与海洋生物相关的细菌已成为全球研究的重点,因为它们产生了生物活性物质,例如抗菌化合物。这项研究旨在确定印度尼西亚的Teluk Awur Jepara与痤疮和表皮葡萄球菌的抗菌相关细菌的抗菌活性。在这项研究中采样了三种海藻物种,Caulerpa Racemosa,Padina Minor和Halimeda Opuntia。使用纸盘扩散和最小抑制浓度方法,选择了其分离株的抗菌活性,并根据16S RNA基因(27F-1492R)对分子进行了鉴定。从3种海藻物种中分离出21个分离株:11个来自C. racemosa,6个来自P. Minor的菌株,而H. Opuntia的4个分离株。进一步的测试揭示了对抗菌活性的潜在分离株(C2A,C2C,C2D和H2D),抗菌活性对痤疮疟原虫F2 ATCC 6919和S. epidermidis fncc-0048。Gene-based identification using 16s RNA (27F-1492R) demonstrated the occurrence of 4 bacterial species, namely Vibrionaceae bacterium PH25 (99.86 %), Vibrio alginolyticus strain GS MYPK1 (99.65 %), Salinivibrio costicola strain M318 (99.86 %), and V. alginolyticus strain 2014V-1011 (99.93%)。
对审稿人的回应#1:作者在过去六十年中使用CESM后广播模拟来识别全球上海水柱中的单一极端和复合极端。Requiring individual events to cover at least 50m oder the upper 300m, they analyze high temperature (MHW), high [H+] (OAX), and low-oxygen (LOX) extremes, as well as compound MHW-OAX, MHW-LOX, OAX- LOX, and MHW-OAX-LOX extremes (column single extremes (CSX) and column compound extremes (CCX), respectively).作者使用相对和绝对阈值来定义极端。他们分析了相对于固定基线(1950年代条件)以及相对于移动基线的发生的情况,在该基线的基线中,阈值的演变正在转移以考虑T,[H+]和[O2]中的趋势。在评估了基于观测的表面T和[H+]的模型模拟后,他们分析了固定基线下CSX和CCX发生的变化。依靠移动基线,分析了CCX特征的差异及其与ENSO变异性的共同发生,以及发生的空间模式和事件指标。最后,使用K均值聚类方法对CCX的深度结构进行分析。
AIP Alien and Invasive Plant AoL Area of Influence BI Biodiversity Importance CH Critical Habitat CI Conservation Importance CR Critically Endangered EAP Environmental Assessment Practitioner ECO Environmental Control Officer EIS Ecological Importance and Sensitivity EN Endangered EOO Extent of Occurrence ESIA Environmental and Social Impact Assessment ESMP Environmental and Social Management Plan FI Functional Integrity GPS Global Positioning System Ha Hectares IEM Integrated Environmental Management IFC International Finance Corporation IUCN International Union for Conservation of Nature KBA Key Biodiversity Areas km kilometres km 2 square kilometres KPI Key performance indicator kV Kilovolt LC Least Concern m metre MINAMB Ministry of Environment MINEA Ministry of Energy and Water MEA Millennium Ecosystem Assessment MVA Megavolt-amperes OHL Overhead Line PES Present Ecological State PPE Personal Protective Equipment PS Performance Standard POC Probability of发生RR受体弹性SACNASP南非自然科学专业委员会SCC保护物种涉及SEI地点生态重要性STS科学陆地服务[PTY] Ltd VU脆弱
摘要: - 本文介绍了隐藏的马尔可夫模型在波兰语言中的文本生成中的应用。开发了一个生成文本的程序,利用隐藏的马尔可夫模型。该程序使用参考文本来学习可能的字母序列。还讨论了文本处理的结果。提出的方法也可以在语音识别过程中有所帮助。键字: - 自然语言处理,文本生成,隐藏的马尔可夫1简介言语综合和识别的领域在过去30年中,由于蜂窝电话的开发,它被广泛使用。在最流行的语音综合方法和分析方法中,采用了隐藏的马尔可夫模型(HMM)[2,6]。隐藏的马尔可夫模型也可以在其他领域中使用,仅命名遗传学,复制DNA代码或经济学,以预测未来的经济结果[3,4]。hmm of str k的估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。 计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。 序列以相同的k字符开始构成上下文。 它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。 2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。 它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。序列以相同的k字符开始构成上下文。它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。然后从公式1计算出可能性,其中p ij是条件下元素x i的概率,前面的符号为x j。[8] p ij(x i /x j)= p(xi∩xj) /p(x j)(1)如果给定序列中n元素的值S n取决于元素n-1的值,则可以应用HMM的值来预测连续值。条件下元素x n+1发生的概率是:p(x n+1 /x n)给出:p(x n+1 /x n)(2)
CEMIG的气象部也确定了风暴的增加,负责在Cemig整个特许区发出气象风暴警告。在[传奇:警报R1;风:低于30 km/h;闪电:没有发生;雨:中度降雨的发生,最高10毫米/小时。|警报R2;风:31至50 km/h;闪电:闪电的分层发生;雨:11至20 mm/h。|警报R3;风:51至70 km/h;闪电:同时发生在该地区多达一半的城市中;雨:21至30 mm/h。|警报R4;风:高于71 km/h;闪电:在整个地区同时出现;雨:31毫米/h。]图4简要摘要摘要用于通过variable发出这些警报的阈值,以便每当负责监视的气象学家都会确定可能导致某些阈值(风险)的元学条件时,就会为Cemig的操作中心发出警报。在图中,我们在2022年和2023年中发出了其中两个级别的警报:R2:与激烈的对流活动相关的警报,有可能引起强烈的狂风和闪电>
更重要的是,服用这些药物可能导致各种不良反应。用皮质类固醇的使用证实与皮肤作用,体重增加,高血糖,骨质疏松症,肾上腺功能不全和白内障有关。此外,皮质类固醇治疗能够增加机会性感染的风险,尤其是与其他免疫抑制药物结合使用时。免疫调节剂产生的骨髓毒性和肝毒性的不耐受性或潜在发生可能使近四分之一的患者中断治疗。
