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基于MTPI自动转移学习的深层网络自动训练方法和D
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中，以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是，手动参数培训需要反复试验成本（T＆E），现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构，这在非结构化环境中是低实用性的，例如干山谷环境（DTV）。因此，这项研究合并了转移学习（MTPI，最大转移电位指数法）和RL（MTSA强化学习，多汤普森采样算法）在数据集自动启动和网络中自动培训，以降低人类的经验和T＆E。首先，为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗，使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件（MTPI条件），这表明随后的迭代仅需要2.30％的数据集和6.31％的时间成本。然后，在MTPI条件（MTSA-MTPI）中提高了MTSA至自动提高数据集，结果显示准确性（人为误差）提高了16.0％，标准误差降低了20.9％（T＆E成本）。最后，MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络（例如FCN，SEG-NET，U-NET和SEG-RES-NET 50），并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2％WPA（准确性）和90.9％的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法，该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
一种用于检测蛋白质的酵母交配选择方案
最近，出现了一种新的蛋白质蛋白质相互作用研究的方法。可以使用田野和同事开发的“两杂交系统”（1，2）来寻找新的相互作用蛋白质，或者验证和表征可能会根据遗传或生物化学数据关联的蛋白质之间的相互作用。两种杂交系统是一种分子遗传方法，它利用酵母转录因子GAL4的结构柔韧性。GAL4蛋白包含两个结构域，即DNA结合域和转录激活剂结构域。这两个结构域不必成为同一蛋白的一部分来完成转录激活（3）。当两个结构域分别融合到两个无关但相互作用的蛋白质时，由于蛋白质 - 蛋白质相互作用，可以实现转录激活。通常，使用两种杂交系统对新的相互作用蛋白进行搜索是通过将含有UASC的集成拷贝的酵母菌菌株共转换。1J-LACZ报告基因和两个质粒（2，4-6）。一个质粒编码GAL4的DNA结合结构域与感兴趣的蛋白质的融合，而另一个质粒（库质粒）编码GAL4转录激活结构域的融合以随机生成的编码区域。因此，DNA结合结构域融合将与报告基因上游的UASGAL元件结合。如果由文库融合质粒编码的蛋白质与感兴趣的蛋白质相互作用，则转录激活结构域成为报告基因上游的共定位，从而导致转录激活。有效使用两个杂交系统需要产生大量的酵母转化体。由于酵母的转化仍然比细菌的效率低四个数量级，因此对于详尽的cDNA文库筛网来说，转化可能是限制步骤。在本文中，我们设计了一种简单的方法，可以消除对转化的需求，并允许用户搜索
开发空间探索漫游车数字双胞胎损坏检测
近年来，太空探索工作越来越集中于对火星和月球等行星和卫星的表面探索。这是通过使用流浪者来实现的，流浪者能够跨天体旅行并进行研究活动。但是，完成任务可能具有挑战性，必须及时解决问题，以避免丢失Sciminific Data甚至Rover本身。鉴于与火星（Olson，Matthies，Wright，Li，＆di）的有限通信能力，必须迅速检测到异常，因为没有现场人工干预的可能性。要面对这个问题，NASA分别开始开发其漫游者的物理双胞胎，例如对好奇心和毅力的乐观情绪（Cook，C。，Johnson和Hautalu-Oma）（Castelluccio，）。同时，NASA和西门子研究了一个好奇的数字双胞胎，以使用SIM-DIOSOTOPE热电学发电机（MMRTG）使用SIM-Center 3D（M.I.T.，M.I.T.，）分析和解决由多损耗ra-Dioasotope热电学发电机（MMRTG）引起的散热问题。同样，欧洲航天局
EP Collisions中D0重建的机器学习（ML） 沙丘远检测器光子检测系统的特征和表演 «Moleculardna
●在Milano-Bicocca和Ciemat中测试的HD-XA PDE●相同的sipms（在CIEMAT和MIB之间交换），但不同的WLS栏●这些四个配置在Protodune-HD NP04中同样表示，并且在数字和位置W.R.T.中平衡。横梁，进行公平比较●跨言论校正
防御性法律战和威慑
继 2014 年俄罗斯对乌克兰的“混合形式”侵略之后，2022 年 2 月 24 日之后的时期被称为“新现实”。因此，需要解决的问题是如何阻止和防止俄罗斯的这种侵略。针对侵略者的国家法律框架是威慑政策的一部分，可以解释为防御性法律。本文以拉脱维亚为重点，旨在分析混合战争背景下的防御性法律和威慑。确定了以下研究问题：拉脱维亚在混合战争中建立防御性法律的方法是什么？对于实证分析，时间框架已设定为 2014 年至 2022 年。为了完成本文的实证分析，我们实施了定性和定量研究，分别包括文档分析和半结构化访谈以及内容分析。在使用监管法案的同时，完善监管基础和发展威慑力是威慑力的要素，也是合法行事的方式。法律可以用作武器。法律战是一个有三种定义的概念，有两种形式：防御性和进攻性。拉脱维亚的法律基础包括一项旨在克服混合威胁和实施广泛防御措施的法规。拉脱维亚的监管框架旨在实现防御目的，同时也是一种促进威慑的方式。决策者必须
引用Yadetie F，Zhang X，Reboa A，Noally GSC，Eilertsen M，Fleming MS，Helvik JV，Jonassen I，GoksøyrA和Karlsen OA和Karlsen OA（2025）转录组分析
