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个体发生：个体发生发育疾病
生物物质的能量演化是宇宙能量演化的一部分 [6]。熵是能量不可逆耗散的量度。无熵是生命系统形态功能组织相对于其熵增加的量度。生物系统进化的目标是保存生命。系统发生的主要内容是自然选择驱动的适应性发生。个体发生的主要内容是渐进基因型的保存，适应性系统发生变化的稳定。生物个体发生发展的能量模型是相关的；它整体地整合了其成熟、退化和衰老的过程。遗传、累积、环境因素影响个体发生的过程，但不决定其基本特征 [7]。死亡作为群体适应和人类可能永生的概念近乎科学。
石油和天然气生产工厂中异常检测的本体学增强深度学习框架
技术进步为提高工业过程工厂的生产率和安全性铺平了道路。由行业4.0带来的智能工厂的特征是它们杰出的剪裁技术使用，其自动化，监视和人工智能在运营效率中发挥了重要作用[1]。这些技术进步不仅适用于传统制造业，还适用于包括石油和天然气部门在内的各种工业过程，这是该提案的重点。这些进步产生的重要改进是安装传感器设备以进行恒定信息监视。尽管有好处，但这些传感器产生的大量数据可能会挑战分析，从而需要对自动化过程进行自动化的需求，以验证持续的信息流以寻找异常[2]，这些信息流[2]可以表明设备故障，安全隐患或生产效率低下。对这些失败的检测对该部门至关重要。失败引起的工厂关闭可能会给公司带来重大的经济问题。此外，由于该行业的危险性质，该行业的安全危害可能会造成灾难性后果，从而对工人安全和环境完整性构成了严重的风险。虽然传统的异常检测模型可以在特定领域带来良好的结果，但他们仍然无法理解石油和天然气生产厂的语义特征，从而产生了错误的结果，这可能使操作员更难解决潜在的问题。之后，将提出以下步骤。这项工作旨在创建一个框架，该框架使用机器学习异常检测方法，并具有一层本体论，以对石油和天然气行业异常进行语义分析。本文以以下方式构成：首先，将对当前的最新研究进行分析，重点关注有关异常检测和本体论方面的工作，然后将指定研究建议，显示研究的改进和潜在的挑战。
策略本体的必要性和要求
战略一词源于希腊语 stratēgia (στρατηγία)，其含义集中在军事概念“军队领袖的艺术；将军、指挥、将领的职责”[19]。“战略”一词于公元 6 世纪（伊斯兰回历 -50 年）在东罗马地区开始使用。它于 18 世纪首次进入西方世界。当时直到 20 世纪，“战略”一词相反地被称为“一种试图追求政治目的的综合方法，包括威胁或实际使用武力，在意志的辩证法中”[4]。然而，这更多地与双方互动的战斗斗争有关 [4]。如今，在国防工业中，它指的是在与敌人交战之前规划方向性组件并调动资源。一旦敌人交战，战略执行就会发挥作用，将注意力转移到战术上。然而，为了确保战略的不断改进，需要在运营层面开展活动。了解战略的百年军事起源，让我们能够将当今一些常见的商业术语联系起来，例如：
自动蛋白注释与基因本体相互关系的整合 i3c控制器设计RISC-V处理器 PC104格式Cubesats的机上计算机 使用大型语言模型玩基于文本的游戏
自动蛋白功能预测涉及从其已知序列推断蛋白质的功能。此函数通常由从预定义的基因本体论中提出的术语列表来描述，该术语是在层次上组织的。预测蛋白质功能需要为每个项做出二进制决策，确定它是否适用于给定序列。论文将主要探讨深度转移学习的应用，并利用蛋白质级信息和注释之间的相互关系。要求：1。了解深度学习和转移学习。2。在自动化蛋白质功能预测中熟悉当前的最新技术，特别强调了最近的深度学习工具。3。进行文献搜索方法AD 1和2。4。设计自己的算法 /修改现有算法，以自动预测蛋白质功能，并深入转移学习。5。将您的解决方案与基本基准测试（BLAST + KNN，PRIORS）或搜索中讨论的方法与可用实现进行比较，使用传统的评估分类器质量的度量（精度，回忆，F1）。
在研究中导航本体论，认识论和公理学
