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标题：土壤深度确定高粱双色领域的微生物群落
抽象的高粱双色是一种重要的全球作物，适合于玉米或米饭更炎热，更干燥的条件下壮成长，具有与独特且分层的土壤微生物组相互作用的深根，在植物健康，生长和碳存储中起着至关重要的作用。对农业土壤的微生物组研究，尤其是生长二色的田地，主要限于表面土壤（<30 cm）。在这里，我们研究了土壤特性，田间位置，深度和高粱类型的生物因子的非生物因素，跨土壤微生物组上的38种基因型。利用16S rRNA基因扩增子测序，我们的分析揭示了微生物组成的显着变化，并且无论基因型或田间如何，双色链球菌内的土壤深度增加。值得注意的是，特定的微生物家族，例如热蛋白孢子科和ABS-6阶内未分类的家族，富含30厘米以上的更深的土壤层。此外，微生物的丰富度和多样性的深度下降，在60-90 cm层达到最低限度，而层的多样性则超过90 cm。这些发现突出了土壤深度在农业土壤微生物组研究中的重要性。
连接生物学、心理学、化学和哲学领域
广度要求（选修两门，或一门加第三门深度课程） Chem 411+Lab 药物/计算化学（必须选择与神经科学相关的独立项目） Neur/Psyc 299 神经科学/心理学主题 Neur 451/452 神经科学独立研究（共需 4 个学分） Phil 219 人工智能基础 Phil 312 认知科学哲学 Neur 318 临床神经科学（先决条件：Neur 270 或 Psyc 200） Psyc 317 精神病理学与大脑（先决条件：Psyc 200） Psyc 216 感知 Psyc 327 认知过程（先决条件：Psyc 150 和 Psyc 200 或 211）
2025年国会卫生经济学领域和子领域
教育，收入，财富，就业，相对剥夺，金融危机，文化冲击）2.2卫生的环境决定因素（例如污染，自然灾害）2.3家庭经济学和社会互动2.4风险的健康行为（酒精，烟草，非法药物，阿片类药物，风险的性行为，营养差等）2.5健康增强行为（运动，睡眠，压力管理等）2.6针对健康行为的干预措施和政策2.7其他非医学促进干预措施
在棕地上实现生物多样性净收益
146-在结论存在特殊情况以证明对绿色带边界的更改合理之前，战略政策制定机构应能够证明，它已经完全检查了所有其他合理的选择，以满足其确定的开发需求[…。]策略是否：a）尽可能多地利用合适的棕地遗址和未充分利用的土地；
Moorfields CRF 是最大的眼科
患者导航迷宫已由行业合作伙伴投资 80 万英镑建立，旨在评估基因疗法和设备等新疗法对功能性视力的影响。该设施提供 FDA 批准的临床试验措施，并吸引了超过 2000 万英镑的行业资金，为严重视力受损的成人和儿童提供实验医学研究项目。视觉引导移动性评估测量患者在模拟现实生活情况的不同光照条件下导航迷宫结构、避开障碍物的能力。
Willowfields 能源公园 | Exagen
在向白马谷区议会提交正式规划申请之前，我们正在征求您对该提案的意见。我们力求与当地社区采取一种参与的方式，将反馈意见纳入我们的项目设计中。为了实现这一目标，我们已经通过他们的预申请服务与议会的规划团队取得了联系，收集了宝贵的见解。
探索食物加工过程中脉冲电场（PEF）在微生物失活中的功效：深入研究微生物细胞和分子机制
脉冲电场（PEF）是一种食品加工技术，基于电穿孔现象，用于灭活微生物，主要优势对食品产品的质量（营养，功能和感官）特征的最小影响。尽管有关PEF处理的食品安全的大量研究文献，但PEF作为经典巴氏灭菌的替代方案仍有限，并且主要在工业水平上集中在高酸性液体食品上。因此，对PEF的抗菌效率进行了彻底评估，再加上对关键微生物耐药机制的细致鉴定，这是迫切的。这些努力对于通过协同的集成和与其他方法或/和/和障碍结合结合来完善过程和探索潜在的增强至关重要。在此基础上，此MANU脚本旨在批判性地审查和总结：a）抗菌作用机理，b）微生物失活效率以及c）PEF在微生物基因组/转录组水平上的影响。工业应用：评估失活和理解潜在的抵抗机制的有效性可以帮助制定优化PEF介导的净化实践的策略，从而提高整体过程效率。
推进力场参数化有向图 - ...
原子特征 大小(38) 描述 原子符号 11 [UNK、H、C、N、O、F、P、S、Cl、Br、I] (one-hot) 键度 6 共价键数 [0、1、2、3、4、5] (one-hot) 形式电荷 7 [-3、-2、-1、-0、1、2、3] (one-hot) 杂化 8 [未指定、s、sp、sp2、sp3、sp3d、sp3d2、其他] (one-hot) 手性 4 [未指定、四面体 CW、四面体 CCW、其他] (one-hot) 环 1 原子是否在环中 [0/1] (one-hot) 芳香性 1 原子是否属于芳香系统 [0/1] (one-hot) 键特征 大小(12) 描述 键类型 4 [单键、双键、三键、芳香] (one-hot) 共轭1 键是否为共轭键 [0/1] (one-hot) 环 1 键是否在环中 [0/1] (one-hot) 立体类型 6 [StereoNone, StereoAny, StereoZ, StereoE, Stereocis, Stereotrans] (one-hot)
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。