摘要古老的茶厂是珍贵的自然资源和茶叶遗传多样性的来源,对于研究植物的进化机制,多样化和驯化而具有巨大的价值。古老的茶叶植物之间的总体遗传多样性以及自然选择期间发生的遗传变化仍然很少理解。在这里,我们报告了由120个古代茶厂组成的八个不同群体的基因组重新陈述:来自吉州省的六组和云南省的两个团体。基于8,082,370个鉴定的高质量SNP,我们构建了系统发育关系,评估了种群结构并进行了全基因组关联研究(GWAS)。我们的系统发育分析表明,120个古老的茶厂主要聚集在三组和五个单个分支中,这与主成分分析(PCA)的结果一致。基于遗传结构分析,将古老的茶水进一步分为七个亚群。此外,发现古老的茶叶植物的变化不会因外部自然环境或人工育种的压力而降低(非同义/同义词= 1.05)。通过整合GWA,选择信号和基因功能预测,四个候选基因与三个叶片性状显着相关,并且两个候选基因与植物类型显着相关。这些候选基因可用于进一步的功能表征和茶植物的遗传改善。
本文提出将氨基酸改性氧化石墨烯衍生物 (GO-AA) 作为活性材料,用于捕获水介质中的有机污染物并进行电化学检测。草甘膦 (GLY) 是一种存在于许多水体中的除草剂,被选为基准物质,以测试这些材料的电活性有效性,从而为捕获事件提供直接证据。通过环氧环开环反应将 L -赖氨酸、L -精氨酸或 L -蛋氨酸接枝到 GO 表面,促进氨基酸结合并伴随 GO 的部分还原。合成过程导致电荷电阻从 GO 的 8.1 K Ω 降至各种 GO-AA 的 0.8 – 2.1 K Ω,从而支持这些材料在电化学传感中的适用性。所得 GO-赖氨酸、GO-精氨酸和 GO-蛋氨酸用于从水中吸附 GLY。 GO-Lysine 与 GLY 的相互作用最强,1 小时后的去除效率为 76%,大约是工业基准吸附剂颗粒活性炭的两倍。当用作活性材料捕获 GLY 并进行电化学检测时,GO-AA 的性能也优于原始未改性材料。GO-Lysine 表现出最佳灵敏度,即使浓度低至 2 μ g/L 也能识别水中的 GLY。分子动力学模拟证实,这种材料增强的性能可归因于赖氨酸部分和 GLY 之间的氢键和盐桥相互作用,而氢键和盐桥相互作用源于氢键和盐桥相互作用。
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本文论文讨论了这种新的DNABERT模型,并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里,与当前现有模型相比,DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性,我得出的结论是,DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能,并且可以获得最高的准确性,但无法获得启动子预测的出色性能。因此,我的目的是确定DNABERT的工作原理,以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此,分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。(2021)和Zhou等人的DNABERT-2。(2023)。从此分析中可以得出结论,两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好,但是BPE是最有前途的。之后,使用DNABERT(DNABERT-PROM)重点介绍了启动子预测,以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息,Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。(2021)进行了调整。在这里,可以确定的是,使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子,对DNABERT-PROM进行了培训,以预测Homo Sapiens。此外,使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此,Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后,我得出的结论是,它是一个高效的模型,可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后,我选择提供更广泛的DNABERT观点,以研究如何在生物学和健康领域中应用。(2021)进行了调整,并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里,我得出的结论是,DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型,因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是,DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法,尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型,但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。
气管切开术导管移除是中风后神经源性吞咽困难患者的一个重要结局。及早移除导管有助于康复,因为气管切开术会使患者难以参与其他康复治疗。气管切开术移除还可以使患者更早转出重症监护室,并可能缩短总住院日数并提高生活质量。临床试验和注册证据表明,咽部电刺激可以使中风后神经源性吞咽困难患者更早地移除气管切开术导管。但是,关于其他临床疗效结局的证据(包括误吸程度和吞咽困难的严重程度)尚不明确,因此需要更多证据。因此,对于中风后接受气管切开术的神经源性吞咽困难患者,只有在有特殊安排的情况下才应使用此手术。
