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从离开生物量为环境可持续性的生物量生产和
生物量（例如黑醋栗叶子）可以用作产生生物炭的碳化过程的前体，该过程是一种可用作土壤修正案的富含碳的物质。为了碳化生物量废物，这项工作开发了顶级上升气温剂。近距离，最终，扫描电子显微镜（SEM），热力学分析（TGA）和傅立叶变换红外光谱（FTIR）分析用于表征产生的生物炭。经过两个小时的气化，44.8 wt。％生物炭，固定碳含量为58.96％，从原料中产生，表明碳固醇具有很高的潜力。低水分含量可促进稳定性和处理方法，该分析还表明固定碳，灰分含量，挥发性物质和水分含量分别为3.86％，10.55％，26.63％和58.96％。生物炭的组成为63.32％的碳，2.75％的氢，1.56％的氮，4.10％的氧气和0.22％的硫。对碳化生物质的热分析显示有效的燃烧性能，其特征是在脱脂和炭氧化过程中实质性质量损失，然后在升高温度下进行灰分稳定。 FTIR光谱显示在1578 cm-1的吸收带（C-C）引起，这表明碳质材料的形成。 本研究表明碳化过程成功，并且生物炭适合用于催化，土壤修正和吸附。对碳化生物质的热分析显示有效的燃烧性能，其特征是在脱脂和炭氧化过程中实质性质量损失，然后在升高温度下进行灰分稳定。FTIR光谱显示在1578 cm-1的吸收带（C-C）引起，这表明碳质材料的形成。本研究表明碳化过程成功，并且生物炭适合用于催化，土壤修正和吸附。
揭开生成式人工智能的挑战和潜力
组织正在多个部门使用或计划使用生成式人工智能。89% 的受访者已经开始或计划在 IT 部门部署生成式人工智能。对于营销部门，这一数字为 88%，销售部门为 87%，财务部门为 77%。即使在那些最不可能采用生成式人工智能的部门，大多数部门仍在使用或计划采用它；客户/现场服务部门为 63%，生产部门为 62%，法律部门为 58%。目前，近五分之一的劳动力（15%）每天都在使用生成式人工智能工具来生成文本、图像或视频。
人工智能视野：揭开生成智能的未来
摘要：生成式人工智能基本上是人工智能的一个子领域。它主要侧重于开发能够生成图像、音乐、文本等创意输出的系统。通过深度学习技术，生成模型能够独立生成看起来像人类创作的内容。生成式人工智能的关键特征是它能够从庞大的数据集中学习、捕捉模式并生成具有相似特征的新内容。近年来，生成式人工智能模型如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。GAN 由两部分组成：生成器网络和鉴别器网络，它们参与生成和评估内容的竞争过程。VAE 采用编码器-解码器架构来学习和生成新样本。本文讨论了生成式人工智能未来有望做出重大贡献的关键领域。这些领域包括：医疗保健、艺术和娱乐、道德和社会考虑、自主系统、内容创作等。关键词：生成式人工智能、物联网 (IoT)、生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、深度学习
基因克隆：揭开生命蓝图的秘密
基因克隆是遗传学领域的一项突破性技术，可以创建特定基因或 DNA 片段的相同副本。该过程包括分离所需基因、将其插入载体并将其转移到宿主生物体中。基因克隆在生物医学研究、制药生产和农业领域有着深远的应用。它使科学家能够详细研究基因、开发靶向疗法并创造具有增强特性的转基因作物。然而，道德考量至关重要，必须实施负责任的做法和法规，以确保负责任和透明地使用这项技术。基因克隆具有巨大的科学进步潜力，并有能力重塑我们对生命本身的理解。
迷人的DNA复制过程：揭开生命蓝图
DNA 复制是一个复杂的过程，是所有生物体的核心。它是细胞确保遗传信息从一代准确传递到下一代的基本机制。DNA 复制的发现和理解彻底改变了我们对生物学、遗传学和进化的认识。在本文中，我们将深入研究 DNA 复制的复杂性，探索其重要性、所涉及的步骤、关键参与者以及确保保真度的机制。DNA 复制是一个复杂而迷人的过程，是所有生物体的核心。它是细胞确保遗传信息从一代准确传递到下一代的基本机制。DNA 复制的发现和理解彻底改变了我们对生物学、遗传学和进化的认识。在本文中，我们将深入研究 DNA 复制的复杂性，探索其重要性、所涉及的步骤、关键参与者以及确保保真度的机制。每个生物体的核心都是一种被称为 DNA 或脱氧核糖核酸的非凡分子 [1]。 DNA 携带着所有生物体发育、功能和繁殖所必需的遗传指令。它是生命的蓝图，编码了构建和维持细胞、组织和整个生物体所需的信息。然而，为了将这些遗传信息准确地从一代传到下一代，DNA 复制至关重要。DNA 复制的意义远远超出了它在遗传中的作用。它在细胞分裂中起着至关重要的作用，确保每个新细胞都能获得完整准确的遗传物质副本 [2]。如果没有适当的 DNA 复制，可能会发生错误和突变，导致遗传疾病、发育异常甚至细胞死亡。DNA 复制也是生长、发育、组织修复和维持基因组稳定性不可或缺的一部分。在深入研究复制过程之前，了解 DNA 的结构至关重要。DNA 由两条互补链组成，以双螺旋形式缠绕在一起。每条链由核苷酸组成，核苷酸由一个糖分子（脱氧核糖）、一个磷酸基团和四种含氮碱基之一组成：腺嘌呤 (A)、胞嘧啶 (C)、鸟嘌呤 (G) 和胸腺嘧啶 (T)。两条链是反向平行的，这意味着它们以相反的方向运行，并且碱基通过氢键进行特异性配对（A 与 T 配对，C 与 G 配对）。DNA 复制遵循半保守模型，这意味着每个新合成的 DNA 分子由一条原始链（模板）和一条新合成的互补链组成。该模型由詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克提出，后来由经典的梅塞尔森-斯塔尔实验证实。DNA复制的半保留特性保证了遗传信息的保存，有助于生命的稳定性和连续性[3]。
解开生理生物信号的对抗性迁移学习
摘要 — 可穿戴传感器的最新发展为有效和舒适地监测生理状态提供了良好的结果。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习问题，这是由于不同用户或同一用户的不同记录会话的生物信号域不一致而导致的。我们提出了一种用于迁移学习的对抗推理方法，以从压力状态水平评估中的生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。索引词——压力水平评估、生理生物信号、对抗网络、迁移学习、深度神经网络、解耦表示学习
解开生理生物信号的对抗性迁移学习
摘要 — 可穿戴传感器的最新发展为有效和舒适地监测生理状态提供了良好的结果。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习问题，这是由于不同用户或同一用户的不同记录会话的生物信号域不一致而导致的。我们提出了一种用于迁移学习的对抗推理方法，以从压力状态水平评估中的生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。索引词——压力水平评估、生理生物信号、对抗网络、迁移学习、深度神经网络、解耦表示学习