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植物中DNA g-/c Quadruplexes的OMICS研究
摘要：Grossberg的自适应共振理论的两个通用功能原理解密了所有生物学习和自适应智能的脑法规。低水平表示，这些规则整合了上下文配置的高级长期痕迹。这些普遍的编码原理导致在所有生物物种（从Aplysiae到灵长类动物）中建立了持久的脑签名。根据原始代码和大脑上下文调制的一些相关的经验发现，在本概念论文中重新审视了它们，突出了Grossberg的开拓性洞察力的潜力和开发理论解决方案的潜力，用于发育和认知机器人的智能解决方案。
DNA/RNA从新鲜冻结组织，Allprep DNA/RNA/miRNA通用试剂盒中提取
准备工作：FRN缓冲液：将42毫升异丙型物添加到新的瓶子RPE缓冲液中：将44 ml EtoH添加到新瓶AW1缓冲液中：向新瓶AW2缓冲液添加25 ml EtoH：添加30 ml EtoH DNase I股票：550 µL无RNase rnase for lyophifiend dnase dnase i，Aliquot and ealiquot and aT -20个月
versailles项目对X射线光电子光谱仪的强度校准的高级材料和标准性研究使用低密度聚乙烯
Benjamen P. Reed* 1 , David J. H. Cant 1 , Steve J. Spencer 1 , Abraham Jorge Carmona-Carmona 2 , Adam Bushell 3 , Alberto Herrera-Gómez 2 , Akira Kurokawa 4 , Andreas Thissen 5 , Andrew G. Thomas 6 , Andrew J. Britton 7 , Andrzej Bernasik 8 , Anne Fuchs 9 , Arthur P. Baddorf 10 , Bernd Bock 11 , Bill Theilacker 12 , Bin Cheng 13 , David G. Castner 14 , David J. Morgan 15 , David Valley 16 , Elizabeth A. Willneff 17 , Emily F. Smith 18 , Emmanuel Nolot 19 , Fangyan Xie 20 , Gilad Zorn 21 , Graham C. Smith 22 , Hideyuki Yasufuku 23 , Jeffery Fenton 24 , Jian Chen 20 , Jonathan D. P. Counsell 25 , Jörg Radnik 26 , Karen J. Gaskell 27 , Kateryna Artyushkova 16 , Li Yang 28 , Lulu Zhang 4 , Makiho Eguchi 29 , Marc Walker 30 , Mariusz Hajdyła 8 , Mateusz M. Marzec 8 , Matthew R. Linford 31 , Naoyoshi Kubota 29 , Orlando Cortazar- Martínez2，Paul Dietrich 5，Riki Satoh 29，Sven L. M. Schroeder 7，Tahereh G. Avval 31，Takaharu Nagatomi 32，Vincent Fernandez 33，Wayne Lake 34，Wayne Lake 34，Yasushi Azuma 4，Yasushi Azuma 4，Yusuke Yusuke Yoshikawa 355,36，and Alexander G./alexander G.
