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Skabek K.，Rola D.和Ozimek P。：摄影测量VS。激光雷达方法的augmument现实
3D空间中本地化问题一直是科学研究中经常考虑的话题，并且近年来在实践解决方案中实施。本地化任务的基础分区是室外和室内方法[Erkan Bostanci和Clark，2013年]。室外的主要基于视觉标记，进程方法，加速度计，陀螺仪和地理位置（GPS）。在室内应用的情况下，具有跟踪运动算法的视觉系统（SLAM-同时定位和映射）以及从图像序列（来自运动的SFM-结构）重建几何结构（Pangilinan等人，2019年）非常重要。这些软件方法是在流行的Arcore和Arkit库中实现的。正在遵守李子本身及其应用的动态发展。也正在开发实施这些任务的开发人员工具，例如Vuforia和Immersal，这是本文的重点。各种方法用于重建场景
不同底物灭菌方法在胸膜中的影响。蘑菇种植：全面的评论
有效的底物灭菌是成功蘑菇培养的基石，可防止通过竞争微生物污染。本评论全面研究了各种灭菌方法，从科学文献中汲取了见解。我们探索诸如堆肥之类的既定技术，分析它们在创造有利于所需真菌增长的选择性环境中的作用，同时抑制不需要的微生物。审查考虑了化学灭菌，考虑到其对污染物的功效以及潜在的环境问题。随后进行了热水处理，揭示了它们在污染物控制和底物营养价值保存之间达到平衡的能力。然后对蒸汽技术进行精心分析，评估其在不同的压力和时间组合下实现无菌性的效率。最后，引入了基于创新的臭氧灭菌和冷等离子体技术，突出了其优化消除污染物和保留最佳蘑菇生长有益组件之间平衡的潜力。对各种灭菌技术的这种批判性评估使研究人员和耕种者为其特定的蘑菇物种和耕种目标选择了最合适的方法，最终促进了增强的产量，提高的作物质量以及蘑菇种植行业的发展。
建筑物分析的人工智能方法
理解和创建具有智力的计算机的研究被称为人工智能或AI。人工智能模拟属于大脑仿真的类别。人工智能（AI）算法可以通过分析各种因素和局限性来帮助结构工程师创建最佳设计。它可能会研究各种设计选择，同时考虑到结构性绩效，成本效益，物质利用和能源效率等要素。本研究讨论了结构工程师软件的使用，例如机器人结构分析，Staad Pro和皮带，用于建筑物的建模，分析和设计。本文提供了各种工具如何将输入解释为建模，分析和设计中的结构成员的示例。采用了三个不同的软件程序，所有这些程序都可以很好地运行。研究表明，由于BIM与任何特定的工具无关，因此软件只是产生出色效果，高效率和正确构造的工具，并且挑战和错误更少。印度标准是456-2000用于验证软件的设计输出和设计目标。总而言之，AI在结构工程中的应用对该行业具有巨大的潜力。人工智能（AI）正在提高生产力，并以其自动化分析和设计过程的能力，提高准确性并提供实时监控的能力将结构工程带入现代时代。
方法将机器学习与基于结构的蛋白质设计结合起来，以预测和设计蛋白质的翻译后修饰
蛋白质的翻译后修饰（PTM）在其功能和可行性中起着至关重要的作用。这些修饰会影响蛋白质折叠，信号传导，蛋白质 - 蛋白质相互作用，酶活性，结合亲和力，聚集，降解等等。迄今为止，已经描述了超过400种PTM，代表了远远超出遗传编码氨基酸的化学多样性。这种修饰对蛋白质的成功设计构成了挑战，但也代表了使蛋白质工程工具箱多样化的主要机会。为此，我们首先训练了人工神经网络（ANN），以预测十八种最丰富的PTM，包括蛋白质糖基化，磷酸化，甲基化和脱氨酸。在第二步中，这些模型是在计算蛋白建模套件Rosetta中实现的，该模型允许与现有协议的灵活组合来建模修饰的位点并了解它们对蛋白质稳定性和功能的影响。最后，我们开发了一种新的设计协议，该协议可以最大化或最大程度地减少修改特定站点的预先指定的概率。我们发现，基于ANN预测和基于结构的设计的这种组合可以使现有和引入新颖PTM的修改。我们工作的潜在应用包括但并不包括对表位的聚糖掩盖，从而加强了通过phos-odylation加强蛋白质 - 蛋白质相互作用，还可以保护蛋白质免受脱氨基责任的影响。我们的作品为Rosetta的蛋白质工程工具箱添加了新颖的工具，该工具允许PTM的理性设计。这些应用对于设计新蛋白质治疗剂的设计尤其重要，在这种蛋白质疗法的设计中，PTM可以彻底改变蛋白质的治疗特性。
单元6研究设计和混合方法...
在这里努力阐明了这两个术语之间的区别。传统上是两种方法 - 与后实证主义范式和定性研究（QL）相关的定量研究（QN），与解释性范式相关。但是，近年来，已经观察到通过在单个研究项目中结合定量和定性方法来增加对混合方法研究的依赖。因此，在本单元中，混合方法研究的概念，其类型和应用已被涵盖。案例研究已经说明了混合方法研究在本质上具有定量性质的经济学等主题中的应用。在解决研究设计和研究方法问题之前，希望对各种研究有一个想法。因此，让我们开始引入各种类型的研究。
成对序列对准技术的方法 - 评论
根据序列比对技术分析生物数据。序列比对对于检测病原体，鉴定常见基因以及药物发现很重要。基本上，两种方法用于序列比对，它们是成对序列比对和多个序列比对。成对序列比对是一种基本和有效的方法，用于识别两个生物数据序列之间的相似性和差异程度。本文分析了成对序列比对技术的类型，即点矩阵方法，动态编程和用于序列对齐的单词方法与插图进行序列对齐并讨论其优点和局限性。通过此分析发现，成对序列比对是确定两个基因组之间关系的最佳方法之一。
引言方法结果结论
1助理大都会大都会奈戈尔达，意大利米兰； 2血液学系，查尔斯·盖尔德纳爵士医院和澳大利亚内德兰兹市的路边实验室医学； 3西澳大利亚大学医学院，澳大利亚华盛顿州克劳利； 4线性临床研究，澳大利亚华盛顿州内德兰兹； 5莫纳什大学，澳大利亚维克，维克； 6 Monash Health，Clayton，Clayton，VIC，澳大利亚； 7澳大利亚新南威尔士州康科德的Concord遣返综合医院； 8悉尼分校，澳大利亚新南威尔士州悉尼； 9西班牙巴塞罗那市克莱奇·德·巴塞罗那医院； 10美国俄亥俄州立大学综合癌症中心，美国俄亥俄州哥伦布； 11 Beigene（上海）有限公司，中国上海和美国加利福尼亚州圣马特奥的Beigene USA，INC； 12彼得MAC Callum癌症中心，澳大利亚维克，墨尔本
瑞士日内瓦的研究官（定量方法）
Impact计划是一个人道主义智囊团，总部位于瑞士日内瓦。该组织管理了几项倡议，包括《 Reach Initiative》，该计划于2010年创建，以促进信息工具和产品的开发，从而增强了援助参与者在紧急，恢复和发展环境中做出基于证据的决策的能力。影响团队包括研究设计专家；数据收集，管理和分析； GIS和遥感。有关更多信息，请访问：www.impact- Initiatives.org和www.ReachInitiative.org。
