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来自东非裂谷的三个苏打湖的原核和真核微生物多样性，由扩增子测序确定
苏打湖是具有高碱度和盐分的独特聚会环境，尽管具有极端的性质，但仍支持各种微生物群落。在这项研究中，使用Amplicon测序确定了三个苏打湖，阿比亚塔湖，Chitu湖和沙拉湖的样品中的原核和真核微生物多样性。与培养的分析显示，所有三个苏打湖中原核和真核微生物群落的多样性都比以前报道的要高。通过非依赖性的扩增子测序发现了总共3,603个原核生物和898个真核操作分类单元（OTU），而只有134个细菌Otus仅通过丰富的培养物获得3％。这表明在实验室条件下只能培养这些栖息地的微生物的一部分。在三个苏打湖中，来自奇图湖的样品显示出最高的原核多样性，而沙拉湖的样品显示出最低的多样性。Pseudomonadota ( Halomonas ), Bacillota ( Bacillus , Clostridia ), Bacteroidota ( Bacteroides ), Euryarchaeota ( Thermoplasmata , Thermococci , Methanomicrobia , Halobacter ), and Nanoarchaeota ( Woesearchaeia ) were the most common prokaryotic microbes in the three soda lakes.鉴定出高度多样性的真核生物，主要由Ascomycota和basidiomycota代表。与其他两个湖泊相比，在阿比亚塔湖（Lake Abijata）发现了更多的真核OTU。本研究表明，这些独特的栖息地具有多种微生物遗传资源，并可能在生物技术应用中使用，应通过功能性宏基因组学进一步研究。
Popul8™中细菌和真菌的广泛多样性不仅能够防止，抑制和抑制引起疾病的植物和土壤
中立的核心理念是，它不仅是要找到和包括一种是特定功能中表现最好的细菌或真菌，而且还要收集最能在各种土壤条件下执行特定功能的微生物。无论地理区域或土壤条件如何，这种方法为Popul8中的微生物提供了最佳机会。
利用 CRISPR/Cas9 系统对植物和真菌基因组进行编辑，增强植物抗病能力
真菌和卵菌病原体的破坏性导致农作物产量大幅下降，这些病原体继续威胁着全球粮食安全。尽管人们已经使用化学和文化控制来保护农作物，但这些措施需要持续的成本和时间，而且植物病原体对杀菌剂的抗性报道也越来越多。保护农作物免受植物病原体侵害的最有效方法是培育抗病品种。然而，传统的育种方法既费力又费时。最近，CRISPR/Cas9 系统已被用于增强水稻、可可、小麦、番茄和葡萄等不同作物的抗病性。该系统允许通过 RNA 引导的 DNA 内切酶活性对各种生物进行精确的基因组编辑。除了作物的基因组编辑外，编辑真菌和卵菌病原体的基因组也可以为植物病害管理提供新的策略。本综述重点介绍了最近使用 CRISPR/Cas9 系统对植物抗真菌和卵菌病原体的研究。对于长期植物病害管理，利用 CRISPR/Cas9 针对多种植物抗病机制以及通过该系统探测真菌和卵菌基因组所获得的见解将成为有效的方法。
差示扫描量热法和真空稳定性...
