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DNA在用两种不同的擦拭溶液中收集的唾液证据中的稳定性 利用AI工具在大学写作指导中
在唾液证据中，DNA在唾液证据中收集了两种不同稳定性的唾液证据，并用两种不同的擦拭溶液收集的唾液证据在唾液证据中，DNA在唾液证据中收集了两种不同稳定性的唾液证据，并用两种不同的擦拭溶液收集的唾液证据
孟加拉国达卡市街头食品的微生物特征
食用污染食品是微生物传播给人类的途径之一。孟加拉国的大多数人食用无证摊贩制备的廉价食品。共随机收集并分析了 18 个样本，包括 fuchka、chola、甘蔗汁和其他产品，以进行细菌污染分析。发现每个受检样本都受到多种细菌污染。不同街头食品样本中的总活菌数 (TVC) 范围从 0.45×10 3 CFU/g 到 3.37×10 7 CFU/g。沙门氏菌、克雷伯氏菌、弧菌和金黄色葡萄球菌对亚胺培南、美罗培南和阿米卡星的耐药性相当低。已观察到对阿奇霉素和环丙沙星的更高耐药性，金黄色葡萄球菌对甲氧西林的耐药率为 67%。根据这项研究，孟加拉国达卡的街头食品含有潜在的致病微生物。这需要仔细观察街头食品的微生物安全性，并应开展活动教育公众了解孟加拉国达卡街头食品的劣质和不卫生问题。
对马来西亚砂拉越收集的NYPA Fruticans SAP的物理化学和微生物评估
nipa sap是一种甜美的半透明饮料，起源于NIPA Palm（NYPA Fruticans）树。在砂拉越，NIPA SAP成为NIPA糖或本地称为古拉Apong的原材料。但是，NIPA SAP经历了自然发酵，从而改变了NIPA SAP的特性，包括味道，香气和质量。发酵的NIPA SAP是白色的，具有不愉快的香气和味道，这使其无法接受。因此，它不再适合制作NIPA糖。这项研究旨在确定NIPA PALM SAP从新鲜到发酵的物理化学和微生物变化。允许NIPA SAP在室温下进行自然发酵56天。在第一个星期每24小时收集样本，在随后的一周中每周一次。使用高性能液相色谱（HPLC）分析了所选的生理化学品质，而使用扩散板分析了微生物含量。新鲜的NIPA SAP显示出最高的糖（334.2±12 g/l），蔗糖作为主要糖（231.5±4.3 g/l），其次是果糖（42.1±1.2 g/L）和葡萄糖（29.7±3.2 g/L）。新鲜的NIPA SAP还具有最低的乙醇（0.08±0.03 g/L），乳酸（1.09±0.06 g/L）和乙酸（0.05±0.01 g/L）以及微生物和酵母菌浓度。后来，乙醇在第4天（9.80±0.1 g/l）开始积聚，最高峰为第21天（19.1±2.01 g/l）。微生物浓度也会改变，影响NIPA SAP的质量。由于NIPA SAP在砂拉越人民的生活方式中起着如此重要的作用，因此这项研究可以更好地了解其发酵过程的微生物学和生物化学。因此，应考虑正确处理新鲜NIPA SAP的适当计划，以确保增值产品生产的质量。
放射学界对人工智能认知助手的接受度：RSNA 收集数据报告
摘要：由于机器学习和人工智能 (AI) 的进步，机器作为放射科医生临床工作流程中的智能助手，正在扮演新的角色。但是这些机器使用什么系统的临床思维过程？它们是否与放射科医生的思维过程足够相似，可以被信任为助手？在 2016 年北美放射学会 (RSNA) 科学大会和年会上进行了这种技术的现场演示。演示以问答系统的形式呈现，该系统以放射学多项选择题和医学图像作为输入。然后，AI 系统演示了一个认知工作流程，包括文本分析、图像分析和推理，以处理问题并生成最可能的答案。向体验演示并测试问答系统的参与者提供了演示后调查。据报道，在 54,037 名会议注册者中，有 2,927 人参观了演示展台，1,991 人体验了演示，1,025 人完成了演示后调查。本文介绍了调查方法，并总结了调查结果。调查结果显示，放射科医生对认知计算技术和人工智能的接受程度非常高。
基于自动收集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
罗尔德·达尔（Roald Dahl
d说：“相当差异和回避，但很谨慎。”or，'一种善良的红酒，也许是仁慈而开朗的淫秽，但没有善意。”我曾两次在理查德·普拉特（Richard Pratt）那里两次在迈克（Mike's）吃饭，每次迈克（Mike）和他的妻子都竭尽全力为著名的美食制作一顿特殊的饭菜。显然，这也不例外。我们进入餐厅的那一刻，我可以看到表E被放置为盛宴。高大的蜡烛，黄色的玫瑰，闪闪发光的银，每个人的三个酒杯，最重要的是，从厨房里烤肉的鲜味使唾液的第一个温暖的冰淇淋带到了我的嘴里。当我们坐下时，我想起，在理查德·普拉特（Richard Pratt）之前的访问中，迈克（Mike）在紫红色上与他一起玩了一场博彩游戏，挑战他命名其品种和年份。普拉特回答说，这不是太困难的，只要这是伟大的岁月之一。Mike随后打赌，我无法做到的葡萄酒。普拉特已经接受了，并赢得了两次。