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动态美国战略收益基金 - F 系列
一般而言，您必须为从基金中赚取的任何资金缴纳所得税。您缴纳多少税款取决于您所在地的税法以及您是否在注册计划中持有基金，例如注册退休储蓄计划或免税储蓄账户。请记住，如果您在非注册账户中持有基金，基金分配将包含在您的应税收入中，无论您是以现金形式获得还是将其再投资。对采用不同对冲策略的同一基金系列进行重新分类可能会导致出于税收目的的处置，因此，您可能会实现资本收益或资本损失。
番茄工程可生产出更大、含糖量更高的果实
北京中国农业科学院遗传学家领导的团队利用 CRISPR-Cas9 技术识别了番茄品种 Solanum lycopersicum 中控制糖含量的一对基因：钙依赖性蛋白激酶 27（SlCDPK27 或 SlCPK27）及其同源物 SlCDPK26。研究人员称，这些基因通过降解负责蔗糖生产的酶，充当番茄的“糖制动器”。只需使这两个基因失活，新品种的果实中的葡萄糖和果糖含量就会比普通的大规模生产番茄高出 30%。更重要的是，这样做不会导致果实大小或总量发生可测量的变化。基因改变不会降低产量，他们发现的唯一其他差异是番茄产生的种子更少，而且更小。他们认为消费者可能会喜欢这个附加功能。
作物收益预测中的机器学习
信息技术的快速发展。作物产量一直引起了很多兴趣，这是农业生产中的重大问题。目前，机器学习和人工智能通常是预测农业生产力的最流行方法。因此，数字农业的主要问题之一是创建一种可以可靠地预测作物产量的机器学习技术。作物产量预测与常规回归预测问题相反，具有很强的时间相关性。例如，每个县的天气数据都有显着的时间相关性。此外，农作物产量受到来自各个地方的地理数据的影响。例如，如果一个县的邻国收获强劲，县可能会有很大的收获。我们使用了本研究中的模型，诸如随机森林，决策树分类器，支持向量机，KNN和逻辑回归之类的模型。准确得分为99.77％，随机森林在所有森林中都产生了最大的结果。
总温度度量和全球变暖对作物产量的影响的高估
3特别是，它们提供了三个证据来支持时间可分离性假设。首先，他们将六个月的生长季节分为两个两个月的间隔。第二，他们共同估计生长季节每个月温度的影响。第三，他们测试了7月份温度响应函数是否与其他月份不同。4 Felkner等。 （2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。4 Felkner等。（2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。
基于高产的作物推荐系统
在此处完成的数据聚合过程将需要应计并集成各种类型的数据，以制造一个总体数据集，从而进一步增强并增加了作物建议的信誉。在这里，它始于输入用户提供的地理数据，以更具体地规范作物建议的位置。因此，在这方面，将整理壤土，沙质和粘土土壤类型信息，以便在此过程中包括局部土壤条件。汇总了当前有关温度，降雨，湿度，风速和高度的实时天气信息，可以完善建议，以尽可能地呈现出主要的环境条件的变化。历史收益信息还用于各种农作物，以确定生成的农作物是否适合那些特定的当地环境条件。季节性数据，以便提出的农作物将属于适当的生长季节。这种综合方法允许根据精确条件提出非常精确的作物建议。
使用干酵母（酿酒酵母）溶液来减轻盐度对料豆（Vicia faba l）植物的生长和产量的压力
特质酵母处理 - 酵母+酵母菌植物高度（cm）59.16 66.51（+12）分支机构数量植物-1 05.00 06.13（+23）叶植物的数量-1 84.13 90.38（+07）叶（+07）叶（+07）叶（+2）19.83 23.83 23.13（+2工厂）种子植物-1 39.38 52.63（+34）10种种子的重量11.84 13.40（+13）干重植物-1 19.98 22.64（+13）种子产量植物-1 69.66 83.71（+20）个体值是在不同的酵母处理下的八个复制的平均值。值表明从对照处理（-yeast）到（+酵母）的百分比增加。
利用量子机器学习优化作物产量预测
