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检测棕榈油叶病
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用，并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品，这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域，并在域专家的帮助下标记。用于特征提取，同时考虑了实验室和RGB颜色空间，以及Haralick纹理特征，每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征，应用主成分分析（PCA）和随机森林方法。随后使用支持向量机（SVM）进行叶片健康状况的分类，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能，这些均来自混淆矩阵。研究发现，PCA和随机森林显着提高了模型性能，从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解，并在精确农业中使用了潜在的应用。此外，结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径，强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
内侧颞叶（边缘系统）
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分，医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来，他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切，他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话，但如果你离开房间片刻，当你回来时，他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
使用Chrysomelidae（叶甲虫）
结果：数据库包括73342个条形码，分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱（物种代理）。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半，而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家，哥斯达黎加，加拿大，南非，德国和西班牙，尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系，但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度，因为一个国家添加了更多的物种多样性，并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而，在物种层面，即使在最激烈的采样国家中，库存仍然不完整，并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
CRISPR-CasとOMEGashisutemuの分子基盘 - 生化学
202. 3) Wang, JY, Tuck, OT, Skopintsev, P., Soczek, KM, Li, G., Al-Shayeb, B., Zhou, J., & Doudna, JA (2023) 通过 CRISPR 修剪器整合酶进行基因组扩展。Nature，618，855 ‒ 861。4) Wang, JY, Pausch, P., & Doudna, JA (2022) CRISPR-Cas 免疫和基因组编辑酶的结构生物学。Nat. Rev. Microbiol. , 20 , 641 ‒ 656。5) Anzalone, AV、Randolph, PB、Davis, JR、Sousa, AA、Ko-blan, LW、Levy, JM、Chen, PJ、Wilson, C.、Newby, GA、Raguram, A. 等人 (2019) 无需双链断裂或供体 DNA 的搜索和替换基因组编辑。Nature，576，149 ‒ 157。6) Mehta, J. (2021) CRISPR-Cas9 基因编辑用于治疗镰状细胞病和β地中海贫血。N. Engl. J. Med.，384，e91。 7) Kapitonov, VV, Makarova, KS, & Koonin, EV (2015) ISC，一组编码 Cas9 同源物的新型细菌和古细菌 DNA 转座子。J. Bacteriol. ，198，797 ‒ 807。