XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKMO
天鹅罐头河口水质监测项目
上天鹅河口（Sandbr到Pol）：上天鹅的河口是Sandbr和Brackish从Kin到Pol的盐水。水是氧化或充氧的，除了Sandbr，KMO，Mulb，Reg，Reg，JBC和POL的底部水，其氧气和低氧不良。叶绿素荧光在Sandbr，KMO，WMP和Reg的地表水中中等。采样时的水温范围为28.3至31.3°C。
华为国际化战略案例研究
维度 KMO值 Cronbach's Alpha 资源整合能力 0.805 0.873 市场进入策略 0.783 0.859 技术创新 0.812 0.881 国际市场竞争力 0.798 0.865
发现 KM - Tradoc - 美国陆军
有害行为预防工具 (HBPT) 是一个基于网络的移动友好型平台，旨在通过基于情景的咨询帮助倡导主人翁文化，以促进各级领导层进行艰难的讨论。Caren Sibley 是 HBPT 的 POC。 KMRC 培训支持包 (TSP)：5 月 2 日至 4 日，来自 TRADOC 各地的 KMO 齐聚 FT Eustis，试行 KMRC 培训师培训课程，并最终确定标准化 KMRC 的课程。合格的 KMO/CKO 一旦满足以下条件，即可使用此 TSP 进行教学：1.完成 KMQC（或同等资格）2.参加 KMRC 3.完成 KMRC 培训师培训有关 KMRC 培训支持包的更多信息，请联系 Caren Sibley 或 Rachal Allen。 内部指挥社交媒体外展计划适用于基本战斗训练、高级个人训练和单站单位训练营。这是一个实践社区环境，指挥官可以访问有用的内容并与同行合作分享有关社交媒体外展的想法和经验教训。
分析人和鼠组织中色氨酸代谢产物和相关化合物：使用高分辨率质谱法的定量和半定量方法的开发和验证
主要在肝脏中表达。TDO也可以存在于其他细胞类型中的神经元中。3 - 5此外，较小的kynurenine是由吲哚胺二氧酶（IDO）酶产生的，该酶存在于人体的各个部位。6在弹性信号（例如白细胞室）中增加水平可以激活IDO酶，而诸如皮质醇（Cortisol）等应激激素可以激活TDO酶。7 kynurenaine水平受到我们的饮食摄入，TDO和IDO活性，应力激素以及弹性信号的影响。kynurenine有两个主要途径：即通过kynurenine氨基转移酶（KAT）形成雌二酸，或通过kynureninase和OR/kynurenine 3-单发糖酶（KMO）形成3-羟基氰酸酯。8 Kynurenine途径在神经系统疾病的发展中起着至关重要的作用，包括阿尔茨海默氏病，9个帕金森氏病10
神经教育学和神经影像学
本研究基于以下假设：国内外神经教育学信息匮乏，有足够多的证据表明需要对神经教育学进行概念化。因此，总体目标是分析神经教育、神经教学法、教师培训和神经教育学之间的关系。数据收集采用 27 项临时李克特量表问卷进行，可靠（Cronbach's Alpha，.973），并通过探索性因子分析（KMO（.843）、Bartlett（Sign.000）、决定因素（9.416E-19））验证其内容和结构。研究样本是从西班牙、巴拉圭、厄瓜多尔、巴西和墨西哥的大学教师中随意选择的，共有 1264 名参与者。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和基于回归的。结果表明，教育学的未来必须包括神经教育学，这证明了：1) 神经教育学需要神经教育知识；2) 将神经教学法理解为神经教育学的实际应用；3) 神经定位和神经教育组织的重要性；4) 需要培训培训师。所有这些都得到了神经成像示例的强化，这些示例证明了神经教育学和神经教育学教师培训的必要性。
CRISPR/CAS-9在西尼罗河病毒载体culex quinquefasciatus中通过同源性维修介导的敲门
