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CBSE类12生物学注释第11章生物技术
1。复制的起源（ORI）：从中开始复制的序列。当DNA链接到该序列时，它可以在宿主细胞中复制，从而控制链接的DNA的拷贝数。2。可选标记：这有助于通过编码对抗生素（例如氨苄西林或四环素）的抗性来识别和选择转化的细胞。这些标记被用来区分非转化剂和转化剂，从而确保只有重组DNA的细胞存活。3。克隆位点：插入异物DNA需要限制酶的单个识别位点。多个限制位点可以生成使克隆过程复杂化的片段。外源DNA的插入通常会破坏一种抗生素抗性基因之一，有助于鉴定成功的重组剂。4。插入灭活：该技术用于识别重组质粒。当插入异物DNA片段时，它会破坏基因的编码顺序，例如蓝白选择过程中的Lac Z基因。重组菌落由于lac z基因的失活而显得白色，而非重组剂显得蓝色。5。植物和动物的载体：在植物中，细菌农杆菌tumefaciens提供T-DNA，转化植物细胞并将其修改为肿瘤细胞。ti
密码学简介课程计划：08 / ip ... < / div>
J 10 2（10-2）mod 26 = 8 mod 26 = 8 8→H k 11 2（11-2）mod 26 = 9 mod 26 = 9 9→I n 14 2（14-2）mod 26 = 12 mod 26 = 12 mod 26 = 12 12→12 12→L G 7 2（7-2）mod 26 = 5 mod 26 = 5 mod 26 = 5 mod 26 = 5 5 5→E V 22 2（22-2-2）mod 26 = 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 2 26 = 20 20范= 21 21→U U 21 2（21-2）mod 26 = 19 mod 26 = 19 19→s o 15 2（15-2）mod 26 = 13 mod 26 = 13 mod 26 = 13 13→m g 7 2（7-2）mod 26 = 5 mod 26 = 5 mod 26 = 5 5→e g 7 2（7-2） mod 26 = 1 1→a V 22 2（22-2）mod 26 = 20 mod 26 = 20 20→t v 22 2（22-2）mod 26 = 20 mod 26 = 20 20→t y 25 2（25-2）mod 26 = 23 mod 26 = 23 23→w q 17 2（17-2）
2024/2025 学年第二学期课程班级空缺报告
注意：1. 同一门课程可能在不同的“选择课程”轮次中提供给不同的学生。检查课程是否在特定轮次中可用的一般指南如下：•“选择课程”第 1 轮是针对课程要求、限制/直接辅修要求和 CELC 英语要求的受保护轮次。•“选择课程”第 2 轮及以后包括大学水平要求和无限制选修要求的课程选择。2. 在处理选择课程（第 3 轮）的课程分配和提交课程请求时，课程类别的所有可用空缺将合并。3. 请注意，大多数法律选修课程（涵盖所有学术职业）的总配额为 50。
生成的多模式模型是良好的类增量学习者
在班级学习（CIL）方案中，由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及，我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。，从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面，它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此，我们提出了一种新颖的生成性多模式模型（GMM）框架，用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后，我们使用文本编码器来阐述文本特征，并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中，我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置，与所有当前最新方法相比，我们的精度至少提高了14％，而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。
样本问题纸类XII 044生物学（2024-25）
（i）假设，GPP森林A = GPP森林B = GPP森林C，如果森林A的npp = 1254 J /m 2 /天；森林B，npp = 2157 J /m 2 /天；和森林C，npp = 779 J /m 2 /天，其中哪个森林通过呼吸而具有最大的能量损失？给出理由。（ii）画出以下食物链数量的生态金字塔a。草 - 动物 - 宿主动物上的流量b。树 - 昆虫 - 啄木鸟
视频内容分类 .docx
近年来，由于存储容量的增加、网络架构的改进以及数码相机（尤其是手机）的普及，视频在许多应用中变得越来越流行。如今，人们可以通过电视和互联网观看大量视频。观众可以选择的视频数量如此之多，以至于人类不可能从所有视频中找出感兴趣的视频。观众用来缩小选择范围的一种方法是寻找特定类别或类型的视频。由于需要分类的视频数量巨大，因此人们已经开始研究自动对视频进行分类、视频分类和分析。因此，有必要有一个系统来为某个视频或不同的视频生成相关标签
CI全球能源公司F CADCI全球能源公司F CAD
1。BP PLC集成生产5.41％2。Shell PLC石油和天然气生产5.15％3。Vistra Corp Electric Utilities 4.60％4。Nuvista Energy Ltd石油和天然气生产4.23％5。流动能源公司Cl A多元化技术4.04％6。Suncor Energy Inc综合生产3.84％7。rwe ag多元化公用事业3.82％8。Cenovus Energy Inc整合生产3.59％9。Headwater Exploration Inc石油和天然气生产3.42％10。埃克森美孚公司集成生产3.14％11。少尉能源服务公司石油和天然气生产3.08％12。电气石油公司石油和天然气生产2.79％13。Transalta Corp Electric Utilities 2.59％14。AESCorp Electric Utilities 2.59％15。EOG Resources Inc石油和天然气生产2.38％
如何引用本文：Vasudeva A、Sheikh NA、Sahu S。通过远程医疗和人工智能增强的国际功能、残疾和健康分类用于评估功能性残疾。J Family Med Prim Care 2021；10：3535-9。
建议的工作流程 建议的工作流程是，该人应该在网站上申请证书，该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头，其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论，即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件，AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案；使用远程医疗来衡量能力和绩效，这可能取决于环境和社会规范
2024/2025 学年第二学期课程班级空缺报告
注意：1. 同一门课程可能在不同的“选择课程”轮次中提供给不同的学生。检查课程是否在特定轮次中可用的一般指南如下：•“选择课程”第 1 轮是针对课程要求、限制/直接辅修要求和 CELC 英语要求的受保护轮次。•“选择课程”第 2 轮及以后包括大学水平要求和无限制选修要求的课程选择。2. 在处理选择课程（第 3 轮）的课程分配和提交课程请求时，课程类别的所有可用空缺将合并。3. 请注意，大多数法律选修课程（涵盖所有学术职业）的总配额为 50。
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。