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构建基本空间
从左到右：1) 社区提交的 KCTS 9 2020 年 3 月“我们的心住在这里”活动的照片。2) 拍摄 2019 年 Crosscut 纪录片《崛起》，讲述华盛顿海岸奎诺特部落应对气候动荡的故事。3) 2020 年 2 月活动，无需护照主持人马库斯·塞缪尔森 (Marcus Samuelsson) 介绍菲律宾裔美国人的美食和文化。4) 2019 年 Crosscut 节的一个环节（摄影：克里斯托弗·尼尔森）。5) Cascade Public Media 自己的 Mossback 在田野中。6) 工作人员在雅基马 2019 年“做我的邻居日”活动上与丹尼尔·泰格 (Daniel Tiger) 合影。
乌克兰战争给供应链带来的教训
战争使许多公司无法从俄罗斯或乌克兰采购产品或材料。支持这些国家的合资企业变得困难甚至不可能。Arts 表示，包括汽车、石油和天然气以及食品行业在内的各个行业都因这些限制而受到重创。例如，汽车行业从乌克兰的工厂采购汽车线束部件。敌对行动扰乱了这些工厂的生产，导致供应问题波及整个汽车供应链。自战争爆发以来，交战国的进口量下降。例如，在袭击邻国之前，俄罗斯是欧洲新鲜农产品的主要市场。
知识共创计划（团体与地区重点）可持续旅游资源管理与开发（自然资源）（A）
―――――――――――――――――― 背景 北海道是日本最北端的岛屿，除新冠疫情外，近年来来自邻国为主的外国游客数量显著增加。吸引他们来到北海道的是丰富的自然和生物多样性、风景、白雪皑皑的冬天、美食和天然温泉等。通过利用这些当地资源，北海道成功建立了当地品牌，并将自己定位为一个有吸引力的旅游目的地。 ―――――――――――――――――――― 目标 参与者获得实用有效的可持续旅游资源（自然资源）保护和开发的知识，制定行动计划，并在其附属组织内实施这些计划。
人工智能与计算机过程的集成——
有机化学已将人工智能 (AI) 融入计算机辅助合成规划 (CASP)，解决了长期存在的合成路线预测问题。机器学习 (ML) 算法提高了逆合成分析的准确性和效率，将重点从劳动密集型任务转变为创造性解决问题。其潜在影响延伸到药物发现，加速了药物研究的进程并降低了成本。本研究探索并评估了 AI 的集成，特别是在 CASP 中使用混沌化学反应优化自适应 K 最近邻 (CCRO-AKNN)。目的是通过先进的 ML 算法提高有机化学的效率、准确性和创新性，最终促进新型化合物的发现。该方法包括收集数据集、利用主成分分析 (PCA) 进行特征提取以及实施 CCRO-AKNN 进行合成规划。PCA 降低了维度，帮助 AI 模型预测合成途径。 CCRO-AKNN 是一种混合方法，它结合了混沌化学反应优化 (CCRO) 和自适应 K 最近邻 (AKNN)，可有效进行化学空间探索。与其他方法（DCGAN、BCNet）相比，所提出的 CCRO-AKNN 方法在准确度、精确度、召回率和 F1 分数方面表现出色。结果凸显了 CASP 中集成 AI 方法的有效性，展示了其推进化学合成规划的潜力。研究得出结论，AI 的整合，特别是采用 CCRO-AKNN，显着增强了 CASP 在有机化学方面的能力。这项研究提高了准确性和效率，凸显了化学发现和药物开发中变革性突破的潜力。关键词：化学空间探索、计算机辅助合成规划 (CASP)、人工智能 (AI)。全文 * 通讯作者，电子邮件：g.kavina@jainuniversity.ac.in 1. 简介
picln调节植物中的替代剪接和光/温度响应
[a]Martínez-Martínez等人提供的EHS的实验测量的底物滥交水平。1。[b]基于Arpigny和Jaeger分类的家族35。[C] TopScore预测的全蛋白误差估计比较模型15。[d]在Pymol中“ Alignto”确定的PDB结构的模型之间的均方根偏差；在Å。[E] EHS的催化活性残基。 [F]基于预测的H type2，EHS具有EHS的全局灵活性。 [g]基于预测的RC IJ，邻居的EHS催化活性残基的局部灵活性。[E] EHS的催化活性残基。[F]基于预测的H type2，EHS具有EHS的全局灵活性。 [g]基于预测的RC IJ，邻居的EHS催化活性残基的局部灵活性。[F]基于预测的H type2，EHS具有EHS的全局灵活性。[g]基于预测的RC IJ，邻居的EHS催化活性残基的局部灵活性。
doi：https：//doi.org/10.48009/3_IIS_2024_110 A I模型的比较以检测图像中隐藏消息
隐身是在看似无害的封面媒体中隐藏秘密信息的艺术，对数字安全和法医分析提出了重大挑战。随着数字图像用作隐藏数据的载体的越来越多，必须有效，准确的切解技术的需求。这项研究比较了几种机器学习模型，包括K-Nearest邻居，高斯，多层感知器，随机森林，随机森林，AA未经训练的卷积神经网络以及一个被称为RESNET-18的预先卷积神经网络模型，称为RESNET-18，在其有效性的情况下，在其有效性的图像中具有sepnagomhichosics Messect embedded empedded的有效性。研究发现，卷积神经网络是检测具有99％准确性的地理含量的最佳模型。