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振兴农业：下一代基因分型和...
生产力（Abbass等，2022）。因此，它们对与食品相关的独特品质和地理指示构成了威胁。在过去的几十年中，气候变化已经开始影响茄科作物，极端的天气模式将显着影响番茄，胡椒和茄子的产量和质量（Lee等，2018; Bhandari et al。，2021; 2021; Suman，2022; 2022; 2022; 2022; Toppino等。，2022年）。尽管某些农业实践和耕种技术可能会提供临时应对机制，但需要实施长期策略来应对脆弱地区气候变化的挑战。繁殖策略在开发气候富裕品种以及常规育种技术（CBT）和新育种技术（NBT）方面起着至关重要的作用，为增强低输入生产系统中农作物弹性提供了强大的工具（Razzaq等人，2021年，2021年； Xiong等，20222）。从历史上看，育种计划一直集中在开发抗疾病的品种上以确保可持续生产（Poczai等，2022）。通过选择性地育种自然抗性或纳入野生亲戚的抗药性基因，育种者可以增强农作物对常见疾病的韧性，例如晚枯萎病，细菌枯萎病和病毒感染。繁殖工作还针对农艺性状，可以减轻气候变化对溶阿酸作物的影响，包括干旱耐受性，耐热性，耐水性（WUE）和营养吸收效率（NUE）。同时，增强水果质量的属性是番茄，胡椒和茄子的关键育种目标（Bebeli和Mazzucato，2009年）。因此，主要的育种重点是改善特征，例如avor，营养含量，质地和保质期，将它们纳入新品种，以确保这些农作物对消费者保持吸引力并适应不断变化的市场需求。在本文中，将审查有关下一代基因分型和 - 组技术的最新技术，用于审查茄科家族中多种弹性特征的分子预测，旨在为恢复和弹性设施（RRF）NextGeneration externeration Ensteration eutlanting Plans建立研究活动的起点。
教育中的人工智能：下一代教师观点
摘要全球人工智能（AI）取得的进展导致联合国教科文组织在2019年向政府推荐，以将AI纳入教育政策和流程中。虽然众多研究库存学生和老师对AI在教育中使用的看法（AIED），但本文通过分析影响罗马尼亚未来小学和中学教师培训阶段使用AI的行为意图的因素来有所不同。通过探索性定量研究，对来自教育，社会科学和心理学学院的270名学生的样本进行了样本，使用二进制逻辑回归遵循主题与AI的相互作用以及对IIED进行整合的意图。进行的分析表明，在模型的六个变量中，“对个人使用AI的能力的信心”和“对更多优势的感知”对在教育过程中使用AI的意愿有积极而重要的影响，而不是“以前使用”，“知识水平”或“学生的要求”或“学生要求”。这些发现对于修订教师培训计划以及发展教育政策的制定至关重要，这些政策增加了未来教师对使用AI的能力的信心，消除了对AI的恐惧或误解。
城市水管理的下一代机器学习
工程师和需求管理计划者预测消费和资产特征。这种信息级别将有助于推迟基础设施的扩展或最大程度地减少资产规模（和成本）（例如Gurung等人。 2014a）;降低抽水要求和相关的电力成本（Dejan，2011年）；减少管道爆发和网络泄漏（Girard and Stewart，2007年）；并延长管道网络资产生命周期（Gurung等人。 2014b）。 •为水公司提供机会Gurung等人。2014a）;降低抽水要求和相关的电力成本（Dejan，2011年）；减少管道爆发和网络泄漏（Girard and Stewart，2007年）；并延长管道网络资产生命周期（Gurung等人。2014b）。•为水公司提供机会
无细胞的DNA下一代测序...
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
构建下一代-AI解决方案
本课程深入研究了人工智能（AI），机器学习（ML），数据科学和生成AI的基础和高级概念。从了解基础知识到实施复杂算法，本课程涵盖了您在这些字段中所需的一切卓越所需的一切。Entire课程将由AI Gen Ai工具（例如Cody，Codegpt，Copergpt，Copilot，Gemni Pro..Etc）驱动。
用于下一代AI驱动的自主系统的边缘AI计算解决方案
可扩展，安全和适应AI，虚拟化和实时数据处理轴向AX300是一个高度可配置的边缘计算平台，旨在处理IT/OT环境中的复杂工作负载。其灵活的体系结构支持AI，机器学习，数据分析和虚拟化，使其非常适合工业自动化，智能城市和关键基础架构。具有高级安全功能，包括TPM和加密，可确保数据完整性和保护。轴向AX300提供远程管理功能，可从任何地方进行无缝部署，监视和更新。其可扩展设计支持大型语言模型推断和边缘的实时数据处理。为在恶劣环境中的可靠性中构建，轴向AX300提供了低延迟，有效的计算，桥接云和边缘智能为下一代AI驱动的决策和自主系统提供动力。
CardLab揭幕下一代智能卡访问产品具有指纹领先的T形指纹传感器
关于CardLab CardLab是高级生物识别智能卡解决方案和令牌身份平台的领先提供商，专门针对物理和逻辑访问的安全身份验证。与丹麦的总部和研发和泰国的制造设施一起，CardLab开发了高性能的，用户友好的智能卡产品，可整合尖端的生物识别和加密技术，以及高度安全的后端身材验证系统，以实现身份标记验证。我们的解决方案旨在满足全球企业，政府和金融机构不断发展的安全需求。有关更多信息，请访问www.cardlab.com或电子邮件：info@cardlab.com。
下一代可降解的3D网格为骨盆器官脱垂维修提供希望
“这项研究确定了简单的几何属性，即角度和孔隙率，可以在分娩后再生受损的组织。” Paul博士说。“使用逐层加法3D打印技术，制造了九个架构上不同的网格，以优化构建结构，该体系结构将使网格的降解同时促进组织集成。
使用唯一分子标识符从下一代测序中改进高分辨率拷贝数变化分析
摘要背景：最近，涉及致癌途径涉及的基因的拷贝数变化（CNV）引起了人们对管理疾病可疑性的越来越多的关注。CNV是肿瘤细胞基因组中最重要的体细胞像差之一。癌基因激活和肿瘤抑制基因失活通常归因于许多癌症类型和阶段的拷贝数增益/扩增或缺失。下一代测序方案的最新进展允许将唯一分子标识符（UMI）添加到每个读取中。每个靶向的DNA片段都用添加到测序引物中的独特随机核苷酸序列标记。umi通过使每个DNA分子在不同的读取群中使每个DNA分子与CNV检测特别有用。结果：在这里，我们提出了分子拷贝数改变（MCNA），这是一种新的甲基动态，允许使用UMI检测拷贝数变化。该算法由四个主要步骤组成：UMI计数矩阵的构建，使用控制样品构建伪参考，log-Ratios的计算，分割以及最后的统计推断异常分段断裂。我们证明了MCNA在患有弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的数据集上取得了成功，我们强调MCNA结果与比较基因组杂交具有很强的相关性。结论：我们提供了MCNA，这是一种新的CNV检测方法，可在https：// gitla b.com/pierr ejuli en.viail ly/mcNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA许可下免费获得。MCNA可以通过使用UMI显着提高CNV变化的检测准确性。