XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System渗以
194 doi：10.5281 / Zenodo.13621718 J Ate 2024，3，2，< / div>
摘要：塑料已经成为社会的核心部分，但是与由于对生物降解的抵抗所造成的持久环境影响相比，它们的好处是短暂的。他们的持久性危害了自然生态系统和所有生物，渗透了人类食物链的各个部分。可水解的塑料具有使它们更容易降解的功能组，因此，在理解最终导致其降解的因素和机制方面取得了很大进展。另一方面，不可溶解的聚合物没有官能团，这使阐明其机制更加挑战性，文献中的共识可能很少。微生物的降解作为潜在解决方案的流行越来越流行，但是降解速度在环境中的速度非常慢。有趣的是，已发现Tenebrio molitor和Zophobas Morio的幼虫能够以比单独的微生物更高的速率降解各种抗性聚合物。尽管它们的能力与肠道微生物组紧密相关，但它们的高降解率最终取决于宿主昆虫与肠道微生物组之间的协同关系。
一本关于人工智能和
各个部门[1]，[2]，[3]。AI是指机器，尤其是计算机系统[1]，[3]的人类智能过程的模拟。这些过程包括学习，推理，解决问题，感知和语言理解[1]，[3]。另一方面，ML是AI的一个子集，它为系统提供了从经验中学习和改进而无需明确编程的能力[1]，[2]，[3]。AI和ML渗透了各个部门，革命性的过程和系统[1]，[2]，[3]。本研究论文将重点关注AI/ML具有重大影响的四个关键部门：招聘过程，医疗保健，金融系统，自动驾驶系统和自动驾驶汽车[3] [6]。令人惊讶的是，这些部门在AI/ML模型中不能免疫偏见，这可能具有深远的影响[4]，[5]。这些偏见的探索构成了这项研究的症结。这些技术有可能带来巨大的好处，例如提高效率，提高决策和增强用户体验[1]，[2]，[3]。但是，它们也提出了新的挑战，例如AI/ML模型中存在偏见的风险[4]，[5]。本文将详细探讨这些问题，重点是理解这些偏见的来源以及如何缓解它们[4]，[5]。
manigussian：多任务机器人操纵的动态高斯碎片
摘要。在非结构化环境中执行语言条件的机器人操纵任务对于一般的智能机器人高度要求。常规的机器人操纵方法通常会学习对动作预测观察的单一表示，这忽略了人类目标组成的场景级时空动力学。在本文中，我们提出了一种动态的高斯分裂方法，名为Manigaussian多任务机器人操纵，该方法通过未来场景重建进行了场景动态。具体而言，我们首先要介绍动态的高斯脱落框架，该框架渗透了高斯嵌入空间中的半义传播，其中利用语义表示来预测最佳的机器人动作。然后，我们构建了一个高斯世界模型，以参数化我们动态的高斯脱落框架中的分布，该框架通过未来的场景重建在交互式环境中提供了信息性的范围。我们通过166个变体评估了10个RLBench任务的Manigussian，结果表明我们的框架可以比最先进的方法胜过13。平均成功率1％。
B细胞受体信号强度调节癌症免疫
肿瘤浸润的B细胞通过产生针对肿瘤相关抗原的抗体发挥抗肿瘤作用。相反，B细胞可以通过产生抑制抗肿瘤免疫力的因素来促进肿瘤。在JCI，Bing Yang，Zhen Zhang等问题上。研究了B细胞受体信号（BCR）信号在抗肿瘤免疫中的作用，重点是含有GLY396对ARG396替代（HIGG1-G396R）在结直肠癌（CRC）中的人类免疫球蛋白G1（IgG1）的亚洲特异性变异的作用。流行病学分析表明，HigG1-G396R与CRC中无进展的生存之间存在关联。CRC的人类样品和小鼠模型显示出浆细胞，而不是B细胞，渗透了肿瘤微环境。值得注意的是，患有HIGG1-G396R变体的患者CD8 + T细胞，树突状细胞和三级淋巴结构密度增加。这些发现表明，HIGG1-G396R变体通过增强B细胞反应来抑制肿瘤，并表明调节BCR信号传导可以提高免疫疗法在癌症中的功效。
有机材料添加通过增强中国东北部氮气循环微生物的复量细菌丰富性来优化土壤结构
摘要：使用有机肥料和玉米稻草作为友好的修正措施，可有效改变农田中的土壤氮（N）循环。然而，有机肥料与稻草返回对土壤质量的综合作用尚不清楚，尤其是在响应土壤硝化作用和硝化微生物方面。我们在中国东北部的毛毛土壤中建立了一个实验，主要包括四种治疗方法：CK（没有传统化肥的没有添加），O（有机肥料施用），S（稻草返回）和OS（有机肥料与稻草返回）。使用高通量测序进一步研究了土壤硝化和硝化微生物。我们的结果表明，与CK相比，土壤水含量，容量，直径> 0.25 mm，平均重量直径，总碳，总氮，铵，硝酸铵，硝酸盐，微生物生物量碳和微生物生物氮的含量不正确，并渗透了尤其均匀的尤其尤其是尤其是尤其尤其均匀的压缩性，并渗透了尤其均匀的尤其是尤其是尤其均匀的尤其均匀的尤其尤其是屈光度，并且渗透于尤其是尤其是尤其的渗透性，并取代了尤其的渗透性，并取得S和OS治疗。此外，OS处理有效地增加了可用的钾和可用的磷含量，并减少了三相R型。有机肥料和稻草的应用有效地优化了土壤结构，尤其是OS处理。