culex quinquefasciatus说是在世界的热带和亚热带地区分布的蚊子。这是一种夜间活性的，机会性的血液源，媒介是许多动物和人类疾病，包括西尼罗河病毒和禽类疟疾。当前向量控制方法（例如物理/化学）越来越无效；杀虫剂的使用还对人类和生态系统健康构成危害。基因组编辑的进步允许开发遗传昆虫控制方法，这些方法是特异性物种特异性的，从理论上讲，非常有效。crispr/cas9是一种细菌衍生的可编程基因编辑工具，可在一系列物种中起作用。我们描述了Quinquefasciatus中同源性修复的第一个成功的种系基因基因概括。使用CRISPR/CAS9，我们将编码荧光蛋白荧光团（HR5/IE1 -DSRED，CQ7SK -SGRNA）编码的SGRNA表达盒和标记基因集成到kynurenine 3 − 3-单核酶（KMO）基因中。我们达到的最小转化率为2.8％，类似于其他蚊子物种的速率。确定了预期基因座的精确敲门in。插入纯合子在早期幼虫中表现出白眼表型，并且通过化合物表现出隐性致命表型。这项工作为工程C. Quinquefasciatus提供了一种有效的方法，为该向量开发遗传控制工具提供了一种新工具。
体重管理过程和个体差异
摘要背景：肥胖流行是一个日益增长的公共健康问题，使体重管理成为整体健康和福祉的关键方面。的确，促进行为改变的有效工具对于在管理体重方面取得长期成功至关重要。这项研究旨在通过评估心理准备的特定方面，包括动机，自我调节，情感重新评估（EMR）（EMR）和环境重组（ENR）（ENR）（ENR）来验证S重量和P重量问卷的FARSI版本，以支持个性化的体重管理。方法：使用自我管理调查表进行了一项横断面研究。该研究包括455名17-65岁的成年人，不包括接受侵入性减肥干预措施的成年人。测量的变量包括EMR，体重后果评估（WCE），体重管理动作（WMA）和ENR，这些变量使用结构化的Likert尺度问卷进行了评估。进行了探索性和验证性因素分析，可通过Cronbach的alpha和类内相关系数（ICC）评估可靠性。统计显着性设置为p <0.05。结果：问卷显示出强烈的有效性和可靠性（KMO = 0.91； Bartlett的测试χ²= 3999.75； P <0.001）。超重和肥胖的参与者在变化过程中得分明显高于正常体重参与者（p <0.001）。结论：经过验证的工具提供了一种基于心理准备的体重管理策略的可靠手段，并可能改善了长期结局。伊朗大四。2025; 28（3）：162-170。 doi：10.34172/aim.33513关键字：变更策略，动机，个性化营养，过程，准备就绪，以：Gohari Dezfuli Z，Hasan Rashedi M，Araminejad M，Karimi K，Mansouri ES，Seif Barghi T等。体重管理过程和个体差异：Parsi中P重量和S权重的验证研究。
ReMOT 控制递送 CRISPR-Cas9 核糖核蛋白复合物以诱导疾病媒介蚊子淡色库蚊的种系诱变
淡色库蚊复合体分布广泛，导致蚊媒疾病在人类中的传播难以预防。使用 CRISPR/Cas9 基因编辑是一种有效的技术，有可能解决日益严重的蚊媒疾病问题。本研究利用 ReMOT 控制技术在淡色库蚊中生产转基因蚊子。通过注射 60 只成年雌蚊建立了显微注射系统——需 14 µ l 注射混合物，使用≤1 µ l 的内体释放试剂（氯喹或皂苷）不会发生沉淀。在采血后 24 小时（卵黄发生高峰期）注射 P2C 增强型绿色荧光蛋白-Cas9（P2C-EGFP-Cas9）核糖核蛋白复合物进入卵巢的效率为 100%。利用此方法进行KMO敲除，我们发现当通过ReMOT Control将P2C-Cas9 RNP复合物注射到淡色库蚊成年血淋巴中时，卵巢中也能发生基因编辑。在氯喹组，筛选出的2,251只G 0 子代中，9只个体表现出白眼和马赛克眼表型。在皂苷组，筛选出的2,462只G 0 子代中，观察到8只突变个体。测序结果显示13 bp的缺失，进一步证实了发生基因编辑的事实。总之，ReMOT Control在淡色库蚊中的成功应用，不仅为该方法提供了基本参数（注射参数和注射时间），而且有利于蚊虫生物学和防治的研究。
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA