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使用微生物
摘要生产天然生物食品的生物技术途径比合成创建的产品更优选。这样的途径是生物转化，它需要使用用作生物催化剂的微生物将一种物质转化为另一种物质。绿色化学中的一个关键过程是生物转化，这导致了许多有价值的化学物质的生物产生。由于其独特的香气，香草素是世界上使用最广泛的口味之一。它用于冰淇淋，蛋糕，饼干，巧克力和化妆品。与化学合成的香草蛋白相比，生物产生的香草蛋白很少或没有自由基，这就是为什么它对人类的负面影响很小或没有负面影响。生物学前体，例如丁香酚和异烯醇以及阿魏酸，可用于香草蛋白的生产中。从土壤中分离出纯细菌培养物（分离株编码为DSH1001至DSH1004），并通过各种生化反应鉴定为革兰氏阴性棒。通过16S核糖体测序带有登录号OR140859鉴定的微生物可以将异烯醇转换为香草素。还研究了其生物转化的同烯醇的能力。使用HPLC，在37°C，pH 7.2，搅拌速率150 rpm的温度下进行最终筛选所选细菌分离株，初始isoeugenol浓度为0.01％。食品行业可以通过生物学手段从香草素的商业生产中获利。关键字：Aeromonas Veronii，生物转化，HPLC，Isoeugenol，登录号OR140859，Vanillin，NCBI。
了解我，了解你：人工智能中的心智理论
人工智能 (AI) 极大地改变了我们所知的世界。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，其关键进展在于使机器能够从数据中学习。深度学习 (DL) (LeCun、Bengio 和 Hinton，2015) 发挥了核心作用，这是一种基于人工神经网络的技术，旨在有效支持学习。由于 DL 与强化学习 (RL，即代理通过与现实世界交互进行学习并相应地获得奖励或惩罚的概念) 相结合，它已被证明能够提供有时超越人类的表现。一个典型的例子是 AlphaGo 计算机程序成功地在围棋比赛中不断击败世界冠军，同时为成功的游戏策略提供了新的见解。这些突破性的成就让人们对人工智能及其所能实现的目标过度自信，尤其是在短期内。风险投资蜂拥而至人工智能初创企业。人们期待自动驾驶汽车随时出现在我们的道路上。然而，最近发生的一些严重事件已经敲响了警钟。涉及原型自动驾驶汽车的事故已导致人员伤亡（Tesla Deaths，2020 年），这让人们质疑该技术在人机密切互动的潜在危险情况下的使用是否真的准备就绪。令人惊讶的是，这些事故是由于车辆未能执行相对简单的任务造成的，例如物体检测或障碍物跟踪和避让（Hawkins，2019 年）。事实上，在 AI 能够安全地部署到高风险和潜在危险的情况下之前，需要具备更为复杂的功能。对当前 AI 使用的期望可能需要修改。以自动驾驶为例。智能汽车需要实时对人类行为做出可靠的预测，以便预先调整速度和路线，以应对儿童可能突然穿过马路的决定。深度神经网络可以有效地识别流媒体视频中的人类动作，如运动模式（Singh、Saha、Sapienza、Torr 和 Cuzzolin，2017 年）。然而，后者可能具有欺骗性，因为人类可以根据自己的心理过程、想法和动机以及他们周围看到的事物突然改变主意。在我们的例子中，之前在人行道上走向学校的孩子们可能会看到马路对面有一辆冰淇淋车，并决定冲过马路去买冰淇淋。在如此复杂的环境中，没有一个预测系统仅仅基于过去观察到的运动来运作，就不可能准确可靠，也不需要考虑上下文和其他相关主体的性质。另一方面，人类可以预测其他人的未来行为，即使没有运动，只需快速评估相关人员的“类型”和他们周围的场景（例如例如，站在走廊里的老人很可能会决定乘坐电梯，而不是走楼梯）。这表明人工智能需要解决“热”认知问题，比如人的思维是如何受到其情绪状态影响的（Lawrence、Clark、Labuzetta、Sahakian & Vyakarnum，2008 年；Taylor Tavares、Drevets & Sahakian，2003 年）。热认知是指情绪和社会认知，包括心智理论（ToM）。它与“冷”认知形成对比，在“冷”认知中，信息处理与情感无关。社会认知旨在通过研究潜在的认知过程来理解社会现象（即人们与他人打交道的方式）。随着能够表现出一定（有限）智能的人工智能的出现，这一概念需要扩展到人类如何与智能机器（例如航空公司的对话机器人）打交道，反之亦然。
（2024），2（1）：66–74 商业模式画布的利用......
