 次观看88 次观看71 次观看55 次观看82 次观看52 次观看80 次观看73 次观看49 次观看69 次观看51浏览次数56 浏览次数56 浏览次数55 浏览次数60 浏览次数41 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数41 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数45 浏览次数55 浏览次数49 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数62 浏览次数49 浏览次数44 浏览次数 从 0 天 0 小时 00 分钟 00 秒 分享此优惠 送货需要至少 7 个工作日才能发货 购买的物品可以从我们的办公室领取或送货 物品必须在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到 未在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到的物品将被没收，不予退款 您的产品可立即领取 - 详情请参阅下文 无现金价值/无现金返还/不退款 立即检查产品；自收到产品之日起 7 天内有缺陷退货，前提是退回的物品未使用且