XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单花
Brewer的花谷物的益生元特性
结果和结论。酿酒厂的谷物纤维主要包括纤维素，半纤维素和木质素。由于包括阿拉伯氧基（AXS）在内的各种纤维级分，因此怀疑具有调节人肠道菌群的能力。到目前为止进行的体外研究表明，BSG和提取的轴成分刺激了促进健康的细菌的生长，例如双歧杆菌和乳酸杆菌，但是，它们也具有刺激肠杆菌科细菌的能力。此外，在酿酒剂的谷物影响下，大量的细菌和坚硬的细菌减少，而大细菌的丰度增加。此外，在每项研究中都证明了添加BSG刺激短链脂肪酸的合成，包括丙酸和乙酸，乙酸是最突出的影响。酿酒厂的花谷物可能会由于存在酚类化合物并增加食物的抗氧化活性而增强自由基的清除。进一步的研究，包括利用动态的体外消化系统和体内研究的研究，对于确认BSG对人类健康的有益影响是必要的。
我们应该花多少钱来降低A.I.的存在风险？
1，例如，2024年12月，Openai预览了他们的O3型号。在PHD级考试和综合编码竞赛中，该模型的表现高于领域专家，例如，在GPQA PHD级别的科学基准上得分为87.7％（对IN-ELD PHD学生的70％左右为70％）。几个月前，O1型号得分为78％。请参阅https://www.datacamp.com/blog/o3-openai and Rein等。（2023）。
观赏作物中不同花形式的繁殖
开花植物在我们的日常生活中非常重要，因为它们的美学价值。各种花类型的独特性非常有价值，双花的观念价值比单个同行具有更多的装饰价值。研究人员提出了一种新型的ABCDE模型，该模型基于经典的ABC模型，并发现了关键的转录变量以识别花卉器官。在此新模型中，A+E指定萼片，A+B+E表示花瓣，B+C+E表示雄蕊，C+E表示地毯，D+E表示象征。要繁殖具有新型花形式的品种，使用了一系列技术，包括杂交，突变，多倍体和基因工程。单，半双花形式的遗传控制可以归因于单个基因或许多基因。可以通过仔细选择正确的杂交技术来成功开发双花。选择具有改良明显特征的突变体，例如改变的花朵，形状，大小，叶片形式和生长习惯，也通过诱导的诱变而变得可行。通过将染色体的数量加倍，多倍体育种增加植物尺寸，叶子大小，分支发育和花卉成分。基因工程使得通过RNAi，CRES-T，CRISPR/CAS9和miRNA等生物技术发展来操纵各种特征。这些特征包括花颜色，香气，对非生物压力的抵抗力，疾病耐药性，耐药性，植物和花朵形式和建筑的改变，开花时间和收获后寿命。诸如Torenia，Chrysanthemum，Morning Glory，Petunia，Orchids，Gentian，Cyclamen和Rose植物等植物的形状已经成功地使用了这些技术。尽管这些技术丰富，但仅出于商业目的而创建了少量品种。
酿酒商的花谷物作为潜在的新功能食品...
第3章。Solid state fermentation of brewers' spent grains for improved nutritional profile using Bacillus subtilis WX-17 ..................................................................................... 56
人们在AI div>上花费了超过10亿美元
使用AI的应用不仅是怪癖；他们全年都很稳定。消费者使用人工智能应用程序花费了77亿小时，这些应用在2024年加载了170亿次。是一个Chatgpt，比迪斯尼+或YouTube音乐的应用程序更快地获得了5000万个月活跃用户。
美国横田空军与日本航空自卫队举行“友谊赏樱”活动庆祝春天的到来
3 月 30 日，美国空军和自卫队官员以及社区成员聚集在横田空军基地，参加由航空自卫队作战系统中队主办的“友谊樱花观赏活动”，观赏和庆祝本季第一朵樱花。 花见是日本的传统习俗，是庆祝春天到来和樱花盛开的年度活动。除了赏樱花之外，参加者还享用了午餐盒饭、欣赏古筝表演、玩宾果游戏，并与日本航空自卫队横田空军基地的吉祥物“疾风君”互动。 日本航空自卫队作战系统作战司令部的友谊赏樱活动为美国空军和日本航空自卫队的成员提供了体验传统文化和习俗的机会，加强了两国之间的联系和伙伴关系。 （照片1）3月30日，航空自卫队空军作战系统作战中队司令官石井博之大佐在友谊樱花观赏活动上致开幕词。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具