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solvay概述投资者
●Solvay是一个巨大的技术飞跃的“首选合作伙伴”：到2030年之前开发下一代电池，在整个价值链全球的主要参与者中，欧洲电池联盟在全球的整个价值链中，对我们的电池应用程序开发中心（韩国）和Bollate（意大利）（意大利）（意大利）（意大利）
靶向TSHR的一种新型的口服小分子拮抗剂可改善Graves疾病的体内模型Jun Zhang，Kiana Alvarez，Ivan G
在这里，我们描述了一种新型，有效和选择性的口服生物可利用的小分子TSHR拮抗剂的概念证明数据，该分子TSHR拮抗剂直接靶向TSHR功能，可用于治疗坟墓疾病的表现，包括潜在的眼科表现。使用原代小鼠甲状腺细胞确定小分子化合物SP-1351的体外药理作用。表明，TSH和患者衍生的自身抗体对原代胆红素的功能基因表达产生刺激作用。通过长期激活自身抗体的施用，建立了甲状腺功能亢进症的体内鼠模型。该模型的表征表明，与甲状腺功能亢进相关的关键基因被上调，循环T3和T4的水平失调，甲状腺本身的总体大小显着增加，反映了坟墓疾病的影响。用小分子负构构调节剂重复治疗10天，降低了甲状腺的总体大小，并改善了与Graves疾病（如卵泡肥大和卵泡胶体还原）相关的组织学参数。在T4诱导的急性小鼠模型中，口服SP-1351的口服给予治疗后的T4水平迅速减弱。
控制1,000的基因组区域... -cgspace
末端干旱是影响硬脂小麦的最常见和毁灭性的气候应力因素之一（Triticum Durum Desf。）全球生产。这种作物的野亲戚被认为是适应这种压力的有用等位基因的巨大潜在来源。嵌套的缔合映射（NAM）面板是用作为经常父母的摩洛哥型摩洛哥型“ nachit”生成的，该品种源自甲状腺菌素，并以其较大的晶粒尺寸而闻名。将其重新组合为三个源自双甲状腺菌，芳香霉菌和aegilops speltoides的顶级表现，总共426个近交子。在八个环境（叙利亚，黎巴嫩和摩洛哥）中评估了该NAM，在两个农作物季节中经历了不同程度的终末水分胁迫。我们的结果表明，干旱压力平均导致41％的收益率损失，而1,000内核重量（TKW）是适应它的最重要特征。具有25K特征基因阵列的基因分型导致共有的图1,678个多态性SNP，涵盖了1,723 cm与参考“ SVEVO”基因组组装相符的1,723 cm。亲属关系区分了与原始父母相匹配的三个进化枝的后代。总共将18个稳定的定量性状基因座（QTL）鉴定为控制各种性状，但独立于空转时间。最重要的基因组区域被命名为q.icd.nam-04，q.icd.nam-14和q.icd.nam-16。在第二个种质面板中进行的等位基因研究确认在所有三个基因座上携带正等位基因的平均TKW优势在干旱条件下进行了现场测试时的平均TKW优势。下面的SNP被转换为具有特异性PCR（KASP）标记的高素质等位基因，并在第三个种质集合中成功验证，在此中，在水分胁迫下，TKW的表型变化的19％。这些发现确认了关键基因座的识别，用于从野生亲戚中得出的干旱适应性，现在可以通过分子繁殖很容易利用。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
膜蛋白质 - 含量的定量，时间分辨测量
图。5：用酪蛋白钝化的悬臂背面的AFM图像在0.5pm T5溶液的溶液中孵育1.5h（箭头标记T5噬菌体或可能的酪蛋白聚集体）请注意，这里的条件与手稿中呈现的原位实验不同。
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。
RE：草案：Covid-19-19
由于Ahpra的立场而导致大量从业人员是通过停职来拒绝了他们的合法权利，使成千上万的健康从业人员被迫拒绝拒绝对他们的轻拍的知情同意，但更令人不安的是，一些澳大利亚人因这些救护而受到了侵害，但由于这些被遗忘而受到了侵害，但由于这些被遗忘而受到了严重伤害，但由于这些疫苗而受到了严重伤害，因此遭受了侵害，因为这些疫苗受到了侵害，并因这些疫苗而受到了侵害。执行AHPRA的基于不利的政策决策，该决策继续针对医生将近3年。国家法律规定，必须及时进行调查，但是一些医生有法院案件，并取消了诉讼的持续，从而对他们的生计和家庭施加了极大的压力，一些从业人员遭受了虐待行为，而另一些则夺走了他们的生命。2当考虑.onl'y犯罪时，这显然是最不令人满意的结果，这是医生的职责和/或努力通过向患者提供所需的信息，以便他们可以足够了解注射以提供有效和知情的同意：