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为生物医学应用制造柔性压力传感器系统
所有的赞美都是对全能的真主。当我开始我的博士学位时旅程，我对进行研究，做出最佳演讲，撰写良好的研究论文和研究建议的了解很少。我不知道半导体和灵活的电子世界。在我在IIITH度过五年的美好生活之后，我学到了所有这些东西，还有更多。没有话可以表达我对我的导师，顾问和祝福者Aftab M. Hussain博士的感激和尊重。我要感谢他的全心全意，以选择我在他的指导下工作，升级我的研究质量，给我所有的人生课，激励我，指导我朝着正确的方向指导我，并提供道德支持。他不仅是一位杰出的导师，而且是一个令人惊叹且令人难以置信的人和一个好朋友。他是我的灵感和我的榜样，在成为教授后，我将一直仰望他寻求指导。我每天都感谢上帝给我这么出色的导师。特别感谢Kaust的电气和计算机工程助理教授Nazek El-Atab教授，他认为我是2023年Kaust的来访学生。我感谢她给了我机会从事有趣的项目和坚定不移的支持。她是一位了不起而值得称赞的导师。我深信我的研究小组中的所有朋友，他们在我身边，提供鼓励，灵感和社区意识。最后，我要感谢我的崇拜家人。我父亲，莫德。我对博士的衷心感谢。委员会成员S. S. Sundar Kumar Iyer教授，Nazek El-Atab教授和Anshu Sarje教授，借鉴了忙碌的时间，并提供了他们周到的见解，有见地的反馈和建设性的批评，从而极大地提高了本文的质量。首先，我要感谢我充满爱心的，extroror的夜间，保护性和坚强的母亲habeebunnisa。我将自己的一切成功和教育献给她。她是我强大的支持支柱，也是我敢于梦想和实现梦想的原因。Sameer Farooqui一直在鼓励并抚养我成为他坚强而坚定的女儿。其次，我要感谢我大胆，勇敢和亲切的兄弟Mohd博士。Umar Farooqui在我感到沮丧时，他的支持和持续的激励性谈话。我美丽而充满爱心的女儿Inaya Fatima一直是我在整个道路上取得成就的推动力，并带来了生活中的所有幸福。她的名字确实是她的名字 - “真主的礼物”。最后，我要感谢我的祖父母对我的鼓励和祈祷。
植物园：一个大型多模式数据集，可为生物多样性提供AI（补充材料）
Arboretum是一个13460万样本数据集，旨在通过为生物多样性应用推进AI，并通过提供一个大规模，准确注释的多模式数据集，其中包含图像和相应的文本描述，用于多样化的物种。植物园旨在促进用于物种鉴定，生态监测和农业研究的AI模型的开发。补充 - 我们介绍了三个新的基准数据集：Arboretum-Unseen，Arboretum-Lifestages和Arboretum均衡。
犬和猫遗传学和基因组 在不等式上刷卡 - Tinder作为生物电源的手段 课程vitae - Lassi Roininen个人详细信息名称... 探索chatgpt中的性别偏见
赫尔辛基是芬兰的首都和人口最多的城市。它位于芬兰湾的岸边，是芬兰南部的Uusimaa地区的所在地。居住在市政当局的675,000多人，在大都市地区有160万人。赫尔辛基是一个充满活力的城市，也是该国最重要的政治，教育，金融，文化和研究中心。这次国际会议具有在欧洲和美国之间交替的传统，赫尔辛基会议是在2022年在阿拉巴马州亨茨维尔的成功会议。该会议证明了犬和猫遗传学领域的许多突破和里程碑，包括开发遗传，基因组和功能基因组学研究的杰出资源，再加上遗传性疾病，癌症，行为，行为和形态学性状的令人兴奋的研究，进化生物学，基因组建筑和猫和猫领域。这次在赫尔辛基（Helsinki），我们计划了基于115个提交摘要的完整片段。我们将跳过在官方会议之前的研讨会日 - 以避免重叠的演讲，并在3,5天内散布正式计划。科学组织委员会已选择40个口头演讲，所有其他摘要都在三个海报会议之一中介绍。此外，在海报Flash Talks的谈判中将强调来自大多数年轻科学家的15个海报。他的研究利用了独特的芬兰人口和医疗保健，以提高我们对普通疾病潜在遗传成分的理解。我们还有两个鼓舞人心的主题演讲者：医学博士Aarne Palotie是赫尔辛基大学分子医学研究所（FIMM）的人类基因组学计划的研究总监。