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哪种课程最适合农业工程
农业是一个已经存在了数千年的行业，并且继续增长。如果您有兴趣发挥作用，无论是通过喂养世界还是保护环境，那么农业可能是您的正确选择。随着人口不断增长和对环境压力的增加，该领域从未如此关键。研究农业结合了各种主题，例如环境研究，生命科学，经济学和商业管理。不仅仅是传统农业；这是一个多元化的部门，涉及在田野，照顾动物甚至研究实验室中工作。毕业生可以在户外从事职业，分析数据或在各个行业中。自然资源的可持续性和保护比以往任何时候都更为重要，这对于我们环境的长期健康和生存至关重要。如果您想要产生现实世界影响的职业，那么学习农业可能适合您。欧洲有许多英语教授的课程，我们列出了一些提供农业课程的顶级大学。这些模块涵盖了各个方面，例如农学，园艺，植物育种，土壤科学，昆虫学，农业生物技术等。选择大学时，请记住排名是相关的，但并不总是100％准确。超越排名，看看每所大学提供的服务，例如实践技能，工作安置计划，实习和分支机构。这些附加功能可以对您的职业前景产生很大的影响。志愿工作和农业学位可能是旅行和学习新技能的好方法。许多在线平台，例如世界包装工或工作人员，都提供了尝试与世界各地农业相关的志愿工作的机会。此外，农业学位的学费因国家而异，但欧洲的一些大学提供免费或低成本的教育。要在大学学习农业，通常需要动机信，简历，英语能力的证据和过去的年级报告。一些大学也可能需要参加入学考试或面试。虽然学士学位不需要以前的农业经验或知识，但是相关的实习或志愿服务可以提高您进入顶级硕士或博士学位课程的机会。如果您有兴趣研究与农业有关的东西，但想探索其他选择，则有许多相关的学士和硕士学位。在做出与您的职业目标和个人兴趣一致的决定之前，必须研究和考虑多种选择。
超个性化，AI驱动的推荐引擎，...
Balaji现代管理学院助理教授，Sri Balaji University，Pune，India，印度1摘要本研究探讨了AI推荐引擎如何帮助使在线营销中的超个性化更容易，以及如何影响客户参与度，特别是在印度背景下。我们使用了研究方法和技术组织 - 环境（TOE）框架的混合，以查看来自印度475个响应的数据，包括消费者，营销人员和AI专业人员。过度个性化随着人类的推荐系统而大大增加（r 2 = 0.62，p <0.001）。这会导致消费者指标大大增加，例如点击率（CTR：r = 0.72，p <0.01），转换率（r = 0.68，p <0.01）和客户忠诚度（r = 0.75，p <0.01）。然而，它的大规模使用受到技术，组织和道德原因的约束，最适用的约束是道德问题（平均= 4.5）。定性结果表明，道德和良好的AI实践对于减少消费者对数据隐私和算法公平性的担忧（β= 0.45，p <0.001）的重要性是多么重要。研究得出的结论是，尽管超个性化具有改变数字营销的革命性潜力，但其成功是以克服道德问题的成本，提供透明度，并负责任地利用AI技术。这项研究增加了AI和数字营销的学术工作，并为公司提供了可行的建议，以最大程度地提高消费者的互动。早期的数字营销依靠质量，毛毯通信，这些通讯交付给大型市场（Korongo，Ikoha和Nambiro）。关键字超个性化，AI驱动的推荐引擎，消费者参与，道德AI，数字营销，脚趾框架2引言2.1数字营销的演变以及向个性化的变化数字营销历史一直是创新和发明的历史之一，由技术和不断变化的消费者行为驱动。即使这样的计划，在他们试图淹没人口的尝试中，他们的奇异交付失败了，由于消费者的股息降低了，但股息下降了
大规模研究揭示了DNA转座子的功能多样性，并扩展了基因组工程工具箱
自从芭芭拉·麦克林托克（Barbara McClintock）在1940年代首次发现转座以来，科学家一直对这些“跳跃基因”及其在进化中的作用着迷。作为主要的转座子类型之一，DNA转座子已受到相当大的关注。然而，由于先前的案例研究规模有限，与换位活动和进化模式相关的因素尚不清楚。
基于回流的为水晶工程的基础
生物系统利用分子识别的分子识别，这些分子以形状，大小，化学功能和电荷相互补充来完成许多生物学事件，例如细胞通信，酶活性和抗原抗体相互作用，以高效和特定的方式。受自然的启发，化学家设计并制备合成分子受体，以探索特异性，形状识别和结合位点互补性的概念，这是生物受体的典型特征。利用分子识别中合成受体的潜力需要在所研究的复合物方面的结构信息，以类型，数量和强度的相互作用的相互作用。近地面受体的概念，能够接受唐·克拉姆（Don Cram）在1983年提出的有机或无机客人的概念，这是通过第一个carcerand的合成而实现的，这是由于两个cavitands通过四个接头的共价连接而实现的。2通过链接器的不同类型和长度，可以调节内腔外侧门户的大小，形状和尺寸。carcerands被设计为包括有机分子的培养基，控制其反应性，动力学和稳定性。3两个值得一提的选定示例是驯服环丁二烯4和o -benzyne的稳定。5金属指导的自组装方法是通过在90年代初通过富士马的开拓性工作引入了化学界的。6,7这种方法向Cavitand场的转移产生了具有可逆性并克服共价途径的某些合成限制的协调笼。
