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机器人技术和自主系统
最近，机器学习（ML）已成为支持自我适应的流行方法。ML已被用来处理自我适应的几个问题，例如保持最新的运行时模型不确定性和可扩展的决策。然而，利用ML带来了固有的挑战。在本文中，我们关注基于学习的自适应系统的特别重要挑战：在适应空间中漂移。使用适应空间，我们参考了自适应系统可以根据适应选项的估计质量属性进行选择以适应的适应选项集。适应空间的漂移源自不确定性，影响适应性访问的质量特性。这样的漂移可能意味着系统的质量可能会恶化，最终，没有适应选项可以满足初始适应目标集，或者可能出现适应选项，从而可以增强适应性目标。在ML中，这种转变对应于一种新型的班级外观，在目标数据中的一种概念漂移，常见的ML技术会遇到问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的自我适应方法，可以增强具有终身ML层的基于学习的自适应系统。我们将这种方法称为终身自我适应。终生的ML层跟踪系统及其环境，将这些知识与当前的学习任务相关联，根据差异确定新任务，并相应地介绍了自适应系统的学习模型。人类利益相关者可能会参与支持学习过程并调整学习和目标模型。我们提出了终身自我适应的一般体系结构，并将其应用于影响自我适应决策的适应空间的漂移情况。我们使用Deltaiot示例来验证一系列场景的方法。
具有不同水果形状的西瓜中的根际和内生微生物组成的不同
水果形状是西瓜的重要特征。以及具有不同果实形状的西瓜的根际和内生微生物的组成也不清楚。分析了为了阐明西瓜水果形成的生物学机制，分析了椭圆形（OW）和西部西瓜（CW）之间的根际和内生微生物群落组成。结果表明，除根际细菌丰富度（p <0.05）外，根际和内生微生物（细菌和乐趣）多样性在OW和CW之间具有统计学意义（p> 0.05）。然而，内生微生物（细菌和真菌）组成显着差异。首先，芽孢杆菌，杜鹃花，cupriamonas和devosia是圆形西瓜（CW）的橄榄球中独特的土壤多元型细菌属。相比之下，Nocardioides，ensifer和saccharomonospora是椭圆形西瓜根际（OW）的根际的特殊土壤主要细菌属。同时，头孢菌，新杂质孢子虫，菲拉斯尼普尔和丘疹是圆形西瓜（CW）的根茎中独特的土壤主要真菌属；相比之下，Acronium，cladosporium，Cryptocococococococococococococuseae，Sodiomyces，Microascus，Conocybe，Sporidiobolus和Acromonium是卵形水甲基（OW）的根茎中独特的土壤主导的真菌属。所有上述结果表明，具有不同果皮形状的西瓜精确地募集了根茎和茎中的各种微生物。Additionally, Lechevalieria , Pseudorhodoferax , Pseudomonas , Massili a, Flavo- bacterium , Aeromicrobium , Stenotrophomonas , Pseudonocardia , Novosphingobium , Melittangium , and Herpetosiphon were the unique dominant endophytic bacterial genera in stems of CW;相比之下，falsirhodobacter，kocuria和kineosporia是OW茎中的特殊内向属属。此外，lectera和fusarium是CW茎中独特的主导性内生真菌属。相比之下，仅尾孢子是OW茎中的特殊主导性内生真菌属。同时，可以推测不同根磷和内生微生物的富集与西瓜水果形状有关。
领先的数据和人工智能支持组织 - 终身学习
Christopher Ratto 博士是 APL 研究与探索开发部人工智能小组的主管，在将 AI/ML 应用于国家安全和国防问题方面拥有超过 15 年的经验。AI 小组由 40 多名科学家和工程师组成，他们以表演者和政府团队的角色参与 6.1-6.2 研究项目，开展具有跨任务影响潜力的 AI 基础研究，并通过试验新兴 AI 技术并在整个实验室分享经验教训来为 APL“创造未来”。在担任现职之前，Ratto 博士曾担任 APL 海事遥感海上控制任务区的项目经理。他的个人研究兴趣包括对抗性机器学习、生成式 AI 和情报界感兴趣的遥感应用。Ratto 博士拥有美国天主教大学的 BEE 学位以及杜克大学电气与计算机工程硕士和博士学位。
巴塞罗那，先进制造业卓越中心
作为创业中心，巴塞罗那以体现商业视角的协作精神而独树一帜，促进协同效应和伙伴关系，实现集体成功。该市拥有多个集群和协会，例如加泰罗尼亚数字创新中心 (DIH4CAT)（由欧盟委员会建立的数字创新中心网络）。
