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好和坏微生物louna colaert
您向我们展示了幼苗中的微生物群多样性与初始接种物和种子中的幼苗不同。实验是使用未杀伤的土壤进行种子进行的。在调查与幼苗相关的社区时，您是否在播种之前/播种后播种之前曾看过土壤社区？土壤对菌群种子对种子演变的变化的可能影响如何？LCS：谢谢！的确，幼苗微生物群是由种子菌群和环境（包括土壤菌群）的植物组装的。我们在播种前后都表征了土壤社区。我们的接种菌株在土壤中没有发现，但是接种似乎在植物的第一个发育阶段会影响根际群落（Arnault等人2024 FEMS）。我们目前正在研究影响合成群落对植物的鲁棒性的鲁棒性的条件，而土壤微生物群是我们将考虑的一个因素。关于种子健康图像数据库平台，您将启动。ISTA将如何包括参与种子病理学的每个人并验证图片是否与确定的名称相关？看到种子主要由农民使用，这将如何与他们共享？rb：种子健康图片数据库（DB）是一个数据库，其目标是作为科学家的1个教育数据库，也可以作为种子科学家的参考DB。对好图片的监视是在输入提交时提供帮助的专家和审阅者的帮助。请在右侧放大图片以获取更多信息。
修改欧洲的太空词
1惠康 - 英国剑桥大学血液学系MRC MRC剑桥干细胞研究所2哈勒大学，哈雷大学（萨尔），德国3中心，3中心biológicas“玛格丽塔·萨拉斯”（Margarita Salas）（CSIC）（CSIC）（CSIC），马德里，马德里，E28040，E28040，Spain 4 Institute, University of Exeter, Stocker Road, Exeter, EX4 4QD, UK 6 University of Tuebingen, Tuebingen, Germany 7 Institut Systématique, Evolution, Biodiversité (ISYEB), Museum National d'Histoire Naturelle, CNRS, Sorbonne Université, Paris, France 8 Queen's University Belfast, Faculty of Medicine, Health and Life Sciences, School of Biological科学，全球粮食安全研究所（IGFS），贝尔法斯特，北爱尔兰，英国9 MRC与关节炎肌肉骨骼衰老研究中心，诺丁汉大学Nihr Nottingham BRC，医学院，诺丁汉BRC。皇家德比医院中心。德比，英国10 Scilifelab/KTH皇家研究所技术，斯德哥尔摩，瑞典。 11人类与应用生理科学中心（CHAPS）生命科学与医学学院，伦敦国王学院，牧羊人之家，盖伊校园，伦敦，英国，德比，英国10 Scilifelab/KTH皇家研究所技术，斯德哥尔摩，瑞典。11人类与应用生理科学中心（CHAPS）生命科学与医学学院，伦敦国王学院，牧羊人之家，盖伊校园，伦敦，英国，
修改欧洲的太空词
Pedro Madrigal, 1 Alexander Gabel, 2 Alicia Villacampa, 3 Ara´ nzazu Manzano, 3 Colleen S. Deane, 4 , 5 Daniela Bezdan, 6 Euge´ nie Carnero-Diaz, 7 F. Javier Medina, 3 Gary Hardiman, 8 Ivo Grosse, 2 Nathaniel Szewczyk, 9 Silvio Weging, 2 Stefania Giacomello，Stephen D.R. 10哈里奇，11泰莎·莫里斯·帕特森（Tessa Morris -Paterson），托马斯·卡希尔（Thomas Cahill）11，8岁的威利安·戴·西尔维拉（Willian A. da Silveira），8岁，劳氏（Rau'l Herranz）和劳恩·赫兰兹（Rau´l Herranz）3， * 1惠康 - MRC剑桥干细胞研究所，剑桥大学，英国剑桥大学，英国2号哈勒大学，哈雷（Saale），哈勒（Saale），德国3 Centro decers''''''''' （CSIC），马德里E28040，西班牙4体育与健康科学系，生活与环境科学学院，埃克塞特大学生活与环境科学学院，埃克塞特大学，英国埃克塞特5号5生活系统研究所，埃克塞特大学，埃克塞特大学，埃克塞特大学4QD，UK 6 TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN 7 ISSTE SOSTE SOSTEICERICE，MUSERICE，MUSERICE，EDODIVES，EDODIVER，EDODIVER，EDODIVER，EDODODIVES，EDODIVES（EXODIVE），Exodive” Naturelle, CNRS, Sorbonne Universite´ , Paris, France 8 Queen's University Belfast, Faculty of Medicine, Health and Life Sciences, School of Biological Sciences, Institute for Global Food Security (IGFS), Belfast, Northern Ireland, UK 9 MRC Versus Arthritis Centre for Musculoskeletal Ageing Research, NIHR Nottingham BRC, University of Nottingham, School of Medicine.英国德比皇家德比医院中心10 Scilifelab/kth皇家学院技术，斯德哥尔摩，瑞典11人类与应用生理科学中心（CHAPS）生命科学与医学学院伦敦国王学院，伦敦国王学院https://doi.org/10.1016/j.cels.2020.10.006
外词在树状分类及其...
1图理论预序1 1.1树分解和树宽。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.1定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.2子图和未成年人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.3连接性和分离属性。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2最多k的树宽图。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 1.1.2k cloque和。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 1.2.2.2 chrortal图。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 1.6.2.3部分K -Trees。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 12 1.2,4淘汰订单。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>9 1.6.2.3部分K -Trees。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 1.2,4淘汰订单。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 1.2.5荆棘。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 1.3图形理论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 div>
人工智能与商业模式：好的、坏的和丑陋的
过去五年来，人们对人工智能 (AI) 的兴趣日益浓厚。这种兴趣受到多种因素的激发，包括大量数据（结构化和非结构化）的可用性、存储和处理大量数据的成本大幅下降以及云计算和平台的可用性。毫不奇怪，一些政府已经开始向大型人工智能研究项目投入大量公共资金。1 人工智能到底是什么？简而言之，人工智能试图通过计算机系统模拟人类智能：更具体地说，智能系统试图模仿人类学习（或获取新信息）、推理和自我纠正的能力 (Calo, 2017 )。重要的是，人工智能作为一个术语涵盖了各种各样的技术，从可以识别物体和做出预测的机器到具有意识并能处理当前状态的系统。从经济学角度来看，人工智能被视为通用技术 (GPT)，一旦大规模部署，就可以提高生产力 (Brynjolfsson 等人，2017 年)。我们对人工智能如何实现以下目标的大部分理解
好，坏和危险 - aura home
1 Institute for Biomedicine, ETSIAMB, University of Castilla-La Mancha, 02008 Albacete, Spain 2 Department of Imm unology, Micr obiology and P ar asitology, Faculty of Medicine and Nursing, University of the Basque Country (UPV/EHU), 48940 Bilbao, Spain 3 Institute of Medical Sciences, University of Aber deen, Aber deen AB25 2ZD，英国4 GMCA研究部门，瓦伦西亚大学微生物学与生态学的偏离，伯贾索特大学，西班牙瓦伦西亚46010号，5 SE VER感染研究小组，卫生研究所LA FE，46026 Valencia，西班牙瓦伦西亚，西班牙瓦伦西亚，西班牙语∗。生物医学研究所，Etsiamb，Castilla-la Mancha大学，西班牙阿尔巴塞特02008。 电子邮件：piet.degroot@uclm.es‡这些作者同样贡献了编辑：[John Morrissey]生物医学研究所，Etsiamb，Castilla-la Mancha大学，西班牙阿尔巴塞特02008。电子邮件：piet.degroot@uclm.es‡这些作者同样贡献了编辑：[John Morrissey]电子邮件：piet.degroot@uclm.es‡这些作者同样贡献了编辑：[John Morrissey]
机器学习对自然科学好还是坏？
抽象的机器学习（ML）方法对所有科学产生了巨大影响。但是，ML具有强大的本体论（只有数据存在），并且是一个强大的认识论，其中模型在持有培训数据上表现良好，则认为该模型被认为是好的。这些哲学与自然科学中的标准实践和关键哲学持强烈冲突。在这里，我们在自然科学和认识论具有有价值的自然科学中确定了ML的一些位置。例如，当在因果推理中使用表达的机器学习模型来表示混杂因素的效果，例如前景，背景或仪器校准参数，ML的模型容量和宽松的哲学可以使结果更加值得信赖。我们还表明，在某些情况下，ML的引入引入了强烈的，不必要的统计偏见。对于一个，当使用ML模型模拟物理（或第一原理）模拟时，它们会扩大确认偏见。对于另一个，当使用表达回归来标记数据集时，这些标签不能在下游关节或集合分析中使用而无需进行不受控制的偏见。标题中所有自然科学的问题都在问。也就是说，我们呼吁科学社区退后一步，并考虑ML在其领域的作用和价值。我们在这里给出的（部分）答案是从物理学的特定角度出发的。