深层生成模型用于功能蛋白的分析和工程
蛋白质是通过各种功能，从结构支持到催化生化反应的不同功能来维持生命的重要生物分子。它们的催化效率使它们对于工业应用来说是无价的，在这些应用中，它们通常需要优化才能在特定条件下运行。虽然实验和计算方法在蛋白质工程方面取得了进展，但由于蛋白质结构和功能的复杂性，不存在通用方法。机器学习的最新进展通过利用大量蛋白质序列数据提供了新的可能性。然而，仍然存在关键挑战，包括描述酶活性和热稳定性等基本特性的高质量标签的有限可用性和不均匀分布。解决这些问题对于开发能够精确特征选择的模型至关重要。我的工作重点介绍了蛋白质工程的两个关键步骤：多样化和选择。为了改善选择，使用转移学习，数据增强和蛋白质语言模型（PLM）开发了深度学习模型，以预测物理和功能特性，例如熔化温度，酶温，蛋白质丰度和体外活性。这些模型不仅可以实现精确的性状选择，而且还提供了有关序列，热适应性和构象稳定性之间关系的见解。为了多样化，创建了一个深层生成模型，以捕获自然序列多样性并扩展其以生成跨蛋白质家族的新型变体库。这种方法优先考虑功能序列，并允许具有增强特性的蛋白质的靶向工程。超越了一般序列的生成，开发了一个框架来创建针对特定性状优化的变体池，例如增加的热稳定性。通过整合这些进步，我们从各种野生型序列中设计了功能性蛋白质变体，达到熔化温度的36°C升高。这项工作突出了生成机器学习的潜力，以完善和加速蛋白质工程周期，为更高效，更可扩展的生物技术应用铺平了道路。
引用出版版本：Li，M，Li，Q，Q，Xu，M，Liu，B，Calatayud，DG，Wang，L，L，Hu，Hu，Z，James，TD＆Mao，b 2021，'RealiC Hillic Engineering of Reduc
引用出版版本的引用：Li，M，Li，Q，Q，Xu，M，Liu，B，Calatayud，DG，Wang，L，L，Hu，Hu，Z，James，TD＆Mao，b 2021，'''aphiphiLic工程，用于使用有机污染剂的碳氧化碳纤维涂层的碳氧化物氧化物降低的石墨烯氧化物的倒置工程。184，pp。479-491。 https://doi.org/10.1016/j.carbon.2021.08.045
一种一般策略，用于设计高性能哺乳动物全细胞生物传感器
基于转录的全细胞生物传感器（WCB）是由分析物1响应启动子设计的细胞，驱动记者基因的转录。WCB可以感知并报告与人类健康相关的生物活性分子（分析）。设计对分析物敏感的3启动子需要繁琐的试验方法，通常会导致生物传感器4的性能差。在这里，我们将合成生物学与控制工程集成到5个设计，计算模型，并在6个哺乳动物细胞中实现了高性能生物传感器。与传统方法不同，我们的方法不依赖于优化独立的7个视图组件，例如启动子和转录因子。相反，它使用生物分子8电路来增强生物传感器的性能，尽管固有的组件缺陷。我们通过采用CRISPR-CAS系统来仔细地实现了八个不同的生物传感器，然后进行了数量比较的性能，并确定了一种配置，我们将其命名为11个Casense，从而克服了当前生物传感器的局限性。我们的方法是可以推广的12，并且可以适应任何感兴趣的分析物，其中有一个对分析物敏感的13启动子，使其成为多种应用程序的多功能工具。作为概念证明，我们14培养了细胞内铜的高性能生物传感器，这是因为铜15在人类健康和疾病中发挥作用，并且缺乏能够测量细胞内16铜在活细胞中的技术。19我们工作的重要性在于它在体外和体内对17种监测生物活性分子和化学物质的监测的潜力，在18个地区，例如毒理学，药物发现，疾病诊断和治疗中至关重要。
投资混乱工程作为战略必要性
基层混乱工程计划通常在特定的组织条件下出现。他们需要一个具有高度工程自主权的环境，在那里团队可以自由进行实验和创新而没有过多的官僚障碍。弹性工程或分布式系统方面的本地专业知识至关重要，因为它为理解和实施混乱实验提供了技术基础。最重要的是，这些举措通常依靠混乱冠军 - 了解混乱工程价值的人。混乱冠军愿意倡导采用混乱工程，教育同行并推动初步实验。没有组织自由，技术专长和积极进取的冠军，基层混乱的工程很少扎根，无论其潜在的好处如何。
自适应进化：细菌和癌细胞如何生存...
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