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EM4（有效微生物4）对黄瓜生长和生产率的影响（Cucumis sativus L.） 在非贵族 - 下，针对松树松香中的阿贝酸反应的定向研究 基于反转的地热系统结构的3D可视化
黄瓜（Cucumis sativus L.）是一种营养健康的蔬菜，通常由印度尼西亚人食用。为了满足19009年大流行期间家庭规模需求的自给自足，可以在家庭花园中，使用诸如Polybags之类的容器在家庭花园中进行黄瓜种植。在有限的土地上种植黄瓜，需要通过在种植时将有效的微生物4（EM4）应用于多袋培养基，需要精心优化的种植培养基组成。进行了研究，旨在确定黄瓜生长和生产力的最佳EM4剂量。这项研究使用了一个随机块设计，该设计由对照组成，三个治疗剂量为10％EM4，即每个polybag的20、40和60 mL，具有六个复制。使用的种植培养基是壤土和山羊粪的混合物。NPK肥料作为额外的营养剂。EM4应用程序是通过将其倒入Polybags的种植媒体中每隔八天就完成的。结果表明，黄瓜植物的生长参数和生产率的提高，即植物的高度，叶叶绿素含量，花朵出现时间，花朵的数量以及形成水果的花的数量。40 mL EM4是显示出最高生长和生产率的剂量。
lovis4u：比较基因组学的基因座可视化工具
可用性和实现：Lovis4U在Python3中实现，并在Linux和MacOS上运行。命令行接口涵盖了最实际的用例，而提供的Python API允许在Python程序中使用，集成到外部工具中以及其他自定义。源代码可在github页面上获得：github.com/art- egorov/lovis4u。详细的文档，其中包括示例驱动指南，可以从软件主页上获得：art-egorov.github.io/lovis4u。简介微生物基因组数据库的指数增长已解锁了许多比较基因组分析的机会（1）。各种任务，例如对基因邻域保护的分析（2,3），功能短ORF（4,5）的注释以及基因组变异性热点（6-8）的研究通常需要可视化多个基因组基因局基因局基因局基因局基因局基因局。为此目的开发了几种软件工具。这些子集具有图形用户界面（GUI），例如Artemis比较工具（9），EasyFig（10），Genespy（11）和Geneious Prime（Geneious.com）。另一个类别包括基于Web的应用程序，例如基因图形（12）。此外，还有库，例如r套件genoplotr（13）和gggenes（14），以及python包装Genomediagram（15）。一些工具集成了多种方法，创建混合解决方案。例如，GenView是一种与交互式Web应用程序（16）相结合的Python管道（16），Clinker＆ClusterMap.js（17）是一种流行的工具，具有命令行界面和可以生成矢量图形的交互式Web应用程序。尽管这些工具中的许多工具都通过GUIS或Web应用程序具有交互性，但缺乏适用用户友好的命令行工具
出色的3D可视化，具有一流的图形
通过Draginfly 3D World Zeiss Edition软件在最高定义中探索您的数据。它旨在从头到尾管理您的工作流程。使用直观的用户界面，该软件为您提供了完整的3D可视化和数据分析平台。各种功能，例如交互式导航，高级分割工具，简易注释和对象分析为您提供简单的过程和高质量的结果。为支持显微镜的需求而设计的升级提供了一个通用工作空间，用于将多尺度相关显微镜整合到NM到NM。通过编程语言python自定义您的功能，功能和小部件，以使您的软件自动化以提高生产率。
HDGraphix：一种基于网络的工具，用于可视化氢氘交换质谱数据
9。Puchała，W.，Burdukiewicz，M.，Kistowski，M.，DąBrowska，K.A.，Badaczewska-Dawid，A.E. hadex：一个R包装和网络服务器，用于分析来自氢欧交换质谱实验的数据。 生物信息学36，4516–4518。 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa587。Puchała，W.，Burdukiewicz，M.，Kistowski，M.，DąBrowska，K.A.，Badaczewska-Dawid，A.E.hadex：一个R包装和网络服务器，用于分析来自氢欧交换质谱实验的数据。生物信息学36，4516–4518。https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa587。https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa587。
荧光标记的维多珠单抗可用于可视化炎症性肠病中的药物分布和粘膜靶细胞
摘要 目的 改善 IBD 患者选择和生物疗法（如维多珠单抗）的开发需要彻底了解作用机制和靶标结合，从而提供个性化的治疗策略。我们的目的是可视化静脉注射荧光标记的维多珠单抗 vedo-800CW 的宏观和微观分布，并使用荧光分子成像 (FMI) 识别其靶细胞。 设计 进行了 43 次 FMI 程序，包括内窥镜检查期间的宏观体内评估，然后进行宏观和微观体外成像。在 A 期，患者在内窥镜检查前接受 4.5 毫克、15 毫克 vedo-800CW 或无示踪剂的静脉注射。在 B 期，患者接受 15 毫克 vedo-800CW，然后接受未标记的（亚）治疗剂量的维多珠单抗。结果 FMI 定量显示炎症组织中 vedo-800CW 荧光强度呈剂量依赖性增加，15 mg（153.7 au（132.3–163.7））是最适合的示踪剂剂量，而 4.5 mg（55.3 au（33.6–78.2））则为最合适剂量（p=0.0002）。此外，在给予治疗剂量的未标记维多珠单抗后给予 vedo-800CW 时，荧光信号降低了 61%，表明炎症组织中的靶标已饱和。荧光显微镜和免疫染色显示，维多珠单抗渗透到发炎的粘膜中并与几种免疫细胞类型相关，最显著的是与浆细胞相关。结论这些结果表明 FMI 有望确定炎症靶组织中药物的局部分布并识别药物靶细胞，为靶向药物在 IBD 中的应用提供了新的见解。试验注册号 NCT04112212。
