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俄亥俄州的逆境和弹性状况（SOAR）研究方案：一种全面的，多模式的，基于家庭的，对心理健康和药物使用障碍的风险和韧性的纵向研究
Anthony P. King 1，Scott A. Langenecker 1，Stephanie Gorka 1，Jessica Turner 1，Lei Wang 1，Heather Wastler 1，Canada Keck 2，Randall Olsen 2，Randall Olsen 2，Soledad Fernandez 4，Hyoshin Kim 4，Hyoshin Kim Kim 4，Brett Klarter 4，Brett Klamer 4，Brett Klamine 6，Caleger 6，Caleger 6，Elissarie 7，Elissar and Stacey 7，Stacey L. Melanie Bozzay 1，Susan L. Brown 9，Chris Browning 5，Katie Burkhouse 18，Kathleen Carter 12，Kim M. Cecil 6，Karin Coifman 13，Timothy N. Crawford 10，Jennifer Cheavens 2，Jennifer Cheavens 2，Cory E. Cronin E. Cronin E. Cronin 11，Melissa Delbello 6，Melissa Delbello 6，Stepene for Stemey for Stemey W. Evanne forney forney forney forney forney forney forney forney forney fornee , John Gunstad 13 , Paul J. Hershberger 10 , Kristen R. Hoskinson 14 , Christina Klein 6 , Jose Moreno 1 , Molly McVoy 15 , Paula K. Miller 11 , Eric E. Nelson 14 , Randy Nesse 16 , Chris Nguyen 1 , Kei Nomaguchi 9 , Alissa Paolella 12 , Edison Perdomo 12 , Colin Odden 5 , Martha Sajatovic 15 ,罗伯特·史密斯（Robert Smith 7），乔纳森·特拉特（Jonathan Trauth）12，艾维·TSO 1，Xin Wang 7，Jennifer T.俄亥俄州立大学，俄亥俄州局，俄亥俄州哥伦布市2号俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布3号俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州4号俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，生物医学信息学系
一个协调的研究驱动的
为了解决藻类生物质用于生物燃料和副产品的商业化开发方面的主要知识空白和障碍，一个合作联盟——综合筛选、品种优化和验证研究发展 (DISCOVR) 于 2016 年成立。该联盟由美国能源部 (DOE) 生物能源技术办公室 (BETO) 资助，由四个能源部国家实验室——太平洋西北国家实验室 (PNNL)、洛斯阿拉莫斯国家实验室 (LANL)、国家可再生能源实验室 (NREL) 和桑迪亚国家实验室 (SNL)——和亚利桑那州立大学的亚利桑那藻类技术与创新中心 (AzCATI) 组成。为了解决菌株选择障碍，以实现具有适当成分和培养弹性的高季节性生产力，实施了分层的菌株筛选流程。在第一层，在烧瓶培养中确定菌株的温度和盐度耐受性；在 Tier II 中，面积生物量生产力和组成在气候模拟光生物反应器中确定；在 Tier III 中，生产力和培养稳定性在室外水道中确定。表现最佳的菌株将前往 AzCATI 的藻类试验平台进行长期测试，以生成年度生物量生产力数据。在 DISCOVR 管道中进行菌株下调的同时，还会检验有关提高生物量生产力、改变生物量组成以提高内在价值以及提高培养稳定性和抗虫性的假设。进行技术经济分析以确定实验室研究中的有希望的发现或室外池塘养殖条件的拟议修改是否会转化为最低生物质销售价格 (MBSP) 的降低。在 DISCOVR 推出后的三年内，年生物量生产力从 11.7 克 -2 天 -1 增加到 17.6 克 -2 天 -1 ，导致 MBSP 从 824 美元/吨降至 611 美元/吨。