Guillaume Bourque是麦吉尔大学人类遗传学系的教授，他的研究兴趣是比较和功能性基因组学，特别着重于下一代测序技术和可转让元素的应用。社会计划包括在小芬兰的周日晚上的招待会，并于6月11日星期二在萨里斯托餐厅举行的盛大晚宴，位于南港前克利潘岛上。萨里斯托（Saaristo）是赫尔辛基（Helsinki）最宏伟和传统的餐厅之一，其中包括短途旅行到达那里。再次，我们非常感谢我们的主要赞助商Nestle Purina，他支持并在过去20年中提供了这一活动。我和我的团队期待欢迎您来赫尔辛基，并享受激动人心和协作的科学会议。
https://doi.org/10.15159/ar.24.040拉脱维亚泥炭和废物咖啡作为生物复杂https://doi.org/10.15159/ar.24.040拉脱维亚泥炭和废物咖啡作为生物复杂
1里加技术大学，材料科学和应用化学学院，通用化学工程研究所，鲁道夫斯Cimdins Cimdins Riga Riga Biomaterials Innovations Innovations Innovations Innovations Innovations and Development Center，Pulka Street 3，LV-1007 LATVIA，拉脱维亚2号Riga 2工程，粉末材料科学实验室和航空学研究所，吉帕拉斯街6B，LV-1048拉特维亚，拉特维亚4里加技术大学，里加技术大学，通用化学工程研究所，里加技术大学，3/7 PaulaValdena Street，LV-1048 Riga，Latvia，Latvia，Latvia *通信：Kristine.irtise.irtise.irtise.irtiseva@ristise@recter：sterce@recties@rectection extriuse@recter：sterce extriuseva@rection@rection extry：1.23 31 stun.lv ster，1月31日。接受：2023年11月17日；出版：2024年5月13日摘要。对天然起源的吸附剂越来越兴趣，这些吸附剂可再生，有效且能够治疗被石油产品污染的水。目前的论文调查了一种新型的基于生物的“泥炭 - 花费的咖啡地” SCG-HP Bio-base Composite Pellets，作为溢出油产品的透视吸附剂。描述了SCG-HP基于沉淀形式的基于SCG-HP的复合材料的制备和表征。这项研究使用同质泥炭（HP）作为一种有效的天然粘合剂。与HP不同比例（从12 wt％到50 wt％）的SCG用于不同类型的SCG-HP肉芽吸附剂。获得的颗粒尺寸为2至6 mm，总孔隙率为56-61％。研究了测试油的吸附（新鲜机油飞行员10W-40 SJ/CF）。吸附研究显示，SCG-HP颗粒的最大吸附（容量）从90 wt％到125 wt％。关键词：花费的咖啡地，吸附，基于泥炭生物的复合材料，漏油，可持续生产，废物回收。
菌丝体作为生物矿化工程生物材料的脚手架
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（本版本发布于2024年5月6日。; https：//doi.org/10.1101/2024.05.05.03.592484 doi：biorxiv Preprint
Kamlesh P等。概述：探索海藻作为生物塑料生产的可持续替代品。 Pharma Sci Analytical Res J 2024，6（2）：180046。 利用创伤的叙事暴露疗法 对气候变化的深入评论会影响对... 的研究
从历史的角度来看，20世纪塑料生产行业的快速扩展。由于塑料的成本较低和适应性，因此可以使用多种用途。生物塑料之所以开发，是因为塑料不可生物降解，并且已被证明对人，动物和环境产生有害影响。生物塑料可能是由可再生生物来源产生的，并且是可生物降解的。同样的用途适用于塑料的生物塑料。生物塑料可能来自各种来源，包括植物，动物和微生物，但它们在几种方面受到限制，包括无法获得大型生物量以及与耕种相关的挑战。与需要特定耕种环境的其他微生物来源相比，海藻具有高生物质，可以在各种环境中生长，并且可以在自然环境中培养，这使它们成为在这些情况下生产生物塑料的替代方法之一。海藻也具有便宜的优势，对食物链的影响很小，而不需要任何化学物质。已经观察到，海藻衍生的生物塑料较不脆，更健壮，对微波辐射具有抗性。现在正在进行开发生产基于海藻的生物塑料所需的技术，但是预计生物塑料部门的实质取得了很大的进步，将来能够生产基于海藻的生物塑料。作为一种实际替代品，发酵和基因工程可以通过使用尖端方法从海藻生产生物塑料方面的道路。在本文中讨论了海藻作为生物塑料的替代来源的重要性，利益和用途。
