近年来,已经提出了连续的潜在空间(CLS)和DISCRETE潜在空间(DLS)深度学习模型,以改善医学图像分析。但是,这些模型遇到了不同的挑战。cls模型捕获了复杂的细节,但由于其强调低级特征,因此在结构表示和易男性方面通常缺乏解释性。尤其是,DLS模型提供了可解释性,鲁棒性以及由于其结构性潜在空间而捕获粗粒度信息的能力。但是,DLS模型在捕获细粒细节方面的功效有限。为了确定DLS和CLS模型的局限性,我们采用了Synergynet,这是一种新型的瓶颈体系结构,旨在增强现有的编码器 - 核编码器分割框架。Synergynet无缝地将离散和连续的表示形式整合到利用互补信息中,并成功保留了细学的表示的细节。我们对多器官分割和CAR-DIAC数据集进行的实验实验表明,SynergyNet的表现优于包括Transunet:Transunet:DICE评分提高2.16%的其他最新方法,而Hausdorff分别分别提高了11.13%。在评估皮肤病变和脑肿瘤分割数据集时,我们观察到皮肤病变分割的交互分数的1.71%的重新提高,脑肿瘤分割的增长率为8.58%。我们的创新方法为增强医学图像分析关键领域中深度学习模型的整体性能和能力铺平了道路。
在当今数字时代,将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果,游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境,旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制,教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境,鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面,人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验,从而促进更有针对性的教育方法[2]。
混凝土的硅酸盐水合物晶体 (2023) 《空气与废物管理协会杂志》,73 (1),第 40-49 页。Pap,J.,等人,使用机器学习对组织绩效进行建模
到2050年,世界人口将增加到97亿,世界三分之二将居住在城市地区。这种要求进行创新的农业,因为历史表明,如果没有1960年代的绿色革命技术,则需要将1.761亿公顷的范围内的巨型公顷用于实现相同的文化产量,因此这些技术避免了590 Gigatonnes of 590 Gigatonnes of Equivalent carbon dioxide(Burney et al。2010)。不幸的是,工业农业的古典技术实际上正在引起大规模的环境退化,例如土壤侵蚀,栖息地破坏,生物多样性的丧失,水污染和温室气体的排放。矛盾的是,对于这些问题的有前途的解决方案,垂直农业也很密集,尽管它在许多方面也是生态的(图。1,Kozai和Niu 2016a)。在这里,我们讨论了垂直耕作和风,太阳能和氢燃料的潜在协同作用。
假单胞菌。铜绿(p.aeruginosa)是一种重要的致病细菌,具有有限的治疗选择。在我们先前的研究中,我们在计算机研究中证明了槲皮素和美洛昔康可以充当Quorum传感系统(QS)系统LASR和P.Aerogenosa中RHLR的自动诱导者分子的抑制剂。这项研究旨在验证槲皮素和美洛昔康对LASR和RHLR基因表达的影响,以研究其对生物膜形成能力的影响,作为由(QS)系统控制的重要强大因子,并检查其与肠菌素抗生素的组合。强生物膜以前的铜绿假单胞菌分离株,将PAO1菌株作为参考菌株,分别通过槲皮素和美洛昔康的亚抑制作用。槲皮素和美洛昔康具有显着的抑制作用生物膜形成,并且对QS基因LASR和RHLR的调节降低。由实时PCR测试。此外,通过棋盘法测试了与槲皮素或美洛昔康的结肠蛋白组合。这项研究表明,槲皮素和美洛昔康都对生物膜都有显着的抑制作用。因此,它们可以用作群体传感抑制剂(QSI)。此外,发现槲皮素与colistin具有协同作用。
François Wasels、Gwladys Chartier、Rémi Hocq、Nicolas Lopes Ferreira。CRISPR/Anti-CRISPR 基因组编辑方法强调了丙酮丁醇梭菌 DSM 792 中丁醇脱氢酶的协同作用。应用与环境微生物学,2020 年,86 (13),第 e00408-20 页。�10.1128/AEM.00408-20�。�hal-02913128�
引用:Sowjanya 等人的数量。 “解码缺失的协同作用:无糖 Hetafu 糖果中的素食 DHA、磷脂酰丝氨酸和益生菌凝结芽孢杆菌”。Acta Scientific Nutritional Health 9.1 (2025): 24-32。
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