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研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
低剂量的大麻提取物改善帕金森氏病患者的非运动症状：病例系列
肠道微生物群是一种通过门静脉与肝脏紧密相关的复杂微生物生态系统，已成为肝脏健康和疾病的关键调节剂。许多研究强调了其在肝病的发作和进展中的作用，包括酒精性肝病，代谢功能障碍相关的脂肪分裂性肝病（MASLD），代谢功能障碍 - 相关的脂肪性肝炎（MASH），肝脏肿瘤，肝脏肿瘤，cirrhosis，cirrhosis，cirrhosis和Hepatocatocomama carccomoma（Hepatocolbilor carccoccoma）（HCC）（HCC）。本综述提供了目前对肠道菌群对HCC进展影响的影响的目前洞察，尤其是其对HCC肿瘤微环境（TME）内免疫细胞的影响。此外，我们探索了肠道菌群靶向的干预措施，例如抗生素，益生菌，益生元和粪便菌群移植（FMT），以调节HCC中免疫疗法的免疫反应并改善免疫疗法的结果。通过综合最近的研究的见解，该评论旨在强调基于微生物群的策略，以增强免疫疗法结果，从而推进HCC治疗中的个性化方法。
交叉提取，以回应第三方提交 / Manawa < / div>
在（i）（i）延迟和废弃的生成项目的案例研究中可以找到的一代市场，包括绅士正在开发的项目； （ii）新西兰新一代供应的程度滞后； （iii）自部分私密化以来，实际批发和零售电价的稳定上涨，以至于现在有几个长期建立的新西兰行业的生存能力。•正如其他人指出的那样，EA当前正在检查，这是
从可再采矿源中提取能源过渡金属
已开采和拟开采矿床的金属矿石品位一直在下降，5 因此每单位最终金属产品产生的废弃物量增加。再开采的来源包括尾矿、废石、酸性矿山排水和相关的处理污泥、矿石加工副产品和煤灰。最常见的具有可再生能源金属再开采潜力的矿山废弃物是尾矿。6 《全球尾矿评估》7 估计，全世界有 8,500 个活跃、不活跃和已关闭的尾矿储存设施。使用该估计值并根据较少数量设施的报告量推断，全球储存的尾矿约为 217 立方公里（km3）。虽然全球储存的尾矿总量存在不确定性，但世界各地金属矿山显然不缺尾矿——但尾矿中的可再生能源金属含量以及提取这些金属的经济和环境可行性在很大程度上是未知的。
深共熔溶剂用于检测和提取神经递质：生物医学应用的新兴范例
摘要：神经递质 (NT) 是人类大脑正常运作所必需的化学信使，在人体生理系统中具有特定的浓度。其浓度的任何波动都可能导致多种神经元疾病和障碍。因此，对快速有效的诊断以调节和管理人类大脑疾病或状况的需求正在迅速增加。NT 可以从天然产物中提取。研究人员已经开发出新的协议来提高传感器的传感能力和环保性。深共晶溶剂 (DES) 已成为可持续化学中广受欢迎的“绿色溶剂”。DES 提供了更大的电位窗口范围，有助于增强传感器的电催化性能，并且具有更高的惰性，有助于电极的腐蚀保护，最终为系统提供更好的灵敏度和耐用性。此外，DES 可在工作电极上轻松电沉积不同的材料，这是电催化传感器的主要先决条件。本文首次详细描述了 DES 作为绿色溶剂在检测和提取 NT 中的应用。我们涵盖了截至 2022 年 12 月有关 NT 提取和监测的在线文章。最后，我们总结了该主题并展望了该领域的未来。
百里香和迷迭香提取物的抗菌活性
