mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要,但是由于它们的多样性和相似的外观,传统的分类方法都具有挑战性,以解决这一问题,这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中,基于深度学习模型MobilenetV2,提出了DMS块,并通过引入ECA块和Mish激活函数,即提出了高度优势网络模型,即HPMobileNet,提出,该模型被提出,该模型是在eLBIND中探索的,可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中,收集了八种不同的绿豆种子,并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型,并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整,实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明,HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色,其准确性从87.40%提高到测试集的94.01%,并且与其他经典网络模型相比,结果表明,HPMobileNet可以达到最佳结果。此外,本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响,并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此,这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
# 球员 GP GA 得分 +/- PIM # 球员 POS GP GA 得分 +/- PIM 2 Domenick Fensore D 32 2 12 14 2 10 3 Tory Dello D 17 1 1 2 -1 10 5 Charles-Alexis Legault D 27 1 7 8 10 21 4 Antti Tuomisto D 31 2 12 14 -4 16 6 瑞恩·铃木 C 31 3 20 23 -4 8 5 埃米尔·维罗 D 31 1 2 3 -4 18 8 罗南·西利 D 30 2 5 7 5 0 8 谢·布伊姆 D 31 0 11 11 7 4 10 诺埃尔·冈勒 RW 30 9 8 17 1 21 11 加布里埃尔·塞格 左后卫24 6 2 8 5 4 12 丹尼·卡蒂克 LW 2 0 1 1 1 0 15 谢尔顿·德赖斯 C 32 12 6 18 3 23 13 尼克·斯瓦尼 RW 13 1 1 2 -2 2 21 乔·斯尼夫利 LW 35 13 11 24 -3 12 14 菲利克斯·昂格·索鲁姆 RW 24 2 6 8 -1 6 22 威廉·瓦林德 D 25 1 8 9 -5 4 15 尼基塔·帕夫利切夫 C 23 1 5 6 1 22 25 布罗根·拉弗蒂 D 28 3 6 9 1 6 18 奥斯汀·瓦格纳 LW 22 4 5 9 1 19 26 蒂姆·盖廷格 LW 17 1 5 6 2 6 20雅尼克·特科特 LW 2 0 0 0 0 5 28 亨特·约翰尼斯 LW 20 0 1 1 -1 20 21 多米尼克·佛朗哥 C 0 0 0 0 0 0 29 内特·丹尼尔森 C 35 3 16 19 5 25 22 斯凯勒·布林德阿莫 F 30 6 4 10 -2 14 41昂德雷·贝彻 C 22 1 3 4 -3 6 23 约西亚·斯莱文 左翼 26 5 5 10 0 12 43 卡特·马祖尔 RW 3 1 1 2 0 2 27 萨希尔·潘瓦尔 左翼 20 0 3 3 -1 12 44 约西亚·迪迪埃 D 31 1 3 4 11 40 28 乔丹·马特尔 RW 9 3 0 3 4 2 47 亚历克斯·杜塞特 左后卫 30 4 6 10 5 6 34 阿列克西·海莫萨尔米 D 28 4 6 10 -10 16 51 奥斯汀·沃森 RW 33 9 16 25 10 56 47 乔金·瑞安 D 21 1 5 6 -3 6 65 多米尼克·希恩 RW 35 10 15 25 -6 34 55 斯科特·莫罗 D 32 9 10 19 0 18 71 克罗斯·哈纳斯 左翼 33 6 5 11 0 16 61 莱利·斯蒂尔曼 D 13 1 3 4 -1 13 81 雅库布·雷赫洛夫斯基 左翼 29 3 4 7 -1 12 71 格莱布特里科佐夫 LW 18 2 1 3 -2 4 85 埃尔默·索德布洛姆 LW 35 3 10 13 2 27 82 布拉德利·纳德亚 LW 26 8 9 17 -5 14 93 阿马德乌斯·隆巴尔迪 C 20 9 6 15 -4 2 93 贾斯汀·罗比达斯 C 32 9 13 22 0 4
Michelle Chen 博士是 Insilico Medicine 的首席商务官。她在生物制药和技术行业拥有 20 多年的丰富经验。在加入 Insilico Medicine 之前,她曾担任药明生物的企业发展和发现业务发展高级副总裁,领导了多项并购和许可交易,推动了与外部生物制药合作伙伴的战略合作伙伴关系和合资企业,在欧洲成立了一家新公司,并在美国和欧洲建立了投资者关系。作为一名生物技术高管,Chen 博士曾在罗氏、默克和 BioMarin 等顶级制药公司以及生物技术和技术公司工作,担任过业务和企业发展、产品营销和研发等职务,取得了辉煌的成功。她拥有华盛顿大学生物化学博士学位,在加州大学旧金山分校从事博士后工作,并在斯坦福大学接受过生物信息学培训。
