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植物有益细菌作为针对小麦和大麦疾病的生物保护剂
摘要：小麦和大麦是全球种植的主要谷物作物，是世界三分之一人口的主食。然而，由于巨大的生物应力，年产量显着降低了30-70％。最近，在控制小麦和大麦病原体中，有益细菌的加速使用已获得突出。在这篇综述中，我们合成了有关有益细菌的信息，具有针对主要大麦和小麦病原体的保护能力，包括法式毛，tritici tritici和pyremophora teres。通过总结对参与植物 - 病原体相互作用的分子因素的一般见解，我们在一定程度上证明了有益细菌与植物防御小麦和大麦疾病有关的手段。在小麦上，许多杆菌菌株主要降低了法付乳杆菌和Z. tritici的疾病发生率。相比之下，在大麦上，一些假单胞菌，杆菌和帕拉伯克霍尔德属的效率。已针对P. teres建立。尽管描述了这些菌株的几种作用模式，但我们强调了芽孢杆菌和假单胞菌次级代谢产物在介导直接拮抗作用并诱导对这些病原体的抗性中的作用。此外，我们提出了确定有益细菌/分子的作用方式，以增强基于溶液的作物保护策略。此外，在众多实验之间存在明显的不一致，这些实验证明了抑制疾病的影响，并将这些成功转化为商业产品和应用。显然，谷物疾病保护的领域留下了很多供探索和发现的东西。
人工智能 4：训练您的 AI 模型 - Technovation
网上有很多平台可用于训练人工智能模型。大多数平台的工作方式类似。您输入数据（可以通过上传或使用网络摄像头拍摄图像），然后训练模型，最后进行测试以确保其准确性。选择使用哪个平台取决于您的项目以及您在训练模型后想要用模型做什么。它们都允许您创建对事物进行分类或归类的 AI 模型，这就是它们被称为分类系统的原因。
数字化对铁路运营的影响
在铁路运营中，铁路公司 (RVU) 的运营流程呈现数字化趋势。该研究项目的目的是（1）展示以列车司机（Tf）为主要用户的数字铁路技术的研发现状以及邻近（交通）部门的可比项目。进一步的目标是 (2) 描述 Tf 当前日常工作生活中的数字工作设备。该研究构成了休闲科学评估的起点。其中包括：机车司机室的人体工学设计、数字化工作设备对驾驶性能的影响以及移动工作设备的可用性方面。考虑的重点是驾驶室中平板电脑应用的集成。此外，该研究项目旨在研究（3）使用数字工作工具对Tf的培训和继续教育以及适用的法律框架的影响，并解释有关数据保护和数据安全的适用原则。
慢性肩部疼痛和反应的病例报告...
该患者是一名82岁的妇女，于2020年9月出现在疼痛诊所中，C1-C6骨折状态后C1-C6融合后（2018年4月）以及高血压，骨关节炎和充血性心力衰竭。她自2018年以来一直左臂疼痛，自2020年以来左肩痛。她描述了在左肩上燃烧的沉闷酸痛，向下伸出手臂的手臂，但患者无法描述手中的哪种手指。患者报告了相同分布的销钉和针的感觉。疼痛因运动而加剧，尤其是左肩绑架。她的初步考试是因为继发于疼痛，霍金斯和乔布的测试呈阳性的绑架缺陷以及对Speed，Hornblower和Chareheen-sion测试的侵犯。患者在2020年对左肩进行了先前的磁共振成像，确认了上张质肌腱的全厚度撕裂，Infraspinatus和Teres较小的磨损，质体软骨软骨的变薄，以及与肩croACAMACAMACAMACOMAMIAL SPROMIAL SPRES的骨骼骨骼关节的退化性疾病。在疼痛诊所进行评估之前，她已经试用了3周的物理疗法，并在包括加巴喷丁，泰诺，布洛芬和局部药物在内的多种药物进行了数种药物，没有任何药物可以缓解左肩或手臂疼痛。鉴于神经性症状和对加巴喷丁的反应不佳，她被切换为lyrica，鉴于tizanidine的处方，并被送去左上肢的肌电图（EMG），显示左上末端显示左C7 radiculopathy。鉴于EMG结果，该患者当选为C7-T1颈椎硬膜外脊髓注射（CESI），于2021年1月进行。在下次后续约会中，她报告说90％的左臂疼痛缓解了CESI持续
人工智能在心血管图像中的应用：超声心动图
人工智能（AI）是电子设备通过算法而不会受到人类干扰来做出决策和解决问题的能力。机器学习和深度学习是作为大多数AI功能的基础的技术。您的工作可以使超声心动图更有效，从而减少了观察者和较短的考试。通过算法，心脏图像的采集变得更加容易，更快，准确，从而降低了跨间和内在的变异性并帮助复杂的数据解释。除了获得图像的获取和解释外，AI还应用了报告和报告的开发，并且技术已用于监测患者的演变。自动测量资源，包括确定左心室射血分数，心脏室，壁厚和多普勒测量结果已在临床环境中得到验证。阀门分割评估，在微创结构心脏干预和导管中很重要，是另一个扩展的区域。超声心动图中AI的未来在于对临床和图像数据的自动分析，以最佳诊断各种心脏病，以及预防治疗结果和个人风险。AI实施限制是质量差或偏见的数据，供应商之间的非均匀标准以及不同算法之间在各种设备中工作的需要。