人工智能(AI),深度学习,智能无人机,智能运输系统(ITS),强化学习(RL),神经建筑搜索(NAS),车辆品牌和模型识别,基于KINECT - 基于Kinect的在线手写识别系统,人员计数,行为分析,车牌检测和识别系统
微生物对生物素的生物合成研究 (主审员) 论文研究委员会 绪方光一教授 镰田久明教授 岩井和夫教授
Bioacademia Co.,Ltd。电话。06-6877-2335传真06-6877-2336 info@bioacademia.co.jp https://www.bioacademia.jp/
机器学习允许计算系统通过从观察到的数据中积累的经验自适应地提高其性能。本课程介绍了学习理论的基础知识,学习算法的设计和分析以及机器学习的某些应用。
13)Numan,Z。,Venares,W.A。和Vimpenny,J.W.T。:在化学稳定生长过程中,有和没有质粒RP4的大肠杆菌菌株之间的竞争,CAN.J。Microbiol。,37 pp.509-512(1991)14)Helling,R.B。,Kenney,t。和Adams,J。:含质粒的生物的主要居民大肠杆菌,J.Gen.Microbiol.123 pp.129-141(1981)15)Melling,J.,Ellwood,D.C。和Robinson,A:Chemostat中的混合库中携带大肠杆菌的R因子的生存,FEMS Microbiol.Lett。,2 pp.87-89(1977)16)Jones,S.A。和Melling,R.B。:PBR322-相关质粒在化学抑制培养物中生长的大肠杆菌中的存在,FEMS Microbiol.lett。,22 pp.239-243(1984)
A: 2022 年9月27 日采取B: 2022 年9月28 日采取C: 2022 年10 月11 日采取D: 2022 年10 月8日采取E: 2022 年10 月24 日采取F: 2022 年9月20 日采取
摘要:肉毒乳梭交产生肉毒杆菌毒素(BONTS),导致一种罕见但致命的食物中毒类型,称为食物中毒。本综述旨在提供有关细菌,孢子,毒素和肉毒杆菌的信息,并描述使用物理治疗(例如,加热,压力,辐照和其他新兴技术)的使用来控制食物中这种生物学危害。由于这种细菌的孢子可以抵抗各种严酷的环境条件,例如高温,因此,A型肉毒杆菌孢子的12杆孢子的热灭活仍然是食品商业灭菌的标准。然而,非热物理治疗的最新进展是对热灭菌的替代方案,并有所限制。低 - (<2 kgy)和培养基(3-5 kgy) - 剂量电离辐射分别有效地减少营养细胞和孢子的对数。但是,需要非常高的剂量(> 10 kgy)才能灭活BONT。高压加工(HPP)即使在1.5 GPA时也不会使孢子失活,并且需要热量组合才能实现其目标。其他新兴技术也对植物细胞和孢子表现出了一些希望。但是,它们对肉毒杆菌的应用非常有限。与细菌有关的各种因素(例如,营养阶段,生长条件,损伤状况,细菌类型等)食物矩阵(例如成分,状态,pH,温度,AW等。)和该方法(例如电源,能量,频率,从源到目标等的距离等)影响这些处理对肉毒杆菌的效率。此外,不同物理技术的作用方式是不同的,这提供了结合不同物理治疗方法以实现添加剂和/或协同作用的机会。本评论旨在指导决策者,研究人员和教育者使用物理治疗来控制肉毒杆菌危害。