快速循环繁殖使用转基因早期流动植物,作为杂种父母,促进了多年生作物的繁殖繁殖计划的缩短。使用表达银桦树的BPMADS4基因的转基因基因型T1190建立了苹果的快速周期育种。在这项研究中,T1190及其非转基因的野生型引脚(F1-Offspring'pinova'和'iDared'的F1-OffSpring通过Illumina短阅读测序在两个单独的实验中进行了测序,导致T1190和167×PIS的平均测序深度为182×。测序显示8,450次读取,其中包含≥20bp的序列与植物转化载体相同。这些读数被组装成125个重叠群,检查了它们是否包含转基因插入或不使用五步程序。一个重叠群的序列表示T1190染色体4上已知的T-DNA插入。其余重叠群的序列在T1190和销钉中同样存在,它们具有与载体序列身份的部分同样存在于Apple参考基因组中,或者它们似乎是由内生污染而不是其他转基因插入的。因此,我们得出的结论是,转基因苹果植物T1190仅包含一个位于4号染色体上的转基因插入,并且没有进一步的部分插入转换载体。
作者:JF Tate · 被 2 人引用 — 仍在军队中担任美国陆军采购部队军官。... 政府和美国陆军领导人将官僚机构用作管理和控制的工具。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
自我功率+快速充电器具有智能电池控制系统,该系统可监视每个单元的充电和温度,以提供最快,最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池支持快速充电的高级通信,而无需过热,以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。它具有一个集成的燃油表,该燃油表显示了五个充电水平,增量为20%。从零开始,它可以在短短30分钟内为2.5AH电池充满电,40分钟内45分钟,45分钟,6.0AH,60分钟内7.5AH,在70分钟内为10.0AH,在90分钟内为12.0AH(所有充电时间均大致)。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
iorgulescu,J。B.等。 (2025)。 对实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿。 癌症细胞病理学,133(1),E22930。 https://doi.org/10.1002/cncy.22930本外部出版物中提供的数据和结论是由第三方在外部得出的,并且在iDylla™测定法的开发中尚未验证,或者在产品中包括BioCartis NV的当前标签中。 Biocartis NV产品设计为按照特定于产品的说明中所述使用。 idylla™KRAS,EGFR和BRAF突变测定法和Idylla™GeneFusion Assay仅用于研究用途(RUO),而不是用于诊断程序。 idylla™平台在欧洲符合2017/746的EU IVD法规,在欧洲标记为美国II级设备,该规定在美国的II类设备3009972873中被列为II类设备,并在许多其他国家注册。 Biocartis和Idylla™是欧洲,美国和许多其他国家的注册商标。 Biocartis NV拥有的Biocartis和Idylla™商标和徽标。 idylla™可在欧洲,美国和许多其他国家 /地区出售。 请与Biocartis代表一起检查可用性。 ©2025年2月,Biocartis NV。 保留所有权利。B.等。(2025)。对实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿。癌症细胞病理学,133(1),E22930。https://doi.org/10.1002/cncy.22930本外部出版物中提供的数据和结论是由第三方在外部得出的,并且在iDylla™测定法的开发中尚未验证,或者在产品中包括BioCartis NV的当前标签中。Biocartis NV产品设计为按照特定于产品的说明中所述使用。idylla™KRAS,EGFR和BRAF突变测定法和Idylla™GeneFusion Assay仅用于研究用途(RUO),而不是用于诊断程序。idylla™平台在欧洲符合2017/746的EU IVD法规,在欧洲标记为美国II级设备,该规定在美国的II类设备3009972873中被列为II类设备,并在许多其他国家注册。Biocartis和Idylla™是欧洲,美国和许多其他国家的注册商标。Biocartis NV拥有的Biocartis和Idylla™商标和徽标。idylla™可在欧洲,美国和许多其他国家 /地区出售。请与Biocartis代表一起检查可用性。©2025年2月,Biocartis NV。保留所有权利。
处理化学药品和生物剂时,您需要始终穿安全设备,包括实验室外套,手套和安全护目镜。虽然用于小麦感染的主要生物学剂是澳大利亚常见的病原体,但您必须将它们视为普遍关注的感染剂。谨慎对待他们。请勿将其从实验室中删除。不要通过衣服散布它们。使用专用的笔记本和笔在迷你研究项目中做笔记。在实验室中不要将任何东西放在嘴里。每次离开实验室时洗手。