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噬菌体（噬菌体）构成了地球上最丰富和遗传多样的实体。细菌与估计全球总数10³为病毒体的相互作用显着塑造了人类健康和环境生态系统（1）。噬菌体与其细菌宿主之间的生态相互作用的规模驱动了一种遗传武器种族，从而不断改变分子水平的微生物寿命（2）。在大型时间尺度上快速发展而产生的多样性为人类健康创新（例如噬菌体疗法）提供了基础，以及生物技术创新的基础，例如群集定期散布的短期短滴定重复序列（CRISPR）和CRISPR与CRISPPR相关（CAS）蛋白质系统（3-5）。然而，具有巨大的遗传多样性是伟大的未知数 - 对绝大多数噬菌体中的基因含量已知。与细菌对应物相比，噬菌体基因组编码具有已知或预测功能的基因的小部分，这构成了生物圈中最大的遗传暗物质（未知功能基因）之一（6）。尽管有可能使用经典的遗传技术将一些暗物质带到光线下，但仍需要更高的实验方法来简化和加快噬菌体基因组的遗传遗传含量的表征和加快表征。
安全的IOT启用MPPT控制的太阳能光伏系统，具有智能制造，以优化能量收获
摘要太阳能光伏（PV）系统中的增加整合到可再生能源景观中需要进步能量优化和网络安全。传统的最大功率跟踪（MPPT）算法通常很难适应迅速波动的环境条件，从而导致功率收获效率低下。同时，采用物联网（IoT） - ） - 启用PV系统引入了重大的网络安全脆弱性，损害了操作可靠性。本研究提出了一个与安全的IoT框架和高级制造技术集成的AI驱动的MPPT控制系统，以增强太阳能PV安装的性能，安全性和寿命。基于AI的MPPT算法动态优化能量提取，利用机器学习模型以实时适应环境变化。区块链加密的IoT通信协议确保安全数据传输，减轻网络威胁并增强系统弹性。此外，定制制造技术，包括3D打印的热管理解决方案，提高了PV系统组件的耐用性和效率。实验验证证明了拟议系统在能源效率，网络安全鲁棒性和成本效益方面的优势。这些发现有助于开发网格连接和离网应用的智能，自主和网络弹性太阳能解决方案。关键字：AI驱动的MPPT，安全的IoT，区块链网络安全，智能制造，太阳能PV，能量优化
加热到冻结的电化学交互策略使稳定的4.5 V Li-Metal电池在以太基电解质中
摘要：形成稳定的电化学相互作用，包括固体电解质间相（SEI）和阴极电解质相间（CEI）对于开发高性能碱金属电池至关重要。SEI/CEI的稳定性主要取决于其化学和结构。当前对SEI/CEI设计的研究主要集中于通过调节电解质配方来调节其化学。在这项工作中，我们展示了SEI/CEI的化学和结构都可以通过温度调制的形成策略轻松调节。具体而言，使用加热条件下的预充电来调节电解质分解反应的类型和动力学，然后在低温存储下冷冻，以控制电极界面上分解产物的沉积行为。研究表明，高温预充电会影响LI+的配位结构并加速分解反应动力学，从而导致大量阴离子分解。随后的低温存储迅速降低了在高温下产生的分解产物的溶解度，从而促进了两个电极对不溶性产物的沉积，从而导致密集且稳定的SEI/CEI。强大的SEI/CEI实现了中等浓度的基于以太电解质的4.5 V LI || NCM811单元的稳定循环，
可旋转的天线启用了带视觉识别的无线通信系统：原型实现
摘要 - 可润滑的天线（RA）是一种具有巨大潜力来利用额外空间自由度（DOF）的新兴技术，它通过灵活地改变每个天线的三维（3D）方向/无视。在此演示中，我们开发了具有RA支持的无线通信系统的原型，该原型具有视觉识别模块，以评估RA在实用环境中提供的绩效增长。尤其是通过对数字伺服电机，定向天线和微控制器进行机械驱动的RA的开发，该电动机能够动态调整RA方向。此外，RA的方向调整是由目标识别模块提供的目标的方向指导的，从而显着提高了系统响应速度和定向精度。实验结果表明，与常规的基于固定天线的系统相比，基于RA的通信系统在通信覆盖效果方面取得了出色的改进。索引术语 - 可润滑的天线，视觉识别，3d orimitation。
提高了基于IOT的网络的能量传递效率...
