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靶向肿瘤浸润性Tregs以提高抗肿瘤...
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基于改进的yolov8
Methods: This paper aims at the problem of target detection of Yunnan Xiaomila under complex background environment, in order to reduce the impact caused by the small color gradient changes between xiaomila and background and the unclear feature information, an improved PAE-YOLO model is proposed, which combines the EMA attention mechanism and DCNv3 deformable convolution is integrated into the YOLOv8 model, which improves the model ' s feature extraction capability and小米在复杂环境中的推理速度，并实现了轻巧的模型。首先，EMA注意机制与Yolov8网络中的C2F模块结合使用。C2F模块可以很好地从输入图像中提取本地特征，而EMA注意机制可以控制全局关系。两者相互补充，从而增强了模型的表达能力；同时，在骨干网络和头网络中，引入了DCNV3卷积模块，该模块可以根据输入特征映射自适应地调整采样位置，从而有助于针对不同尺度和轻量级网络的目标目标更强的功能捕获功能。它还使用深度摄像头来估计小米的姿势，同时分析和优化不同的遮挡情况。通过消融实验，模型比较实验和态度估计实验验证了所提出的方法的有效性。
提高统计 - 重建 - 构造 -
摘要。过去气候的定量重建是19评估气候模型如何重现气候变化的重要资源。一种广泛使用的统计20方法，用于从化石生物组合进行此类重建的方法加权21平均部分最小二乘回归（WA-PLS）。然而，已知的22个WA-PLS产生重建的趋势是压缩到用于校准的气候范围的中心的重建，可能会偏向重建的过去气候。我们通过假设：（a）相对于所考虑的气候变量，每个分类单元的理论丰度为25个单峰； （b）观察到的分类单元丰度26遵循多项式分布，其中样品的总丰度在气候上是27个不明智的； （c）在给定站点和时间的气候价值的估计使得28个观察结果最有可能，即它最大化对数可能性函数。此气候29估计值是通过将其气候公差的30反平方平方的加权分类单元丰度近似。我们通过考虑训练数据集中气候变量的频率31（FX）进一步改善方法。与WA-PLS相比，具有FX校正的TWA-PLS大大减少了压缩偏置，并基于广泛的现代花粉数据集改善了33个重建的模型性能。34
生物技术对改进牲畜的好处
Zaria，尼日利亚。通讯作者：kemiojo20@gmail.com。摘要本评论论文讨论了生物技术在牲畜生产中的使用。它考虑到生物技术在解决牲畜生产，当前用途和道德问题的问题中的应用。生物技术在牲畜生产中的应用包括：生产良好和高产动物，营养和饲料利用，繁殖，动物育种和遗传学以及动物健康。生物技术在畜牧业中的应用有可能快速增加牲畜生产，有助于应对尼日利亚不可避免的环境和气候状况以及粮食不安全的一些挑战。引言生物技术是指利用生物体或这些生物体物质生产或修饰产品的任何技术，以改善动物或为特定目的开发微生物（Armstrong和Gilbert，1991）。通过影响营养，繁殖，繁殖和遗传学以及动物健康，这一科学领域正成为确保可持续的改善牲畜生产方法的前沿。近年来，生物技术成就已成为改善包括牛奶和肉类产品在内的各种牲畜产品的强大工具。生物技术工具的其他应用包括：产生高产动物，改善动物产品，激素的产生，有效的副产品利用和质量控制（Fereja，2016）。生物技术的应用将导致牲畜经济回报的转变。牲畜生产目前约占国内总生产总额的6％，占尼日利亚农业GDP的10％（Rege，1994）。在全球范围内，牲畜生产的增长速度比任何其他部门都快，到2020年，牲畜预计将成为最重要的农业部门（Fereja，2016）。对牲畜产品的需求显着增加，因此需要通过基因操纵和相关技术来改善牲畜及其衍生物（Onteru等，2010）。因此，本文的目的是审查在牲畜生产中具有潜在应用的可用生物技术。尼日利亚的良好和高产动物牲畜生产的产量预计将随着对动物产品的预计需求以及人口的增加而迅速增长（Rege，1994）。这必须更改牲畜生产方法，以提高效率和提高生产率。生物技术研究将作为应对动物产生饲料的压力的工具，而动物又可以满足尼日利亚不断变化的人口的动物蛋白质需求。在生物技术的帮助下开发了牛，绵羊，猪和兔子等转基因动物（Gupta和Savalia 2012）。转基因是一种涉及对一种有机体的基因操纵的技术，随后引入了同一物种或其他物种的另一种生物体的基因组，因此不仅表达了基因，而且还会传播到其后代中（Srinivasa和Goswami 2007）。转基因提高了生长速率，并提高了牲畜肉类和牛奶的质量。例如，开发了转基因母牛来生产牛奶中含有大量的β和喀巴酪蛋白在牛奶脂肪中的牛奶和人类乳铁蛋白水平升高（Brophy等，2003）。同样，具有IGF 1的转基因猪的脊椎质量增加了30％，car体瘦组织增加了10％，总car体脂肪减少了20％（Pursel等，1999）。营养和饲料利用化基于基因的技术通过修改饲料以使其更易消化来改善动物营养的应用正在增加（Bedford，2000）。此类应用将在尼日利亚等大多数发展中国家的饲料短缺方面有很大的帮助，并降低了饲料成分的成本，这意味着降低了生产成本。生物技术在动物营养中的应用，例如使用酶，益生菌，单细胞蛋白和益生元（Fereja，
