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再生胰岛衍生的蛋白质3α：一种有希望的疗法...
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关于国家农业研究系统的数据收集的新方法
•ASTI调查是由IFPRI发起的，以响应经济合作与发展组织（OECD）国家（OECD）国家（OECD）国家和全球南部的大多数发展中经济体之间的差距•ASTI调查方法与Frascati手册的方法与OECD和合作伙伴开发的Frascati手册相吻合，从而确保了整理数据的时间。•ASTI的范围是农业研究和实验发展（R＆D）：“为了增加知识的库存而进行的创造性和系统性工作[...]并设计了可用知识的新应用”•农业R＆D（ASTI采用）：ASTI（由ASTI）：作物，农作物，牲畜，牲畜，林业，森林，渔业，自然资源，自然资源和主要方面。农产品的农业存储和加工。
随机和基于无序的方法-IRIS
光谱应用的特征是将高光谱分辨率与大带宽相结合的持续努力。这两个方面之间通常存在权衡，但是超级分辨光谱技术的最新发展正在为这一领域带来新的机会。这与所有需要紧凑和具有成本效益的仪器（例如在感应，质量控制，环境监测或生物识别验证）中等待的所有应用尤其重要。这些非常规的方法利用了稀疏采样，人工智能或后处理重建算法等概念来利用光谱调查的几种策略。从这个角度来看，我们讨论了这些方法的主要优点和劣势，并追踪了未来的进一步发展和广泛采用的未来方向。
智能原型的霍斯学学习
摘要B-千奇蛋白具有重要的生态和生理作用以及广泛应用的潜力，但是很少有来自B-奇异生产剂的差异相关酶的表征。针对Tara Oceans基因地图集的查询，在芽孢杆菌元转录组中发现了来自12个PFAM接收器的4,939个与丁氏蛋白相关的独特序列。假定的几丁质合酶（CHS）序列在甲壳类（39％），斯特雷默刺激（16％）和昆虫（14％）中降低，来自Tara Oceans Unigenes Unigenes Unigenes Unigenes Unigenes版本1 Metatranscrentsomes（Matouv1 1 T）数据库的昆虫（14％）。从模型diatom thalassiosira pseudonana（thaps3_j4413，指定为tp chs1）中的CHS基因被鉴定。海洋微生物真核生物转录组测序项目（MMETSP），Phycocosm和Plaza Diotom Omics数据集的TP CHS1的同源分析表明，Mediophyceae和thalassionemales物种是潜在的B -Chitin生产国。tp chs1在酿酒酵母和三角肌中过表达。在转基因P. tricornutum系中，TPCHS1- EGFP定位于高尔基体和质膜，并且在细胞分裂期间的裂解沟中主要可获得。增强的TP CHS1表达可以诱导异常的细胞形态并降低三角杆菌的生长速率，这可能归因于G2/M期的抑制。S.酿酒酵母被证明是表达大量活性TPCHS1的更好系统，在放射测定中，在放射测定中有效地不合适的UDP-N-乙酰葡萄糖胺。我们的研究扩大了有关海洋真核微生物中几丁质合酶分类分布的知识，并且是第一个集体表征活性海洋硅藻CHS的知识，该硅藻可能在细胞分裂过程中起重要作用。
![[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法](/simg/6/68a92c1f6474a47f07b48968084dcd7e7db94a55.webp)
[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法
i将讨论用于在保形的引导程序中数值求解交叉方程的随机优化技术。通过使用增强学习算法来告知这种方法。我将为1D线缺失的CFT提供结果，但也突出显示其更广泛的适用性。
dynare复制“世俗停滞模型
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标题：在澳大利亚人口经皮冠状动脉干预后预测30天死亡率的机器学习方法