本文仅关注应用量子机器学习方法提高基于多特征土壤和气候数据的作物产量预测准确性的可能性。主要目标是提高作物产量预测模型的效率，这对于提高一个国家的产量和粮食比例至关重要。复杂性也抛弃了监督分析方法，随着农业产业的扩大，非线性也随之增长。这些领域现在涵盖了更广泛的相互关联的元素，包括土壤类型和养分含量、它们与土壤水分含量的关系、气温、降雨量和其他因素。在这项研究中，我们使用量子计算来解决处理高阶数据的问题，比传统计算机中提出的相同问题更熟练。在本文中，我们开发了 QSVM 和 QNN 并将其整合到传统的机器学习模型中，以从包含多年土壤和天气区域和时间信息的大型高度复杂的数据集中学习。我们相信这些模型可以揭示 QSVM 和 QNN 更适合检测的模式，因为它们具有可扩展性和在大型数据集上计算的能力。因此，量子增强模型在预测能力方面优于传统方法，显示出优异的 MSE 值和稳健性值。具体而言，由于变量之间存在高度非线性关系，量子技术的集成增强了泛化能力。这些结果表明，QML 可以显著改善作物产量估计，因为它的预测更准确，可直接应用于农业实践和政策。这项研究将扩大关于量子计算在农业中应用的文献，因为它是一个新兴领域，有可能解决粮食生产中的各种挑战。在作物产量预测领域，我们正在为更不易受到影响的农业结构奠定基础，这些结构能够满足未来的气候条件和不断增长的全球粮食需求。因此，这项研究呼吁对农业中其他基本用例中潜在的基于量子的解决方案进行更多研究。
转录援助T7高产量转录套件
描述Thermo Scientific™Transcriptaid™T7高收益转录套件设计用于来自含有T7 RNA聚合酶启动子的DNA模板的高产量在体外转录。该套件含有50 µL反应的试剂。取决于转录长度，每个反应在2小时内从1 µg模板中产生约150 µg RNA（图1），比常规体外转录反应中可实现的10倍。可以扩大反应以产生毫克量的全长RNA。该套件提供了用于转录反应，转录物加载和分析凝胶的所有组件。转录辅助酶混合物含有T7 RNA聚合酶，可方便地用重组Thermo Scientific™Ribolock™RNase抑制剂进行预混合，以确保RNA转录的完整性。dnase I，无RNase，用于有效去除转录反应后模板DNA。包括2x RNA载荷染料溶液为了方便RNA载荷。Thermo Scientific™Riboruler™RNA梯子，高范围，即用凝胶上的RNA尺寸和定量量化的辅助工具。ntps在单个管中提供，以合成非放射性标记的探针或限制的RNA的灵活性。
比较尼日利亚的Adamawa和Cross Rivers State的水稻产量预测的机器学习算法
稻米生产对于全球粮食安全至关重要，准确的收益预测使他们有知情的决策。本文研究了Adamawa和Cross River州的水稻产量预测的机器学习（ML）技术，具有不同的农业气候条件。常用的传统收益预测方法通常具有限制，例如对可用数据的见解和降低的准确性。因此，这项研究探讨了机器学习的潜力，以提高预测准确性。我们利用气候数据和历史水稻产量来训练和评估决策树，随机森林，支持矢量回归，多项式回归，多线性回归和长期短期记忆（LSTM）模型。使用平方误差，均方根误差，确定系数，平均绝对误差和平均绝对百分比误差进行比较。特征选择将全天空的光合辐射（PAR）视为最具影响力的因素。线性回归以上模型出现，其R²为0.90（Adamawa）和0.91（Cross River），表明了整个地区的可概括性概括性。这项研究为两个尼日利亚地区的ML驱动农业信息系统的开发做出了贡献，从而增强了农业实践和粮食安全。
慢性条件下的皮质内微电极阵列单位产量：比较评估
摘要：虽然微电极阵列（MES）提供了阐明功能性神经回路的承诺，并作为皮质神经假体的基础，但仍保留了设计和持续可靠的技术的挑战。大量研究报告了“慢性”数据，但实际时间跨度和与实验工作相对应的性能度量有所不同。在这项研究中，我们回顾了构成多种MEA类型和动物物种的慢性研究的实验持续时间，以了解报告的研究持续时间的广泛可变性。对于啮齿动物，这是慢性研究中最常用的动物模型，我们检查了不同阵列类型的主动电极产量（AEY），以作为使研究持续时间差异的情境，并研究和解释与常规测量相比的自定义设备的性能。我们观察到在慢性植入期间物种内的广泛方差，并且在植入市售设备的啮齿动物模型中线性衰减的AEY。这些观察结果为比较新技术的性能提供了一个基准，并强调了在慢性MEA研究中的一致性的需求。此外，为了在慢性条件下完全取消性能，非生物衰竭模式的持续时间，留置探针引起的生物过程以及设备的预期应用是关键决定因素。