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正构烷和正构烯烃生物合成的机遇与挑战：可持续的微生物生物精炼厂
烷烃和烯烃是高价值的平台化学品，可由微生物合成，利用来自农产品工业和市政的有机残留物，从而为资源回收提供另一种机会。目前烷烃和烯烃生物合成的研究和技术进步主要受到产品滴度低的阻碍，阻碍了生物工艺的升级和大规模应用。因此，当前的科学研究旨在通过利用各种微生物底盘中的天然和工程代谢途径来抑制竞争代谢途径，并结合生物工艺优化来提高生产力。此外，为了降低成本，正在研究利用二氧化碳等无机碳源来促进烷烃和烯烃的绿色合成。因此，本综述批判性地讨论了烷烃和烯烃生物合成的机遇和挑战，旨在研究当前的技术进步。在这篇综述中，彻底讨论了烷烃和烯烃生物合成的五种主要代谢途径的局限性，并强调了它们的缺点。此外，还研究了各种技术，包括代谢工程、自养代谢途径和新的非生物合成途径，作为提高产品滴度的潜在方法。此外，本综述对烷烃和烯烃生物合成的经济和环境方面提供了宝贵的见解，同时也为未来的研究方向提供了展望。
NATCA标记了与FAA的历史性第一张合同
1989年5月，国家空中交通管制员协会（NATCA）和联邦航空管理局（FAA）庆祝了对其首次集体谈判协议的批准。这份具有决定性的工会成员批准的具有里程碑意义的合同，标志着一个重大的转折点，是代表空中交通管制员的联盟第一次，FAA在PATCO罢工后达成了集体谈判协议，并随后进行了解剖。关键条款包括强制性休息，报告错误的免疫力以及参与NTSB调查，为改善工作条件和更强大的工会代表建立框架。natca还成功地讨价还价，区域代表有50％的官方休息时间履行工会代表职责。
噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
标题在时空的病原体的流行病学和进化动力学
对未来麻疹感染的反应。一旦被感染，个体就会产生强大的免疫力，这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗，该疫苗于1963年首次开发。尽管如此，某些国家仍然存在较高的疾病负担，而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方，长期以来，医生一直被要求报告麻疹病例。例如，在英格兰和威尔士，我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如，当伦敦有流行病时，附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思？这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下，我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时，婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后，他们容易受到感染的影响，并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间，他们会感染其他人。几周后，大多数人康复，不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒，如果再次暴露于病毒，它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率，通常通过繁殖比（由感染者引起的次要病例的数量）来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态，如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始，人口中的其他所有人都易感，以黑色为例（图。3）。感染者将这种疾病交给其他几个人，然后他们将其传递给，这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群，随着人们的康复，它们变得免疫，以绿色显示（图3）。随着易感人数的数量减少，流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人，因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终，我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行，因此它消失了。这是最简单的模型。实际上，事情可能会更加复杂。例如，出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时，我们可能会有另一种流行病。
1 APLNR标记了具有人类的心脏祖细胞...
。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。它是制作
准确的下一代基因组编辑方法旨在实际使用实际治疗
另一方面，基因组测序技术的进步不仅允许如上所述进行早期诊断，而且还彻底改变了治疗和药物的发展。传统药物的开发阻止或促进引起疾病发作的蛋白质和代谢级联反应的标准化，无论是小分子还是生物制药，在时间，劳动和成本上都非常强。但是，通过鉴定病原基因，可以将药物的靶靶本身从蛋白质转换为DNA（基因表达）或RNA（转录本），以及核酸（核酸药物和基因治疗药物）可以使用来识别靶标，从而使其更易于设计药物分子。同时，2013年发表的CRISPR-CAS9基因组编辑方法使修改靶基因序列非常容易，该靶基因序列以前很难，并进一步将上述核酸处理推向下一阶段。修改时，您只需发送与要修改的序列相对应的引导RNA（GRNA），并将其切割的cas9蛋白裂解以以某种方式促进对靶细胞或基因的修饰。但是，为了真正利用包括CRISPR-CAS9在内的基因组编辑技术进行实际处理，需要克服许多问题，例如脱靶问题和CAS9抗体的产生。表演者首先发现，当引起感染性疾病的细菌获得对抗生素的抵抗力时，该病毒已通过使用极其奇怪的机制来抗药性，即在基因组中创建新基因：自我基因组编辑机（Podir System（Podir System）（申请人）（由申请人命名），并通过实验证明了这种机制在所有机制中都存在于所有生物中，这些机制既有生命的生命有机疾病，又有生物是生物。根据设计的人为地编辑基因组的序列，并开发了一种全新的概念国内基因组编辑方法：ST方法可以实现非常准确的基因组编辑，并且可以在本演讲中启用个人的能力
标普500指数公司人工智能扩散监测
随着数字技术创新和商业化的步伐不断加快，监测技术的商业传播对组织来说变得越来越重要。技术监测是研发规划、技术管理和战略决策的基础。尽管技术监测非常重要，但在商业生命周期阶段监测技术传播依赖于粗略的方法，例如“即时快照”调查和关键字计数。这些方法与在商业化前生命周期阶段监测技术的新颖且快速发展的方法形成鲜明对比，例如基础科学研究和应用研发。我们通过提出一种专门的监测技术商业传播的方法来解决这种不平衡问题。该方法识别组织采用技术的各个阶段，并捕捉传播过程的时间进展。所提出方法的核心要素之一是文本分类，它依赖于定性内容编码。我们的编码方法利用了创新传播研究的见解，并专门用于检测组织采用技术的阶段。该方法以 2004 年至 2019 年期间标准普尔 500 指数公司中人工智能 (AI) 传播的案例为例进行了说明。我们的第一个贡献是一种监测技术商业传播的新方法。它提供了透明、可复制、可更新和细粒度的结果，可以补充基于调查的技术监测。第二个贡献是在北美领先公司的背景下对人工智能传播的实证评估。
通胀目标作为全球货币标准将走向何方？
通胀目标制从试探性起步，已逐渐成为事实上的全球货币标准。从历史上看，只有金本位制的寿命比它更长。通胀目标制发挥了作用：即使在疫情后通胀飙升的情况下，也有助于建立低通胀制度。但这一过程绝非易事。通胀目标制必须应对金融不稳定性的上升，最显著的表现就是金融危机。在那场危机之后，通胀目标制努力将通胀推回到目标水平，政策回旋空间也出现了历史性的萎缩。本文评估了这些挑战，并考虑了对框架的可能调整。其中包括更系统地考虑金融因素可能对经济造成的长期损害，以及安全边际在政策实施中的重要性。所有这些都应该建立在对货币政策能做什么和不能做什么的清晰认识之上。
标普全球美国服务业采购经理人指数
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人工智能正在为空调工程师提供帮助
在这个例子中，AI 检测到实际室温低于设定点（太冷），送风流量为零，尽管送风挡板 100% 打开。哦，它不比人类聪明。是的，我们需要人类编写程序来告诉我们检查。在什么时候？这个错误报告给了空调工程师。任何读过这篇文章的人可能也会发现这个缺点。但使用人工智能最重要的优势是，你编写的程序只需要执行一次。它会一直这样进行故障检测，永不停歇，永不疲倦。永远不会感到无聊，每天都要与建筑物中的数千台 VAV 箱一起工作。当检测到故障时，AI 还可以进行故障诊断，例如导致故障的原因。在这个例子中，从皮托管到压力传感器的压力测量管松动，导致压力读数为零。VAV 箱也会将空气流量视为零。起初，AI 对此并不擅长，不知道错误是什么。但我们人类逐渐教会 AI，如果它遇到此数据的错误，那应该是由此引起的。如果数据出现这种错误，很可能是因为AI的记忆力超强，它不会忘记，而是不断积累知识。不断进步随着时间的推移，AI再次发现了同样的错误。可以诊断错误已更正可以说出导致错误的原因以及如何修复它。自动故障检测和诊断（AFDD）将发挥作用。肯定更多的是空调工程