该研究表明，RF模型在预测30天死亡率方面的表现优于其他ML模型，其准确性为98.4％，ROC为94.3％。利用Shapley添加说明方法，RF模型确定了心源性休克，射血分数，急性冠状动脉综合征，估计的GFR，心脏骤停，年龄，机械心室支持，复杂病变，病变，病变位置，BMI，性别，性别和糖尿病是与30-Day Adday Adday Mortatity Post Perpci相关的变量。相比之下，传统的LR模型的准确性为98.2％，ROC的精度为92.9％。
算法方法避免了不一致的可行性中的局部最小值
摘要非convex优化的主要挑战是找到一个全局最佳的挑战，或者至少要避免“不良”本地最小值和毫无意义的固定点。我们在这里研究算法与优化模型和正则化相反的程度可以调整以实现这一目标。我们认为的模型是许多局部最小值的非概念，不一致的可行性问题，在这些点上，这些点之间的差距在这些点的附近最小。我们比较的算法都是基于投影的算法，特别是环状投影，环状放松的Douglas-Rachford算法以及放松的Douglas-Rachford在产品空间上分开的。这些算法的局部收敛和固定点已经在详尽的理论研究中表征。我们在轨道分辨光子发射光谱（ARPES）测量的轨道层析成像的背景下演示了这些算法的理论，这些理论都是合成生成和实验性的。我们的结果表明，虽然循环投影和循环恢复了Douglas-Rachford算法通常会汇聚最快，但重新使用Douglas-Rachford在产品空间上划分的方法确实从其他两个算法的不良本地算法中移开，最终从其他两个算法中掌握了当地最小值的群库，与全球范围的群体相关点，以确定了与全球范围相对应的群体的关键点。
在生命科学中共享敏感数据：集中和联合方法的概述
玛丽亚·鲁贾诺（Maria A. Rujano），格罗宁根大学医学科学博士学位，在埃克林（Ecrin）担任项目经理，为欧盟医疗保健数据研究倡议做出了贡献。凭借细胞和神经发育生物学的专业知识，她曾在著名的研究中心工作，包括Curie Institute和Institute Pasteur。化学博士学位Jan-Willem Boiten是Lygaturation的高级计划经理。 拥有超过20年的跨生命科学合作经验，他正在协调荷兰和欧洲一级的大规模生物医学数据基础设施计划。 克里斯蒂安·奥曼（Christian Ohmann）拥有数学博士学位，医学临时检查和“理论手术”领域的关联。 他是德国海因里希海因大学杜塞尔多夫医学院临床试验中心（KKS）的负责人（1999- 2014年），目前与ECRIN有关临床试验数据共享和ECRIN网络委员会的咨询。 ECRIN的高级数据经理Steve Canham具有18年的临床试验数据系统和管理方面的专业知识。 以前，他领导伦敦癌症研究所的IT团队（2002-11）。 Sergio Contrino是ECRIN数据项目的负责人。 是培训的电子工程师，曾在剑桥大学，遗传学系和欧洲生物信息学研究所（EBI）担任高级软件开发人员。 Romain David，海洋学和数据挖掘博士学位，是Erinha的研究人员和数据管家。 他是研究数据联盟（RDA）的共同主席（例如，化学博士学位Jan-Willem Boiten是Lygaturation的高级计划经理。拥有超过20年的跨生命科学合作经验，他正在协调荷兰和欧洲一级的大规模生物医学数据基础设施计划。克里斯蒂安·奥曼（Christian Ohmann）拥有数学博士学位，医学临时检查和“理论手术”领域的关联。他是德国海因里希海因大学杜塞尔多夫医学院临床试验中心（KKS）的负责人（1999- 2014年），目前与ECRIN有关临床试验数据共享和ECRIN网络委员会的咨询。ECRIN的高级数据经理Steve Canham具有18年的临床试验数据系统和管理方面的专业知识。以前，他领导伦敦癌症研究所的IT团队（2002-11）。Sergio Contrino是ECRIN数据项目的负责人。是培训的电子工程师，曾在剑桥大学，遗传学系和欧洲生物信息学研究所（EBI）担任高级软件开发人员。Romain David，海洋学和数据挖掘博士学位，是Erinha的研究人员和数据管家。他是研究数据联盟（RDA）的共同主席（例如，拥有20年的环境信息系统专业知识，他专门研究数据挖掘，图形方法和合适的数据管理。