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利用菊科生物质和生物肥料控制黑痂病，改善马铃薯作物健康
巴基斯坦的马铃薯 ( Solanum tuberosum L.) 种植面临挑战，其中由立枯丝核菌 (Rhizoctonia solani Kühn) 引起的黑痂病是一个严重问题。化学杀菌剂等传统方法可以部分控制该病，但缺乏有效的解决方案。本研究探讨了生物肥料和菊科杂草生物质土壤改良剂在控制该病害方面的潜力。选择了两个马铃薯品种 Karoda 和 Sante，并单独或与苍耳生物质一起测试了两种生物肥料 Fertibio 和 Feng Shou。阳性对照中的病害压力最高，化学杀菌剂可显著降低病害压力。苍耳生物质也显著降低了病害发生率。Fertibio 的效果优于 Feng Shou。施用生物肥料和生物质可以改善植物的生理生化特性。块茎重量、光合色素、总蛋白质含量和抗氧化酶（CAT、POX 和 PPO）呈正相关。Fertibio 和 S. marianum 生物质的联合应用可有效控制黑斑病。这些环保替代品可以增强疾病管理和产量。未来的研究应探索它们的成本效益、商业化和安全性。
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
使用CAR-T治疗潜在的
摘要。艾滋病毒/艾滋病是全球最大的健康挑战之一，影响了数百万的人，到2021年能够产生700,000例新的感染病例。但是，调查的进展允许开发抗逆转录病毒治疗（TAR），将这种疾病置于一系列慢性状态。自1980年代和1990年代的最初识别以来，进步彻底改变了治疗的情况。今天，关于焦油治疗的不利影响，了解其优势和缺点的广泛知识。在场景中这种演变的当前视图中，我们有一个新的问题：下一步要采取什么？在这种情况下，出现了一种创新的治疗方法：使用与抗原特异性受体的T细胞使用，该策略涉及患者淋巴细胞的遗传修饰。现在更具体而有效地针对HIV的这些合成分子的表达表明，这是一种具有良好的病毒持续机制和感染控制障碍的方法。这篇文献评论突出了该领域的细胞工程进步，以分析越来越多的证据，这些证据证明了有关治疗的事实和数据，并有可能提供抗病毒疗法的新观点，意识到未来的研究应继续并提高CAR-T细胞的有效性和安全性，重点是为疾病实现一天的可能性。
纳米纤维素的功能材料：利用结构
为了开发具有独特性能和功能的先进/下一代材料，人们开始研究自然界中常见的分级组装。[1,2] 为了遵循模仿自然的理念，使用可再生/天然来源的构建块来开发分级结构最近成为自下而上制造领域的中心主题。纳米纤维素就是这样一种构建块，包括纤维素纳米晶体 (CNC) 和纤维素纳米原纤维 (CNF)（图 1），它由地球上最丰富的可再生聚合物纤维素组成。近年来，CNC 和 CNF 引起了人们的极大研究兴趣，广泛应用于生物医学、储能、包装、复合材料和特种化学品等多个行业。 [3–5] 这些高度结晶、高纵横比的纳米颗粒由 β (1–4) 连接的 D-葡萄糖单元的线性均聚物组成，表现出令人印象深刻的机械性能和可调的表面化学性质。鉴于 CNC 和 CNF 的高强度、尺寸各向异性和天然来源，使用纳米纤维素作为开发分级组装体的功能性构件引起了人们的极大兴趣。由于人们对纳米纤维素的广泛兴趣，之前已经发表了几篇评论，涵盖了 CNC 和 CNF 的材料特性、生产、加工、特性策略、化学改性和潜在应用，我们建议任何感兴趣的读者阅读这些评论以获取更多信息。[2–19]
电池中的镍以及如何可持续保护
1 ENI，2050年的长期战略计划以及2020-2023，2020年2月28日，第8页，“我们的生物加工能力将于2023年为100万吨，没有Palm-File”。p 7 “expansion of bio-refining capacity to over 5 million tonnes per year, supplied exclusively with 2nd and 3rd generation "palm-oil free" feedstocks ” retrieved from : https://www.eni.com/en-IT/media/press-release/2020/02/long-term-strategic-plan-to-2050-and-action-plan-2020-202 3. HTML普通股东ENI SPA会议，2021年5月12日，股东会议之前的问题和答案，根据第127条第58/1998号立法法令第127条，第79页，第79页，“ ENI的实现ENI的“棕榈油自由”战略目标到2023年，我们将在2023年启动2023年启动，'Ens Promes，2522年，'Ens Promess ward of Drows ni ni，Press 25 The Inii，Press 25 Theri，Press 25 Theri，Press ni，Press of Drows opers opers''sers opsers''sers ops opers''提前在2023年底之前成为“无棕榈油”的目标”，从：https：//www.eni.com/en-it/media/media/press-release/2022/10/10/eni-concluso-approvvigionamento-di-palma.htmla.html> html
用原始特征重新思考知识蒸馏
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是，这种知识通常是手动设计的，并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中，我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此，我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作，Fitnets可以将平方误差（MSE）损失（MSE）损失最小化。我们的实验表明，在某些情况下，这种幼稚的方法可以产生良好的结果，甚至超过了一些精心设计的方法。但是，它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项，我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明，角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用，而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此，很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响，我们提出了角度蒸馏，并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息，以进行语义分割。广泛的例子表明，我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果，并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
触觉增强的辐射场 - CVF Open Access
我们提出了一个场景表示形式，我们称之为触觉的辐射场（TARF），它将视觉和触摸带入共享的3D空间。此表示形式可用于估计场景中给定3D位置的视觉和触觉信号。我们从一系列照片和稀疏采样触摸探针中捕获了场景的tarf。我们的方法利用了两个见解：（i）基于常见的触摸传感器建立在普通摄像机上，因此可以使用多视图几何形状中的方法对图像进行注册，并且（ii）在视觉和结构上相似的场景区域具有相同的触觉效果。我们使用这些见解将触摸信号注册到捕获的视觉场景中，并训练有条件的扩散模型，该模型带有从神经辐射场呈现的RGB-D图像，生成其相应的触觉信号。为了评估我们的方法，我们收集了一个TARF的数据集。此数据集比预先持有的现实世界数据集包含更多的触摸样本，并且为每个捕获的触摸信号提供了空间对齐的视觉信号。我们揭示了跨模式生成模型的准确性以及在下游任务上捕获的视觉效果数据的实用性。项目页面：https：// dou- yiming.github.io/tarf。