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发电转化为甲烷：法国和欧洲所有用途脱碳的挑战和机遇。
35-65°C 反应器，通过微生物进行气体转化 + 碳转化率 >95% + 古菌对杂质的适应力 + 无催化剂变化 − 回收致命热量的潜力较低（低温~50°C）
S100B蛋白在非转移性皮肤黑色素瘤患者的随访中有用吗？真实的队列研究
2015年1月至2020年12月。数据是从前瞻性收集的黑色素瘤数据库和电子健康记录中得出的，包括基线人口统计学，疾病特征和血清S100B水平和随访时的血清S100B水平。所有副手都给了他们的
选择植物和真菌的有用特性
图 1 利用植物遗传资源改良作物的有用特性。植物遗传资源（具有当前或潜在价值的植物遗传材料）包括作物地方品种——遗传上多样化的作物品种，是传统种子保存系统而非现代植物育种的产物，通常与当地适应性以及边缘农业环境中的传统农业实践有关（Maxted 等人，2020 年）；作物野生近缘种（CWR）——与作物关系相对密切的野生物种，可以使用常规或基因工程技术与作物杂交，将野生物种的理想特性引入作物；以及未充分利用的作物。传统上，野生植物通过随意选择和谱系育种进行驯化和改良。用于表征育种系的现代技术包括基因组大小关联研究 (GWAS) 和自动表型分析。加速育种周期的方法包括标记辅助育种——识别和使用与促进有利性状的等位基因相关的遗传标记，以便在比表型筛选成熟植物更年轻、成本更低的情况下从杂交中识别合适的后代；基因组选择——从全基因组扫描遗传变异中进行定量统计预测；以及基因改造——越来越多地使用 CRISPR/Cas 技术进行
Jr。刑事审判日历 有用的提示和步骤，可以阻止您的药房分配药物
26.）24CVE1892 -DC TERAS JAMES BROOKS诉GEORGIA州诉其他一般民事备案日期：9/16/2024原告Teras James Brooks乔治亚州佐治亚州乔治亚州的被告Jeff McAdams（Teras James Brooks）（TERAS JAMES BROOKS）请注意：Rule Nisi nisi -Nisi -drue nisi -distion -drul nisi -jefter -jeft
增强信任在保持有用的生活预后模型
摘要。准确估算工业系统中剩余的使用寿命（RUL）对于优化维护策略和规定资产寿命至关重要。数据驱动的RUL模型利用机器学习（ML）算法从操作数据中提取模式，从而在捕获复杂关系中进行例外。尽管RUL预后模型的进步发展，但机器学习算法的黑盒性质仍为工业用户带来挑战，阻碍了信任和采用。明显的人工智能（XAI）方法通过使复杂的模型透明和可解释来提供有希望的解决方案。本文着重于应用XAI方法来增强对RUL预后的机器学习模型的信任。我们强调对解释机制的定量评估，包括一致性和鲁棒性等指标。我们的研究有助于制定更可信赖和可靠的预测维护策略。我们评估了XAI方法的规定RUL模型，该模型应用于工业型数据的现实情况。我们的发现旨在为工业从业人员提供宝贵的见解，并指导他们选择RUL预后技术。
Irène Buvat、Fanny Orlhac。用于识别有影响力的人工智能的核医学发现的 T.R.U.E. 检查表：它是真的吗？它是可重复的吗？它是有用的吗？它是可以解释的吗？《核医学杂志》，2021 年，62 (6)，第 752-754 页。10.2967/jnumed.120.261586。hal-03441749
Irène Buvat、Fanny Orlhac。真正的。识别有影响力的人工智能核医学发现的清单：是真的吗？它可重复吗？它有用吗？它可解释吗？核医学杂志，2021 年，62 (6)，第 752-754 页。10.2967/jnumed.120.261586。hal-03441749