为生命科学、材料科学和纺织科学行业设计新型纳米粒子。
EVŌQ Nano 联合创始人兼首席技术官 William Niedermeyer 是一位终身科学家，拥有应用物理学背景，他重视专注研究。他领导了私营和企业领域的多个仪器离子物理学研究和开发项目，将他的物理学背景应用于多项突破性技术。当 9/11 事件中断他在犹他州大学的高能物理学博士学位研究时，Niedermeyer 转向了蓬勃发展的纳米技术领域，对其在医学、可再生能源和微电子领域的潜在应用很感兴趣。
您的企业数据是否已为生成式人工智能做好准备？
在瞬息万变的现代商业世界中，数据已成为推动增长和创新的命脉。随着组织努力在竞争中保持领先地位，数据和分析的战略性使用已成为成功的业务增长战略的基石。然而，在人工智能 (AI) 占据中心舞台的时代，利用可信数据进行生成式人工智能计划已成为解锁无与伦比的洞察力和推动前所未有的进步的关键。生成式人工智能正在彻底改变企业利用数据的方式，为自动化、个性化和预测分析创造机会。从自然语言处理到图像合成，应用范围广泛且具有变革性。为了充分利用生成式人工智能的潜力，强大而现代化的数据基础设施至关重要。
推荐引用 推荐引用 Geiger, Christophe，“为生成式人工智能制定尊重人权的版权框架”（2024 年）。联合 PIJIP/TLS 研究论文系列。123。https://digitalcommons.wcl.american.edu/research/123
本文分析了与所谓的“生成式人工智能”系统有关的版权问题，并从人权角度回顾了目前提出的改变人工智能生成作品版权制度的论点。本文认为，由于版权适用的人权框架以及以人为中心的人权方法，在评估版权和生成式人工智能系统的未来改革时，必须将保护创作者和人类创造力作为参考点。因此，应极其谨慎地考虑人工智能生成成果的版权，并且只有当人工智能被用作创作者在创作过程中的技术工具时，即当它们为人类作者服务时，才应考虑版权。人权分析强调，版权应该是保护创造力和创作者的工具，而不是确保人工智能技术经济投资摊销的法律机制。
环境DNA作为生物多样性监测的互补工具：一种多技术和多营养学方法，用于研究鲸类分布和进食生态学
基础模型在几个领域取得了巨大的成功，例如自然语言处理，计算机视觉和最近的生物学。DNA粉底模型尤其是作为基因组学有前途的方法而出现的。然而，到目前为止，尚无模型在广泛的基因组和调节元素上提供了核苷酸级预测，从而限制了它们的实际实用性。在本文中，我们基于以前在核苷酸跨前（NT）上的工作，以开发分割模型分割，该模型将处理至30kb-long的输入DNA序列，以预测单核苷酸分辨率下的14种基因组元素类别类别。通过利用NT的预训练权重，分段超过了几种消融模型的性能，包括具有单热编码的核苷酸序列和从SCRATCH训练的模型的卷积网络。分段可以使用零射线通用的多个序列长度来处理高达50kb的序列。我们在整个基因组的剪接位点检测中显示出改善的性能，并表现出强核苷酸水平的精度。因为它同时评估所有基因元件，因此分段可以预测序列变体对剪接位点变化的影响，而且还可以预测转录本相工相的外显子和内含子重排的影响。最后，我们表明，对人类基因组元素进行训练的分段模型可以推广到不同的人和植物物种的元素，并且训练有素的多种阶段分段模型可以实现对不见物物种的所有基因元素的更强的概括。总而言之，分段表明DNA粉底模型可以在单核苷酸分辨率下处理基因组学中复杂的颗粒状任务。分段可以很容易地扩展到其他基因组元素和物种，从而代表了我们分析和解释DNA的新范式。我们使我们的jax的github存储库中可在pytorch的jax和huggingface空间上提供分段-30kb的人类和多物种模型。