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通过针对顺式调控元件突变的 FIND-IT 筛选优化大麦植酸酶基因表达
结果与讨论：发现了基因表达较高或较低的突变体，最终成熟谷物植酸酶活性 (MGPA) 较高或较低。田间试验和发芽期间的肌醇磷酸分析表明，PAPhy_a 不会影响试验条件下的农艺性能，但它确实缩短了发芽期间磷酸盐动员的滞后时间。较高的内源性 MGPA 可提高饲料用谷物质量，因为它可提高单胃动物的磷酸盐生物利用度。此外，由于 PAPhy_a 启动子的目标 CRE 基序与一系列种子表达基因（如关键的谷物和豆类储存基因）共享，因此当前结果展示了一种调节一系列种子基因的单个基因表达水平的概念。
学位论文撰写指南
整体外观 ______________________________________________________________________ 4 正文文件格式 __________________________________________________________________ 4 链接和嵌入的文件格式 __________________________________________________________________ 4 字体 _________________________________________________________________________________ 5 页边距 ________________________________________________________________________________ 5 间距和缩进 __________________________________________________________________ 5 分页 _____________________________________________________________________________ 5 引文 _____________________________________________________________________________ 6 连字符 ____________________________________________________________________________ 6 补充文件 _________________________________________________________________________ 6
糖：机器人技术的预训练3D视觉表示
从网络数据中学习可概括的视觉表示已为机器人技术带来了令人鼓舞的结果。然而，预循环方法着眼于预训练2D表示，是应对闭塞的优势，并在复杂的3D场景中准确地将对象定位。同时，3D代表学习仅限于单对象。为了解决这些局限性，我们引入了一个名为Sugar的机器人技术的新型3D预训练框架，该框架通过3D点云捕获对象的语义，几何和负担性能。我们强调了3D表示学习中混乱场景的重要性，并自动构建一个受益于模拟中无需成本监督的多对象数据集。Sugar采用一种多功能变压器的模型来共同解决五个预训练任务，即用于语义学习的跨模式知识蒸馏，以掩盖点建模，以取消几何结构，掌握姿势合成以进行对象负担，3D实例分割和引用表达地面以分析杂乱无章的场景。我们对三个与机器人相关的任务进行了学习的代表，即零射击3D对象识别，引用凸起的接地和语言驱动的机器人操作。实验结果表明，糖的3D表示优于最先进的2D和3D表示。
8 月 13 日市政厅演示文稿_FINAL.pptx
John Randazzo 上尉 | NSA 那不勒斯指挥官 Arturo Rivera 先生 | 那不勒斯小学校长 Chris Beane 先生 | 那不勒斯高中校长 Sarah Dastrup 女士 | NSA 那不勒斯学校联络员 Donald Wells 先生 | MWR 主任 John Parizek 指挥官 | 公共工程官员
Repsol 在加油站推出 100% 可再生优质柴油商业品牌 Nexa
在这方面，雷普索尔去年 4 月宣布在其位于西班牙卡塔赫纳的工业园区开始大规模生产可再生燃料。该工厂是伊比利亚半岛第一家专门生产 100% 可再生燃料的工厂，投资额为 2.5 亿欧元。其年产能为 25 万吨。它可以生产可再生柴油和可持续航空燃料 (SAF)，可用于任何交通工具：汽车、卡车、公共汽车、轮船或飞机，利用现有的加油基础设施。
调查研究：过程和局限性
调查研究是一种非实验研究方法，用于收集有关预测人群中变量的发病率和分布以及存在的关系的信息。其用途包括收集与态度，行为和事件发生率有关的数据。以一种或另一种形式进行的调查研究已经存在了两千年以上，而凯撒奥古斯都（圣卢克福音）的人口人口普查为早期的例子。对于大多数现代研究人员而言，采样调查比收集信息时的人口调查更具成本效益，更容易进行。但是，这增加了表示和测量错误的风险。有许多不同形式的调查研究；但是，它们都共享共同的步骤和共同的局限性。本文的目的是讨论这些步骤，以突出一些常见的困难。
神经网络中的量化优势与局限性