摘要 (英文) 本研究旨在通过指导微型、小型和中型企业 (MSME) 为企业主提供教育，并通过创建商业模式画布 (BMC) 为“Sidizert”企业制定战略，该画布由 9 个元素组成，用于进行整体业务映射。还进行了 SWOT 分析，以了解利用其优势和机会所面临的弱点和威胁。所采用的研究方法是定性方法，采用案例研究类型的研究，这使得深入了解 Sidizert MSMEs 面临的条件、挑战和机遇成为可能。SWOT 分析的结果是制定战略的基础，该战略有望为 MSMEs 的改善和竞争力做出积极贡献，尤其是南雅加达 Tebet 食品和饮料行业的 Sidizert MSMEs。这项研究的结果表明，Sidizert 中小微企业可以通过提高产品质量、与提供高质量冰淇淋产品的供应商建立合作伙伴关系、调整价格，以便在竞争激烈的市场中竞争（价值主张和关键合作伙伴）、改善摊位外观，以及培训员工提高服务技能（关键资源）来竞争和扩大市场。这项服务的结果的重要性在于为中小微企业提供理解、策略和支持。通过这些改进，希望 Sidizert 中小微企业能够在竞争日益激烈的市场中应对竞争
带回收塑料的包装食物
UST打开冰箱，您会发现塑料是我们带回家的食物的主要包装材料。混合沙拉，蘑菇，散布，鸡肉以及番茄酱，乳制品和软饮料：它们通常都用塑料包装。可乐和番茄酱存储在PET瓶中（聚对苯二甲酸酯），聚丙烯（PP）桶中的Yo-Ghurt，大型塑料牛奶瓶由高密度聚乙烯（HDPE）制成。然后是混合的塑料：Salami显示在由PET和聚乙烯（PE）制成的薄复合托盘上，并用由各种塑料层组成的纤维密封。和大多数瓶顶是由聚乙烯制成的。这种多样性使回收充满挑战。在理想的情况下，您可以按类型和颜色回收塑料，然后将其磨碎并洗涤以去除食物。最终，将这种再生塑料加工成制造商制造新瓶，托盘和箔的颗粒。，但是由于不良物质污染的风险，目前不允许使用大多数类型的丢弃塑料制作食物包装。只有通过沉积机分别收集的PET瓶才能为新瓶提供原材料。从一桶酸奶，牛奶瓶或冰淇淋桶中的塑料不回到厨房，而是在回收后作为油漆桶，花园椅子，洗发水瓶或垃圾袋，获得了新的生活。某些收集的塑料被焚化，因为它被污染了，无法回收，或者包含过多的不受欢迎的塑料 - 例如，构造废物或玩具。
政策影响部门年度报告2024
费率）•仅用于家庭状况的学费。没有用于海外学费的额外增长资金。关于实验室和我们正在寻找一名才华横溢的博士生的项目，以加入UCL癌症研究所（Ivana Bjedov）博士领导的癌症实验室的分子生物学（https://wwwwwwwww.ucl.ac.uk/cancer/cancer/research/research/department/department-cancer-cancer-cancer-cancer-cancer-biolecular-biologal-biologely-cancerearch-gancearch-gancerearch-gancerceach-gancearch-groupce）。Bjedov实验室对两个紧密互连的生物过程感兴趣：衰老和癌症（Martinez-Miguel，V。等2021 PMID 34525330; Stead E. R.等。2021 PMID 34102225; Bjedov I等。2020 PMID 33253201; Castillo-Quan J. I.等。2019 PMID 31570569），特别是利用DNA修复和衰老研究领域的最新发展，以保护正常组织免受放射治疗的有害副作用。尽管多年来在放射疗法的交付方面取得了进展，但仍然没有有效的放射线保护剂。通过利用Bjedov实验室在抗衰老研究中的专业知识和利用新方法，该项目旨在改善对正常组织的保护，从而降低长期辐射毒性。通过与来自不同领域的主要专家（西蒙·布尔顿教授（伦敦克里克），欧文·桑索姆教授（Cruk Beatson，格拉斯哥），巴特·范海斯·布罗克（Bart Vanhaesebroeck）教授（UCL）教授，该项目为DNA修复机制和冰淇淋素生物学的研究带来了创新的观点。
了解我，了解你：人工智能中的心智理论
