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2023技术报告 - 诱导诱变
DNA：在细胞内发现的双链螺旋分子，其中包含生物体发育和功能所需的遗传信息。氢键连接嘌呤和嘧啶核苷酸碱基对，形成双螺旋结构。核苷酸：由DNA和RNA组成的分子，由含氮的核苷酸酶，磷酸基团和糖组成。DNA中的糖是脱氧核糖，而RNA中的糖为核糖。核碱酶：含氮分子，是核苷酸的组成部分。在DNA中，这些碱是腺嘌呤（a），胞嘧啶（C），鸟嘌呤（G）和胸腺素（T）。DNA碱基搭配在一起，连接了双螺旋的两个链。在DNA的正常情况下，腺嘌呤将与胸骨（A-T）配对，而胞嘧啶将与鸟嘌呤（G-C）搭配。在RNA中，胸腺氨酸被核碱尿嘧啶（U）取代。 核仁酶通常称为碱基。 嘌呤：在DNA和RNA中发现的两类核苷酸酶之一，其中包括腺嘌呤（a）和鸟嘌呤（G）。 嘧啶：在DNA和RNA中发现的两类核苷酸酶之一，其中包括胞嘧啶（C），胸腺嘧啶（T）和尿嘧啶（U）。 DNA聚合酶：在DNA复制过程中负责形成新的DNA副本的一类酶。 在DNA复制过程中，将一个双链DNA分子复制成两个相同的DNA分子。 此过程对于细胞分裂至关重要。 某些DNA聚合酶能够纠正错误，而另一些DNA聚合酶缺乏这种能力或显示误差校正减少。在RNA中，胸腺氨酸被核碱尿嘧啶（U）取代。核仁酶通常称为碱基。嘌呤：在DNA和RNA中发现的两类核苷酸酶之一，其中包括腺嘌呤（a）和鸟嘌呤（G）。嘧啶：在DNA和RNA中发现的两类核苷酸酶之一，其中包括胞嘧啶（C），胸腺嘧啶（T）和尿嘧啶（U）。DNA聚合酶：在DNA复制过程中负责形成新的DNA副本的一类酶。在DNA复制过程中，将一个双链DNA分子复制成两个相同的DNA分子。此过程对于细胞分裂至关重要。某些DNA聚合酶能够纠正错误，而另一些DNA聚合酶缺乏这种能力或显示误差校正减少。转录：将DNA转录为RNA的细胞过程。RNA：一种核酸，其中包含从DNA复制的信息。虽然RNA具有许多功能，但其中许多与在细胞内生产蛋白质有关。翻译：使用RNA携带的遗传信息的细胞过程用于与细胞传达如何将氨基酸连接在一起形成蛋白质（多肽）。RNA序列（通过核糖体）在三个核苷酸的片段中读取，称为密码子，这对应于一个氨基酸。单个核苷酸的变化可能会导致氨基酸链和随后的蛋白质形成的变化。蛋白质：蛋白质是由氨基酸组成的分子，是身体结构的基础。蛋白质在酶，细胞因子和其他活组织中发现。
人工智能、劳工和社会
本书从多学科角度出发，结合了多种地理和文化观点，重点探讨了人工智能对劳动力市场和整个社会的深远影响。随着人工智能逐渐改变我们社会的结构，了解其动态对于公众和劳工运动都至关重要。本书旨在为这两类受众带来知识，尽管后者可能从这些见解中受益最多。无论我们来自哪个学科，我相信，只有充分了解情况，我们才能最好地驾驭人工智能的未来并增强我们的能动性。
2023 年战略计划最终版
计划分为两类：管理进展（员工承诺完成的项目）和战略计划（董事会重视的预算推进项目）。虽然战略计划的所有组成部分都具有价值，但董事会对战略计划的优先排序为员工提供了政策指导，指导他们如何利用有限的资源制定预算。优先计划分为最高优先级（5 或 6 名董事会成员的优先级）和高优先级（3 或 4 名董事会成员的优先级）。
三菱电机-Starmex-R32-Catalogue.pdf
污垢通常分为两类：纤维灰尘和沙尘等亲水性污垢，以及油和香烟烟雾等疏水性污垢。三菱电机的双重阻隔涂层是一种双重阻隔涂层，其中混合了防止亲水性污垢渗透的“氟颗粒”和防止疏水性污垢进入空调的“亲水性颗粒”。内表面的这种双重涂层可使空调全年保持清洁，并在提供舒适的洁净空气的同时提高能源效率。
II糖尿病：使用模糊逻辑和...
糖尿病等疾病是慢性的，需要长期管理。 胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。 这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。 因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。 我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。 三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。 多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。 我们建议的糖尿病等疾病是慢性的，需要长期管理。胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。 这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。 因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。 我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。 三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。 多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。 我们建议的胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。我们建议的
通过平滑学习图上的图形信号处理进行基于 EEG 的运动想象解码
摘要 — 目的：本文提出了一种基于图信号处理 (GSP) 的方法，通过获取任务特定的判别特征来解码两类运动想象脑电图数据。方法：首先，使用图学习 (GL) 方法从脑电图信号中学习特定于受试者的图。其次，通过对每个受试者图的归一化拉普拉斯矩阵进行对角化，获得正交基，使用该基计算脑电图信号的图傅里叶变换 (GFT)。第三，将 GFT 系数映射到判别子空间，以使用由 Fukunaga-Koontz 变换 (FKT) 获得的投影矩阵区分两类数据。最后，对 SVM 分类器进行训练和测试，以根据所得特征的方差来区分运动想象类别。结果：在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上评估所提出的方法，并将其性能与 i) 使用由皮尔逊相关系数构建的图上提取的特征和 ii) 三种最先进的替代方法进行比较。结论：实验结果表明，所提出的方法优于其他方法，反映了整合 GL、GSP 和 FKT 元素的额外优势。意义：所提出的方法和结果强调了整合 EEG 信号的空间和时间特征在提取能够更有力地区分运动想象类别的特征方面的重要性。
演员简报23- 2024年2月
首先，这项研究基于对工作中的亲环境行为的最新理解，分为两类：“近端”和“远端”（见表1）。近端是个人以个人为中心的，直接的，更简单的实现（例如工作中的回收纸）。相比之下，远端行为是长期而复杂的，需要员工之间的协作（例如实施将减少能耗的新工作流程）。远端行为将在更大范围内改变整个组织的实践，从而更大程度地促进组织环境目标。