简介。在过去的几十年中，抗生素在治疗人类和动物的细菌感染方面发现了广泛的应用，并且它们被用作农业中的生长促进剂。然而，各种环境中抗生素耐药细菌物种的不断增长对细菌感染的靶向治疗构成了重大挑战。在某些地区，这种细菌耐药性激增背后的驾驶员是抗生素的使用。植物提取物及其活性化合物长期以来已被重新识别为其抗菌特性，并且经常被用于传统医学来对抗致病细菌。近年来，由于耐药性的出现以及与化学抗微药物相关的副作用，科学研究的重点已转向探索从植物衍生的生物活性物质。本质上，植物代表了庞大的潜在有益化学物质的储层，到目前为止，其中只有一小部分。这项工作的目的是确定百里香和迷迭香提取物的抗菌活性。材料和方法。Thyme and rosemary extracts were evaluated for their antimicrobial activity against a range of microorganisms, including Gram-positive bacteria ( Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, Enterococcus faecalis, Geobacillus stearothermophilus ), Gram-negative bacteria ( Escherichia coli, Acinetobacter baumannii ）和酵母（白色念珠菌）。此方法是评估微生物活性的可靠手段。结果。结论。为了确保这些生物化合物的抗菌测试质量，采用了CLSI标准（临床和实验室标准研究所）的标准化井方法。在评估进行抗菌筛查后获得的结果后，发现两种乙醇提取物都对革兰氏阴性细菌和革兰氏阴性菌以及念珠菌的真菌都有影响。在G. stearothothomophi-lus（27.0 mm）和金黄色葡萄球菌（21.3 mm）中记录了最大的迷迭香提取物抑制区域。百里香提取物在细菌S.金黄色葡萄球菌（抑制区的直径26.3 mm）和蜡状芽孢杆菌（具有抑制区的直径为25.3 mm）上更为活跃。与迷迭香提取物（19.0 mm）相比，百里香提取物（29.3 mm）的抗真菌活性更为明显。与革兰氏阴性微生物相比，两种提取物在革兰氏阳性微生物上均表现出更高的活性。我们的数据证实迷迭香和百里香提取物具有抗菌和抗真菌活性。提取的百里香和迷迭香具有在不同浓度下抑制和灭活微生物的潜力。植物的天然抗菌剂可用于食品和制药行业，以预测病原体的生长和变质微生物，并提高保质期和稳定性。鉴于其抗菌特性，这些基于植物的产品为传统保存方法提供了令人信服的替代品，并使用化学防腐剂和添加剂。广泛的研究表达了它们在减少细菌和酵母菌生长方面的疗效。
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
政党登记处提取到截止日期01.02.2025
“绿色 - 绿色替代维也纳（绿色）” 500014 1990年11月26日党的领导人彼得·克劳斯（Peter Kraus BSC），党负责人朱迪思·帕林格（JudithPühringer），州政党秘书大臣 - ing。Barbara Obermaier，俱乐部主席David Ellensohn，Christian Tesar的州业务，财务官员Markus Rathmayr，CosmaStögerBA的国家管理成员，国家管理杂志isabelle uhl
ZnO纳米颗粒使用叶提取物生物合成...
由于执法的重要性，识别潜在指纹是一个吸引更多关注的公开主题。可以通过潜在的指纹确定犯罪现场（TKP）的存在。潜在的指纹可以提供警察的信息，以帮助他们捕获罪犯。到目前为止，许多不同的指纹粉末配方已被广泛使用，每个配方都由树脂物质和对比染料组成。过去最广泛使用的潜在指纹的方法是硝酸银染色，烟雾碘，忍者染色和粉尘粉。这种古老的方法在各种表面上都很好。科学家一直在努力开发更准确的技术来可视化潜在印刷，因为用于检测潜在打印输出的常规方法并不总是成功的。一些用于制作有毒指纹粉末的物质，可能对人类健康有害。这项研究提供了一种与生产过程结合使用ZnO的方法，并用Betadin Leaf提取物进行了修饰，以产生安全且非毒性的指纹粉末。这项研究的结果表明，在FTIR测试中，在Betadin叶提取物中发现了Zn-O键，OH组，C = O和N-O菌株。因此，这里提出的发现可能是对研究进行更复杂研究的起点。