人工智能 (AI) 极大地改变了我们所知的世界。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，其关键进展在于使机器能够从数据中学习。深度学习 (DL) (LeCun、Bengio 和 Hinton，2015) 发挥了核心作用，这是一种基于人工神经网络的技术，旨在有效支持学习。由于 DL 与强化学习 (RL，即代理通过与现实世界交互进行学习并相应地获得奖励或惩罚的概念) 相结合，它已被证明能够提供有时超越人类的表现。一个典型的例子是 AlphaGo 计算机程序成功地在围棋比赛中不断击败世界冠军，同时为成功的游戏策略提供了新的见解。这些突破性的成就让人们对人工智能及其所能实现的目标过度自信，尤其是在短期内。风险投资蜂拥而至人工智能初创企业。人们期待自动驾驶汽车随时出现在我们的道路上。然而，最近发生的一些严重事件已经敲响了警钟。涉及原型自动驾驶汽车的事故已导致人员伤亡（Tesla Deaths，2020 年），这让人们质疑该技术在人机密切互动的潜在危险情况下的使用是否真的准备就绪。令人惊讶的是，这些事故是由于车辆未能执行相对简单的任务造成的，例如物体检测或障碍物跟踪和避让（Hawkins，2019 年）。事实上，在 AI 能够安全地部署到高风险和潜在危险的情况下之前，需要具备更为复杂的功能。对当前 AI 使用的期望可能需要修改。以自动驾驶为例。智能汽车需要实时对人类行为做出可靠的预测，以便预先调整速度和路线，以应对儿童可能突然穿过马路的决定。深度神经网络可以有效地识别流媒体视频中的人类动作，如运动模式（Singh、Saha、Sapienza、Torr 和 Cuzzolin，2017 年）。然而，后者可能具有欺骗性，因为人类可以根据自己的心理过程、想法和动机以及他们周围看到的事物突然改变主意。在我们的例子中，之前在人行道上走向学校的孩子们可能会看到马路对面有一辆冰淇淋车，并决定冲过马路去买冰淇淋。在如此复杂的环境中，没有一个预测系统仅仅基于过去观察到的运动来运作，就不可能准确可靠，也不需要考虑上下文和其他相关主体的性质。另一方面，人类可以预测其他人的未来行为，即使没有运动，只需快速评估相关人员的“类型”和他们周围的场景（例如例如，站在走廊里的老人很可能会决定乘坐电梯，而不是走楼梯）。这表明人工智能需要解决“热”认知问题，比如人的思维是如何受到其情绪状态影响的（Lawrence、Clark、Labuzetta、Sahakian & Vyakarnum，2008 年；Taylor Tavares、Drevets & Sahakian，2003 年）。热认知是指情绪和社会认知，包括心智理论（ToM）。它与“冷”认知形成对比，在“冷”认知中，信息处理与情感无关。社会认知旨在通过研究潜在的认知过程来理解社会现象（即人们与他人打交道的方式）。随着能够表现出一定（有限）智能的人工智能的出现，这一概念需要扩展到人类如何与智能机器（例如航空公司的对话机器人）打交道，反之亦然。
哈德利高级中心通讯
注册从1月2日开始要记住：我们将于1月1日，20日和2月17日关闭Hadley Fire的热门话题将于3月恢复1/2、1/2、1/2、1/15、2/5、2/19➢点按1/3、1/3、1/3、1/17、2/7、2/7、2/21/2/21/午餐1/8和2/8＆2/8和2/8 2/13➢积极的想法1/9＆2/13➢艺术表演开幕之夜1/10➢读书俱乐部1/10＆2/14➢向您的计算机介绍1/13➢小时与Kate Atkinson博士1/15➢咖啡一起与Cop Cop Coff一起与COP 1/16＆2/20 coff coffe Coffe coffer 1/23＆2/27➢喘息护理1/23＆2/27➢功能培训简介1/24➢电影Matinee 1/24＆2/21 fro Rhythm＆运动简介介绍1/27➢男士早餐1/27＆2/24➢艺术与Kit 1/27＆2/24 and lun lun lun and and and and lun and and and y y Years 1/29 2/27➢生日冰淇淋社交1/31＆2/28➢CBD和大麻：疼痛管理2/4➢Springfield博物馆Van Trip 2/5➢2/5杯2茶：获得巧克力！2/10➢aarp by Appt的税收服务开始2/12➢听到诊所步行2/13➢技术与莫莉2/14➢食物库2/19➢烤牛肉式晚餐2/23➢ 奖品！ 2/25要避免取消，请注册；对于基于收费的课程，亲自注册！2/10➢aarp by Appt的税收服务开始2/12➢听到诊所步行2/13➢技术与莫莉2/14➢食物库2/19➢烤牛肉式晚餐2/23➢奖品！2/25要避免取消，请注册；对于基于收费的课程，亲自注册！
