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植物雄性不育的最新见解和进展
植物雄性不育 (MS) 是指植物无法产生功能性花药、花粉或雄配子。开发 MS 系是植物育种计划中最重要的挑战之一，因为建立 MS 系是 F1 杂交生产的主要目标。出于这些原因，已在几种具有经济价值的物种中开发了 MS 系，特别是在园艺作物和观赏植物中。多年来，MS 已通过许多不同的技术实现，从基于交叉介导的传统育种方法的方法到基于遗传学和基因组学知识的先进设备，再到基于基因组编辑 (GE) 的最先进分子技术。GE 方法，特别是由 CRISPR/Cas 相关工具介导的基因敲除，已经产生了灵活而成功的战略思想，用于改变关键基因的功能，调节包括 MS 在内的许多生物过程。这些精准育种技术耗时较少，可通过积累有利等位基因加速新遗传变异的产生，能够显著改变生物过程，从而提高品种开发绕过有性杂交的潜在效率。本文的主要目的是概述植物雄性不育方面的见解和进展，重点介绍最近通过靶向特定核基因座诱导 MS 的新型育种 GE 应用。本文总结了近期 CRISPR 技术的潜在机制和主要作物和观赏植物的相对成功应用。本文将讨论 CRISPR/Cas 系统在 MS 突变体生产中的未来挑战和新潜在应用以及其他潜在机会，例如通过瞬时转化系统生成 CRISPR 编辑的无 DNA 和跨代基因编辑以引入所需等位基因和精准育种策略。
先进复合材料 I 年/ II 学期
制造方法：聚合物基复合材料-热固性复合材料制造-铺层工艺、喷涂工艺、纤维铺放工艺、树脂传递模塑、真空辅助树脂传递模塑、压缩成型工艺、纤维缠绕。热塑性复合材料制造-片材成型、注塑成型、片材成型、压延、挤压、吹塑、旋转成型、热成型。金属基复合材料-固态方法-热等静压 (HIP)、箔扩散粘合。液态方法-搅拌铸造、挤压铸造、压力渗透；陶瓷基复合材料-烧结、CVD。第三单元复合材料设计和测试
沉香叶茶康普茶 (Aquilaria malaccensis Lamk.) 的抗氧化活性和乙酰胆碱酯酶抑制剂
痴呆症目前仍然是一个全球性的健康问题，全球估计有5520万人患有痴呆症。最常见的痴呆症类型之一是阿尔茨海默病，因为它占痴呆症病例的 60-80%。日惹是印度尼西亚阿尔茨海默病发病率最高的地区。阿尔茨海默病是一种渐进性的神经退行性疾病，由大脑中形成β-淀粉样斑块引起，会破坏神经系统。根据胆碱能理论，斑块的形成是由于酶乙酰胆碱酯酶 (AChE) 的存在。通过药物治疗方法，抑制AChE酶可以改善认知功能并抑制阿尔茨海默病的进展。同时，抗氧化活性也被证明可以预防阿尔茨海默病。沉香叶（Aquilaria malaccensis Lamk.）是一种富含酚类化合物的植物，具有很强的抗氧化活性。然而，并非所有的酚类化合物都能被人体消化，因此需要通过发酵进行简化。研究表明，将沉香茶制成康普茶可以使其中的酚类含量比普通沉香叶茶中的酚类含量高出两倍。然而，沉香叶康普茶作为阿尔茨海默病替代疗法的抗氧化和乙酰胆碱酯酶抑制剂活性尚未被研究过。基于此，本研究旨在通过薄层色谱（TLC）和气相色谱-质谱（GC-MS）分析测试沉香叶茶康普茶的抗氧化活性、乙酰胆碱酯酶抑制剂和植物化学成分。该研究的阶段包括沉香叶的准备、康普茶发酵、感官测试、抗氧化剂测试、乙酰胆碱酯酶抑制测试和植物化学概况（薄层色谱法和气相色谱-质谱法）。本研究结果表明，沉香叶康普茶提取物具有不同的抗氧化活性，抗氧化活性最好的是康普茶发酵7天的乙酸乙酯提取物，IC50值为2.68µg/mL。沉香叶茶的康普茶提取物通过将癸酸乙酯化合物与 4M0E 蛋白结合，在计算机中具有 AChE 抑制活性。沉香叶康普茶乙酸乙酯提取物的植物化学概况表明，薄层色谱试验中存在黄酮类和酚类化合物，而 GC-MS 试验表明，角鲨烯是提取物中检测到的面积百分比最高的化合物。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
AsterX 2023 军事太空演习 - 武装部队部
它基于专门设计的技术平台，丰富了新功能和包含 23 个空间事件（包括网络领域事件）的场景。大约将模拟5000个太空物体，其中包括20个专用于太空支援行动的传感器，以应对10种不同类型的威胁。
一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类
基于锚点的大规模多视图聚类因其在处理海量数据集方面的有效性而引起了广泛关注。然而，当前的方法主要通过探索锚点图或投影矩阵之间的全局相关性来寻找用于聚类的共识嵌入特征。在本文中，我们提出了一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类（S 2 MVTC）方法，我们的重点是学习视图内和跨视图的嵌入特征的相关性。具体而言，我们首先通过将不同视图的嵌入特征堆叠到张量中并旋转它来构造嵌入特征张量。此外，我们构建了一种新颖的张量低频近似（TLFA）算子，它将图相似性结合到嵌入特征学习中，有效地实现不同视图内嵌入特征的平滑表示。此外，对嵌入特征应用共识约束以确保视图间语义一致性。在六个大规模多视图数据集上的实验结果表明，S 2 MVTC 在聚类性能和 CPU 执行时间方面明显优于最先进的算法，尤其是在处理海量数据时。S 2 MVTC 的代码已公开发布在 https://github.com/longzhen520/S2MVTC。
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