1尼日利亚Zaria 810107的艾哈迈杜贝洛大学电子和电信工程系； eagbonehime1@gmail.com（A.E.E。 ）; timothysena93@gmail.com（S.T.T。） 2 2，约翰内斯堡大学电气和电子工程科学系，约翰内斯堡，2006年，南非3号，3奇切斯特大学工程学院，奇奇斯特大学，Bognor Regis PO21 1 HR，英国4电信工程系，空军技术学院（AFIT）技术，拉皮德城，美国SD 57701，美国； Abdulsalamjamiu20@gmail.com 6尼日利亚拉各斯101017的拉各斯大学工程学院电气和电子工程系； aimoize@unilag.edu.ng 7曼彻斯特大都会大学计算机和数学系，曼彻斯特M15 6BH，英国； o.jogunola@mmu.ac.uk *通信：kennedy.okafor@ieee.org1尼日利亚Zaria 810107的艾哈迈杜贝洛大学电子和电信工程系； eagbonehime1@gmail.com（A.E.E。）; timothysena93@gmail.com（S.T.T。）2 2，约翰内斯堡大学电气和电子工程科学系，约翰内斯堡，2006年，南非3号，3奇切斯特大学工程学院，奇奇斯特大学，Bognor Regis PO21 1 HR，英国4电信工程系，空军技术学院（AFIT）技术，拉皮德城，美国SD 57701，美国； Abdulsalamjamiu20@gmail.com 6尼日利亚拉各斯101017的拉各斯大学工程学院电气和电子工程系； aimoize@unilag.edu.ng 7曼彻斯特大都会大学计算机和数学系，曼彻斯特M15 6BH，英国； o.jogunola@mmu.ac.uk *通信：kennedy.okafor@ieee.org2，约翰内斯堡大学电气和电子工程科学系，约翰内斯堡，2006年，南非3号，3奇切斯特大学工程学院，奇奇斯特大学，Bognor Regis PO21 1 HR，英国4电信工程系，空军技术学院（AFIT）技术，拉皮德城，美国SD 57701，美国； Abdulsalamjamiu20@gmail.com 6尼日利亚拉各斯101017的拉各斯大学工程学院电气和电子工程系； aimoize@unilag.edu.ng 7曼彻斯特大都会大学计算机和数学系，曼彻斯特M15 6BH，英国； o.jogunola@mmu.ac.uk *通信：kennedy.okafor@ieee.org
将定向演化与机器学习结合起来启用准确的基因型至表型预测
摘要：将序列变化与表型效应联系起来对于有效利用大型基因组数据集至关重要。在这里，我们提出了一种新的方法，将定向进化与蛋白质语言建模相结合，以表征水稻免疫受体的自然发展变体。使用高通量定向进化，我们设计了水稻免疫受体PIK-1，以结合和识别真菌蛋白AVR-PIKC和AVR-PIKF，它们通过当前特征的PIK-1等位基因避免检测。在此数据上对蛋白质语言模型进行了微调，以将序列变化与配体结合行为相关联。然后使用此建模来表征3,000个水稻基因组项目数据集中发现的PIK-1变体。两种变体因与AVR-PIKC的结合高度评分，并且体外分析证实了它们在野生型PIK-1受体上的提高配体结合。总体而言，这种机器学习方法确定了水稻中有希望的疾病抗性来源，并显示了探索其他感兴趣蛋白质的表型变化的潜在效用。
边缘雾计算支持无损脑电图数据压缩，可在 IoMT 网络中用于癫痫发作检测
1, 2 部伊拉克巴比伦大学计算机科学系。 3 FEMTO-ST 研究所/CNRS，大学法国贝尔福，勃艮第弗朗什孔泰。 4 法国奥赛巴黎萨克雷大学 LISN 实验室。电子邮件: ali.idrees@uobabylon.edu.iq, wsci.sara.idrees5@uobabylon.edu.iq, raphael.couturier@univ-fcomte.fr, tara.ali-yahiya@universite-paris-saclay.fr ∗ 通讯作者
概念化海洋生物多样性主流化作为区域可持续蓝色增长的推动者：欧洲大西洋地区的情况
P4333 Sweet，葡萄牙； Amarhadour@Cimar。贝尔法斯特皇后大学，贝尔法斯特BT7 1NN； crist.kelly@quartina.k.uk（C.K.）; w. flery@qub.uk（W.F.）岛。地理。Cemu），爱尔兰； （N.）; （S.H）*对应
Fortem 推出新款人工智能 DroneHunter F700
根据在保护区数英里外探测到的动态威胁，制定对策并实时部署。据该公司称，起落架配有弹簧销和有效载荷卡扣，与人工智能发射和飞行软件集成在一起。