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DCWilliams TWll0LW 英国 - NPL 出版物
为了开发稳定的荧光材料，人们努力组建一个由相关方组成的俱乐部，共同资助该项目。从 NPL 客户群和分光光度和比色俱乐部会员以及贸易目录中确定了可能接触的公司；建议每个参与者分两年捐款 10,000 英镑。只有两家公司愿意捐款，不到所需 90,000 英镑的四分之一。作为提供转移标准的临时解决方案，从美国供应商 (Frederick T Simon Inc) 购买了 12 套 8 个不同白度的标准塑料瓷砖和 12 套 3 种颜色的瓷砖 - 红色、橙色和黄色。然而，外观质量很差，颜色与实际使用中遇到的颜色不同。瓷砖在受到连续紫外线照射时不稳定。
DCWilliams TWll0LW 英国 - NPL 出版物
为了开发稳定的荧光材料，人们努力组建一个由相关方组成的俱乐部，共同资助该项目。从 NPL 客户群和分光光度和比色俱乐部会员以及贸易目录中确定了可能接触的公司；建议每个参与者分两年贡献 10,000 英镑。只有两家公司愿意贡献这笔钱，不到所需 90,000 英镑的四分之一。作为提供转移标准的临时解决方案，从美国供应商 (Frederick T Simon Inc) 购买了 12 套 8 个不同白度的标准塑料瓷砖和 12 套 3 种颜色的瓷砖 - 红色、橙色和黄色。然而，外观质量很差，颜色与实际使用中遇到的颜色不同。瓷砖在受到连续紫外线照射时不稳定。
晶粒形状基因编辑对勃起的外观质量的影响
抽象的长谷物Geng/japonica大米由于其出色的外观质量而具有较高的市场偏好。密集和勃起的键盘1（DEP1）基因已被广泛用于中国高产的Geng/Japonica水稻品种的繁殖。但是，该基因会导致短而圆形的形状，从而使其在全球大米市场中的吸引力降低。因此，通过将DEP1与重大效应的谷物形状基因合并到水稻工业中，将高收益长颗粒Geng/Japonica水稻品种繁殖。到目前为止，在勃起的型木制基因/japonica水稻的背景下，已经清楚地阐述了多种谷物形状基因的效应机制，因此需要进一步阐明主要谷物形状基因对外观质量的影响，因为详细的报告受到限制。利用CRISPR/ CAS9技术，一系列近乎遗传的线（NILS）（YF47 DEP1 -GW8，YF47 DEP1 -GS3，YF47 DEP1 -GL7，YF47 DEP1 -QGL3和YF47 DEP1和YF47 DEP 1 -TGW6）在Yanfeng 47（YF47 Dep1）中创建了。All the results revealed that pyramiding dep1 with major-effect grain shape alleles was an effective approach to improving the appearance quality of erect-panicle geng/japonica rice, owning to both of the appearance quality and yield improvement, GS3 and TGW6 alleles can be applied directly for breeding long-grain shape geng/japonica rice, and editing GW8 resulted in excellent appearance quality but low yield, therefore, this gene would be难以直接使用，但可以将其视为核心种质资源。关键字：大米，谷物形基因，外观质量，基因编辑，分子设计繁殖谷物的外观和产量成分分析表明：（1）与YF47 DEP1相比，所有NIL的晶粒长度与宽度比都显着增加，除YF47 DEP1 -GS3，（2）所有NIL的nils and yf47 dep1 -gwest and greent yf48 grest greent greent greent greent and greent yf47 dep1 -gs gs3，（2）粉笔性程度，（4）胶细胞的组成和填充特性是两个关键因素，分别有助于晶粒形状和谷物粉笔变化，并且v）拥有千粒重量的大幅度增加，yf47 dep1 -gs3和yf47 dep1 -tgw6的产量大于yf47 dep1 -tgw6均高于yf1 yf1 yf1 yf1 yf1 yf1 yf1，由于有效的圆锥体数量急剧下降和千粒重量，因此表现出最低的收率。
![arxiv：2407.01029v1 [CS.CV] 1 Jul 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\3\36fa1e8e3ac067ac362f30b15579ead25140f794.webp)
arxiv：2407.01029v1 [CS.CV] 1 Jul 2024
摘要。3D从一系列内窥镜图像收集的生物组织重建是释放具有3D功能的各种重要下游Surgical应用的关键。现有方法采用各种高级神经渲染技术来进行逼真的视图综合，但是当仅可用观察结果时，它们通常很难恢复准确的3D表示，在现实世界中通常是这种情况。为了应对这一稀疏挑战，我们提出了一项框架，以在重建过程中利用多个基础模型的先验知识，称为endosparse。实验结果表明，我们提出的策略在挑战性的稀疏视图条件下显着改善了地理标准和外观质量，包括仅使用三种视图。在针对最先进方法的严格基准测试实验中，内索斯在准确的几何形状，现实的外观和提高效率方面取得了卓越的成果，证实了内窥镜重建中稀疏视图限制的稳健性。endosparse表示在现实世界中临床场景中实际部署神经3D重建的稳定一步。项目页面：https：//endo-sparse.github.io/。