优化农作物管理策略，以提高产量，水生产率和藜麦的可持续性，在浅层玄武岩半干旱地区
结果和讨论：结果表明，随着温度与最佳生长条件紧密对齐，11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应，但研究发现，考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题，使用100 kg n ha -1是最佳的。此外，水生产率，蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明，早期播种，40％ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1，表现出较高的碳效率和可持续性，同时最小化n 2 O发射。但是，这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言，该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力，在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
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。
量子病毒学：通过定量测量改善病毒感染的治疗
引用Kalpoe，J。S.（2007年，6月28日）。量子病毒学：通过定量测量改善病毒感染的治疗。从https://hdl.handle.net/1887/12100
传感器显示了印度农村地区购买的改进的厨师的长期疾病，而调查完全是
单独的用户调查不能准确测量现场改进的烹饪炉的实际使用。我们介绍了在印度马哈拉施特拉邦的两项监测研究中比较调查报告和传感器录制的烹饪事件或使用持续时间的结果。第一个是向159个家庭提供的伯克利 - 印度炉子（BIS）的免费试验，我们平均监视厨师炉灶的使用时间为10天（SD = 4.5）（称为“自由审判研究”）。在第二项研究中，我们以91个家庭对BIS的使用平均468天（SD = 153），他们以大约三分之一的家庭月收入（称为“购买后研究”）购买的价格购买了BI（SD = 153）。研究从2019年2月到2021年3月。我们发现，在自由审判研究中，有34％的家庭（n = 88）过度报告了双BIS的使用，分别在第一次（n = 75）和第二次（n = 69）的调查中，在允许后期研究的第一个（n = 75）和第二个家庭中使用了46％和28％的家庭。两项研究中的平均过度报告均在询问家庭使用二元问题格式的使用情况下减少，但是这种方法提供了较少的粒度。值得注意的是，在购买后的研究中，传感器表明，即使他们用自己的钱购买了大多数家庭，他们也会分离厨师炉灶。调查未能检测到库克炉使用情况的长期下降趋势。实际上，调查表明，在研究期间，CookStoves的采用率保持不变。一些传感器记录使用零的家庭报告了库克炉燃料节省，快速烹饪和更少的烟雾。家庭倾向于报告使用标称使用的响应，例如每周0、7或14个烹饪事件（对应于每天0、1或2次），这表明一周内召回精确使用天数的困难。此外，我们发现调查还可能在不支持传感器数据的情况下对用户报告的CookStove福利提供误导性的定性发现，从而导致我们高估了影响。这些发现表明，根据炉子减少对健康损害或减少现实世界实施中的排放的能力，调查可能不可靠或不足以为补贴提供稳固的基础数据。
基于改进的Segformer的水下图像的语义分割
水下图像细分对于诸如水下探索，海洋环境监测和资源开发等任务至关重要。尽管如此，鉴于水下环境的复杂性和可变性，改善模型准确性仍然是水下图像分割任务中的关键挑战。为了解决这些问题，本研究提出了基于标准Segformer模型的水下图像的高性能语义分割方法。首先，Segformer中的混合变压器主链被Swin Transformer替换，以增强特征提取并促进对全局上下文信息的有效获取。接下来，在骨干的下采样阶段和解码器中引入了有效的多尺度注意（EMA）机制，以更好地捕获多尺度特征，从而进一步提高了细分精度。此外，将特征金字塔网络（FPN）结构合并到解码器中，以在多个分辨率下组合特征图，从而使模型可以有效地集成上下文信息，从而在复杂的水下环境中增强了鲁棒性。对SUIM水下图像数据集进行测试表明，拟议的模型在多个指标上达到了高性能：联合（MIOU）的平均相交（MIOU）为77.00％，平均召回（MRECALL）为85.04％，平均精度（Mprecision）为89.03％，为89.03％，F1Score（MF1Score（Mf1score）为86.63％）。与标准Segformer相比，MIOU的提高3.73％，MRECALL为1.98％，Mprecision的3.38％和MF1Score的2.44％的提高，参数增加了989万。结果表明，所提出的方法通过最小的其他计算实现了出色的分割精度，从而显示了水下图像分割中的高性能。