8) Altae-Tran, H., Kannan, S., Demircioglu, FE, Oshiro, R., Nety, SP, McKay, LJ, Dlakić, M., Inskeep, WP, Makarova, KS, Macrae, RK, et al. (2021) 广泛分布的 IS200/IS605 转座子家族编码多种可编程的 RNA 引导的核酸内切酶。 Science , 374 , 57 œ 65。9) Weinberg, Z., Perreault, J., Meyer, MM, & Breaker, RR (2009) 细菌宏基因组分析揭示的特殊结构化非编码 RNA。Nature , 462 , 656 œ 659。10) Hirano, S., Kappel, K., Altae-Tran, H., Faure, G., Wilkinson, ME, Kannan, S., Demircioglu, FE, Yan, R., Shiozaki, M., Yu, Z., et al. (2022) OMEGA 切口酶 IsrB 与 ω RNA 和靶 DNA 复合的结构。 Nature , 610 , 575 œ 581。11) Biou, V., Shu, F., 和 Ramakrishnan, V. (1995) X 射线晶体学显示翻译起始因子 IF3 由两个通过 α 螺旋连接的紧凑的 α/β 结构域组成。EMBO J. , 14 , 4056 œ 4064。12) Schuler, G., Hu, C., 和 Ke, A. (2022) IscB-ω RNA 进行 RNA 引导的 DNA 切割的结构基础以及与 Cas9 的机制比较。 Science，376，1476 ‒ 1481。13) Bravo, JPK、Liu, MS、Hibshman, GN、Dangerfield, TL、Jung, K.、McCool, RS、Johnson, KA 和 Taylor, DW (2022) CRISPR-Cas9 错配监测的结构基础。Nature，603，343 ‒ 347。14) Aliaga Goltsman, DS、Alexander, LM、Lin, JL、Fregoso Ocampo, R.、Freeman, B.、Lamothe, RC、Perez Rivas, A.、Temoche-Diaz, MM、Chadha, S.、Nordenfelt, N. 等人 (2022) 从未培养的微生物中发现用于基因组编辑的紧凑型 Cas9d 和 HEARO 酶。Nat. Commun. ，13，7602。
2021年MotoGP世界锦标赛的所有Brembo制动趋势 - 碳盘，卡尺和
presence also confirmed in Moto2 Thanks to the experience accumulated in 43 championships in the premier class (MotoGP and 500) during which the bikes with Brembo brakes have won 32 World Rider Championships, 33 World Constructors' Championships and triumphed in over 500 GPs with the main protagonist teams, Brembo has created customized braking systems for each of the 22 riders who will participate in the 20 th MotoGP Championship，该课程于2002年推出，以取代500级。所有11支团队都决定再次选择Brembo组件确保的高性能，可靠性和安全性，其中包括：制动卡钳，碳盘和垫子，制动器主缸和摩擦大型圆柱体。在2021赛季中，各种技术解决方案将使Brembo能够确保每个人都可以根据驾驶方式，轨道功能和比赛策略来定制制动系统，并最佳结合制动系统组件的特征。GP4卡钳在2020年开始的MotoGP锦标赛开始引入，GP4是一种新的Monobloc铝制卡钳，该卡尺是从一块坚固的铝制加工的，带有径向附件和四个活塞。它已成为大多数MotoGP骑手的参考卡钳，尽管其中一些人由于习惯和自行车本身的不同性能而继续更喜欢使用2019卡钳。此卡钳的特征是极端设计，外体上存在鳍片，其中包括具有抗吸血器系统的放大卡钳等创新元素。以这种方式，用同样的力在骑手的杠杆上，制动扭矩被放大。详细说明，卡尺的特征是一个系统，该系统允许每个骑手放大制动扭矩，含义在制动动作过程中，骑手会产生一种力，该力是由活塞上制动液的液压添加到的力。相反，由于弹簧设备，防拖网系统允许在系统中没有压力的情况下强烈减少残留扭矩，并避免垫子和盘之间的接触。这避免了这种不必要的力量的形成，这种力量往往会无意间减慢自行车。十种碳制动盘的解决方案大多数骑手应选择直径为340 mm的盘，在高质量和标准（低质量）之间分开。一些团队将继续使用直径为320毫米的标准和高质量光盘。