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通过反疫苗技术设计有效的多价表位疫苗候选tsutsugamushi -tsutsugamushi - 生物信息学和免疫信息
磨砂鼠伤寒是由革兰氏阴性细菌（Orientia tsutsugamushi）引起的一种威胁生命的，未分化的发热疾病。细菌菌株是应考虑的全球健康问题。尽管为开发有效的免疫原性疫苗开发了数年的努力，但仍未获得成功的许可疫苗。该研究的目的是使用反疫苗学方法来构建表位反应。TSA56和SCAA蛋白合并可能是针对O. tsutsugamushi的最有希望的亚基疫苗。预测了 b细胞，CTL和HTL表位，随后，所有表位分别由KK，AAY和GPGPG接头连接，以及N末端区域的佐剂。此外，进行了分子对接和MD模拟，对TLR-2表现出较高的属性。鉴定并验证了16个线性B细胞，6个CTL和2个HTL表位。最终疫苗构建体显示高抗原性，稳定性和溶解度。分子对接和MD模拟表明与TLR-2和稳定的疫苗受体复合物相互作用。通过在计算机克隆中成功实施了疫苗在PET28A（+）载体中的表达，以及免疫模拟的显着结果表明，在先天性和适应免疫反应过程中，疫苗在免疫细胞相互作用中的效率证明了免疫反应中的效率。总而言之，结果表明，如果通过实验进行进一步研究，新开发的疫苗将是控制和提供针对SCRUB TYPHUS的明确预防措施的有前途的候选人。
Xprize雨林
在有针对性的团队招聘阶段，Xprize Rainforest竞赛始于来自70个国家 /地区的300支球队。在接下来的两年中，团队提交了详细的建议，概述了他们的经验，技术，进步和竞争方法。这些提交的每一个之后都是评审峰会和团队的进步。在瑞士达沃斯举行的2022年世界生物多样性论坛上，法官选择了15支球队，以晋级半决赛 - 第一个领域的测试阶段 - 第二年在新加坡举行的，并分享了25万美元的里程碑奖。在2023年，在新加坡，团队有24小时的时间在60公顷的地块中调查了尽可能多的生物多样性，48小时以分析其数据并突出洞察力，作为其生物多样性报告的一部分。评审小组在2024年7月在偏远的巴西亚马逊举行的这些全球团队中有6个。这些团队分享了200万美元的里程碑付款，以进一步重新修订并在最终测试之前开发其解决方案 - 该阶段确定了Xprize Rainforest的获胜团队和解决方案。
关于量子点及其...的介绍性信息
摘要：量子点（QD）是一种纳米粒子，在许多科学领域都显示出良好的应用前景。QD 是一种具有独特量子力学性质的纳米级半导体粒子。这些微小结构的直径通常为 1 至 10 纳米，由于其尺寸相关的量子限制效应，表现出独特的电子和光学行为。它们的应用可以提高 LED、电池、催化剂、太阳能等的质量、能耗和效率。这篇评论文章首先介绍了纳米化学的基础知识，然后更深入地介绍了量子点的合成过程，并深入研究了当今的各种应用。本文的重点是向量子点领域的新学者介绍量子化学的基础知识，然后阐述量子点给许多领域带来的改进。本文的深度足以理解这些应用背后的大多数概念，但总的来说，这个领域仍然相对较新，在这种情况下可以找到量子点的新应用和改进。未来，量子点可能成为推动社会进步的关键，除了量子点已经在这些领域取得的进步之外，还可能应用于药物处理、更高效的能源存储、更好的能源产生和量子计算。1.简介：
修改了一般信息表
要探索，发现，开发，提取，挖掘和钻探，生产，完善，完善，处理，处理，处理，运输，市场，市场，使用，实验，进行，分发，分发，制造，生产，窒息或其他任何物质，矿物质或其他任何物质，矿物质或其他方式，它们本身或与其他物质，或与其他物质的结合，或在加热或启动的范围或能源或能源的应用程序或能源的应用程序中，或者逐渐启动，或者逐渐发挥作用，或者是促进或促进效果，或者逐渐发电或促进范围的促进，范围或促进范围的生成，生成，生成，生成，生成，生成，生成，范不限于石油或石油，煤炭，沼泽天然气，甲烷气，地热来源，铀和其他矿物质和化石沉积物；参与可再生能源的发电，销售和供应，包括在任何电力，辅助电力或无形资产市场中参与和交易，例如可交易证书和其他金融工具，而无需从事投资公司或经纪人或证券经销商或证券经销商的业务；从事与公司的主要目的或有关的其他业务活动，例如与储能，辅助服务提供和能源交易交易有关的业务；并促进，提供，谈判，结论，执行，出售，参与和/或提供技术咨询服务，无论是在当地还是国外。
正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
相关免疫细胞浸润的生物信息学分析...
方法：用于对ONFH患者和健康对照组中的mRNA表达训练进行仔细检查，其数据整合来自GEO数据库。de mRNA。通过基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因本体论（GO）功能分析以及基因集富集分析（GSEA）的基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因和基因组百科全书（GSEA）探索了DE mRNA的生物学功能。此外，支持向量机 - 递归特征消除（SVM-RFE）和最低绝对收缩和选择操作员（Lasso）（Lasso）被用来辨别与该疾病相关的诊断生物标志物。接收器操作特征（ROC）分析用于评估特征基因的统计性能。使用QRT-PCR在从ONFH患者和健康对照组中获得的骨组织中进行关键基因的验证。成骨分化，以验证关键基因与成骨分化之间的相关性。最后，执行免疫细胞进行锻炼分析以评估ONFH中的免疫细胞失调，同时探索免疫细胞内效率与关键基因之间的相关性。
精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。