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小麦串联激酶传感器激活NLR助手以触发免疫力
1植物科学计划，生物与环境科学与工程部（BESE），阿卜杜拉科学技术大学（KAST）国王；沙特阿拉伯的塔瓦尔。2 Csiro农业和食物；堪培拉，澳大利亚澳大利亚首都地区。3福建泰旺作物害虫的生态控制国家主要实验室，遗传学教育部的主要实验室，繁殖和多种作物的多种利用，植物免疫中心，福建农业和林业大学；中国富州。4 Bioscience计划，Smart Health Initiative，Bese，Kaust；沙特阿拉伯的塔瓦尔。5明尼苏达大学植物病理学系；美国明尼苏达州圣保罗。 6植物科学系，自由州大学；布隆方丹，南非。 *相应的作者。 电子邮件：peter.dodds@csiro.au，brande.wulff@kaust.edu.sa†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 摘要：大多数植物抗性基因编码膜锚定的受体样蛋白或细胞内核苷酸结合和富含亮氨酸的重复（NLR）受体。 在小麦和大麦中，串联激酶（TKS）已成为新的抗药性决定因素。 了解小麦茎锈蚀蛋白SR62 TK的作案手法，我们鉴定了两个遗传相互作用者 - SR62 TK功能所需的宿主基因和相应的真菌AVRSR62效应子。 我们发现SR62基因座是由编码SR62 TK和NLR（SR62 NLR）的挖掘模块组成的。 AVRSR62与SR62 TK的N末端激酶结合。5明尼苏达大学植物病理学系；美国明尼苏达州圣保罗。6植物科学系，自由州大学；布隆方丹，南非。 *相应的作者。 电子邮件：peter.dodds@csiro.au，brande.wulff@kaust.edu.sa†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 摘要：大多数植物抗性基因编码膜锚定的受体样蛋白或细胞内核苷酸结合和富含亮氨酸的重复（NLR）受体。 在小麦和大麦中，串联激酶（TKS）已成为新的抗药性决定因素。 了解小麦茎锈蚀蛋白SR62 TK的作案手法，我们鉴定了两个遗传相互作用者 - SR62 TK功能所需的宿主基因和相应的真菌AVRSR62效应子。 我们发现SR62基因座是由编码SR62 TK和NLR（SR62 NLR）的挖掘模块组成的。 AVRSR62与SR62 TK的N末端激酶结合。6植物科学系，自由州大学；布隆方丹，南非。*相应的作者。电子邮件：peter.dodds@csiro.au，brande.wulff@kaust.edu.sa†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。摘要：大多数植物抗性基因编码膜锚定的受体样蛋白或细胞内核苷酸结合和富含亮氨酸的重复（NLR）受体。在小麦和大麦中，串联激酶（TKS）已成为新的抗药性决定因素。了解小麦茎锈蚀蛋白SR62 TK的作案手法，我们鉴定了两个遗传相互作用者 - SR62 TK功能所需的宿主基因和相应的真菌AVRSR62效应子。我们发现SR62基因座是由编码SR62 TK和NLR（SR62 NLR）的挖掘模块组成的。AVRSR62与SR62 TK的N末端激酶结合。这种触发了C末端激酶的位移，允许其募集SR62 NLR以激活免疫反应。了解这种两分量抗性复合物的机制将有助于工程和繁殖，以实现耐用性。
尼泊尔虚拟AI助手
摘要 - 随着人工智能（AI）的发展，我们不需要批判性思维的许多常规冗余工作都被机器所取代。由于AI，物联网（IoT）的范围也在增加。物联网是在现实生活中应用AI的合适平台。在本文中，我们提出了将AI与IoT相结合的虚拟AI助手。我们的系统使用ESP8266（节点MCU）芯片作为家庭自动化应用程序的核心微控制器。这是一个与IoT兼容的微控制器，具有云连接功能，借助WiFi（无线保真度）完成。这允许灯光，风扇，米炊具等家用电器等。由世界任何地方的桌面或移动应用程序控制。我们的系统使用语音识别作为控制应用程序的主要来源。语音识别功能可以检测和区分人们的声音，这在安全性和隐私方面是一个方便的功能。除了物联网之外，在此系统中还实现了软件功能，例如笔记制作，应用程序启动器，Web导航和通过语音识别的自动键入。我们的工作还利用尼泊尔语言用于物联网应用程序，用于关闭家庭电器。AI模型是从Scratch手动培训尼泊尔语言的，因为尼泊尔语言的适当音频数据集不可用。我们在尼泊尔虚拟AI助手开发方面的工作是将硬件和软件与AI集成，以创建用户友好的自动化并轻松自动化，并在人们的日常生活中轻松。
设计基于LLM的学习助手
本学士学位论文的目标是开发一位针对主席讲座之一量身定制的LLM学习助手。学习助手应利用检索增强的生成（RAG）框架，结合通用语言模型（例如GPT-4，Llama）的优势与准确的，课程特定的知识（例如，讲座的滑道和视频）（例如，整体开发过程）应遵循设计科学研究方法（HEVNER ETREPET）。讲座。必需的技能
朝更安全的机器人辅助手术-Iris re.public@polimi.it