使用Raspberry Pi和虚拟现实耳机
摘要：现代信息和通信技术（例如虚拟和混合现实）的使用提供了控制和监视物联网设备的新选择。例如，头部安装显示器（HMD）已成为提高用户生产力和享受的工具。这种开发也与计算机技术的最新进步以及该技术价格下降有关：HMD现在更具功能性，同时在市场上也更广泛地使用。本文提供了两轮机器人汽车，可以使用HMD实时远程控制。遥控器是在统一3D的帮助下在虚拟现实中完成的。开源游戏引擎减少了成本和开发时间。有用于方向盘，变速箱，屏幕和停止按钮的单独对象。控制器和用户的手都可以用作输入操纵器。Oculus耳机的外部摄像头使用手识别来实现此功能。Raspberry Pi 4具有三个主要功能：首先是用GPIO引脚控制直流电动机，其次是将视频流从相机发送到HMD，第三个是接受HMD的控制信号并执行它们。虚拟现实耳机和远程操作车辆（ROV）的数据传输是通过服务器客户通信完成的。Raspberry扮演服务器的角色，该角色写在Python编程语言的烧瓶框架上。该服务器使用异步原理和OPENCV库来使用图像。GPIO引脚由服务器控制，并且也接收请求。VR耳机是客户，该客户端是在Unity Game Engine上写的。用户执行任何操作并实时将视频流传输到屏幕时，设备与服务器进行交互。输入系统的配置是在官方Oculus软件开发套件的帮助下完成的。
棕榈油在天然海水中的微生物降解及油脂降解菌群的鉴定
摘要 棕榈油产业是马来西亚最重要的大宗商品产业之一，马来西亚分别占全球棕榈油产量和出口量的 39% 和 44%。大部分棕榈油通过海运出口到各个国家，这增加了船舶漏油等海洋污染的风险。微生物降解研究对于建立基线数据非常重要，而基线数据对于缓解规划和政策制定至关重要。根据 OECD 化学品测试指南 OECD TG 306（海水中的生物降解性）中所述的改良摇瓶法，使用从巴生港收集的天然海水和分离的细菌铜绿假单胞菌 UMTKB-5 研究了棕榈油衍生物的降解。测定 CPO 和 CPKO 降解的分析方法包括测量溶解有机碳 (DOC)、菌落形成单位 (CFU)、使用基于 16S rDNA 基因的宏基因组分析的细菌多样性以及脂肪酸测量。从巴生港收集的海水中 CPO 和 CPKO 的降解表明细菌数量增加，并分别在第 7 天和第 21 天达到峰值，随后下降，表明棕榈油被用作细菌生长的底物，同时降解由选定的细菌产生的脂肪酶辅助进行。在 P. aeruginosa UKTKB-5 培养样品中观察到类似的生长模式。样品中的 DOC 去除显示负值，表明 CPO 和 CPKO 降解的碳输入高于细菌的消耗。脂肪酸测量显示细菌降解和油利用过程中的成分变化。宏基因组分析显示不同采样地点的细菌种群多样，并在生物降解实验结束时分离出四种产脂肪酶的细菌菌株。该研究表明棕榈油在海水中的生物降解性，并能够提供基线数据以了解和制定海洋环境泄漏事件的行动计划。
NEP SEM I和II教学大纲 - ug微生物学（1）.pdf
微生物学实验室课程中的技能增强课程（SEC）仪器 - 对重要工具的原理和应用研究1.微生物实验室及其使用中使用的玻璃器皿 - 培养皿烧杯，圆锥形瓶等。护理和处理2。在实验室环境中进行操作应用的孵化器原理，用于培养和增长的微生物温度和湿度控制，并监测技术3.热空气烤箱操作原理和在实验室环境中用于玻璃器皿和耐热材料温度设置和监视程序的均匀热分配应用4.显微镜简介不同类型的显微镜（光学显微镜，电子显微镜）零件和显微镜的功能5。在实验室环境中创建厌氧条件应用的厌氧罐原理，用于培养和研究厌氧微生物的组装，维护和预防措施，同时使用厌氧罐6.凝胶电泳类型的电泳，凝胶电泳过程。7。在实验室环境中pH测量和pH量表应用的pH仪原理，用于测量溶液校准，维护和准确的pH测量技术8.层流空气流原理在实验室环境中创建无菌工作环境应用，以便使用样品适当使用，维护和安全预防措施，同时使用层流空气流柜9。分光光度计测量光吸收和传输工作和应用紫外线分光光度计的原理10。基于微生物学实验室中的密度应用，用于颗粒细胞，分离组件和净化样品，适当的处理，平衡和安全预防措施的同时，在微生物学实验室中的密度应用，分离组件，分离组件和净化样品，在使用离心机的同时，在微生物学实验室中进行离心和分离物质的离心原理。注意 - 可以教会学生有关处理实验室工具安全预防措施，维护和故障排除常见问题的一般指南。可以合并实践演示，动手练习和案例研究以增强学习经验。
使用机器学习的员工促进-IJRPR
