奇异果藤蔓衰落综合征(KVD)的特征是严重的根系障碍,导致冠层不可逆地枯萎。植物通常会因第一个地上症状的出现而迅速崩溃,即使在接下来的季节也没有恢复。自2012年首次爆发以来,综合征在意大利的不同领域(意大利的不同地区)一直对奇异果产量产生负面影响。迄今为止,尚未找到一个独特的,常见的因果因素,综合征称为多因素。在本文中,我们研究了与在三种不同的地下矩阵/隔室(土壤,根际和根)中开发KVD相关的整个生物群落(真菌,细菌和Oomycetes)。采样。要解决综合征的多因素性质,并研究了非生物因素在塑造这些群落中的潜在作用,还对土壤进行了物理化学分析。这项研究调查了组成微生物组以及生物和非生物因素之间的分类群体之间的关联。营养不良被认为是塑造KVD微生物群落的驾驶事件。从这项研究中获得的结果突出了卵属植物属的作用,这主要导致了卵菌的组成,尽管它也存在于健康的基质中。与KVD相关的根际群落是由不植物过程驱动的。细菌和真菌群落都导致属的丰富度高,并且与采样位点和基质高度相关,并强调了多个位置在地理上和空间上采样的重要性。此外,对患病的根际对关联网络的分析表明,存在潜在的跨王朝竞争,这是腐生,卵形和细菌之间植物来源碳的潜在竞争。
- | 2 | - 5. 鉴于印度航运总局于 2017 年 8 月 11 日发布了 2017 年第 07 号商船通知,推出了用于招募印度海员的电子移民系统,旨在解决未经许可的 RPS 机构招募并安置在悬挂外国国旗船只上的印度海员所面临的挑战。该系统用于规范和监督招募,确保透明度和遵守规定。 6. 鉴于自成立以来,该局已与印度船东和 RPS 提供商进行了一系列审查和指导会议,以简化将海员数据上传到电子移民系统的流程,确保其有效运行。 7. 鉴于在电子移民系统内,RPS 机构在招募过程中会被引导至特定页面,以便他们提交海员数据。提交所需数据后,系统会向海员注册的电子邮件 ID 以及 RPS 机构注册的电子邮件 ID 发送一条系统生成的短信提醒和电子邮件,从而确认通过 RPS 机构为指定船只招募海员。8. 鉴于上述上传的数据也会每三 (03) 小时分批在线传输到移民局 (BoI),与通常的移民清关 (EC) 数据批次一起传输。抵达移民检查站后,数据已输入系统的海员的信息随时可供 BoI 官员核实,并方便其顺利从机场或海港通行。9. 鉴于在离开印度并抵达入港后,报告了以下情况:1. 无良/欺诈的 RPS 机构经常建议海员加入其他船只
Q.56下面给出了两组数字。在每组数字中,第二个数字中第一个数字结果的某些数学操作。同样,在第三个数字等第二个数字结果上的某些数学操作等等。给定的哪个选项遵循与给定集中相同的操作集?(注意:应在整个数字上执行操作,而不会将数字分解为其组成数字。例如13 - 可以执行13个操作,例如可以执行添加 /减法 /乘以13的操作。将13分为1和3,然后在1和3上执行数学操作。)3-4-5-10; 1-2-3-6
图像质量、患者剂量和职业暴露。5. 增感屏:发光、荧光和磷光、结构和功能、常用的荧光粉类型、屏幕安装、胶片屏幕接触的保养和维护。增强因子、速度和细节-交叉效应、分辨率、量子斑点、互易律失效、屏幕不对称、清洁。新型荧光粉技术-千伏的影响。光刺激荧光粉成像。6. 暗盒(传统和基于 CR):结构和功能-类型-单个、网格、胶片支架-设计特点和装载/卸载考虑-保养和维护(清洁)。7. 光化学:原理:酸度、碱度、pH、处理周期、显影、显影液。定影、定影液、洗涤、干燥补充、检查和调整-潜像形成-显影性质-显影剂的构成-显影时间-使用显影剂的因素。定影剂-定影液的组成-影响定影剂的因素-定影剂的补充-银的保存-干燥-自动胶片处理机的显影剂和定影剂-漂洗-清洗和干燥。手动和自动处理中的补充率-银的回收-自动和手动化学品。通过加热和恒温器、浸入式加热器以及冷却方法控制化学品的温度。
美国国家航空航天局及其前身国家航空咨询委员会 (NACA) 自 1920 年以来一直致力于开发超音速巡航飞行所需的技术。前期工作主要集中在开发基本的测试设施和方法,以便研究超音速问题。与此同时,还开展了研究,以确定超音速飞行的飞机和推进概念。这些早期研究促进了美国空军/海军/贝尔 XS-1 联合飞机的开发,该飞机于 1947 年由空军上尉查尔斯·E·“查克”·耶格尔驾驶,成功完成了首次超音速飞行。1956 年至 1971 年间,美国空军超音速 B-70 和商用超音速运输概念得到了强有力的研究支持。由于技术和政治问题,这两个项目均未生产出飞机,NASA 被赋予了为可行的超音速巡航飞机建立技术基础的责任。后一项努力被称为 NASA 超音速巡航研究 (SCR) 计划,于 1971 年至 1981 年间进行。NASA 可变循环发动机 (VCE) 计划是 SCR 的一个推进分支,于 1976 年至 1981 年间进行。SCR 计划对于 NASA 涉及内部和承包商参与的计划来说有些不寻常。几家制造商提供了公司人力和资金来增强 NASA
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240 MHz 双核 Tensilica LX6 微控制器,具有 600 DMIPS 集成 520 KB SRAM 集成 802.11b/g/n HT40 Wi-Fi 收发器、基带、堆栈和 LWIP 集成双模蓝牙(经典和 BLE) 4 MByte 闪存 板载 PCB 天线 超低噪声模拟放大器 霍尔传感器 10x 电容式触摸接口 32 kHz 晶体振荡器 3 x UART(Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置两个,一个 UART 用于引导加载/调试) 3 x SPI(Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个) 2 x I2C(Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个) 12 x ADC 输入通道 2 x I2S 音频 2 x DAC 每个 GPIO 引脚上可用的 PWM/定时器输入/输出 带有 32 kB TRAX 缓冲区的 OpenOCD 调试接口 SDIO主/辅 50 MHz SD 卡接口支持
机器学习方法在生物识别和个人信息处理(例如法医、电子医疗、招聘和电子学习)领域的重要性日益增加。在这些领域,基于机器学习方法构建的系统的白盒(人类可读)解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域,旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术,可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论(在特定条件下)。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性,迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步:基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘,用于对包含软生物特征信息(性别和种族)的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力,并提出了一个可应用于其他领域的方案。
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作者的完整列表:吴,朱兰; Nanyang Technology University,能源研究所SOH,Tanto; Nanyang Technology University,能源研究所Chan,Jun Jie;南良技术大学,能源研究所Meng,Shize;丹尼尔(Daniel)材料科学与工程学院Nanyang Technological University; CEA,ICSM Srinivasan,Madhavi;南南技术大学,材料科学与工程学院,乔阳;南南技术大学,材料科学与工程学院