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植物基因组编辑——先进工具和技术
谁可以参加 培训计划每批最多可容纳 25 名参与者。 第二年及以上的博士生将被优先考虑。 需要具备 Crispr 以及植物分子生物学的基本知识。 与基因组编辑 EFC 项目相关的科学家、博士后和研究学者将优先考虑。 2025 年 2 月 3 日至 7 日 – 博士后研究员和早期职业科学家。（https://forms.gle/wMJEeaJzhwYviARp7） 2025 年 2 月 10 日至 14 日——博士生（第 2 年及以上）和研究学者（具有至少 6 个月的经验）。（https://forms.gle/RMmeh2VYRTAhiEKx7） 旅行和住宿 参与者必须承担自己的旅行、住宿和伙食费用。从住宿地点到培训地点的当地旅行安排由参与者自行安排。主办方将承担培训期间的工作午餐。
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不断增长的人口和不断变化的环境引起了全球粮食安全的重大关注，目前几种重要农作物的改善率不足以满足未来需求1。这种缓慢的改善率部分归因于作物植物的长代时代。在这里，我们提出了一种称为“速度育种”的方法，该方法大大缩短了生成时间并加速了繁殖和研究计划。速度繁殖可用于春季麦（Triticum aestivum），硬脂小麦（T. durum），大麦（大麦（Hordeum vulgare）），鹰嘴豆（Cicer arietinum）和Pea（Pisum sativum）和4代Canola（brassica napus），代替2-3的情况下，可用于实现多达6代的春季。 我们证明，完全封闭的，可控的环境生长室中的速度繁殖可以加速植物的发展，包括成人植物特征的表型，突变研究和转化。 在温室环境中使用补充照明可以快速生成单个种子下降（SSD），并可能适应大规模的农作物改进计划。 通过发光二极管（LED）补充照明节省成本。 我们设想将速度育种与其他现代作物育种技术相结合的巨大潜力，包括高通量基因分型，基因组编辑和基因组选择，从而加速了作物的改善速度。可用于实现多达6代的春季。我们证明，完全封闭的，可控的环境生长室中的速度繁殖可以加速植物的发展，包括成人植物特征的表型，突变研究和转化。在温室环境中使用补充照明可以快速生成单个种子下降（SSD），并可能适应大规模的农作物改进计划。通过发光二极管（LED）补充照明节省成本。我们设想将速度育种与其他现代作物育种技术相结合的巨大潜力，包括高通量基因分型，基因组编辑和基因组选择，从而加速了作物的改善速度。
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作为新颖的夏季学校关于神经退行性疾病的亮点，我诚挚地欢迎您进入“第二个Rostock Schilling-Symposium”。中心主题是从基础科学到神经变性的临床翻译的联系，特别关注运动神经元疾病。我很荣幸今天欢迎许多著名的研究人员，以及许多年轻的科学家，他们向我们保证了一个多样化的计划，并希望进行刺激的讨论。
模块1（软计算的基本工具）
讲座-3 模糊逻辑当我们说模糊逻辑时，那就是我们在物理设备中遇到的变量，模糊数字用于描述这些变量，并且在设计控制器时使用此方法，它就是模糊逻辑控制器。 - 让我们采取三个陈述：零，几乎零，接近零。 - 零恰好是零，真值为 1 - 如果它几乎为 0，那么我可以认为在负 1 到 1 之间，0 附近的值是 0，因为这几乎为 0。
学生使用生成式人工智能工具的指南 FINAL
1. 始终坚持学术诚信和诚实的原则——有关学术诚信的一般信息和资源可在学术诚信网页上找到。2. 始终遵守大学的学生行为准则。3. 始终尊重隐私和保密性，避免与生成式人工智能工具共享敏感的个人信息。4. 请记住，生成式人工智能并不总是可靠的。例如，它可能提供虚假或过时的信息或虚假的参考资料，也可能是故意误导信息的来源。5. 始终批判性地评估使用人工智能生成的响应。使用已知可靠的来源来验证信息。如果您对所生成内容的可靠性有疑问，请咨询您的讲师或导师。6. 生成式人工智能工具应用于补充学习和研究，而不是代替通过 Moodle、Talis 阅读列表和图书馆提供的可靠学术资源。 7. 生成式人工智能工具在学术工作中有很多有用的方法，包括头脑风暴、写作任务的初稿、编辑写作任务并提供写作反馈、为文章提出结构建议、使用内容制作演示文稿、为演示文稿和视频制作音乐或制作图像来说明你的工作。 8. 你的讲师会告诉你，在论文或特定评估中，是否允许、要求或禁止使用生成式人工智能工具。在哪里允许