通过光学和纳米图形光刻
摘要：氧化锆（ZRO 2）是一种良好且有前途的材料，由于其出色的化学和物理特性。在用于腐蚀保护层，磨损和氧化的涂料中，在光学应用（镜像，滤波器）中用于装饰组件，用于反伪造的解决方案和医疗应用。ZRO 2可以使用不同的沉积方法（例如物理蒸气沉积（PVD）或化学蒸气沉积（CVD））作为薄膜获得。这些技术是掌握的，但由于固有特性（高熔点，机械和耐化学性），它们不允许对这些涂层进行微纳米结构。本文描述的一种替代方法是Sol-Gel方法，该方法允许使用光学或纳米图形印刷术的无物理或化学蚀刻过程的ZRO 2层进行直接微纳米结构。在本文中，作者提出了一种完整且合适的ZRO 2 SOL-GEL方法，允许通过光学或纳米IMPRINT光刻来实现复杂的微纳米结构，以实现不同性质和形状的基材（尤其是非平面和箔材料的底物）。通过掩盖，胶体光刻和玻璃和塑料底物以及平面和弯曲的底物，通过掩盖，胶体光刻和纳米图光刻来呈现ZRO 2 Sol-Gel的合成以及微纳米结构过程。
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
丝绸Sericin的概述是Bombyx Mori Silk Cocoon
Bombyx Mori，驯化的桑sist虫，鳞翅目分子模型和最重要的经济昆虫。它正在成为应对生物学挑战的巨大分子遗传资源。在幼虫发育的最后阶段，蚕虫B产生大量丝蛋白。这些蛋白质存储在中间的丝腺中，并在第五龄的末端通过Spinneret驱动。丝绸纤维蛋白和Sericin是丝绸茧中的两种主要丝绸蛋白。丝皮纤维蛋白是一种由重链（H），轻链（L）和糖蛋白组成的纤维蛋白，由二硫键键连接的糖蛋白以及Sericin，sericin，Sericin，一种大分子蛋白，可作为粘合物质，可与丝虫Mori的生产核糖蛋白结合起来。在本综述中给出了Sericin的简短提要。丝绸塞他蛋白的结构，内容，溶解度，遗传学和特征是本综述的主要主题。在从丝绸茧中生产丝绸的脱发过程中，纺织品和苗条行业通常会丢弃大量的丝绸蛋白。由于Sericin具有高度亲水性，并且具有有用的生物学和生物相容性特性，例如抗菌，抗氧化剂，抗癌和抗酪氨酸酶特性，因此可以研究其应用。天冬氨酸，甘氨酸和丝氨酸是源自丝绸茧的有益氨基酸之一。薄膜，涂料和包装材料的创建表明，将塞他蛋白与其他生物材料结合使用的有效性。关键词：Bombyx Mori，蚕茧，生物聚合物和Sericin
对话genai的演变
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第3季，第5：60周年特别主管David Ramsden
露西：不，听到很有趣。我今年26岁，听到有人谈论Creon的引入。我一生都知道Pulmozyme出来时，这是最大的事情，因为它就像分解粘液一样。，但最近我知道社区中的人们一直缺乏Creon短缺，因此CF Trust热线服务热线和网站有直接的帮助。但这是我认为是理所当然的平板电脑，在饭厅，客厅，厨房里，都会有一个克里昂的锅。所以它超级，超级容易。在我不费心交换的各种手袋中。但是，当我想的短缺时，这是一件事情，天哪，您知道，他们没有这些，他们没有这些，不得不吃简单的食物，或者不吃脂肪的食物。听到您的情况如何变化真是太有趣了。
化学元素的通用语义嵌入用于增强材料推理和发现的化学元素
图2。使用BERT衍生特征与（a）预测和（b）材料属性分类的模型性能比较模型性能。SMA，Ti合金和HEA的10倍MAE图与广泛的平行测试中所选特征数量（1-8）的函数相同。蓝线使用传统的经验特征（例如电负性，原子半径）表示模型性能，而红线表示BERT衍生的材料特征。检查的特性包括相变温度（MP，AP），转化焓（ΔH），屈服强度（σs），终极拉伸强度（σb），Vickers硬度（VH）和伸长率（EL）。Classification tasks include binary classification of Solid Solution (SS) vs. Non-Solid Solution (NSS), ternary classification of phase forms (Face-Centered Cubic (FCC), Body-Centered Cubic (BCC), and FCC-BCC mixed), and quaternary classification of SMA phases (B19'-B2, B19'-B19-B2, B19'-R-B2, B19-B2, and R-B2）。bert衍生的特征始终在几乎所有属性和特征数量上产生较低的预测误差，从而突出了它们捕获合金组成和属性之间内在关系的卓越能力。阴影区域代表跨平行测试的标准偏差。