敏感数据）。Jonathan Ewbank于2021年加入Erinha担任总干事，在担任Marseille-Luminy免疫学中心（法国）25年后。Claudia Filippone是一名病毒学家，在Erinha担任高级科学计划经理。她的研究经验着重于欧洲和非洲的病毒出现和人畜共患病。Erinha的欧洲项目经理Claire Connellan专注于传染病爆发研究（Isidore）项目的综合服务，旨在增强大流行的准备。拥有项目管理和政策制定方面的专业知识，她拥有伦敦国王学院的国际和平与安全硕士学位。Ilse Custers是一名药物化学家（VU阿姆斯特丹）和卫生经济学家（庞贝·法布拉大学）。她目前正在担任Lygature的项目经理，管理项目建立基础架构的健康和基因组数据共享。Rick Van Nuland博士是专注于卫生研究基础设施的Lygature计划经理，并在UTRECHT大学医学中心和斯坦福大学接受了分子癌生物学家的培训。 Michaela Th。 Mayrhofer是培训的社会科学家。 她的博士学位研究了生物库治理的模式。 她的研究重点在于GDPR的合规性，人工智能道德规范以及建立和促进生物医学研究中的ELSI最佳实践。 自2019年以来，她一直领导BBMRI-ERIC的ELSI服务与研究部门。Rick Van Nuland博士是专注于卫生研究基础设施的Lygature计划经理，并在UTRECHT大学医学中心和斯坦福大学接受了分子癌生物学家的培训。Michaela Th。 Mayrhofer是培训的社会科学家。 她的博士学位研究了生物库治理的模式。 她的研究重点在于GDPR的合规性，人工智能道德规范以及建立和促进生物医学研究中的ELSI最佳实践。 自2019年以来，她一直领导BBMRI-ERIC的ELSI服务与研究部门。Michaela Th。Mayrhofer是培训的社会科学家。她的博士学位研究了生物库治理的模式。她的研究重点在于GDPR的合规性，人工智能道德规范以及建立和促进生物医学研究中的ELSI最佳实践。自2019年以来，她一直领导BBMRI-ERIC的ELSI服务与研究部门。Petr Holub是Masaryk大学计算机科学副教授。自2015年以来，他已成为BBMri-Eric的首席IT官。他具有科学的背景（2001年计算量子化学专业的MSC）和计算机科学（2005年的博士学位，专门研究计算机网络，自组织和多媒体处理）。evaGarcíaálvarez在BBMRI-ERIC担任IT科学家和项目经理。她从圣地亚哥大学（De Santiago de Costela）获得了分子医学博士学位，在那里她研究了癌症中体细胞病毒整合的基因组景观。Emmanuel Bacry毕业于écoleNormaleSupérieure（ENS），并拥有数学博士学位。他目前是巴黎 - 杜普大学的CNRS研究主任，也是法国健康数据中心的科学总监。他领导了Ecole Polytechnique的大数据与数据科学计划超过4年（2016-19）。收到：2024年2月6日。修订：2024年4月19日©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
引用：Chandramenon，P和Aggoun，A和Tchuenbou-Magaia，F（2024）Aquapon-ICS 4.0的智能方法，重点是水质综合
与不断增长的食物需求以及农业对人为全球变暖的重大贡献相关的世界人口的快速增长正在推动从传统农业方法到创新和可持续的农业的变化。这些方法之一是水产养殖，它是建立在循环经济原则的基础上，该原则将共生培养物与水培养基与水培养基与水产培养废物结合起来，是植物生长的营养。传统的水培技术已通过完全自动化和遥控的系统发展为Aquaponics 4.0，用于以工业规模生产食品。实施物联网（IoT）和人工智能（AI）可以通过远程操作来简化农民的任务，同时允许它们实现对输入和输出的自动和精确控制，并提高系统的整体效率。本评论的重点是使用这些智能技术来分析，监测和维持良好的水质和适当的水培技术补充。还讨论了确定的研究差距和未来在该领域的未来可能贡献。