作者：B Fidanovski · 2020 — 质量和安全生产的重要起点。 和储存，以及正确的处理和处置是……Jurnal of Energetic Materials，2014，32:1，页……
选择植物和真菌的有用特性 - CGSpace
图 1 利用植物遗传资源改良作物的有用特性。植物遗传资源（具有当前或潜在价值的植物遗传材料）包括作物地方品种——遗传上多样化的作物品种，是传统种子保存系统而非现代植物育种的产物，通常与当地适应性以及边缘农业环境中的传统农业实践有关（Maxted 等人，2020 年）；作物野生近缘种（CWR）——与作物关系相对密切的野生物种，可以使用常规或基因工程技术与作物杂交，将野生物种的理想特性引入作物；以及未充分利用的作物。传统上，野生植物通过随意选择和谱系育种进行驯化和改良。用于表征育种系的现代技术包括基因组大小关联研究 (GWAS) 和自动表型分析。加速育种周期的方法包括标记辅助育种——识别和使用与促进有利性状的等位基因相关的遗传标记，以便在比表型筛选成熟植物更年轻、成本更低的情况下从杂交中识别合适的后代；基因组选择——从全基因组扫描遗传变异中进行定量统计预测；以及基因改造——越来越多地使用 CRISPR/Cas 技术进行
基于情境学习的观点增强现实（AR）学习应用：虚拟和真实
增强现实心理学是指工程和其他技术的应用，以实现虚拟信息和真实心理世界的叠加。实际的心理环境和纯环境在同一空间关系中实时同步。增强现实学习越来越普遍用于教育心理学。增强现实学习主要基于建筑主义，情境认知，联系主义，独立学习和物理认知等。它反映在心理技能，运动技能，认知策略和教学设计的教学心理学中。作为技术手段增强现实如何与教育和教学心理学完全融合？这将成长为小学和中学教师和研究人员考虑其优势和挑战的重要方面。关键字
利用热噪声理论和真随机数生成实现后量子密码学
量子计算机和算法的出现对对称和非对称密码系统的语义安全性提出了挑战。因此，实现新的密码原语至关重要。它们必须遵循量子计算器的突破和特性，因为量子计算器使现有的密码系统变得脆弱。在本文中，我们提出了一个随机数生成模型，该模型基于对体积为 58.83 cm 3 的电子系统体积元素热噪声功率的评估。我们通过对每个体积元素的温度进行采样来证明攻击者很难进行攻击。在 12 秒内，我们为 7 个体积元素生成一串 187 位随机密钥，这些密钥将通过量子密码学的特性从源传输到目的地。
可持续低碳基础设施的太阳能热能和真空绝缘技术的现代卓越和简明批评
1 伦敦能源工程中心太阳能热真空工程研究组，伦敦南岸大学工程学院，伦敦，英国 2 北海道大学工程学院人类环境系统分部，日本札幌 3 曼苏拉大学工程学院机械动力工程系，埃及埃尔曼苏拉 4 扬州大学机械工程学院，中国扬州 5 阿斯旺大学能源工程学院机械动力工程系，埃及阿斯旺 6 下诺夫哥罗德国立技术大学，俄罗斯下诺夫哥罗德 7 齐亚丁大学工程科学与技术学院土木工程系，巴基斯坦卡拉奇 8 工程技术大学土木工程系，巴基斯坦白沙瓦 9 新南威尔士大学 (UNSW) 建筑环境，澳大利亚 10 内罗毕大学机械与制造工程系，肯尼亚 11 比勒陀利亚大学资产完整性管理中心，南非比勒陀利亚 12 电气与可再生能源系统研究中心，计算机与电气工程，工程学院，Syaah
使用游戏引擎和真实车辆进行驾驶员行为建模
高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中，速度建议辅助 (ASA) 通过向智能汽车驾驶员显示建议车速，有助于提高驾驶安全性并可能提高能源效率。然而，由于感知和反应延迟以及车辆控制不完善，经常会出现基于驾驶员的速度跟踪误差，从而降低了 ASA 系统的有效性。在本研究中，我们提出了一种基于学习的驾驶员行为建模方法，旨在实时预测和补偿速度跟踪误差。首先使用 k-最近邻 (k-NN) 算法根据驾驶员的驾驶行为将受试者驾驶员分为不同类型。然后采用非线性自回归 (NAR) 神经网络来预测每个驾驶员产生的速度跟踪误差。在基于 Unity 游戏引擎的驾驶模拟器平台中创建了一个特定的交通场景，其中 ASA 系统通过平视显示器 (HUD) 向驾驶员提供建议驾驶速度。 17 名志愿驾驶员进行了人机在环仿真研究，结果表明，在补偿速度跟踪误差的情况下，速度误差方差降低了 53%，能耗降低了 3%。通过在实际乘用车上进行现场实施，进一步验证了结果。
利用纳米孔靶向测序技术在临床实践中实现同一天同时诊断细菌和真菌感染
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