此外，对于每种制动盘和垫的格式，可以使用两种不同的碳化合物，以不同于初始制动咬合和对高温的耐药性。总体而言，选择制动盘时有十种不同的选项：五个圆盘几何，每个圆盘几何形状都有两个物质规格（高质量和标准质量）。在这五个几何形状中，从本赛季开始，Brembo将为球队提供新颖性：这是通风的碳盘。该光盘的特征正是通风，旨在增加热量交换，从而改善光盘本身的冷却。这是一种专门针对电路设计的解决方案，这些解决方案预计对于诸如Spielberg，Motegi，Sepang或Buriram等制动系统非常严重。碳提供了三重优势：减少unsprang质量，这是从开始到终点线的相同摩擦系数，以及使用钢盘的使用可能带来的残留扭矩问题。专注于制动器的感觉，可用于轴距的制动器主缸的类型在轴距方面有所不同，以使控制的种族和“反应性”作为骑手感觉的函数。此外，每辆摩托车都具有远程调节器，骑手的左手使用，即使在打开电路时，也可以改变制动杆的位置。
与纳米盘的合成生物学，以增强对受体信号的靶向和理解
该学生的总体目标是创建量身定制的超稳定膜纳米盘，以加速结构表征并生成粘合剂到整体膜蛋白。自行车疗法具有独特的技术：自行车肽将短线性肽限制在使用中央化学支架的稳定的双循环结构中。该结构赋予了强大的类似药物的特性，包括高亲和力结合和快速组织渗透，以对针对小分子或抗体疗法的靶标产生治疗剂。自行车最初是通过针对固定目标筛选数十亿个变体来选择的。此选择是可溶性蛋白或具有较大结构性外域的膜蛋白的常规方法，但对于多跨膜（Multitm）膜蛋白（尤其是离子通道和GPCR）来说，仍然是一个重大挑战。MULTITM蛋白更难表达和纯化，并且通常会失去洗涤剂中的天然构象。MULTITM蛋白代表了自行车的一些最重要的目标，因此Howarth在蛋白质技术和蛋白质工程方面的专业知识可以促进这一挑战。Howarth组创建了Spytag，这是一种与间谍蛋白质混合后形成自发异肽键的肽。每个成分由常规20氨基酸组成，并且在不同条件下反应是快速而特异的（Keeble/Howarth PNAS 2019，Keeble和Howarth，Chem SCI 2020）。纳米盘是小蛋白，可以封装整体膜蛋白，形成一个含有天然膜脂质的环。生长抑素受体。纳米散发是在与清洁剂溶解度更接近细胞环境的环境中研究溶解的膜蛋白的变化性。然而，纳米盘面临着不稳定和缺乏受控组装的挑战，这些挑战抑制了它们对许多应用的使用，包括按噬菌体显示筛选粘合剂，对粘合剂的亲和力确定和冷冻剂以了解和优化自行车结合。将Spytag/Spycatcher技术与纳米盘结合起来，可以实现纳米盘的分子内环化，增强多性蛋白质的稳定性，并生成具有可调尺寸范围的Spyring-Nanodiscs，可适应于不同的膜蛋白和复合物。在这里，我们将首先验证E. coli表达的Spyring-nanodiscs从HEK 293S细胞中捕获，该单元具有感兴趣的Multitm靶标的自行车，其文献具有隔离和已知配体的先例，例如自行车和已知配体的特征是通过生物物理或生化测定法具有亲和力和特异性。APO和配体蛋白质结构也将通过冷冻研究进行研究。然后，我们将使用异肽交联和基于结构的设计采用蛋白质工程，合并
贝叶斯人工智能
在我们的理解中，贝叶斯人工智能是将贝叶斯推理方法融入人工智能 (AI) 软件架构的开发中。我们认为，这种架构的重要组成部分将是贝叶斯网络和通过观察和实验进行的贝叶斯网络贝叶斯学习 (贝叶斯因果发现)。在本书中，我们介绍了贝叶斯网络技术的要素、自动因果发现、从数据中学习概率，以及如何在开发概率专家系统中使用这些技术的示例和想法，我们称之为使用贝叶斯网络的知识工程。这是一个非常实用的项目，因为使用贝叶斯网络进行数据挖掘 (应用因果发现) 以及在工业和政府中部署贝叶斯网络是当今应用人工智能最有前途的两个领域。但这也是一项非常理论化的项目，因为贝叶斯人工智能的成就将是一项重大的理论成就。我们的标题中有许多我们可以自然而然地包括但尚未包括的主题。因此，有效贝叶斯人工智能的另一个必要方面是概念的学习以及概念的层次结构。存在用于概念形成的贝叶斯方法（例如，Chris Wallace 的 Snob [290]），但我们在此不讨论它们。我们还可以讨论贝叶斯分类方法、多项式曲线拟合、时间序列建模等。我们选择贴近使用和发现贝叶斯网络的主题，因为这是我们自己的主要研究领域，而且尽管其他贝叶斯学习方法很重要，但我们认为贝叶斯网络技术是整个项目的核心。我们的文本在许多方面与其他关于贝叶斯网络的文本不同。我们的目标是对该技术的主要概念进行实用且易于理解的介绍，同时关注基础问题。该领域的大多数文本需要比我们更多的数学复杂性；我们假设只对代数和微积分有基本的了解。此外，我们对网络的因果发现和使用已发现网络的贝叶斯推理程序给予大致相同的重视。大多数文本要么忽略因果发现，要么轻描淡写。Richard Neapolitan 的最新著作《学习贝叶斯网络》[200] 是个例外，但它在技术上比我们的要求更高。我们还根据我们自己的应用研究，详细阐述了该技术的各种应用。我们文本的另一个显著特点是，我们提倡对贝叶斯网络进行因果解释，并讨论使用贝叶斯网络进行因果建模。我们希望这些例子会引起人们的兴趣，并指出一些可能性