大象一直是阿萨姆邦神话、民间传说和文化遗产中不可或缺的一部分。大象与该地区的联系可以追溯到几个世纪前,象征着力量、权力和王室权威。这种文化联系的一个历史例子是阿萨姆邦伟大的国王库马尔·巴斯卡·瓦尔马(公元 594 年至 650 年)的官方印章上印有大象的形象。大象也深深植根于阿萨姆邦的民间传说中,经常出现在故事和艺术中。它们的重要性在古代文献中得到了进一步强调,例如 Hastividyarnava,这是一本关于大象管理的综合论文,讨论了从大象行为到其文化和象征意义的方方面面。这些文献不仅反映了对大象的崇敬,还反映了对大象在阿萨姆邦环境和社会中的作用的深刻理解。这些文化联系凸显了它们作为遗产和关键物种的象征的持续重要性,通过它们的生态作用塑造了阿萨姆邦的景观。
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Colossal Biosciences是一家生物工程公司,其任务是带回诸如Wooly Mammoth之类的灭绝动物。先前的研究表明,有可能从现代亲密亲戚(例如大象)中进行工程细胞进入IPSC,从理论上讲,该细胞可以进一步设计以用古代物种的胚胎替换基因,然后将其植入现代大象的子宫中,并在现代大象中,然后将其发展成所需的动物,即羊毛乳头哺乳动物。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。它是制作
动机:识别抗体结合位点,对于开发疫苗和治疗性抗体至关重要,这些抗体是耗时且昂贵的过程。准确地预测了伞形结合位点,可以通过提高我们对抗体 - 抗原相互作用的理解来加快发展的速度。结果:我们提出了Parasurf,这是一个深度学习模型,可通过纳入表面几何和非几何因素来显着增强副群预测。对三种突出的抗体 - 抗原基准测试和测试,帕苏尔夫几乎在几乎所有指标中都取得了最先进的结果。与仅限于可变区域的模型不同,Parasurf证明了能够准确预测抗体整个FAB区域的结合得分的能力。此外,我们使用所采用的三个数据集中最大的分析进行了广泛的分析,重点介绍了三个关键组成部分:(1)对每个互补性确定区域环路的Paratope预测的详细评估,(2)模型的性能在重链上独家培训,以及(3)重型训练模型的结果,而无需将重型链置于重型链中。可用性和实现:Parasurf的源代码,以及所使用的数据集,预处理管道和经过训练的模型权重,可在https://github.com/aggelos-michael-michael-papadopoulos/parasurf上免费获得。联系人:angepapa@iti.gr,axenop@iti.gr补充信息:补充数据可从BioInformatics Online获得。
(1)输入图像:模型的输入是大小为32×32×3的图像,其中32×32表示空间分辨率,3表示RGB通道(2)初始卷积层:卷积层应用于提取初始低级特征,例如提取初始低级特征,例如Edges和Tex-ters和Tex-ters。该层之后的输出的大小为16×16×32,其中32是过滤器生成的特征地图数量(3)瓶颈残留块:该体系结构的主要构件是瓶颈残留块。这些块对于特征提取很有效,并形成网络(4)过渡层的骨干:在最终的瓶颈块之后,速溶层进一步调整了特征的维度。输出大小减小到1×1×1290,代表高度连接的空间信息(5)完全连接的层:最后阶段是一个完全连接的层,可将功能映射到输出类概率中。输出大小为1×1×3,对应于带有3个输出类的分类任务
8.2。社会目标...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
5 CHALLENGES .................................................................................................................................................... 9
Crawford 和 Paglen 的两场展览 TH 和 MF 以及论文 EAI 可被视为对图像分类学的批判,尤其是对给人类照片贴标签的政治含义的警告。最引人注目的是,他们的项目在 ImageNet 数据库中的一些人物类别上推广了怪异和贬低性的标签。然而,C&P 对计算机视觉训练集的分析基础本身就因分类错误而受损。根本问题是 C&P 试图将非常异质的数据集选择归入机器学习“训练集”的单一未分化类别。C&P 展出的数据集在来源、预期用途、版权和知情同意状态、使用条款、资金来源等方面各不相同。下面我将说明区分各种图像数据集的重要性。 C&P 展示的人脸图像数据集有两种不同的来源:由研究小组在受控实验室条件下精心设计和拍摄的数据集,以及从互联网上大量抓取的图像数据集。我分别将它们称为构建数据集和抓取数据集。考虑它们的不同来源如何影响图像的公开展示。当然,这两种图像数据集未经授权公开展示都存在道德问题,但有一个重要区别:构建数据集的版权和知情同意状态是众所周知的,而抓取数据集的版权和知情同意状态则不确定或未知。与抓取的训练集相比,构建图像集(如 JAFFE、FERET、3 和 CK 4)也有明确定义的使用条款。这三个数据集允许用于非商业科学研究,并允许在报告研究结果的学术文章中有限地复制图像。通过在艺术展上公开展示这些图像,C&P 违反了 JAFFE、CK 和 FERET 构建集的使用条款。艺术家和普拉达基金会声称,他们的使用确实构成了“非商业科学
大象脚山药(Oncophallus oncophyllus)是印度尼西亚最广泛种植的农产品之一。它具有无数的好处,尤其是作为糖尿病患者的功能性食物。Roselle(芙蓉Sabdariffa L.)是一种富含多酚和花青素的开花草药,具有抗氧化剂和抗糖尿病潜力。因此,这项研究的目的是创建适合糖尿病患者的功能性食品。在这项研究中,从山药和罗斯尔开发了一种速溶果冻粉的功能性食品。葡萄糖素提取物是通过浸出从山药粉中获得的,使用傅立叶转换红外(FTIR)分光光度计(定性)测试并确定含量。开发了具有不同量的葡萄糖素和IOTA角叉菜胶的三个公式,以确定最优化的配方。最优化的配方是根据有机摄影特性以及凝胶强度和硬度,总酚含量(TPC)和抗氧化活性测试的结果(3-乙基氮二氮乙烷-6-6-磺酸)的结果。葡萄糖素萃取产生了92.40%的产率,葡萄糖量为46.32%。分光光度计分析表明提取物中存在葡萄糖干,进一步的测试表明它随着凝胶强度和硬度的降低而增加。发现公式I产生了最佳的果冻纹理,总酚含量为0.30%GAE(Formula II 0.13%GAE; Formula III 0.27%GAE)和ABTS自由基清除活性为90.51%(II:73.49%; III:III:88.16%)。总而言之,含有6.35 g的Carrageenan,2.12 g葡糖甘甘,1.5 g roselle,0.03 g柠檬酸和0.003 g Suclalose具有最佳组成的最佳组成,可以创建最弹性和最牢固的果冻纹理,具有最高的酚类含量和根本的清道活性。