摘要摘要对研究范式的合理理解对于发展一致和哲学上的研究设计至关重要，尤其是在人文和社会科学方面。本文提供了最常见的研究范式的概述：实证主义，实证主义，建构主义，社会建构主义，解释性，实用主义和批判现实主义。这些范式在本体论的方法（现实的本质），认识论（知识的本质）和人工学（价值观在研究中的作用）有所不同。本文还讨论了这些范式的方法论和伦理意义。反思性和道德责任，研究人员必须考虑自己的偏见和价值观如何影响他们的工作。通过探索这些范式及其哲学基础，本文旨在帮助研究人员确定最能与他们对世界的看法保持一致的范式，最终使他们能够相干地设计在理性上是合理的，道德上知情的和实际上相关的。本文通过提供清晰，实用的研究范式指南，从而更深入地了解跨学科研究实践的哲学基础，从而有助于学术话语。
文本到owl：使用生成ai
摘要。本文提出了一种建立本体论的方法，以改善结核病的治疗建议（TB），特别是使用GPT-3等生成语言模型，尤其是在Burkina Faso中抗多药的结核病（MDR-TB）病例。目的是根据患者的概况和耐药性来促进治疗的个性化。探索了两种方法：一种基于Davinci GPT-3模型的自动化方法，该方法使用文本提取和自然语言处理（NLP）技术从自然语言句子中产生猫头鹰公理，并采用半自动化方法。自动化方法通过数据集进行了微调，该数据集由有关结核管理的技术指南组成。自动化方法创建了一个本体，由158个类，55个对象属性和57个数据支持组成，从效率和准确性方面优于半自动化方法。使用Protégé验证了所产生的公理，并将其集成到形式的知识库中。这项研究表明，诸如GPT-3之类的语言模型的使用可以有效地自动化本体论的生成，减少人类干预。这种方法特别适合管理复杂的MDR-TB病例的管理，并为治疗建议的标准化铺平了道路，同时还可以适应本地特异性。
基于本体的检索增强发电（RAG）用于Genai支持的添加剂制造
常规数据分析通常无法捕获添加剂制造（AM）过程的复杂背景，从而导致尖锐的解决方案和次优的分析结果。生成人工智能（Genai）模型（例如大语言模型（LLM））的性能在很大程度上取决于它们整合和背景培训的大量数据的能力。但是，情境化通常是由消耗的数据直接驱动的，而不一定基于基本真理。为了解决这个问题，提出了一种基于本体的检索增强发电（RAG）方法，以增强Genai产生相关提示和答案的能力。Genai通过利用结构的本体论来识别和应用相关背景，从而产生准确而有见地的解释。用例展示了拟议的基于本体的RAG框架如何运作以提供上下文感知的AM数据分析，这些数据分析可以通过执行AM数据分析时通过基本真理来促进分析透明度。
在各种实验影响下的脑组蛋白能系统的个体发生中疾病 生物传感器用于监测种植体周围炎
组胺在大脑发育中起着重要作用，在许多生理和病理过程中进行了研究。中央组胺参与了许多病理状况和疾病的发病机理：肌肉hy potonia，potonia，阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，癫痫，癫痫，莫尔·菲尼克成瘾，酒精中毒，自闭症等。[1]。但是，文献中几乎没有关于各种因素对组胺能系统本身的影响的影响的数据。在这篇综述中，我们在病理状况（例如糖尿病和糖尿病的糖尿病和糖尿病，性疾病，低甲状腺功能亢进症，自闭症谱系障碍，自闭症谱系障碍，多巴胺能信号传导的变化以及多巴胺的数量的变化）中，在病理状况（例如糖尿病和糖尿病）中的抄袭障碍，表现出多巴胺的变化丙戊酸，多巴胺和大脑组胺能系统发展中的其他因素。实验性糖尿病
认知本体论在认知同源性方面：大脑的作用，
图3示意图（改编自Difrisco，Love and Wagner，2020）的“配对gnathostome附属物”。脊椎动物胚胎中肢体芽的发育先于配对附属物的发展（例如鳍和四肢）。双向箭头示意性地描述了组织类型之间的局部激素驱动的相互作用；肢体发育由四个肢体芽中的四个信号中心精心策划。此处包括两个最著名的信号中心，作为带有信号梯度的箭头。ZPA建立了肢体的前后组织组织，AER建立了近端组织。这些信号传导中心形成了一个复杂的，有因果关系的，共同决定肢体身份的必要机制。他们的活动是相互依存的，相互加强（Difrisco，Love and Wagner，2020）。CHIM的上游（其因果“输入”）是相对未分化的，宽松的中胚层胚胎组织； CHIM的下游（其因果“输出”）是具有可识别的组织类型和肢体组织的结构。然后通过进一步的过程来修改这种基本的肢体结构，以确定可能的肢体表型，例如上面讨论的五达乙酰基前肢表型。