XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcient
CRISPR/CAS9的时空调节能够在植物基因组中有效，精确和可遗传的编辑
CRISPR/CAS介导的编辑彻底改变了作物工程。由于这项技术的广泛范围和潜力，在过去十年中，已经进行了许多研究，以优化基因组编辑结构。显然，用于驱动GRNA和CAS9表达的启动子的选择对于达到高编辑效率，精度和遗传力至关重要。虽然选择启动子的一些重要考虑因素包括靶标的数量和性质，宿主有机体，转化方式和实验的目标，但使用组织特异性或诱导启动子对Cas9表达的时空调节可以实现更高的遗传能力和较高的靶向诱变型具有降低靶向诱变的效果。在这篇综述中，我们讨论了特定的研究，这些研究强调了与基因组编辑的启动子选择相关的前景和权衡，并强调需要进行归纳探索和发现，以进一步推进作物植物研究领域的这一领域。
利用三角碳化硅结构中的光子带隙实现高效的量子纳米光子硬件
碳化硅因其色心缺陷的长自旋相干性和单光子发射特性而成为领先的量子信息材料平台之一。碳化硅在量子网络、计算和传感中的应用依赖于将色心发射有效收集到单一光学模式中。该平台的最新硬件开发专注于角度蚀刻工艺，以保留发射器特性并产生三角形设备。然而，人们对这种几何结构中的光传播知之甚少。我们探索了三角形横截面结构中光子带隙的形成，这可以作为开发碳化硅中高效量子纳米光子硬件的指导原则。此外，我们提出了三个领域的应用：TE 通滤波器、TM 通滤波器和高反射光子晶体镜，可用于高效收集和传播光发射模式选择。
科学应用卫星EQUARS（赤道大气）的空间部分
作为替代方案，在搭便车发射进入太阳同步极地轨道的情况下，设计了具有此特性的轨道，其高度接近 600 公里（仪器要求），但本文不再介绍。对于脱轨分析，必须考虑卫星的平均面积，估计为 1,307 平方米。请注意，这是通过每个平面上的投影的算术平均值获得的下限，这将提供最坏情况的分析。基于上述考虑，在初步简化分析中，通过 NASA DAS v2.0 软件[2] 获得了卫星衰减曲线，如图 3 所示。可以看出，在最坏情况下，卫星将在任务使用寿命结束后 27 年后重新进入大气层，比国际标准建议的时间多了两年（这额外的两年应在项目后期考虑）。
探索有效氢存储的高级纳米结构和功能材料：关于机制的理论研究，吸附proc
氢是由于其高能量密度和零碳排放而导致可再生能源存储和运输的有前途的候选者。其实际应用面临与安全，有效的存储和释放系统有关的挑战。本评论文章研究了用于氢储存的高级纳米结构材料，包括金属乙酰基和氰化物配合物，B，N掺杂的γ-graphyne纳米管（γ-GNT），磷化锂双螺旋和NI-Formated Concobon-Cobon-Coarbon基簇。密度功能理论（DFT）计算用于分析结合能，热力学稳定性和吸附机制。ni装饰的C 12 N 12纳米群体表现出增强的储存能力，具有良好的N-（μ-Ni）-n构造的最高八个H 2分子结合。磷化锂双螺旋在一个稳定的半导体框架内显示出9.6 wt％氢气的潜力。在硼掺杂位点使用OLI 2的γ -GNT的功能显着提高了存储潜力，从而实现了实用应用的最佳氢结合能。此外，通过贵重气体插入稳定的金属乙酰基和氰化物配合物显示热力学上有利的氢吸附。这些结果突出了这些功能化纳米结构的潜力，可以实现高容量，可逆的氢存储。γ-GNT提供高表面积和可调电子特性，非常适合通过杂原子掺杂增强物理吸附。磷化锂双螺旋促进了通过不饱和锂中心的库巴斯样化学吸附。这些材料代表这项研究中的纳米结构，例如γ-图纳米管（γ-GNT），磷化锂双螺旋，金属乙酰基和氰化物络合物以及基于NI染色的碳基簇，是基于其具有互补氢充气机制的能力，包括物理学和化学能力。金属乙酰基和氰化物配合物通过电荷转移和共轭框架稳定氢吸附，而NI装饰的簇结合了极化诱导的物理吸附。
使用局部搜索算法优化金属泡沫的形态参数以获得最高的吸声系数
金属泡沫因其独特的特性被认为是最新的吸声材料之一。通过确定吸声材料的结构特性来预测其声学行为是一种最有效的方法。不幸的是，直接测量这些参数通常很困难。目前，已经有声学模型显示吸声体形貌和吸声系数（SAC）之间的关系。通过优化对SAC有效的参数，可以获得每个频率下的最大SAC。在本研究中，使用基准测试方法，在MATLAB编码软件中验证了Lu提出的模型。然后，使用局部搜索算法（LSA）对金属泡沫形貌参数进行优化。优化参数有三个因素，包括孔隙率、孔径和金属泡沫孔开口尺寸。优化应用于500至8000 Hz的宽频带。预测值与Lu模型得到的基准数据一致。在 500 至 800 Hz 的频率范围内，孔隙率为 50% 至 95%，孔径为 0.09 至 4.55 mm，孔开口尺寸为 0.06 至 0.4 mm，可获得最高的 SAC。在大多数频率下，孔开口尺寸的最佳量为 0.1 mm，可获得最高的 SAC。结论是，所提出的 LSA 方法可以根据 Lu 模型优化影响 SAC 的参数。所提出的方法可以作为优化金属泡沫微观结构参数以提高任何频率下的 SAC 的可靠指导，并可用于制造优化的金属泡沫。