本文探讨了深度学习在计算机视野领域的关键作用。计算机视觉是对启示机感知和理解视觉信息的研究,随着深度学习技术的出现,已经取得了重大进步。传统的计算机视觉方法在处理复杂的视觉任务时面临局限性,激发了对高级方法的需求。深度学习,由神经网络和卷积神经网络(CNN)提供支持,通过提供端到端的学习,功能表示和适应性来彻底改变计算机视觉。本文讨论了深度学习在计算机视觉中的各种应用,包括图像分类,对象检测,语义细分和视频分析。它还解决了深度学习的优势,例如其处理大规模数据集和概括的能力。但是,研究了挑战和局限性,包括对标记数据和计算要求的需求。本文通过强调最近的进步和未来的方向,例如转移学习,生成对抗网络(GAN)和注意机制,强调了在这个迅速发展的领域中正在进行的研发的重要性。总体而言,深度学习已成为计算机视觉中的关键工具,并有可能显着影响各种领域和应用。
1。学生的成功之旅:跨越学术课程,研究努力和体验学习机会的综合性可持续性,使学生能够成为可持续性Pracɵces和Innovaɵon的领导者。2。卓越的研究,创新和参与:促进跨学科研究Iniɵaɵves和Innovaɵon枢纽,专注于可持续的实用性,以应对紧迫的环境挑战。3。人民和星球社区参与的健康:与当地和全球社区,culɵvaɵng的合作伙伴关系以及促进促进环境管理和社会责任的进步,利用UConn实验和资源来获得更大的影响。4。七个世界一流的校园,一所旗舰大学:跨学科的Mulɵ-campus学术机会,以开发可持续的系统和流程,以提高气候弹性并提高歌剧院的效率。5。更强大,更具包容性的大学:确保在可持续性范围内的公平和包容性,为资源提供公平的访问,并培养一个以可持续性为中心的多样化和包容性的社区。6。沙哑的骄傲与韧性:庆祝教师,Sta效和学生贡献,以放大我们的Naɵ绿色大学的排名,杠杆依赖于可持续性的校友慈善支持
摘要 - 智能机器人技术在维护,维修和大修(MRO)机库操作方面具有重要意义,其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境,以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化,形状和尺寸各不相同,呈现出严格的障碍物和条件,可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用,而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型,该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统(ROS)导航堆栈中,以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明,机器人可以越来越多地检测并避免障碍物,而无需碰撞,同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航,对象检测,避免障碍物,移动机器人,深度学习
经常将产品用于核对毒理学和输注稳定性研究▪临床前安全研究:范围发现,毒理学,生物分布▪CGMP制造:QC/QA释放-COA,COA,CMC,IND IND提交▪实时稳定性:实时稳定性:将检测释放分析的子集,将检测DECTECTECTECT DECTECTICT和DIVARDATION和
运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习对四年级学生计算能力的影响 刘濝濢 -Bei LIU a* , Alex Wing Cheung TSE b* 香港大学教育学院,香港 a* u3598295@connect.hku.hk; b* awctse@hku.hk 摘要:计算能力是小学数学学习中必不可少的素质,事实证明,通过游戏化应用进行学习可以提高学生的数学学习成绩,从而有利于发展他们的计算能力。计算能力是数学核心技能之一,可以通过不断的计算练习来提高。然而,目前关于在小学使用运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习 (DGBL) 对发展学生计算能力的影响的研究还很少。因此,本项准实验研究共有78名学生参与,旨在评估通过iPad进行DGBL与数学游戏应用“口算英雄”对中国大陆一所主流学校四年级学生计算能力的可能影响。实验班将数学游戏应用融入为期四周的课堂活动中,实验组和对照组均采用标准化计算能力测试:Abilita diCalcoloz计算能力-记忆与训练第6-11组(Cornoldi等,2002)进行前测和后测。采用方差分析的数据分析结果显示,在数学课堂上使用iPad上的数学游戏应用学习时,学生的计算能力存在显著差异,四年级实验组(n=40)与对照组(n=38)的整体计算能力存在显著差异。换句话说,我们发现,在使用数学游戏应用进行计算练习后,学生更有可能获得更好的计算能力,尤其体现在计算速度更快、错误率更低方面。然而,在数值知识方面没有显著差异,使用这种数学游戏应用程序学习可能不会导致获得更多的数学知识。这项研究为小学数学教育者和教师提供了一个现实的视角来了解使用数学游戏应用程序学习的潜力:它可以成为提高四年级学生计算能力的有效工具。该项目的第二阶段是探索研究结果背后的原因,揭示使用数学游戏应用程序进行 DGBL 的可能因素,这些因素可能会促进计算能力的某些方面。提出了将 DGBL 融入小学数学课堂的进一步建议。关键词:基于数字游戏的学习、计算能力、数学游戏 1。引言:学生的计算能力是指理解数字之间规律和相对量,并以更灵活的方式进行数字运算(加、减、乘、除)的能力(Feigenson 等,2004;Tall 和 Dehaene,1998)。计算能力对于小学阶段的数学成绩至关重要(Cowan 等,2011)。与不同领先国家的小学数学课程类似,根据中国大陆最新的课程标准,四年级学生必须掌握四种运算(加、减、乘、除),并且需要不断练习计算能力以找到更简单的解决方案(中华人民共和国教育部,2022)。学生的表现和