● 1943 年 - Pitts 和 McCulloch 创建了基于人脑神经网络的计算机模型 ● 20 世纪 60 年代 - 反向传播模型基础 ● 20 世纪 70 年代 - AI 寒冬：无法兑现的承诺 ● 20 世纪 80 年代 - 卷积出现，LeNet 实现数字识别 ● 1988-90 年代 - 第二次 AI 寒冬：AI 的“直接”潜力被夸大。AI = 伪科学地位 ● 2000-2010 年 - 大数据引入，第一个大数据集 (ImageNet) ● 2010-2020 年 - 计算能力，GAN 出现 ● 现在 - 深度学习热潮。AI 无处不在，影响着新商业模式的创建
加州对教育专家的教学绩效期望
5.2 每位考生利用评估数据来：1) 确定有效的干预和支持技术；2) 开发所需的增强和替代系统；3) 实施沟通和社交技能指导；4) 创造和促进互动机会；5) 开发沟通方法来展示学生的学术知识；6) 满足患有身体/骨科残疾、其他健康障碍和多重残疾的学生独特的学习、感官和访问需求。
人机交互中的用户表征
摘要 光标、头像、虚拟手或工具以及其他渲染的图形对象使用户能够与 PC、游戏机或虚拟现实系统等计算机进行交互。我们从用户的角度在“用户表征”的统一概念下分析这些不同对象的作用。这些表征是虚拟对象，它们人为地延伸了用户的身体，使他们能够通过执行不断映射到其用户表征的运动动作来操纵虚拟环境。在本文中，我们确定了一组与不同用户表征相关的概念，并对用户表征的控制和主观体验背后的多感官和认知因素进行了多学科回顾。这些概念包括视觉外观、多模态反馈、主动感、输入法、近体空间、视觉视角和身体所有权。我们进一步为这些概念提出了研究议程，这可以引导人机交互社区从更广泛的视角了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
CERT1 突变通过破坏鞘脂稳态来扰乱人类发育
Charlotte Gehin, 1 Museer A. Lone, 2 Winston Lee, 3,4 Laura Capolupo, 1 Sylvia Ho, 1 Adekemi M. Adeyemi, 5 Erica H. Gerkes, 6 Alexander PA Stegmann, 7 Estrella López-Martín, 8 Eva Bermejo-Sánchez, 8 Martínez, Martínez, Dzierz , 9,10 Cornelia Kraus, 9 Bernt Popp, 11,12 Vincent Strehlow, 11 Daniel Gräfe, 13 Ina Knerr, 14,15 Eppie R. Jones, 16 Stefano Zamuner, 17 Luciano A. Abriata, 18 Vidya Kunnathully, 1 19 Anthony Eller, Samuel Anthony, 1. 21 Jean-Philippe Bocquete, 21 Evelyne Ruchti, 22 Greta Limoni, 22 Marine Van Campenhoudt, 22 Samuel Bourgeat, 22 Petra Henklein, 23 Christian Gilissen, 24,25 Bregje W. van Bon, 24 Rolph Pfundt, 25 Landa, 24 Jole, H. H. Schemjole. 26 Emanuela Leonardi, 27,28 Fiorenza Soli, 29 Alessandra Murgia, 28 Hui Guo, 30 Qiumeng Zhang, 30 Kun Xia, 30 Christina R. Fagerberg, 31 Christoph P. Beier, 31 Martin J. Larsen, 31 Irene Xienzu, 32 Fernando Valyinda , 33 Robert Śmigiel, 34 Vanesa López-González, 35 Lluís Armengol, 36 Manuela Morleo, 37,38 Angelo Selicorni, 39 Annalaura Torella, 37,38 Moira Blyth, 40 Nicola S. Cooper, 41 Vare Wilson, 44, 434 ore Garde, 45,46 Ange-Line Bruel, 46,47 Frederic Tran Mau-Them, 46,47 Alexis BR Maddocks, 48 Jennifer M. Bain, 49 Musadiq A. Bhat, 50 Gregory Costain, 51 Peter Kannu, 52 Ashish Marwaha, 51 Michael E. E. Friegne, 35 B. Richardson, 53 Vykuntaraju K. Gowda, 54 Varunvenkat M. Srinivasan, 54 Yask Gupta, 55 Tze Y. Lim, 55 Simone Sanna-Cherchi, 55 Bruno Lemaitre, 21 Toshiyuki Yamaji, 56 Kentaro Hanada, 56 John E. Burke, 2017, Ana Briš , D. McCa . abe, 22 Paolo De Los Rios, 1,17 Thorsten Hornemann, 2 Giovanni D'Angelo, 1,19,21 and Vincenzo A. Gennarino 3,58,59,60,61