机器学习已成为努力通过减少人类偏见和主观性来增强决策过程的现代组织的基石。该项目深入研究了机器学习技术以完善员工促进决策的应用，旨在提高公平，透明度和效率[1]。该研究重点是利用决策树算法和幼稚的贝叶斯分类器，两种强大的机器学习方法，以根据历史数据来预测员工的促进。通过实施这些机器学习模型，该项目试图证明数据驱动的方法如何改变传统的人力资源实践。主要目标是对与员工促进的机器学习相关的方法，收益和潜在挑战进行全面理解。此外，该项目强调在人力资源管理中利用此类技术时所需的道德考虑，以确保数据使用既负责和公平。该项目的范围包括几个关键阶段，从数据收集和预处理开始。这涉及清洁数据，处理缺失值以及编码分类功能以准备模型培训。然后，该项目将评估不同的模型，以确定预测促销的最有效模型。最后，所选模型将集成到用户友好的烧瓶Web应用程序中，使人力资源人员能够输入员工详细信息并接收实时促销预测。此集成旨在简化促销过程，提高组织效率和决策透明度。Cherri Technologies是一家位于印度本迪克里的领先IT公司，在钦奈和法国设有其他办事处。成立于2007年3月，Cherri Technologies在提供顶级IT服务方面享有声誉，包括数字营销，Web和移动应用程序开发，实时流媒体和CRM/ERP解决方案。以客户为中心的方法和由高技能专业人士组成的团队，该公司致力于通过创新的技术解决方案赋予企业能力。该项目与Cherri Technologies的使命相吻合，旨在提供满足各个行业不断发展的需求的高级软件解决方案。通过利用其在软件开发，数据分析和安全解决方案方面的专业知识，Cherri Technologies旨在为员工促销提供强大而有效的机器学习模型。这项倡议不仅展示了公司的技术实力，而且还强调了其致力于促进公平有效的工作场所实践的承诺。
EpiNext™ CUT&RUN 快速套件
用途：EpiNext™ CUT&RUN Fast Kit 旨在从低输入细胞/染色质中快速富集与蛋白质（组蛋白或转录因子）复合的特定 DNA，并通过下一代测序使用 Illumina 平台或 qPCR 等其他方法识别或绘制体内蛋白质-DNA 相互作用。该试剂盒的创新工作原理、优化的协议和组件允许在最小化非特异性背景水平的情况下捕获目标蛋白质/DNA 复合物。捕获的 DNA 特别适合构建非条形码（单重）和条形码（多重）文库，以更少的偏差和更高的分辨率绘制目标蛋白质-DNA 相互作用区域。输入量：对于细胞，通常，每个反应的量可以是 2 x 10 3 到 2 x 10 5 个细胞。为了获得最佳制备效果，细胞输入量应为 1 x 10 5 ，尽管从 EpiNext™ CUT&RUN Fast Kit 获得的修饰组蛋白测序数据只需 500 个细胞即可获得。对于从细胞或组织中分离的染色质，每个反应的量可以是 0.1 µg 至 5 µg 的染色质。为了获得最佳制备效果，染色质输入量应为 2 µg。起始材料：起始材料可以包括各种哺乳动物细胞样本，例如来自烧瓶或培养皿的培养细胞、原代细胞或从血液、体液、新鲜/冷冻组织（预制备的染色质）中分离的稀有细胞群，以及从整个细胞群和胚胎细胞中分选出的特定细胞等。抗体：抗体应为 ChIP 级，以便识别与 DNA 或其他蛋白质结合的蛋白质。如果您使用的抗体尚未经过 ChIP 验证，则应使用适当的对照抗体（例如抗 RNA 聚合酶 II、抗 H3K4me3 或抗 H3K27me3）来证明抗体适用于 ChIP。内部对照：此试剂盒中提供了阴性和阳性 ChIP 对照。注意事项：为避免交叉污染，请小心地将样品或溶液移入 PCR 管中。使用气溶胶屏障移液器吸头，并在液体转移之间始终更换移液器吸头。整个过程中都要戴手套。如果手套和样品接触，请立即更换手套。
EpiNext™ CUT&RUN 快速套件
用途：EpiNext™ CUT&RUN Fast Kit 旨在从低输入细胞/染色质中快速富集与蛋白质（组蛋白或转录因子）复合的特定 DNA，并通过 Illumina 平台的下一代测序或 qPCR 等其他方法识别或绘制体内蛋白质-DNA 相互作用。该试剂盒的创新工作原理、优化的协议和组件允许在最小化非特异性背景水平的情况下捕获目标蛋白质/DNA 复合物。捕获的 DNA 特别适合构建非条形码（单重）和条形码（多重）文库，以更少的偏差和更高的分辨率绘制目标蛋白质-DNA 相互作用区域。输入量：对于细胞，通常，每个反应的量可以是 2 x 10 3 到 2 x 10 5 个细胞。为了获得最佳制备效果，细胞输入量应为 1 x 10 5 ，尽管从 EpiNext™ CUT&RUN Fast Kit 获得的修饰组蛋白测序数据只需 500 个细胞即可获得。对于从细胞或组织中分离的染色质，每个反应的量可以是 0.1 µg 至 5 µg 的染色质。为了获得最佳制备效果，染色质输入量应为 2 µg。