在植物中,NLR(核苷酸结合域和富含亮氨酸重复序列)蛋白通过形成聚集在质膜上的抗性小体来执行先天免疫。然而,NLR 抗性小体靶向其他细胞膜的程度尚不清楚。在这里,我们表明辅助 NLR NRG1 与多个细胞器膜结合以触发先天免疫。与其他辅助 NLR 相比,NRG1 和密切相关的 RPW8 样 NLR(CC R -NLR)具有延长的 N 端和独特的序列特征,使它们能够组装成比典型的卷曲螺旋 NLR(CC-NLR)抗性小体更长的结构。活化的 NRG1 通过其 N 端 RPW8 样结构域与单膜和双膜细胞器结合。我们的研究结果表明,植物 NLR 抗性小体在各种细胞膜位点聚集以激活免疫。
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍:试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期:2024 年 5 月 23 日 | 修订日期:2024 年 7 月 15 日;2024 年 7 月 28 日;2024 年 8 月 24 日 | 接受日期:2024 年 8 月 28 日 | 出版日期:2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍,组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍,从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍,以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战,从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法,本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据,确定了 AI 实施的四个主要障碍。
社会气候基金旨在减轻价格上涨对脆弱家庭和小型企业的部分负面影响。尽管基金规模有限,但它可以作为合理使用碳定价收入的蓝图。它还可以为由公民主导的 100% 可再生能源系统做出贡献。欧盟国家被允许将社会气候基金的资金用于一系列措施,“前提是它们主要针对脆弱家庭、脆弱小型企业或脆弱交通用户”。这些措施包括“通过整合可再生能源发电和储存,包括通过可再生能源社区、公民能源社区和其他活跃客户来促进可再生能源自用,例如能源共享和可再生能源的点对点交易。”
停车——THRIFT ROAD 很遗憾地告诉大家,过去一周我们收到许多来自 Thrift Road 居民关于家长停车的投诉。请允许我提醒大家在 Thrift Road 上下车时要小心。请尊重并礼让住在那里的学校邻居。请不要在路缘石上、车道前或校门前的之字形线上停车。 家长教师协会年度大会 我们的家长教师协会规模越来越小,我们真的需要您的支持,现在比以往任何时候都更需要。我们依靠家长教师协会的资金来支持我们的学校预算。迪斯科舞会、电影之夜、游园会和集市、便装日、喝着热红酒观看耶稣降生、放学后喝茶吃蛋糕吃冰棍 - 所有这些都使低年级学校不同于您孩子的其他教育阶段。我们的家长教师协会活动有助于使我们的学校成为一个如此可爱、快乐的社区。请于 9 月 30 日星期一晚上 7 点来学校参加我们的年度股东大会,帮助我们规划未来又一个精彩的筹款年。谢谢!麦克米伦咖啡下午茶
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Essen/Geertruidenberg,2024年9月9日,RWE通过创新的电网稳定性技术扩展其电池存储业务。该公司已开始在其位于荷兰的Moerdijk的电厂站点上建造一个超快速的电池存储系统,其安装容量为7.5兆瓦(MW),存储容量为11兆瓦小时(MWH)。具有在毫秒内提供或吸收电力的能力,该系统将有助于维护电网。此功能称为惯性。Moerdijk电池存储项目是Oranjewind的系统集成解决方案的一部分,Oranjewind是RWE的荷兰海上风项目和TotalEnergies。Oranjewind是通过电动汽车,电动汽车,电子机器人和电池存储系统将间歇性可再生能源生成整合到荷兰能源系统中的新方法。Marinus Tabak,Rwe Generation的首席运营官,荷兰RWE乡村主席:“借助Moerdijk电池存储系统,我们是开创性的网格技术作为传统解决方案(例如电站)的替代方法。这为通往更可持续但可靠的能源未来的途径提供了途径。这样的电池存储系统对于将来的电网稳定至关重要,因为欧洲的能源市场正朝着可再生能源和分散的能源系统迈进。”随着能源系统中可再生能源的份额增加,保持网格稳定性变得越来越困难因此,惯性作为网格系统中最快的平衡能量的作用至关重要。在燃煤发电厂中。过去,惯性主要是由旋转的传统发电机旋转的,例如作为可再生能源替代常规发电植物,旋转发电机的数量减少。电池存储系统可以补偿网格中同步惯性的损失。
医疗机构面临着海量信息。数字化记录和通信给医护人员和诊所工作人员带来了巨大的管理负担。幸运的是,人工智能 (AI) 工具可以帮助缓解这一关键问题。
大多数任务涉及临时搬迁到国内或国际地点,而有些任务可能远程执行。员工有两种搬迁方案可供选择。最常见的方案是延长旅行职责,要求他们在任务期间保留其永久住所,并收到每日津贴以抵消在临时地点居住和工作的费用。临时更换工作地点选项允许员工将家庭搬迁到临时工作地点。有时,任务过程可能漫长而艰巨,但对于参与者来说,其好处是值得的。