南极降水如何随温度而变化？
摘要。随着全球变暖的进展，南极的降雪预计会增加，这可能会抵消甚至暂时过度补偿冰淇淋质量损失，这是由于冰出排放和融化而导致的。对于海平面投影，了解决定南极的降雪变化的过程至关重要。在这里，我们基于Clausius – Clapeyron关系，重新审视南极温度变化与降水变化，识别和解释与理论方法的偏差之间的关系。分析全球（CMIP6，Coupled模型对比度项目第6阶段）和区域（RACMO2.3）模型预测的最新估计，我们发现，每年的温暖度比南极洲的平均降水量为5.5％，最小敏感性为2％k - 1近距离coast和最大敏感性，最高敏感性为1％k-1 k and east east east east east east east-east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east的最大最大敏感性。这一较大的范围可以用主要的气候条件来解释，局部温度决定了克劳西乌斯 - 百叶窗的敏感性，在某些地区因沿海风状态而被抵消。我们比较了得出灵敏度因子的不同方法，在某些情况下，这可能导致同一模型的灵敏度变化高达7个百分点。重要的是，发现局部敏感性因素在很大程度上取决于变暖水平，这表明某些基于其沉淀估算的冰片模型基于从这些敏感性因素得出的参数估算的基础，可能会高估降雪诱导的降雪
随着 MOSI 首次量子倒计时迎接 2025 年的到来！
揭开粒子物理学的奥秘：尽情参与实践活动和品尝含酒精的液氮冰淇淋。品酒：品尝来自 Keel Farms 的精选葡萄酒，售完即止。现场音乐：欣赏 Ed John 的现场表演，度过愉快的夜晚。大奖赢取：参加独家抽奖，就有机会赢取令人惊叹的奖品。引人入胜的杂技：欣赏坦帕杂技团 Acrobellum 的惊心动魄的表演。美味佳肴：您可以从 Zydeco Brew Werks 购买食物和饮料，犒劳自己。量子倒计时将于 2024 年 12 月 31 日星期二晚上 9:00 至凌晨 12:30 在北坦帕上城区 4801 E. Fowler Ave. 的 MOSI 举行。量子倒计时的门票现已开始发售，由于座位有限，强烈建议提前购买。此活动严格限制 18 岁以上人士参与，购买酒精饮料需出示有效 21 岁以上身份证件。MOSI 会员门票 20 美元，非会员门票 30 美元。如需门票、可选 VIP 套餐和更多信息，请单击此处。关于坦帕科学与工业博物馆 MOSI MOSI 是坦帕湾的科学与创新中心，位于北坦帕 4801 E. Fowler Ave. 欢迎来到科学与工业博物馆，在这里科学的奇迹栩栩如生。我们是一个动手实践的科学中心，致力于互动学习和有趣的探索。通过引人入胜的永久和轮换展览以及超凡脱俗的项目，MOSI 让所有人都能接触到科学和技术。快来加入我们的探索之旅，解开我们周围世界的奥秘。
使用机器学习的雷达和基于环境的冰雹损害估计
摘要。大型冰雹事件通常很少发生，在特定位置发生的发生之间存在很大的时间差距。但是，当这些事件确实发生时，它们可能会在几分钟之内造成快速而大量的经济损失。因此，至关重要的是，具有准确服从并理解冰雹现象以改善这种影响的线索至关重要。虽然原位观察是准确的，但单个风暴的数量有限。天气雷达提供了更大的观察脚印，但是当前雷达衍生的冰雹尺寸估计值由于水平降落时的水平对流而表现出较低的精度，冰雹尺寸分布（HSD），复杂的散射和衰减和混合水流类型的变化。在本文中，我们提出了一种新的雷达衍生的冰雹产品，该产品使用大量的冰雹损害保险索赔和雷达观察结果进行了探测。，我们使用这些数据集以及环境信息来计算冰雹损害估计（HDE），旨在量化冰雹影响的深度神经网络方法，其关键成功指数为0.88，并确定了针对观察到0.79损害的确定。此外，我们将HDE与流行的冰雹尺寸产品（网格）进行了比较，从而使我们能够识别与网格上偏见相关的气象条件。环境具有相对较低的特异性湿度，高斗篷和CIN，高风速高高，地面的南风与负网状偏置相关，可能是由于HSD，HSD的差异，冰淇淋硬度或混合水合物的差异。相比之下，高斗篷，高CIN和相对较高的湿度高的环境与正面的网格偏置相关。