今晚我确定这场小游戏会再次铺设，因为迈克非常愿意失去赌注，以证明他的葡萄酒足够好，可以得到认可，而普拉特（Pratt）则表现出对展示自己的知识的严重，严格的乐趣。这顿饭始于一盘白饵，油炸的黄油非常清脆，还有一个摩尔鞋。迈克站起来，亲自倒了酒，当他再次坐下时，我可以看到他在看理查德·普拉特（Richard Pratt）。他把瓶子放在我面前，以便我可以阅读标签。IT ID，'Geierslay Ohligsberg，1945年。他俯身向我小声说，Ge Ierslay是Moselle的一个很小的村庄，在德国境外几乎是未知的村庄。h e说，我们喝的这款酒是不寻常的，葡萄园的支出是如此之小，以至于一个陌生人几乎不可能得到任何东西。他在去年夏天亲自访问过盖伊尔莱（Geierslay），以获取他们最终允许他拥有的几瓶。“我怀疑该国是否目前是否有任何其他人，”他说。我再次看到他再次瞥了一眼理查德·普拉特（Richard Pratt）。“关于Moselle的伟大事物，”他继续说道，“这是在紫红色之前供应的完美葡萄酒。许多人改用莱茵河葡萄酒，但这是因为他们的了解并不了解。一种莱茵酒会杀死一个精致的紫红色，你知道吗？在紫红色之前服用莱茵河很野蛮。但是Moselle - Ah！ - Mosel Le完全正确。”迈克·斯科菲尔德（Mike Schofield）是一个和ami可亲的中年男子，但他是Stockbroke r。确切地说，他是股票市场上的一名劳动者，就像他的许多人一样，他似乎有些尴尬，几乎感到羞耻地发现他已经赚了很多钱，让他很少有才华。他内心深处知道，他并不是一个不比一个庄家 - 一个无关紧要的，无限的r
文章 基于自动采集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
自动显微镜技术对被动收集的样本提供了可靠的空气花粉定量数据
空气中的颗粒物数据对于保护人类健康至关重要。人为（例如烟尘、轮胎和刹车磨损）以及生物（例如花粉和孢子）颗粒通常由位于城市环境中的主动采样器监测；因此，偏远山区的数据非常少。此外，生物气溶胶分析耗时且需要大量技能。因此，为了避免主动采样的障碍（即高成本和功耗）并简化数据分析，我们研究了结合自动分析的被动采样作为花粉检测方法。2018 年，我们在意大利圣米歇尔阿迪杰部署了两台 Sigma-2 被动采样器，为期 12 周。自 1990 年以来，这里一直使用 Hirst 型容积采样器监测空气中的花粉。为了获得单个粒子的形态化学信息，我们使用 (i) 自动光学显微镜 (OM) 分析了样品，然后根据粒度和灰度值进行图像分析，以及 (ii) 自动扫描电子显微镜结合能量色散 X 射线光谱 (SEM/EDX)。自动 OM 检测到尺寸范围为 20–80 µ m 的明亮颗粒（即来自天然来源），准确代表了总花粉，SEM/EDX 根据大小、形状和化学成分过滤颗粒，这使我们能够识别可能的花粉候选物（“花粉状”部分）。总体而言，自动化分析技术可以同时提供有关空气中人为、地质和生物颗粒（包括花粉）的数据。此外，被动采样为收集空气生物学研究中的数据提供了一种可靠的选择，特别是在维护主动采样器具有挑战性的偏远地区。关键词：空气生物学、Sigma-2 采样器、Hirst 型采样器、空气中颗粒、SEM/EDX
树实例细分和特征估计林业环境利用移动机器人收集的LIDAR数据
摘要 - 森林在我们的生态系统中起着至关重要的作用，充当碳汇，气候稳定剂，生物多样性中心和木材来源。根据其规模的本质，监视和维护森林是一项艰巨的任务。林业中的机器人技术可能有可能实现高效和可持续的森林实践。在本文中，我们解决了通过利用移动平台收集的LIDAR数据自动生产森林清单的问题。要构建库存，我们首先从点云中提取树实例。然后，我们处理每个实例以提取林业清单信息。我们的方法提供了“胸高直径”的每个树几何特征，以及一个地块中的单个树位置。我们验证了我们的结果，以实地试验期间森林人收集的手动测量结果。我们的实验显示出强大的细分和树状估计表现，这强调了自动化林业服务的潜力。结果与该域中使用的流行基线方法相比，结果表现出了出色的性能。
测定从土耳其居米什哈内采集的蜂蜜样品中的杀虫剂；使用 Box-Behnken 设计评估实验参数
本研究调查了土耳其居米什哈内当地蜂蜜样品中氟氯氰菊酯、氯氰菊酯、溴氰菊酯和马拉硫磷的残留量。测定采用 GC/MS-MS 方法，使用 HP-5MS 色谱柱，条件如下：炉温 120 ℃，进样温度 250 ℃，压力 121.9 kPa，流速 1.2-1.8 mL/min。样品采自居米什哈内的 18 个站点。色谱测定采用标准加入法。15 个站点的样品中未检测到农药，但在其他三个站点采集的样品中检测到了目标农药。在 1.5 mL/min 流速下，残留水平从 0.18 mg/kg 到 9.50 mg/kg 不等。还使用 Box-Behnken 设计 (BBD) 优化对结果进行了评估。采用多元实验设计（流速和站点、农药类型）构建二次模型。回归分析表明,实验结果与模型预测值较为接近,判定系数(R2)为0.985。