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锡琳·拉蒂利亚（Silene Latifolia）基因组及其巨型Y染色体
。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。这是本版本的版权持有人，该版本发布于2023年9月22日。 https://doi.org/10.1101/2023.09.21.558754 doi：Biorxiv Preprint
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
在新生儿重症监护室中的塞拉蒂亚·马尔斯森斯（Serratia Marcescens）簇中减少三种机会病原体的消毒以减少三种机会性病原体的来源
每年，与医疗保健相关的感染（HAIS）[1]每年都会复杂化，这会增加发病率和死亡率，延长医院住院，并膨胀医疗费用[2-5]。新生儿重症监护病房（NICUS）的新生儿是一个脆弱的人口，由于其出生体重低，早产和对众多侵入性程序的暴露，风险增加了[6-8]。在过去的几十年中，Hais成为全球的重大负担，这加剧了多药耐药病原体的惊人增加。在响应中，在医院环境中实施强大的感染预防和控制措施已成为必要。医疗设施中微型ISM的一个突出来源是水槽排水管，由于存在具有水源性机会病原体的生物膜（OPS）[9-14]，因此可以充当储层。细菌病原体的大量非疾病爆发已与位于病房中的水槽排水管联系起来[3、6、12、15-21]。当个人洗手或将液体倒入水槽中时，溅起是常见的情况，尤其是在排水管附近[3，22 - 25]。这一事件导致近距离材料和表面的潜在污染，以及附近患者和医疗保健人员的皮肤或衣服。此外，这些飞溅可以产生周围空气中含有潜在有害污染物的气溶胶[12，26，27]，构成患者造成吸毒的风险。清洁和消毒是减少排水细菌负荷并消除疫情中涉及的操作的基本策略。消毒的有效性取决于几个因素，包括消毒剂的类型，其浓度，暴露时间，应用频率以及与生物膜相关细菌对消毒剂的耐受性。生物膜为细菌提供了保护环境[28，29]，使暴露时间和动作模式对于确保有效渗透消毒剂至关重要。使用泡沫代替液体产品或使用保留P-trap中消毒剂的专用设备会导致更长的暴露时间，从而减少排水液的细菌负荷[30 - 34]。在减少排水量的细菌载荷（例如氯[35]，蒸汽[16]，乙酸[36，37]，臭氧水[34]和过氧化氢[38-40]时，已经对各种消毒剂进行了有限的测试。但是，如果进行了单一治疗，几天后，OPS通常会在排水管中收割[16、33、38、41]。因此，建立经常性清洁和消毒常规对于防止在爆发后的水槽排水管中的OP复活至关重要。更昂贵但显然更有效的替代方法是安装自distin的排水装置，以产生高温，振动和/或发射紫外线射线以防止生物膜形成[18，27，42]。
prodigiosin产生的塞拉蒂亚·马斯科斯（Serratia Marcescens
摘要：奶酪（气味，颜色，质地和浮雕）的有机肌肉特征的技术缺陷降低了质量和消费者的接受度。Cabrales奶酪中的红色缺陷（一种由生牛奶制成的传统，蓝牙的西班牙奶酪）很少发生，但对家族拥有的手工奶酪制造业务产生了显着的经济影响。这项工作报告了基于培养的Marcescens的确定，因为与此类奶酪的表面和附近的红色斑点涉及的微生物有关。对一链球菌分离株RO1的基因组的测序和分析显示，有16个基因参与Protigiosin的生产，Protigiosin，tryyrrole红色颜料。HPLC分析确认了在Marcescens RO1培养物的甲醇提取物中的质毒素的存在。在受影响奶酪的红色区域的提取物中也观察到了同样的情况。