与CK，O，S和OS治疗相比，氨氧化古细菌（AOA）的丰度较高，并进一步增强了α多样性和较低的氨氧化细菌（AOB）和NIRK -，NIRK-，NIRS-和Nosz -nosz -Type denitpe denitpe denitpe。AOA和NIRK分别是氨氧化过程和亚硝酸盐还原过程的关键驱动因素。同时，有机肥料和稻草的施用调节了硝基磷酸盐（AOA），γ-杆菌（NIRK和NIRS），α），甲状腺酸细菌（NIRK）和贝protebacteria（Nirk）和β（Nirs）（NIRS（NIRS）。有机肥料和稻草通过增强硝化和反硝化微生物群落中的含量丰富，返回土壤结构。在一起，OS治疗是一种合适的稻草返回实践，用于优化中国东北部农田生态系统的营养平衡。但是，这项研究并未确定如何在有机肥料应用和稻草返回下减少传统的氮肥施用；因此，我们旨在在未来的工作中进行相关研究。
EPA 不监督氡气检测的准确性和可靠性
我们为何进行此项评估 美国环境保护署 (EPA) 估计，美国每年约有 20,000 例肺癌死亡与室内接触氡有关。了解室内氡水平是否升高的唯一方法是测试室内空气。此次评估的目的是确定 EPA 如何确保氡测试设备和氡实验室提供准确可靠的室内氡水平数据。背景 氡是一种天然气体，通过房屋下方气体的移动，氡从岩石和土壤中渗出到房屋的空气中。当氡无法分散时，它会在室内积聚到更高的浓度。氡会附着在室内空气中的微小灰尘颗粒上，这些颗粒很容易被吸入肺部并粘附在肺内壁上。如需更多信息，请联系我们的国会、公共事务和管理办公室，电话：(202) 566-2391。要查看完整报告，请点击以下链接：www.epa.gov/oig/reports/2009/ 20090512-09-P-0151.pdf
生物物理学祖先重建和蛋白质能量景观的演变的年度审查
蛋白质的序列决定了其构象能量景观。这又决定了蛋白质的功能。了解新蛋白质功能的演变需要了解突变如何改变蛋白质能量景观。祖先序列重建（ASR）已证明是解决此问题的宝贵工具。在ASR中，一个系统发育集团从而渗透了古代蛋白质的序列，从而允许其性质表征。当与生物物理，生化和功能表征耦合时，ASR可以揭示历史突变如何改变古代蛋白质的能量景观，从而允许酶活性的演化，具有构象，具有结合特异性，寡聚性，低聚性，低聚性和许多其他蛋白质特征。在本文中，我们回顾了如何使用ASR研究来剖析能量景观的演变。我们还讨论了ASR研究，这些研究揭示了能量景观如何影响蛋白质的演化。最后，我们建议从能量景观的角度考虑进化的思考可以改善我们的接近和解释ASR研究的方式。
基于外泌体的药物输送系统的载药技术
外泌体是一种直径为40~100nm、具有双层膜包裹的细胞外囊泡，作为天然载体具有免疫原性低、在血液中稳定性高、可将药物直达细胞等优点，能够在细胞间进行运输，有利于细胞间物质和信息的交换，通过装载外源性药物（如小分子药物、跨膜蛋白、核酸药物等）来改变受体细胞的功能状态。外泌体作为药物载体的关键是将外源性药物有效地装载到外泌体中，而这一任务对外泌体作为药物载体的功能化研究是一个挑战。目前，超声处理、电穿孔、转染、孵育、挤压、皂苷辅助装载、转基因、冻融循环、热冲击、pH梯度法、低渗透析等方法已被用于将这些药物装载到外泌体中。本综述旨在概述外泌体各种药物装载技术的优缺点。
农业最佳管理实践系统目录
出入控制系统 11 – 14 农用化学品处理和储存系统 15 – 18 堆肥系统 – 动物 19 – 22 侵蚀控制系统 – 结构性 23 – 27 饲料管理系统 28 – 31 林业 / 农林业系统 32 – 37 综合害虫管理系统 38 – 41 灌溉水管理系统 42 – 44 牲畜高负荷使用区域径流管理系统 45 – 48 粪肥和农业废弃物处理系统 49 – 52 营养管理系统 – 文化 53 – 56 病原体管理系统 57 – 61 石油和油品储存系统 62 – 65 规定轮牧系统 66 – 69 工艺冲洗水管理系统 70 – 72 河岸缓冲系统 73 – 76 短期废弃物收集和转运系统 77 – 82 青贮饲料渗滤液控制和处理系统 83 – 86 土壤健康系统 87 – 90 河道走廊和海岸线管理系统 91 – 94 废物储存和转运系统 95 – 98
微填料预测LSTM和ANN ...
微度是一种无意的，瞬态的意识丧失，与睡眠相关，持续到15秒。脑电图（EEG），记录已广泛用于诊断和研究各种神经系统疾病。这项研究分析了时间序列EEG信号，以使用两个深度学习模型来预测微渗：长期术语记忆（LSTM）和人工神经网络（ANN）。调查结果表明，ANN模型在微填料预测中实现了出色的指标，在关键性能指标中的表现优于LSTM。该模型表现出了出色的性能，如散点图，R2分数，平均绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根平方误差（RMSE）的结果所证明的。与LSTM模型相比，在两个模型之间，ANN模型在两个模型之间达到了最重要的R2，MAE，MSE和RMSE值（0.84、1.10、1.90和1.38）。这项研究的关键贡献在于其开发全面有效的方法，以准确预测来自EEG信号的微度事件。