世纪，以富裕和营养食品的养育人群喂养不断增长的人群。除了主要农作物 - 大米，小麦和玉米 - 很重要
世纪，以富裕和营养食品的养育人群喂养不断增长的人群。除了主要农作物 - 大米，小麦和玉米 - 探索具有更多营养价值的孤儿/天然作物很重要（Chaturvedi等，2022； Chaturvedi等，2023）。生物应激源，包括真菌，细菌，线虫，昆虫和病毒；以及由于气候变化而加剧了土壤中的干旱，热，冷，盐度，流量和养分含量等非生物限制条件（Ghatak等，2017; Chaturvedi等，2021）。开发和利用多种弹性作物对于在所有环境限制下确保粮食安全至关重要。在环境限制下增加高产农作物，这是由于选择中的角色的遗传力较低而令人生畏。确定更多的重要特征可以赋予各种压力的宽容，这是科学家和育种者的主要目标（Roychowdhury等，2020）。因此，我们的研究主题“表征和改善了弹性作物发展的特征”，包括14种手稿，可为作物遗传资源，定量特质基因座（QTL）映射（基因组全基因组关联研究（GWAS），单倍型分析，多摩学分析，多摩学分析，基因发现，表达发现，高级遗传学特征化工具）提供新的见解。植物疾病每年在主要农作物中造成约30％的收益率损失（Gangurde等人）。在当前的气候情况下，许多疾病正在出现，在未来几十年中，农作物的可持续性恶化了（Chakraborty等，2014）。）。gwas已被用来有效发现与多种作物抗病的抗性相关的QTL（Gangurde等人Gangurde等。在过去的二十年中汇编并强调了成功的GWAS研究。他们的研究主要集中于提高通过
与区块链和AI的可扩展，安全和有效组合合并的下一代平台，该平台合并了工资访问（EWA）。
Volante在其服务司法管辖区的当前法律框架内运作。本文档仅出于信息目的，不应将其解释为法律，财务或投资建议。Volante对本文档中的任何错误或错误不承担任何责任，并且可以在未经事先通知的情况下更新内容。所有争议将根据适用司法管辖区的相关法律管辖。由于监管不确定性，我们的白皮书中详细介绍的计划的发展和部署可能会面临局限性，或者在某些领域无法获得限制。这些举措可能需要进行重组，或者可能部分或完全不可用，具体取决于监管环境。Volante可能取决于在某些发展阶段与有执照的第三方实体的关系。这些实体的许可状态的变化可能会影响Volante利用其服务的能力。
以FESOM 2.5的计算成本降低探索海中尺度：适用于南方海洋的有效建模策略
摘要。由于长期运行高分辨率模型的高计算成本，因此气候变化的模型投影通常不包括解决方案良好的海洋尺度。这项挑战是使用效率最大化的建模策略来应对的，该策略适用于过去，现在和自由气候的3公里模拟。模型设置利用了降低分辨率的旋转和瞬态模拟，以在短时间内初始化区域性的高分辨率海洋模型。将结果与卫星高度学数据和更传统的涡流仿真进行了比较，并根据其复制观察到的中尺度效果的能力进行了评估，并揭示了对与自然变异性不同的气候变化的反应。高分辨率模拟良好地产生了观察到的南洋涡流能量（EKE）的幅度，但局部大小和EKE的分布仍然存在差异。较粗糙的涡流集合模拟了类似的EKE模式，但主张不足的水平观察到了55％。在变暖的大约1°C时，高分辨率模拟不会导致整体EKE的变化，而与完全合奏在涡流模拟中的EKE同意相比。在变暖的大约4°C下，两个数据集都以相对术语增长了EKE的一致水平，尽管不是绝对幅度，并且EKE变量的增加。模拟的Eke上升集中在已经知道的地区的流动范围
来自非致病性土壤微生物的紧凑型 RNA 引导核酸酶为人类细胞中高效、稳健的编辑提供了新工具
Ryan A. Rickels、Hui-Chia Yu-Kemp、Gunjan H. Arya、Michael P. Coyle、Philip M. Borden、Alexandra B. Crawley、Adrian Pickar-Oliver、Lisle Mose、Drew Kelso、Salem Faham、Michael Vanden Oever、Ariel Vitenzon、Lei Ying、Tedd Elich。Life Edit Therapeutics, Inc. 北卡罗来纳州莫里斯维尔
精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。