雌激素调节鱼和其他脊椎动物中的许多生殖过程。在鱼类中，大脑，垂体和肝脏是脑垂体 - 甲状腺肝轴雌雄同体的主要作用部位。在脑因子的影响下，垂体合成促性腺激素，在雌性鱼类中，促促性蛋白刺激雌二醇的合成，从而刺激肝脏中的卵巢生成（1，2）。雌激素还通过大脑和垂体中的反馈机制来调节促性腺激素的合成并释放（3-5）。因此，作用在雌激素靶组织（例如肝脏和垂体）上的雌激素化合物有可能干扰鱼类的生殖过程。在过去的几十年中，环境中的内分泌破坏化学物质（EDC），尤其是模仿人为化合物（Xenostrogens）的雌激素，引起了人们对它们对人类和野生动植物健康的潜在影响的担忧（6，7）。工业化合物，例如增塑剂双酚A（BPA）和药物雌激素乙基甲二醇（EE2），是在环境中无处不在的内分泌干扰物中广泛研究的（8-12）。BPA是一种高生产量工业化学化学化学物质，主要用于制造塑料产品和使用的环氧树脂，例如，食品包装金属罐的表面涂层（13）。BPA已被证明具有雌激素作用，也可能导致代谢破坏（14、15）。最近的研究还报道说，许多BPA替代方案具有与BPA相似的内分泌干扰作用（13，16）。ee2用于避孕药中，经常在家庭污水中检测到，并可能污染水生环境（17 - 19）。ee2是一种有效的雌激素，许多研究都记录了其内分泌干扰作用，例如卵黄蛋白的合成增加，男性鱼类女性化，生育率降低和人口下降（12，20 - 20 - 26）。大多数研究都研究了这些EDC在鱼类中的分子效应，主要使用有限的生物标志物（例如植物生成素）（27，28）。虽然雌激素反应式生物标志物在暴露于雌激素方面具有丰富的信息，但它们提供了有限的有关影响的潜在目标和过程的信息。最近的一些基于转录组的研究表明，OMICS确定可能提供更多见解
验证验证 - pcr--gay-for-for-for-tection-and-...
摘要：枯萎综合征（WS）是一种严重的影响鲍鱼haliotis spp。的疾病，是由细胞内人力体类似生物体（WS -RLO）感染引起的。疾病的诊断通常依赖于组织学检查和分子方法的组合（原位杂交，标准PCR和序列分析）。但是，这些技术仅提供对细菌负荷的半定量评估。我们创建了一个实时定量PCR（QPCR）测定法，以根据16S rDNA基因拷贝数识别和枚举鲍鱼组织，粪便和海水样品中WS-RLO的细菌载荷。旨在检测WS-RLO DNA的QPCR分析是根据世界动物健康组织设定的标准验证的。从纯化的质粒稀释液中得出的标准曲线是在7个浓度对数中线性的，效率为90.2％至97.4％。每个反应的检测极限为3个基因拷贝。诊断灵敏度为100％，特异性为99.8％。QPCR分析是巨大的，其高度可重复性和可重现性证明了这一点。这项研究首次表明可以在鲍鱼组织，粪便和海水样品中检测和定量WS-RLO DNA。在各种材料中检测和量化RLO基因拷贝拷贝的能力将使我们能够更好地了解养殖和自然环境中的传输动力学。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
扩大食源性病原体检测范围
1。食品标准机构，进一步的Kinder产品在2022年5月9日爆发沙门氏菌后召回。https：//www.food.gov.uk/news-alerts/news/news/efore-kinder-products-products-products-recalled-following-following-an- and an-爆发 - 爆发2。ESHA研究，安全价格：了解食物回忆的真实成本，2023年2月24日。https：//esha.com/blog/true-cost-cost-cost-ost-of-a-food-- remebood--回忆/＃：〜：text = as％20A％20A％20 result％2c％20％20％20％20％20％，尽管％2C％20do 20do 20do 20do tode dive < Bartlett A，Padfield D，Lear L等。 全面的细菌病原体感染了人类。 微生物学168。DOI：10.1099/MIC.0.001269（2022）4。 Demirev PA，Ho Y-P，Ryzhov V，Fenselau C.（1999）通过质谱和蛋白质数据库搜索鉴定微生物。 肛门。 化学。 71，2732–2738。 5。 CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。 ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括Bartlett A，Padfield D，Lear L等。全面的细菌病原体感染了人类。微生物学168。DOI：10.1099/MIC.0.001269（2022）4。Demirev PA，Ho Y-P，Ryzhov V，Fenselau C.（1999）通过质谱和蛋白质数据库搜索鉴定微生物。肛门。化学。71，2732–2738。5。CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。 ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括
通过开发自动图像分类a
生物学入侵正在影响全球生物多样性，生态系统和社会经济。海洋非土著物种（MNIS）可以通过人类活动（例如海上运输和粗心丢弃水族馆物种）引入。尽管为防止引入MNI的努力做出了重大努力，但仍会出现事件，包括紫s，甲壳类动物，沿海，anthozoans，bryozoans，bryozoans，sponges，acraalgae，acroalgae，seagrasses and Mangroves（Alidoost Salimi Salimi等，2021）。一旦MNI在接收者地区建立，控制和消除它们就成为一项艰巨的任务。早期对MNIS的认识可以提高早期反应的有效性，特别是在引入阶段，这对于减少MNIS的影响至关重要。因此，必须在成功建立新栖息地并对当地生物多样性构成威胁之前，制定可靠且具有成本效益的策略来对MNI的早期发现进行早期检测。公众在海洋保护中扮演着重要角色（EARP和LICONTI，2020年），例如检测和监视Acanthaster SPP的爆发和监测。（Dumas等，2020），以及管理侵入性狮子弯曲势力（Clements等，2021）。为了监视MNIS的存在，已采取行动来帮助公众熟悉并有效地认识这些物种，例如使用手表清单和指南。然而，由于海洋物种的生物多样性，准确识别标本