基因组编辑用于甜瓜育种的可能性
基因组编辑技术对于传统的诱变育种来说很有前景，因为这种方法直接修改了优良菌株的目标基因，所以需要很长时间才能通过回交去除不必要的突变并创建新的品系。特别是，这项技术对于因功能丧失而导致的性状更有优势。人们已经做出许多努力利用这项技术将有价值的特性引入作物，包括玉米、大豆和西红柿。美国和日本已经将几种基因组编辑作物商业化。甜瓜是世界范围内重要的蔬菜作物，在不同地区生产和使用。因此，人们进行了许多育种努力来改善其果实品质、抗病性和抗逆性。进行了数量性状基因座 (QTL) 分析，并鉴定了与重要性状相关的各种基因。最近，一些研究表明，CRISPR/Cas9 系统可以应用于甜瓜，因此可能将其用作一种育种技术。本综述重点关注抗病性和果实品质这两个与生产力相关的性状，介绍了遗传学的进展、通过基因组编辑进行甜瓜育种的实例、育种应用所需的改进以及基因组编辑在甜瓜育种中的可能性。
通过终身学习提升自主权
终身学习算法与自主智能系统（AIS）的组合由于其提高AIS性能的能力而越来越受欢迎，但是相关领域的现有摘要不足。因此，有必要系统地分析具有自主智能系统终身学习算法的研究，以便更好地了解该领域的当前进展。本文介绍了有关终身学习算法和自动智能系统整合的相关工作的详尽回顾和分析。具体来说，我们研究了在AIS领域中终身学习算法的不同应用，例如自动驾驶，异常检测，机器人和紧急情况管理，同时评估了它们对增强AIS性能和可靠性的影响。根据文献综述的深刻理解，总结了AIS终身学习中遇到的具有挑战性的问题。讨论了为自动智能系统的终身学习算法的高级和创新发展，以向这个迅速发展的领域的研究人员提供有价值的见解和指导。
可持续发展目标和可持续农业目标的国家政策界面4.确保包容性和公平的质量教育并促进终身学习
可持续发展目标和可持续农业目标的国家政策界面4。确保包容性和公平的质量教育，并为所有教育促进终身学习机会是减少营养不良和饥饿的基本要素（联合国教科文组织，2013年）。根据粮农组织（2014年），农业教育和培训通过建立能力，鼓励人们发展创新的技能和能力，并为研究和咨询服务创造人力资本，并提高收入。至关重要的是，农民获得更高级的教育，以利用新的信息和通信技术（ICT）基于基于的信息来源和技术建议，并应对新的市场机会和环境变化。印度农业研究所（IARI）的研究表明，扩展（45％）和研究（36％）是总因子生产率增长的主要驱动因素，而识字率（10.5％），基础设施（8％）和城市化（1.5％）起着较小的作用。对扩展的投资需要显着改善（Dubey，2015年）。
父亲饥饿会影响斑马鱼后代发育和终身健康期间的代谢基因表达
fi g u r e 1 A斑马鱼模型，用于研究父亲饥饿的代际作用。使用拆分离合器设计的IVF实验设计：在实验开始时（第0天）称量AB菌株中的所有雄性，然后随机分成喂养和饥饿的组。饥饿的雄性被完全剥夺了食物，而喂养的雄性每天三遍喂食干燥和活的（Artemia）食物的标准饮食。在实验期间，所有雄性的女性数量相等。18天后，再次称重男性，并收集射精。卵，分为两半的IVF。的精子分别使用了一个和一个饥饿的雄性，用于施肥一半的卵子。收集的精子用于从两名不同女性的卵中施肥。在第19天，在PRIM-5阶段（24 hpf）收集胚胎以进行转录组分析。幼虫长度是在第5天和第8天测量的。F1幼虫的一部分已成长为成年。f1雄性和雌性被交叉至野生型AB鱼，其后代是通过自然产卵获得的。在2和24 hpf下研究了F2胚胎的表型。在设计的右侧显示了实验设置和收集数据的时间表。使用biorender.com创建。
多样性，公平，包容和归属（DEIB）报告|怜悯
2022年8月入学的前30名学生。他们一直在享受各种动手培训，这些培训将传统的尸体实验室与高科技三维解剖学软件相结合，同时还与服务不足的社区合作，这是Ponce University的医学培训的重要组成部分。学校旨在为健康科学专业的学生（尤其是来自非传统背景的学生）创造新的途径，并通过鼓励其学生在迫切需要医疗保健的社区工作来帮助医生短缺。学生也在进行半天的阴影，其中六个正在进行重症监护室。所有人将于2024年7月在圣路易斯的Mercy医院开始核心轮换。
多样性，包容和归属策略
多样性为我们的工作场所文化带来了伟大的事物，包括我们共同努力的能力，并拥有幸福和富有成效的工作场所。我们的工作场所是尊重，包容和归属感之一。这意味着要对每个人进行礼貌和重视每个人的贡献，无论其职位，角色，性别，种族或身体能力如何。缺乏尊重可以通过八卦，拒绝聆听，将个人排除在机会和社交事件之外以及不诚实的行为。特别是种族主义在新南威尔士州的健康中没有地位，与我们的核心价值观直接相反。