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用于识别河流为...
拥有精确有效的监测系统来评估河流状态的重要性在于其预测和应对可能导致洪水和溢出的极端天气事件的能力。与水有关的灾难，例如山洪洪水，可能会对基础设施，经济以及最重要的是对人口安全的影响。因此，高级河流识别系统的实施成为SIT（首字母或首字母缩写）的战略优先事项。本报告旨在概述通过图像在河流识别领域使用的最新技术，方法和方法。通过对专业文献的审查，将探索使用计算机视觉，遥感，人工智能以及其他相关学科的河流检测和跟踪学科的最新进展。此外，将解决在其他地区和组织中实施类似系统的成功案例和最佳实践。最终，本文将成为为其河流识别项目寻找最合适和最有效的解决方案的起点。此处收集的信息将为理解基于图像的河流监测系统的计划和执行中必须考虑的可能性，挑战和关键注意事项提供稳固的基础，以确保人口和自然环境的安全和福祉。这些要素来自各种信息和经验的来源。基于图像的河流识别系统的实施项目测量河床并确定溢流的风险是在必须全面考虑几个要素的情况下设定的。
更正：公司化身份≠数字身份
本章的较早版本由出版商出版，其标题是由出版商：公司化身份≠数字身份：在社交媒体上进行算法过滤和自我公司化演示的商业化。现在已纠正如下：公司身份≠数字身份：社交媒体上的算法过滤和自我演示的商业化。
识别QHSW1的精细映射，这是...
mung bean是一种重要的经济作物，被认为是一种植物蛋白成分含量较高的作物，被视为蔬菜和谷物。在各种与产量相关的性状中，一百种种子重量（HSW）对于确定绿豆的产生至关重要。这项研究采用了200条线的重组植物线（RIL）人群，这些线群是通过全基因组重新取代进行基因分型的，以在四个环境中鉴定出HSW相关的定量性状基因座（QTL）。我们识别了HSW的5个QTL，每个QTL都解释了2.46 - 26.15％的表型差异。其中，QHSW1在所有四个环境中均在1号染色体上映射，解释了表型变化的16.65-26.15％。精细的映射和基于地图的克隆程序，以及重组的后代测试，有助于将QHSW1的候选间隔缩小到506 kb。QHSW1基因组间隔和与QHSW1紧密联系的标记的这种识别对于改善种子重量较高的绿豆品种的繁殖工作可能是有价值的。
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。
用于识别药物再利用的网络医学框架
1 美国东北大学网络科学研究所和物理系，马萨诸塞州波士顿 02115；2 美国哈佛医学院布莱根妇女医院医学系钱宁网络医学分部，马萨诸塞州波士顿 02115；3 美国哈佛大学生物医学信息学系，马萨诸塞州波士顿 02115；4 美国哈佛大学哈佛数据科学计划，马萨诸塞州剑桥 02138。5 Scipher Medicine，221 Crescent St, Suite 103A，马萨诸塞州沃尔瑟姆 02453；6 美国东北大学物理系，马萨诸塞州波士顿 02115；7 萨班哲大学工程与自然科学学院，土耳其伊斯坦布尔 34956；8 美国马萨诸塞州波士顿大学 NEIDL 微生物学系；9 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院医学系10 匈牙利布达佩斯 1051，中欧大学网络与数据科学系。 * 这些作者的贡献相同
通过 CRISPR 编辑鉴定出可提高胎儿血红蛋白表达的新型 HPFH 样突变
1 印度韦洛尔基督教医学院干细胞研究中心（班加罗尔 inStem 的一个单位）；2 印度特里凡得琅 Sree Chitra Tirunal 医学科学与技术研究所；3 美国伯克利加州大学伯克利分校创新基因组学研究所；4 美国旧金山格拉德斯通研究所数据科学与生物技术研究所；5 澳大利亚悉尼新南威尔士大学生物技术与生物分子科学学院；6 印度卡纳塔克邦马尼帕尔高等教育学院；7 印度韦洛尔基督教医学院暨医院血液学系；8 日本茨城县理化学研究所生物资源中心细胞工程部；9 日本红十字会中央血液研究所血液服务总部研究与开发部，日本东京；10 印度韦洛尔基督教医学院生物化学系； 11 加州大学洛杉矶分校微生物学、免疫学和分子遗传学系，美国洛杉矶；12 瑞士苏黎世生物系分子健康科学研究所
鉴定免疫相关内质网...
糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病（DM）普遍的微血管并发症（DM），在大约三分之一的糖尿病患者中有助于视觉障碍（1）。它是糖尿病最严重的并发症之一，尤其是在发展到增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）时（2，3）。PDR的特征是视网膜中血管异常的生长，导致视力丧失和失明的潜力（4）。向PDR过渡的基础的复杂分子机制仍然是强烈的研究意义的主题。了解与PDR相关的基因表达模式和免疫景观对于揭示其发病机理的复杂性并识别潜在的治疗靶标至关重要。内质网（ER）用作负责蛋白质稳态或“蛋白质稳态”的细胞细胞器（5）。细胞应激和炎症可能会导致构建不折叠或错误折叠的蛋白质，这种疾病称为ER应激（6）。促成PDR发病机理的基本分子机制之一是ER应力（7）。尽管在PDR中，ER应力具有公认的重要性，但在PDR背景下，对与ER应力相关的生物标志物的全面分子理解仍然是显着的研究差距（8-10）。近年来，对与ER应力相关生物标志物的复杂性的分子研究为理解PDR的分子基础提供了有希望的途径（5、11、12）。高通量技术的进步已彻底改变了我们剖析复杂疾病分子景观的能力（13）。与PDR中的ER应力相关的特定生物分子特征，不仅具有加深我们对疾病机制的理解的潜力，而且还具有确定治疗性干预的精确靶标。尽管在糖尿病研究中取得了重大的进步，但我们对驱动PDR进展的特定分子事件的理解仍然存在差距。通过分析GSE102485数据集中的PDR患者样品的转录组预计和正常样品，我们研究了与PDR中的ER应力相关的差异表达基因（DEGS）。通过基因本体论（GO）富集分析，基因和基因组（KEGG）途径分析的京都百科全书和蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络分析，我们的目标是增强我们对eRECTORCONT PRESSTAINS PRESATION IN pDR的ERCORECTONCOULAL生物标志物的分子特征。通过字符串，细胞尺度和细胞胡示使鉴定了六个关键基因，并在单独的数据集（GSE60436）和DR模型中使用体外定量实时聚合酶链反应（QRT-PCR）进行了进一步验证。此外，我们探索了这些中心基因与插入中免疫细胞水平之间的相关性，揭示了ER应力在PDR中的免疫调节作用。最后，使用连接图（CMAP）预测用于处理PDR的潜在小分子。该分析的目的是鉴定具有潜在治疗作用的药物，可以通过调节与ER应力相关的分子途径来干预PDR的发展。这项研究桥接了分子生物学和DR研究，旨在剖析指示PDR和SHED
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits