XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System培养皿
使用彩色培养皿
对业务流程进行建模，然后进行模拟，对于运行高效有效的业务至关重要。但是，整个分析过程有时可能非常复杂且耗时。已经提出了一种称为PetribPMN的新方法来简化此过程。该方法介绍了如何自动在形式主义中定义的初始模型的整个过程，将bpmn-light降低到cpn（有色培养皿净）模型。cpns通过合并颜色注释来增强bpmn-light模型，从而实现复杂系统状态和资源分配的表示和仿真。转换过程涉及将BPMN元素映射到CPN构造，同时保留原始模型的语义。这种方法在BPMN的直观视觉表示与CPN的分析能力之间提供了一个桥梁，从而更彻底地了解过程动力学。对现实世界中的案例研究进行了处理，以评估新减少的BPMN-Light形式主义促进的实际可用性和理解速度，该形式使用BPMN规范中使用最小的核心元素来最大程度地减少学习曲线。因此，创建了petribpmn方法的BPMN-Light Converter Web应用程序，以构建，编辑和转换BPMN-Light文件。这使行业中的人们可以轻松自动自动轻松自动地将BPMN-Light图的多个XML文件转换为CPN模型的XML文件。
弥合母亲培养皿中的差距
Xu，D.，Zhou，D.，Bum-erdene，K.，Bailey，B.J.，Sishtla，K.，Liu，S.，Wan，J.，Aryal，U.K.，U.K.，Lee，J.A.，Wells，C。D.，Fishel，M。L.，Corson，T。W.，Pollok，K。，＆Meroueh，S。O. （2020）。 通过分子对接富含从胶质母细胞瘤基因组数据选择的多个靶标，对化学文库的表型筛选。 ACS化学生物学。 https://doi.org/10.1021/acschembio.0c00078A.，Wells，C。D.，Fishel，M。L.，Corson，T。W.，Pollok，K。，＆Meroueh，S。O.（2020）。通过分子对接富含从胶质母细胞瘤基因组数据选择的多个靶标，对化学文库的表型筛选。ACS化学生物学。https://doi.org/10.1021/acschembio.0c00078https://doi.org/10.1021/acschembio.0c00078
simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿
学生的计划代码验证的摘要自动化是一项重要任务，因为它提供了一个向学生提供及时有效的反馈的机会，从而大大降低了检查解决方案的资源成本。与AI系统的快速开发有关，出现了新的机会和自动化方法。我们考虑了一种从根本上进行估计算法的时间复杂性的新方法。基于AI的方法。使用基于AI的方法确定算法的复杂性的过程花费的时间少得多。该研究使用AI系统根据代码片段估算算法的复杂性。根据获得的结果，对这些系统的适用性做出了决定，可以自动化学生的计划代码评估。我们还提供考虑实施此类方法的方法，以根据AI系统在IT相关主题中检查学生作业的自动化。要评估代码片段的时间复杂性，我们使用了chatgpt，bard，timecomplexity.ai，chatsonic。所有参加实验的AI系统都准确地确定了用Python编写的每个代码片段的算法复杂性。结果表明，Chatgpt和Google Bard在评估Java编写的代码片段的时间复杂性方面表现出令人满意的准确性。我们开发了一种API，该API允许在检查学生作业期间部分自动化教师的工作。进一步的研究将与将开发的API集成到现有的教育平台和框架中有关。未来研究的另一个领域是自动代码质量确定和窃的问题。
对在培养皿中出现智能和感知的说法的回应
霍普金斯大学，美国马里兰州巴尔的摩 14. 华盛顿大学医学院神经外科系，美国密苏里州圣路易斯 15. 尚帕利莫基金会，葡萄牙里斯本 16. 洛桑联邦理工学院 (EPFL)，大脑思维研究所，瑞士 17. 华盛顿大学医学院神经科学系，美国密苏里州圣路易斯 18. 蒙彼利埃大学 IGF，法国蒙彼利埃 CNRS，法国国家健康与医学研究院 19. 华盛顿大学电气与计算机工程系，华盛顿州西雅图，南非 20. 里昂大学，里昂第一大学，法国国家健康与医学研究院，干细胞与脑研究所 U1208，布隆，法国 21. 霍华德休斯医学研究所，哈佛医学院神经生物学系，美国马萨诸塞州波士顿 22. 约克大学视觉神经生理学中心，加拿大安大略省多伦多 23.达特茅斯大学，美国新罕布什尔州汉诺威 24. 艾伦神经动力学研究所，美国华盛顿州西雅图 98109 25. 明尼苏达大学神经科学系、磁共振研究中心，明尼苏达州明尼阿波利斯
亚马逊森林数字双胞胎：基于培养皿和云计算的设计⋆
摘要：气候变化风险刺激系统的跨学科方法监测和分析其影响，尤其是在森林中。另一方面，同样的需求提出了收集，提供和共享数据时的敏捷性和生产力问题。温室气体（GHG）排放具有特殊的需求，管理大量数据结合物理，气象和环境数据，以基于云服务提供数据分析。数据存储库设计的方法论方法解决了跨学科方法的敏捷性，导致服务系统针对用户的异质分割。本文介绍了IT可启用服务系统的建模和设计，并构思了一种用于监视巴西亚马逊森林中温室气体排放的异步云数字双胞胎。恢复：OS Riscos dasAltera≥Oesclim clim'ticas climhaticas melhoraram uma abordagem transdedifegnar aos sistemas de Monemoniza市场por uterro lado，esta mesma exigˆencia levanta o alsiala da agilidade e produtividade na coleta，fornecimento e Compartilhamento deDados。O monitoramento de Gases que provocam o Efeito Estufa (GEE) tem uma demanda espec´ıfica para gerenciar uma grande quantidade de dados que combina dados f´ısicos, meteorol´ogicos e ambientais, ao mesmo tempo que fornece an´alise de dados e engenharia de servi¸cos.作为abordagens metodol'ogicas para o design de reposit´orios d dados abordam a agilidade de uma abordagem transdifectiparinar，levando a sistemas de servi这些服务servi时间本文介绍了基于IT的自动化服务系统的建模和设计，该系统设计为在巴西Amazonic Forest的GEE排放监控中应用的分配数字类型。
从培养皿到汉堡菜单 - 栽培肉类和乳制品的平台过程设计
预计食品需求会增加，我们需要同时减少气候足迹，因此必须更有效地利用当前资源。细胞农业（CA）通过生产动物来源的蛋白质和成分而不涉及动物，从而提供了解决方案，从而解决了环境问题并改善动物福利。该博士学位项目是荷兰国家增长基金（NGF）CA核心研究计划的一部分，该计划由荷兰蜂窝农业（CAN）基金会和荷兰农业部协调。它专注于设计栽培肉类（CM）和培养的乳制品（CD）平台工艺。通过在受控环境中培养哺乳动物细胞而产生的栽培肉有望与传统肉相比会减少环境影响。同样，通过精确发酵产生的培养乳制品可以从重组蛋白质中产生乳制品。通过将这些产品的生产方法标准化为平台流程，开发和制造是简化和加速的。
对从培养皿到患者到人群的微生物学的年度审查：驱动抗生素耐药性的量表和进化机制
应对抗生素耐药性造成的挑战需要了解其进化背后的机制。与任何进化过程一样，抗菌耐药性（AMR）的进化是由细菌种群中的基本变化和作用于其作用的选择性压力所驱动的。重要的是，选择和变异都取决于考虑抗性演化的规模（从单个患者内的进化到宿主人群水平）。实验室实验已经对抗生素耐药性演化的机制产生了基本见解，但现在整个基因组测序的技术进步如今，现在可以探测实验室以外的抗生素耐药性演变，并直接记录了单个患者和宿主群体和宿主种群。在这里，我们回顾了在每个量表中驱动抗生素耐药性的进化力，在我们当前对AMR进化的理解中的高光差距，并讨论了进化引导的干预措施的未来步骤。
在课堂上使用培养皿用于网络物理系统的控制器开发的好处
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中越来越普遍。作为CPS的主要组成部分，嵌入式控制器的发展需要应对过去几十年来持续复杂性增加的影响。模型驱动的开发策略由具有精确语义和交互式工具的图形形式主义支持，允许模型编辑和组成，仿真，验证和自动代码生成，可以提供一种高效的方法来实现快速的原型和可靠的实现。在定义学术课程并选择教学方法来教授相关主题时，这些挑战会产生很大的影响。petri网可以提供这种类型的支持，因为它们是可以提供的，可以为这种类型的控制器中提出的主要特征提供支持，即并发和并行性，冲突和资源共享建模以及对模块化和合成性的支持。在本文中，将使用基于停车场控制器的分析的一系列示例，以说明学生在使用PETRI网中描述相关嵌入式控制器的行为时，学生如何面对推荐的建模挑战。考虑了停车场基础设施的不同配置，呈现了几种类型的练习，以解决不同级别的复杂性。这种示例可以在不同类型的课程中使用，从关注系统级建模的课程到专注于特定实施策略的课程，在这些课程中，可以使用几类自主和非自治的PETRI网络。
准备用于细菌生长的营养肉汤培养基
2. 接种环在火焰中加热灭菌，冷却后从试管中取出一环细菌培养物。3. 用左手掀起培养皿盖，以 60º 角将接种物放置在琼脂表面，将接种物从一侧划到另一侧，形成平行线，划过区域表面。4. 接种环重新燃烧并冷却，进一步将培养皿旋转 90º 角，使接种环接触区域 1 中培养物的一角，将接种物划过区域 2 中的琼脂，如图所示。应当注意，接种环绝不能再进入区域 1。5. 现在使用琼脂表面的其余部分完成划线。6. 完成划线后，盖上培养皿盖，再次用火焰对接种环进行灭菌。 7. 将培养皿倒置在 37ºC 下孵育 24-48 小时。
基因组DNA和cDNA库
基因组库：基因组库也称为克隆银行或基因库。它是来自单个生物体的DNA的集合，尽管不一定一定包含其整个基因组DNA序列。来自感兴趣的源生物的DNA分为多个片段，并包装在克隆载体中，使每个片段都带有一部分。由于以下原因，可以将矢量DNA插入由λ噬菌体载体而不是质粒矢量制成的宿主生物。整个人类基因组的长度约为3 x 109 bp，而质粒或λ噬菌体载体可能带有多达20 kb的碎片。这将需要1.5 x 105重组质粒或λ噬菌体。将大肠杆菌菌落镀在3英寸的培养皿上时，允许单个菌落隔离的最大数量约为每盘菌落。因此，构建人类基因组文库需要至少700种培养皿。相比之下，可以在典型的培养皿上筛选多达5 x104λ噬菌体鼠疫。这仅需要30培养皿来构建人类基因组文库。λ噬菌体载体的另一个优点是其转化效率比质粒载体高约1000倍。互补DNA（cDNA）：cDNA是mRNA的逆转录酶产物，代表mRNA分离时所有转录基因的编码序列