1植物科学计划,生物与环境科学与工程部(BESE),阿卜杜拉科学技术大学(KAST)国王;沙特阿拉伯的塔瓦尔。2 Csiro农业和食物;堪培拉,澳大利亚澳大利亚首都地区。3福建泰旺作物害虫的生态控制国家主要实验室,遗传学教育部的主要实验室,繁殖和多种作物的多种利用,植物免疫中心,福建农业和林业大学;中国富州。4 Bioscience计划,Smart Health Initiative,Bese,Kaust;沙特阿拉伯的塔瓦尔。5明尼苏达大学植物病理学系;美国明尼苏达州圣保罗。 6植物科学系,自由州大学;布隆方丹,南非。 *相应的作者。 电子邮件:peter.dodds@csiro.au,brande.wulff@kaust.edu.sa†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 摘要:大多数植物抗性基因编码膜锚定的受体样蛋白或细胞内核苷酸结合和富含亮氨酸的重复(NLR)受体。 在小麦和大麦中,串联激酶(TKS)已成为新的抗药性决定因素。 了解小麦茎锈蚀蛋白SR62 TK的作案手法,我们鉴定了两个遗传相互作用者 - SR62 TK功能所需的宿主基因和相应的真菌AVRSR62效应子。 我们发现SR62基因座是由编码SR62 TK和NLR(SR62 NLR)的挖掘模块组成的。 AVRSR62与SR62 TK的N末端激酶结合。5明尼苏达大学植物病理学系;美国明尼苏达州圣保罗。6植物科学系,自由州大学;布隆方丹,南非。 *相应的作者。 电子邮件:peter.dodds@csiro.au,brande.wulff@kaust.edu.sa†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 摘要:大多数植物抗性基因编码膜锚定的受体样蛋白或细胞内核苷酸结合和富含亮氨酸的重复(NLR)受体。 在小麦和大麦中,串联激酶(TKS)已成为新的抗药性决定因素。 了解小麦茎锈蚀蛋白SR62 TK的作案手法,我们鉴定了两个遗传相互作用者 - SR62 TK功能所需的宿主基因和相应的真菌AVRSR62效应子。 我们发现SR62基因座是由编码SR62 TK和NLR(SR62 NLR)的挖掘模块组成的。 AVRSR62与SR62 TK的N末端激酶结合。6植物科学系,自由州大学;布隆方丹,南非。*相应的作者。电子邮件:peter.dodds@csiro.au,brande.wulff@kaust.edu.sa†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。摘要:大多数植物抗性基因编码膜锚定的受体样蛋白或细胞内核苷酸结合和富含亮氨酸的重复(NLR)受体。在小麦和大麦中,串联激酶(TKS)已成为新的抗药性决定因素。了解小麦茎锈蚀蛋白SR62 TK的作案手法,我们鉴定了两个遗传相互作用者 - SR62 TK功能所需的宿主基因和相应的真菌AVRSR62效应子。我们发现SR62基因座是由编码SR62 TK和NLR(SR62 NLR)的挖掘模块组成的。AVRSR62与SR62 TK的N末端激酶结合。这种触发了C末端激酶的位移,允许其募集SR62 NLR以激活免疫反应。了解这种两分量抗性复合物的机制将有助于工程和繁殖,以实现耐用性。
对比性语言图像预训练(剪辑),它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示,已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而,最近的研究表明,剪辑具有严重的视觉缺陷,例如几乎无法区分方向,数量,颜色,结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型(MLLM)的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性,用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中,我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法,该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva,该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说,Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示,仅具有图像(没有相应的文本)。我们证明,Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现,该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力(例如g。,3-7%↑),并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实,我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。