机器人辅助手术在医学领域正在迅速发展，增强现实的整合表明，通过提供更多的视觉信息来提高外科医生的运行性能。在本文中，我们提出了一个无标记的增强现实框架，以避免手术内出血来提高安全性，这是由手术器械和精致的血管（动脉或静脉）之间碰撞引起的高风险。先进的立体声重建和分割网络，以找到最佳组合，以在3D空间中重建术中血管，以使用术前模型进行注册，并实施仪器和血管之间的最小距离检测。在干燥实验室的DA Vinci研究套件上模仿机器人辅助的淋巴结清扫术，并且十个人类受试者进行此操作以探索所提出的框架的可用性。结果表明，增强现实框架可以帮助用户避免仪器和精致的血管之间的危险碰撞，同时又不引入额外的负载。它提供了一个灵活的框架，该框架将增强现实集成到医疗机器人平台中，以增强手术的安全性。
贾登·加列戈斯，M；海尔·马卢辛，J； Yaselga Auz, W 和 Cocha Telenchana, M. (2024)。人工智能虚拟助手对大学生学业成绩的影响。边境社会杂志； 4(4): e338。 https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(4)338
摘要本研究旨在探讨人工智能虚拟助手对大学生学业成绩的影响。使用 SCOPUS 数据库来识别相关的科学文章，使用了涵盖该主题的多项研究的特定搜索算法。该方法包括选择某些类型的文献和时间标准，其中包括西班牙语和英语的文章，以保证该领域研究的全球性和代表性视野。通过详细的分析，评估了虚拟助手在提高学生学业成绩和满意度方面的有效性。研究结果表明，这些辅助工具通过提供个性化学习和持续帮助等好处，具有相当大的提高学业成绩的潜力。然而，人们也认识到了技术和道德障碍，这需要适当的管理，以确保在高等教育中有效和公平地使用人工智能。结论强调了了解这些技术整合带来的潜在优势和挑战的重要性，并强调需要采取平衡的方法来最大限度地发挥优势并减轻潜在的缺点。
加速生物发现的人工智能助手
Ringel, Michael S. 等人。《打破 Eroom 定律》。《自然》评论。药物发现 (2020)。Wouters 等人。《2009-2018 年将新药推向市场所需的研发投资估算》。《JAMA》（2020 年）
认识 Commvault® Cloud 的 AI 助手 Arlie
Arlie 是“Autonomous Resilience（自主恢复能力）”的缩写，是 Commvault 云平台中全天候可用的 AI 助手，能够以简单自然的语言响应查询、快速整合信息并提供可操作的响应，从而帮助节省时间、快速应对威胁并提高网络弹性。Arlie 使各种技能水平的用户无需具备广泛的平台知识即可完成复杂任务，让您能够更快地完成更多任务。
赞助手册2024-2025
nus calibur机器人技术（NUSCR）是一个由40多名成员组成的多学科学生团队。成立于2019年，该团队致力于我们的目标，以设计，制造，程序，测试和部署七种专业类型的战斗机器人的车队。2023年，该团队参加了我们的首次海外比赛，即Robomaster University League 3v3赛事，在那里我们进行了标准，Sentry和Hero Robots的早期迭代。
赞助手册
＃ASCS2022第1＃ASCS2022作为两天虚拟事件进行，因为限制了Covid Pandemic，其参与孟加拉国，印度和巴基斯坦的参与吸引了> 80％的参与。该活动分别主持了Shyam Prabhakar博士和Sadaf Mughal博士的演讲，标题为“空间和单细胞OMIC：算法和应用”和“软组织肉瘤的综合分子表征”和Sadaf Mughal博士。这次活动的主要庆祝活动是与Farzana Rahman博士，MelikeDönertas博士，Aishwarya Alex博士和Sayane Shome博士的“ Compbio：Corve and Open讨论”的圆桌讨论。Pratap Seschachalam和Merve Kahraman和Batool Almarzouq博士，Joel Nitta博士和Pradeep Eranti博士也在Pratap Seschachalam和Merve Kahraman和Merve Kahraman和Merve Kahraman和“可重复的科学分析”上进行了两个短期研讨会。
自动化客户支持：关于机器学习驱动聊天机器人和虚拟助手的功效的研究
摘要 - 本研究研究了机器学习驱动的聊天机器人和虚拟助手在自动化客户支持方面的功效。随着对企业提供快速，高效且可扩展的客户服务的需求日益增长，因此必须采用机器学习（ML）等高级技术。本研究探讨了如何利用这些技术来增强客户支持操作，并将其绩效与传统支持方法进行比较。这项研究的主要目标是评估ML驱动的聊天机器人和虚拟助手在客户支持角色中的表现，将这些高级技术与传统客户支持方法的疗效进行比较，并在与ML驱动的系统互动时评估客户满意度和响应效率，并确定使用机器学习中使用机器学习的收益和限制。本研究采用了混合方法研究设计，结合了定性和定量方法来收集全面数据。该方法包括通过调查和与客户的访谈收集数据，并支持员工，以收集有关用户体验和满意度水平的定性数据。还分析了来自客户支持交互的历史数据。实施了各种ML模型，包括自然语言处理（NLP）和深度学习算法，以实现为聊天机器人和虚拟助手。这些模型在广泛的客户查询和响应数据集中进行了培训。统计和分析技术，包括回归分析和假设检验，用于解释收集的数据。使用响应时间，准确性和用户满意度得分等指标评估了由ML驱动的聊天机器人和虚拟助手的性能。该研究的主要发现表明，ML驱动的聊天机器人和虚拟助手