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研究细菌及其病毒如何帮助我们找到解决抗生素耐药性问题的解决方案？
Tracy的实验室正在使用各种技术研究细菌包膜与抗生素耐药性之间的关系。“我们在细菌遗传学上做了很多工作，”特雷西说。“这涉及寻找具有抗生素耐药性的突变细菌，并研究了哪些基因已突变以及它们如何修饰包膜。”该团队还使用生物信息学和基因组测序技术，涉及比较许多细菌突变体的基因组并使用计算工具来了解遗传突变如何影响其特征。“与此同时，我们使用了许多分子生物学技术，” Tracy说。“一旦我们确定了感兴趣的基因，我们就可以设计特定的突变并将其引入细菌染色体中，以了解它们如何影响抗性。”
AI驱动的订阅模型RESHAPE零售领域，新研究找到
随着全球抗击气候变化加剧的努力，微藻作为一种未充分利用但有希望的资源而脱颖而出。新的研究强调了微藻作为抵抗气候变化的解决方案的能力，但研究人员警告说，“智能微藻生物培训”需要释放其全部潜力。
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血管周空间以及在哪里找到它们 - MR成像和评估方法
背景周围空间（同义词：Virchow-Robin空间）首次在150年前描述。它们被罚款，因为围绕小渗透的大脑容器的流体填充空间。，他们越来越多地兴起了科学兴趣，尤其是在提出所谓的淋巴系统及其在神经退行性和神经炎性疾病中的可能作用。方法PubMed用于系统搜索，并具有有关MRI成像和评估的文献效果。包括人类体内成像的研究包括涉及健康人口的研究。未设置时间范围。发光中的命名法是非常异构的，其术语诸如“大”，“ diala tod”，“扩大”的周围空间，而边界和定义通常尚不清楚。这项工作通常谈论周围空间。
使用强化学习找到公共道路上两个位置之间的最短路径
鉴于人口增长，车辆的增长以及空前的空气污染，传统的城市运输计划系统越来越低效率。解决这些挑战需要创新的解决方案，人工智能成为关键人物，尤其是通过加强学习（RL）。本文介绍了一种基于RL的新型方法，旨在提高运输服务质量，最终减轻交通拥堵并减少空气污染。所提出的方法着重于确定源点和目的地点之间的最短途径，同时从战略上避免了拥挤的路线。这不仅减少了旅行时间，还会导致化石燃料消耗和能源使用的下降。通过利用RL技术，这种方法为改变城市运输系统提供了有前途的途径，使它们在面对当代挑战时更具适应性，高效和环境可持续性。
超出字面描述：理解和找到与人类意图一致的开放世界对象
大型语言模型（LLMS）在解决Comples开放域任务方面具有出色的功能，并以提示形式进行的综合指示和示威。但是，这些提示可能是冗长的，通常会组成数百条线和数千个托管，它们的设计通常需要人们的努力。最近的研究已在短提示中介绍了自动及时工程，通常由一个或几个句子组成。但是，由于其巨大的搜索空间，长提示的自动设计仍然是一个具有挑战性的问题。在此pa-per中，我们提出了一种名为“自动及时工程XPERT（APEX）的算法”，这是一种新型算法，可以自动改善长时间的提示。利用具有横梁搜索的贪婪算法提高效率，Apex Uti-Liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz extimive stripifimentive stripivine 在其搜索过程中显着提高了基于LLM的突变的有效性。 我们的结果表明，APEX在Big Banch中的八个任务中平均获得9.2％的准确性增益，并且具有各种模型的GSM8K的持续改进，突出了自动提示设计的重要性，以完全利用LLMS的功能。在其搜索过程中显着提高了基于LLM的突变的有效性。我们的结果表明，APEX在Big Banch中的八个任务中平均获得9.2％的准确性增益，并且具有各种模型的GSM8K的持续改进，突出了自动提示设计的重要性，以完全利用LLMS的功能。
拉瑟特利用 Omnibus Series 平台描述他如何找到自己所缺失的东西
彼得·卢普金的肖像画是对他成长经历和影响的视觉回应。卢普金将历史象征与现代体验相结合，创作出的作品涵盖了现代的关注点、方法和技术，他试图将自己的经历与当代社会联系起来。展览将持续到 1 月 5 日……
关于基因组编辑食品的国际监管政策的差异和融合：如何找到中间地面
对基因组编辑技术采用的生物和产品的规定在多样性上增加，并且对先前法规对基因修饰的生物的路径依赖性影响。基因组编辑技术的法规是一片拼凑的国际法规，这些法规很难协调。但是，如果这些方法按时间顺序排列并检查了整体趋势，则最近基因组编辑的生物和GM食品的调节趋向于中间立场，该基础可以被视为“有限的收敛。”有一种采用两种方法的趋势：一种考虑转基因生物，但试图采用简单的法规，另一种将它们排除在法规范围之外，但需要确认。在本文中，我们讨论了为什么这两种方法倾向于收敛，并研究了这两种方法对农业和食品部门治理的挑战和含义。