菌株在酸性条件下显示出较低的存活率，但不受高达5％NaCl的浓度影响（蓝纹奶酪的通常值）。琼脂链球菌在琼脂板上产生的质毒素的最佳条件为32℃和有氧条件。prodigiosin具有抗菌活性，这与Ro1上清液对不同细菌的抑制作用相吻合，对不同细菌的抑制作用以及奶酪制造过程中毒性杆菌的抑制作用延迟延迟发展。通过重现接种RO1的实验性奶酪中的断层，可以增强Marcescens链球菌与红色缺陷之间的关联。在这项研究中收集的数据指向起始牛奶是该细菌在奶酪中的起源。这些发现应有助于制定策略，以最大程度地减少牛奶中色素化链球菌的发生率，红色缺陷，奶酪中的细菌原因及其相关的经济损失。
教育中的人工智能：一种科学映射方法 土耳其阿卜杜拉蒂夫卡班阿塔图尔克大学
《国际数学、科学和技术教育杂志》（IJEMST）是同行评审的在线学术杂志。本文可用于研究、教学和个人学习目的。作者对其文章的内容负全部责任。该杂志拥有文章的版权。出版商不对因使用研究材料而直接或间接引起的任何损失、诉讼、索赔、诉讼、要求、费用或损害承担责任。请所有作者披露任何实际或潜在的利益冲突，包括与提交作品相关的与其他个人或组织的任何财务、个人或其他关系。
博士。达米安·莫拉蒂尔
编程 Python、Matlab、R、PHP/JS、SQL、React-Native、Arduino 硬件 脑产品、Biosemi、Biopac、Enobio、NirX、EyeLink、PupilLabs、SmartEye、Tobii EEG 评估脑节律（频谱分析）、提取刺激引起的神经元激活（ERP）、解决逆问题（LORETA） ECG 心率和心率变异性（时间分析）、评估交感神经和副交感神经活动（频谱分析） fNIRS 评估血流动力学活动（时间分析） 眼动追踪 扫描路径、瞳孔测量 EDA 评估紧张和相位成分（时间分析）、评估交感神经活动（频谱分析） 统计 描述性和推断性统计、基础机器学习（SVM、LDA、LSTM）、荟萃分析 其他 LabStreamingLayer、LaTeX、Eprime、Qualtrics、Microsoft Office
蚊子肠道中的微生物相互作用确定塞拉蒂亚定植和喂食倾向
摘要微生物 - 微生物相互作用如何决定蚊子中的微生物复杂性。以前，我们发现，Serratia是一种改变载体能力并被视为媒介控制的肠道共生体，在相同条件下饲养的Culex quinquefasciatus中繁殖的埃及埃及埃及埃及。研究Serratia和Ae之间的不相容性。aegypti，我们表征了两种来自CX的serratia marcescens菌株。Quinquefasciatus并检查了他们感染AE的能力。埃及。两种Serratia菌株都感染了AE。aegypti，但是当微生物组的稳态破坏时，塞拉蒂亚的流行率和滴度与其本地宿主中的感染相似。检查多种遗传多样的AE。埃及线发现微生物干扰对马可氏链球菌很普遍，但是，AE的一条线。埃及很容易感染。对抗性和易感线的微生物组分析表明，肠杆菌科细菌与塞拉蒂亚之间存在逆相关性，以及在gnotobirotic系统中的实验共感染概括了干扰表型。此外，我们观察到对宿主行为的影响。暴露于AE的锯齿状。埃及破坏了他们的喂养行为，这种表型也依赖于与天然微生物群的相互作用。我们的工作强调了宿主的复杂性 - 微生物相互作用，并提供了微生物相互作用影响蚊子行为的证据。
保罗·T·克拉蒂格上校
保罗·克拉蒂格上校是一名装甲军官，1997 年毕业于西点军校。他的指挥任务包括：第 8 骑兵团第 1 营、德克萨斯州胡德堡和波斯尼亚和黑塞哥维那的坦克和侦察排长；第 4 美国骑兵团、第 1 步兵师第 1 中队 C 连的地面骑兵部队指挥官，驻扎在施韦因富特、乔治亚州和伊拉克；第 2 陆军战斗战斗队、第 1 骑兵师第 5 美国骑兵团第 1 营、德克萨斯州胡德堡和韩国的指挥官。