Chiara Maffei,Gabriel Girard,Kurt G. Schilling,Dogu Baran Aydogan,Nagesh Adluru,Andrey Zhylka,Ye Wu,Matteo Mancini,Matteo Mancini,Andac Hamamci他的。 Rafanavic。 Julia Leman,Hazane,Anastasia N. Haberson&Jones。
抽象目标。该研究的目的是探索微生物群落,致病细菌和高风险抗生素抗生素基因的特征,沿海海滩与多功能宿主之间的相关性,以确定中国热带海岸海滩上的粪便源污染物的潜在物种生物标志物。“一项健康”方法用于海滩和温血宿主的微生物研究。微生物使用16S rRNA基因扩增子和shot弹枪元基因组学上分析了社区。非盐海滩的混乱,辛普森,香农和王牌索引大于属属和OTU级别的盐海滩(P <0.001)。bacteroidota,halanaerobiaeota,蓝细菌和富公司在盐海滩上很丰富(p <0.01)。人类采购的微生物在盐海滩上更丰富,占0.57%。粪便核酸杆菌和hallii菌群被认为是人类粪便污染的可靠指标。在盐海滩上观察到了耐高风险的碳苯甲酸克雷伯氏菌肺炎和基因型KPC-14和KPC-24。TET(X3)/TET(X4)基因和四种类型的MCR基因在海滩和人类上共发生; MCR9.1占多数。TET(X4)在蓝细菌中发现。在中国海滩上很少报道,但观察到病原体,例如藤本植物,肺炎军团菌和幽门螺杆菌。低微生物社区的多样性并未表明风险降低。高危ARM向极端沿海环境的转移应受到足够的关注。
(7)Wang,B。;太阳,b。 Wang,X。;是的,c。;丁,p。; Liang,Z。; Chen,Z。; Tao,X。; Wu,L。钯(II)四苯基卟啉174
7 叶聪,“基于机器学习算法的人工智能艺术设计演进及应用”,2021 IEEE 第四届信息系统与计算机辅助教育国际会议(ICISCAE),2021 年,https://doi.org/10.1109/iciscae52414.2021.9590775。8 Kieran Browne,“谁(或什么)是人工智能艺术家?”,Leonardo 55,第 2 期(2022 年):130–34,https://doi.org/10.1162/leon_a_02092。 9 叶聪,“基于机器学习算法的人工智能艺术设计演进及应用”,2021 IEEE 第四届信息系统与计算机辅助教育国际会议(ICISCAE),2021 年,https://doi.org/10.1109/iciscae52414.2021.9590775。10 Justin O'Connor,“创意产业:新方向?”,国际文化政策杂志 15,第 4 期(2019 年):387–402,https://doi.org/10.1080/10286630903049920。
Suriadi Budiman,通过电纺制造的增材制造,可启用更坚固的生物风格材料,材料科学与工程的进步,2018年; 9。doi:10.1155/2018/8460751 12。ying Zhou,Dahou Yang,Yinning Zhou,bl Khoo,Jongyoon Han和Ye ai,表征可变形性
MA Hongwei 1, 2 , SUN Siya 1, 2 , WANG Chuanwei 1, 2 , MAO Qinghua 1, 2 , XUE Xusheng 1, 2 , LIU Peng 1, 2 , TIAN Haibo 1, 2 , WANG Peng 1, 2 , ZHANG Ye 1, 2 , NIE Zhen 1, 2 , MA Kexiang 1, 2 , GUO Yifeng 1, 2 , ZHANG Heng 1, 2 , WANG Saisai 1, 2 , LI Lang 1, 2 , SU Hao 1, 2 , CUI Wenda 1, 2 , CHENG Jiashuai 1, 2 , YU Zukun 1, 2
非侵入式电磁源成像和格兰杰因果关系分析:一种电生理连接组 (eConnectome) 方法 Abbas Sohrabpour、Shuai Ye、Gregory Worrell、Wenbo Zhang、Bin He,美国明尼苏达大学,卷:63,期:12,页码:2474-2487,2016 年
摘要 图神经网络 (GNN) 是深度学习社区中一个新兴的框架。在大多数 GNN 应用中,数据样本的图拓扑结构在数据集中提供。具体而言,图移位算子 (GSO) 是先验已知的,它可以是邻接、图拉普拉斯或它们的规范化。然而,我们通常不了解现实世界数据集背后的真实图拓扑结构。其中一个例子是从生理脑电图 (EEG) 中提取主体不变特征来预测认知任务。以前的方法使用电极位点来表示图中的节点并以各种方式连接它们来手工设计 GSO,例如,i) 每对电极位点连接以形成完整图,ii) 特定数量的电极位点连接以形成 k 最近邻图,iii) 仅当欧几里得距离在启发式阈值内时,每对电极位点才连接。在本文中,我们通过使用多头注意机制对 GSO 进行参数化来克服这一限制,以探索不同电极位置之间在认知任务下的功能性神经连接,同时结合图卷积核的参数学习无监督图拓扑结构
3。ruan d#,ye zw#,yuan s#,li z#,Zhang W#,ong cp,tang k,tank k,tam ttkk,guo j,xuan y,xuan y,huang y,zhang Q,Zhang Q,Zhang Q,Lee cl,Lu L,Lu L, div>>