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真菌对磷酸盐的溶解是陆地生态系统养分循环的重要过程，尤其是对于
真菌对磷酸盐的溶解是陆地生态系统养分循环的重要过程，尤其对于植物生长发育必需的元素磷的可用性而言。磷通常以不溶性形式存在于土壤中，例如铁、铝和钙的无机磷酸盐，这限制了植物根部对其的吸收。然而，磷酸盐溶解真菌能够通过分泌有机酸和磷酸酶将可用的磷酸盐释放到环境中，将这些不溶性形式转化为植物可利用的磷酸根离子。该机制不仅在植物营养方面发挥着关键作用，而且在陆地生态系统的可持续性方面也发挥着关键作用，有助于有效的磷循环和提高农业生产力。本研究的目的是通过巴西亚马逊西部微生物收集中心的三种具有散生菌目形态特征的真菌菌株，对不同磷酸盐源的溶解能力进行分子鉴定和表征。首先，重新激活这些细胞系，并使用 2% CTAB 方法进行 DNA 提取。接下来，进行 CaM（钙调蛋白）区域的扩增，作为物种鉴定的分子标记，然后进行测序和系统发育分析。为了确保分析的稳健性，基于相关物种序列的比对，采用了最大似然法，并进行了 1000 次重复。为了评估无机磷酸盐的溶解潜力，在含有三种不同形式的不溶性磷酸盐的培养基中对分离物进行体外定性测试：磷酸铁（FePO₄）、磷酸铝（AlPO₄）和磷酸钙（Ca₃(PO₄)₂）。将真菌在28°C的恒温下培养四天。磷酸盐的溶解度通过溶解指数来量化，该指数是一个参数，表示真菌在培养基中在其菌落周围产生溶解晕的能力。该指数是根据溶解晕的直径与真菌菌落直径的比率计算得出的。系统发育分析证实，所研究的三种菌株属于 Talaromyces sayulitensis 种。在进行的测试中，Talaromyces sayulitensis 菌株表现出溶解不同来源的无机磷酸盐的高潜力，在所有测试介质中呈现溶解晕。在含有磷酸铝（AlPO₄）的培养基中观察到最高的溶解率。这些结果表明，Talaromyces sayulitensis 具有显著的溶解各种形式磷酸盐的能力，作为一种有前途的生物技术工具，它可以提高贫瘠土壤中磷的利用率，促进植物生长，并有助于可持续农业实践。
基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
视力的测试时间零射线概括...
大型视觉模型的发展，无明显的剪辑，已经催化了对有效适应技术的研究，特别着眼于软及时调整。联合使用，使用单个图像的多个增强视图来增强零击的概括，它正在成为互动的重要领域。这主要指导研究工作，以进行测试时间及时调整。相比之下，我们为t estime a u Megentation（MTA）引入了强大的m eanshift，该方法超过了基于及时的方法而无需进行此类训练程序。这将MTA定位为独立和基于API的应用程序的理想解决方案。此外，我们的方法不依赖于某些先前测试时间augting技术中使用的临时规则（例如，置信度阈值）来过滤增强视图。相反，MTA将每种视图的质量评估变量直接纳入其优化过程，称为inllielness评分。该分数通过寻求过程进行了共同优化，从而导致有效的训练和无参数方法。我们在15个数据集上广泛地标记了我们的方法，并演示了MTA的优势和计算效率。在零摄像机模型和最先进的几种方法的顶部轻松部署为插件模块，MTA显示了系统的和一致的改进。
Inmedix与Angel Investors完成了400万美元的桥梁可转换票循环，以开发和商业化医疗级HRV
关于Inmedix的临床前研究计划，其研究有效性，产品能力以及市场对其各自产品的需求的陈述。您被告知，这种前瞻性陈述不能保证未来的绩效，涉及Inmedix业务中固有的风险和不确定性，这些风险和不确定性可能会显着影响预期的结果，包括不受限制，开发进展，临床测试，监管部门，监管部门批准，原材料，人员成本，人事成本，销售以及立法，立法，法规和其他法规衡量标准。任何前瞻性陈述都是通过本警告声明的整体资格的，Inmedix没有义务修改或更新任何前瞻性声明，以反映本新闻稿发行后的事件或情况。这不是出售或购买证券的要约。
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
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。
巴西光学和光子学会（SBFOTON）和IEEE光子学会（IPS）宣布了2024 SBFOTO
组织和技术课程委员会计划举行的活动（技术会议）和共享（全体会议和社交活动）议程。2024 SBFOTON IOPC将遵循IEEE会议的典型格式，包括与同行评审的论文，全体会议和邀请的演讲一起演示的技术会议。提交必须使用IEEE A4-PAPE模板进行会议（https://www.ieee.org/conferences/publishences/publishing/templates.html）和3页限制。2024 SBFOTON IOPC网站将很快启动，并且使用EDAS平台的论文注册和上传的截止日期为2024年8月19日。接受将在9月30日进行传达，最终版本可能会上传到2024年10月21日。公认的论文将在IEEE Xplore上发表在会议上。
粉煤灰管理和利用任务
(%) 2021-22财年 285.12 176.99 62.07% 2022-23财年 303.06 223.8 73.84% 2023-24财年 315.3 299.6 95%