用Zscaler数字体验可视化用户连接
正在进行的迁移到基于云的应用程序，远程和混合工作地点，并带上您自己的设备（BYOD）计划使该模型过时了。为了有效地了解性能问题，您的IT团队需要对云应用程序的可见性更多。当用户打电话时，您的团队需要确定用户设备，其家庭Wi-Fi路由器，其ISP或您的云应用程序是否是问题。了解问题是什么以及发生在哪里，可确保可以采取正确的故障排除程序。
决策中能源情景可视化的机遇与挑战：预印本
情景研究是一种表示一系列可能的复杂决策随时间变化并分析这些决策对未来结果影响的技术。通常使用情景来研究未来能源系统建设和脱碳的潜在途径。这些研究的结果通常被不同的能源系统利益相关者（如社区组织、电力系统公用事业公司和政策制定者）用于使用数据可视化进行决策。然而，可视化在促进利用能源情景数据进行决策方面的作用尚不明确。在本文中，我们回顾了能源情景研究中使用的常见可视化设计，并讨论了其中一些技术在促进利用情景数据进行不同类型分析方面的有效性。
![设计锚蛋白重复蛋白 [99mTc]Tc(CO)3-(HE)3-Ec1 用于可视化 EpCAM 表达肺癌的 I 期临床评估](/simg/7/7045a4fa462988668d0f9e02577567de97197c0c.webp)
设计锚蛋白重复蛋白 [99mTc]Tc(CO)3-(HE)3-Ec1 用于可视化 EpCAM 表达肺癌的 I 期临床评估
1 俄罗斯科学院托木斯克国立研究医学中心癌症研究所核医学系，邮编 634055 托木斯克，俄罗斯；chernov1962@gmail.com (VC)；medvedeva@tnimc.ru (AM)；pankovaan@mail.ru (AR)；rungis@mail.ru (OB)；liza.mishina.00@inbox.ru (EM) 2 托木斯克理工大学化学与应用生物医学科学研究学院肿瘤治疗学研究中心，邮编 634050 托木斯克，俄罗斯；mr.varvashenya@mail.ru (RV)；anastasia.527@yandex.ru (AF)；schulga@gmail.com (AS)；elena.ko.mail@gmail.com (EK) biomem@mail.ru (SMD) 3 西伯利亚国立医科大学药物分析系，634050 托木斯克，俄罗斯 4 俄罗斯科学院 Shemyakin-Ovchinnikov 生物有机化学研究所，117997 莫斯科，俄罗斯 5 乌普萨拉大学免疫学、遗传学和病理学系，75185 乌普萨拉，瑞典；anzhelika.vorobyeva@igp.uu.se (AV)；vladimir.tolmachev@igp.uu.se (VT) 6 乌普萨拉大学药物化学系，75185 乌普萨拉，瑞典；anna.orlova@ilk.uu.se 7 俄罗斯科学院托木斯克国立医学研究中心癌症研究所癌症分子治疗实验室，634055 托木斯克，俄罗斯； lkleptsova@mail.ru * 通讯地址：r.zelchan@yandex.ru（俄罗斯联邦）；marialarkina@mail.ru（毛里求斯）
高级大型语言模型和可视化工具用于数据分析学习
结果：结果显示了基于将GPT（例如GPT）与LIDA等专业框架集成的高级生成AI工具（例如LIDA）集成的方法的变化潜力。较高水平的参与者偏好表明这些方法比传统发展方法的优越性。此外，我们的发现表明，不同方法的学习曲线差异很大。由于学习者在开发项目和解释结果时遇到了技术困难。我们的发现表明，LIDA与GPT的整合可以显着增强先进技能的学习，尤其是与数据分析相关的技能。我们旨在建立这项研究，作为在教育环境中有条不紊地采用生成AI工具的基础，为在这些关键领域提供更有效和全面的培训铺平了道路。
推荐引用 推荐引用 Koutsouvelis, V., Shiaeles, S., Ghita, B., & Bendiab, G. (2021) '使用人工智能和可视化检测内部威胁'，网址：https://doi.org/10.48550/arxiv.2109.02417 本文由 PEARL 科学与工程学院免费提供给您，供您开放访问。它已被 PEARL 授权管理员接受纳入工程、计算和数学学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk 。
摘要 — 内部威胁是公司或组织 IT 系统和基础设施最具破坏性的风险因素之一；识别内部威胁引起了全球学术研究界的关注，并提出了多种解决方案来减轻其潜在影响。为了实施本研究中描述的实验阶段，使用卷积神经网络 (CNN) 算法并通过 Google TensorFlow 程序实施，该程序经过训练可以从可用数据集生成的图像中识别潜在威胁。通过检查生成的图像并借助机器学习，可以回答每个用户的活动是否被信息系统归类为“恶意”的问题。