起始材料：起始材料可以包括各种哺乳动物细胞样本，例如来自烧瓶或培养皿的培养细胞、原代细胞或从血液、体液、新鲜/冷冻组织（预制备的染色质）中分离的稀有细胞群，以及从整个细胞群和胚胎细胞中分选出的特定细胞等。抗体：抗体应为 ChIP 级，以便识别与 DNA 或其他蛋白质结合的蛋白质。如果您使用的抗体尚未经过 ChIP 验证，则应使用适当的对照抗体（例如抗 RNA 聚合酶 II、抗 H3K4me3 或抗 H3K27me3）来证明抗体适用于 ChIP。内部对照：此试剂盒中提供了阴性和阳性 ChIP 对照。注意事项：为避免交叉污染，请小心地将样品或溶液移入 PCR 管中。使用气溶胶屏障移液器吸头，并在液体转移之间始终更换移液器吸头。整个过程中都要戴手套。如果手套和样品接触，请立即更换手套。
绝对零工作表的竞赛答案
当您浏览时，我们的系统认为您可能是一个机器人，因为某些不寻常的浏览器行为。有几个可能的原因：您是一个以超人类速度在网站上拉开网站的电源用户。您的Web浏览器中已禁用cookie。第三方浏览器插件正在阻止JavaScript运行。要重新获得访问权限，请确保在重新加载页面之前启用Cookie和JavaScript。但是，似乎您实际上正在浏览有关温度和冷的内容。让我们沿着记忆小道旅行！我们探索了一些有趣的事实：绝对零-273度C；南极是地球上最冷的地方；使用露水烧瓶和液体气体以达到较低的温度；以及像法拉第，范德华，迪瓦尔和海克这样的科学家如何为我们的寒冷理解做出了贡献。我们还深入研究了液化世界，科学家争夺征服”山氢” - 涉及使用液体氢和氦实现超冷温度的任务。获胜者就是詹姆斯·迪瓦（James Dewar）！最有趣的是，我们对感冒的掌握如何导致空调，冷冻食品和尖端技术（如液化气体和超导性）的显着技术进步。您想探索更多有关温度和寒冷世界的信息吗？由教育工作者使用各种州标准（包括罗德岛，华盛顿和威斯康星州标准）为高中生而创建的，这些电影工作表链接为追求绝对零的教育资源提供了访问。绝对零的比赛。可下载的工作表伴随着Nova PBS纪录片剧集，探讨了极端寒冷温度背后的科学。绝对零视频问题的竞赛。竞赛绝对零工作表。Nova绝对零工作表的竞赛答案键。绝对零竞赛的绝对零工作表答案。绝对零NOVA工作表答案。绝对零工作表的竞赛答案第2部分。回答键的绝对零工作表的竞赛答案。
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
农业是全球维持和经济发展的基石，是无数行业的粮食，就业和原材料的来源。但是，该行业面临着持续的挑战，其中之一就是作物疾病的流行。这些疾病不仅威胁着农作物的产量和质量，而且威胁着农民的生计和整个社区的粮食安全。在受这些问题影响最大的农作物中是木薯，这是热带和亚热带地区数百万的重要主食。木薯对恶劣条件的韧性使其成为关键的食物来源，但它易受木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹疾病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM）和木薯马赛亚疾病（CASSAVA GREEN MOTTLE（CGM）和CASAVA MOSAIC疾病（CMD）的脆弱性。及时，准确地确定木薯疾病对于有效管理至关重要，因为早期干预可以防止广泛的爆发并减轻经济损失。传统的疾病检测方法通常取决于专家知识和手动检查，这对于小农户来说可能是耗时，昂贵且无法访问的。人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步为这一挑战提供了有前途的解决方案，从而使自动化和准确地检测到植物疾病的大规模检测。该项目引入了一个基于深度学习的木薯疾病检测系统，利用强大的Rexnet-150模型进行图像分类。该系统被部署为使用烧瓶构建的用户友好的Web应用程序，即使对于具有最少技术专业知识的个人，也可以确保可访问性。训练有素的模型能够诊断出高精度的木薯叶条件，将其分为五类：木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM），木薯马赛克疾病（CMD）和健康。用户只需上传木薯叶的图像，该应用程序提供了即时诊断以及可操作的见解。这些见解包括特定疾病的预防措施和管理策略，使农民有能力采取及时的行动来保护其作物。除了其实际实用性之外，该项目与将技术纳入可持续农业的全球努力保持一致。通过利用AI，它可以增强疾病监测和预防，减少对手动检查的依赖，并支持农民采用积极的农业实践。该解决方案的可扩展性意味着它可以适应其他作物和地区，从而进一步扩大了其对全球农业的影响。