利用现代生物技术工具对植物进行智能重编程以抵抗盐胁迫
a 作物遗传育种与综合利用教育部重点实验室，油料作物研究所，豆科作物遗传与系统生物学中心，福建农林大学农学院，福州，中国；b 水稻生物学国家重点实验室，中国农业科学院，中国水稻研究所，浙江，中国；c 国家生物技术和基因工程研究所 (NIBGE)，巴基斯坦费萨拉巴德；d 扬州大学园艺与植物保护学院园艺系，扬州，中国；e 塞浦路斯理工大学农业科学、生物技术与食品科学系，塞浦路斯莱梅索斯；f 西澳大利亚大学 UWA 农业研究所，澳大利亚珀斯克劳利；g 作物多样化与遗传学，国际生物盐渍农业中心，阿拉伯联合酋长国迪拜； h 印度海得拉巴国际半干旱热带作物研究所 (ICRISAT) 基因组学和系统生物学卓越中心；i 澳大利亚默多克大学国家农业生物技术中心默多克作物和食品创新中心
环境保护的合成生物学工具
合成生物学改变了我们感知生物系统的方式。该领域的新兴技术影响了科学和工程学的许多学科。传统上，合成生物学方法通常旨在开发具有成本效益的微生物细胞工厂，以从可再生能源产生化学物质。基于此，合成生物学对环境的直接有益影响来自减少我们的石油de denency。但是，合成生物学开始在环境保护中发挥更直接的作用。行业和农业释放的有毒化学物质危害环境，破坏了生态系统平衡和生物多样性损失。本评论突出了合成生物学方法，可以通过提供能够感测和响应特定污染物的补救系统来帮助环境保护。讨论了基于基于基因工程的微生物和植物的补救策略。此外，提出了促进合成生物学工具在环境保护中设计和应用的计算AP概述。
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
机器学习实验管理工具：混合...
抽象机器学习（ML）实验管理工具在构建智能软件系统时支持ML从业人员和软件工程师。通过管理大量ML实验，包括许多不同的ML资产，它们不仅促进了工程师的ML模型和支持ML的系统，而且还可以管理其演变，例如，在模型性能漂移时将系统行为追溯到具体实验。但是，尽管ML实验管理工具越来越流行，但对它们在实践中的有效性以及实际的好处和挑战知之甚少。我们介绍了实验管理工具及其提供给用户的支持的混合方法。首先，我们对81名ML从业者的调查试图确定ML实验管理和现有工具景观的好处和挑战。第二，对15名学生开发人员进行了对照实验，研究了ML实验管理工具的有效性。我们了解到，有70％的调查受访者使用专用工具进行了ML实验，而在不使用此类工具的人中，有52％的人不知道实验管理工具或其好处。受控实验表明，实验管理工具为用户提供了有价值的支持，以系统地跟踪和检索ML资产。使用ML实验管理工具降低了错误率和提高的完成率。通过介绍用户对实验管理工具的看法以及该领域的第一个受控实验，我们希望我们的结果在实践中促进了这些工具的采用，以及他们指导工具建设者和研究人员改善工具景观的整体。
灵活性选项及其在开放式能源建模工具中的表示
为了实现气候目标，未来的能源系统必须严重依赖风能和光伏 (PV) 等可变可再生能源 (VRES)。随着 VRES 份额的增加，灵活性以及不同灵活性选项的智能相互作用等主题变得越来越重要。分析灵活性选项和增强未来能源系统设计的一种方法是使用能源系统建模工具。尽管存在各种可公开访问的模型，但并没有明确的评估来评估这些工具中如何体现灵活性。为了弥补这一差距，本文提取了灵活性表示的关键因素，并引入了灵活性和影响因素的新分类。为了评估当前的建模状况，我们向开放能源建模工具的开发人员发送了一份调查问卷，并使用新推出的开放 ESM 灵活性评估工具 (OpFEl) 进行分析，这是一种开源评估算法，用于评估工具中不同灵活性选项的表示。结果显示，各种不同的工具涵盖了灵活性的大多数方面。可以看出，出现了包括部门耦合元素的趋势。然而，当前模型中仍未充分体现储能和网络类型灵活性以及涉及系统运行的方面，应更详细地纳入其中。没有一个模型能够高度涵盖所有类别的灵活性选项，但通过软耦合将不同模型组合起来可以作为整体灵活性评估的基础。这反过来又可以基于 VRES 对能源系统进行详细评估。