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探索Paenibacillus Terrae B6a作为富沙氏菌的可持续生物防治剂
对农作物保护化学杀真菌剂的依赖引起了环境和健康的关注，促使需要可持续和环保的替代品。使用拮抗微生物（如Paenibacillus Terrae B6A）的生物控制，为管理疾病的疾病提供了一种环保的方法。该研究的目的是评估P. terrae B6a作为针对增生型PPRI fpri 31301的生物防治剂的功效，重点是其体外拮抗活性，其对真菌形态和酶促含量的影响及其对减轻病原体诱导脂肪诱导脂肪植物的胁迫的能力。使用标准方案进行了B6a对F. forperatum的体外拮抗活性。 planta分析中的是通过用1×10 6 CFU/mL的B6A生物制成玉米种子进行的，并用F. propiferatum感染了7天。 使用分光光度计方法进行了生物染色玉米根的生化，酶和抗氧化剂活性。 使用双重培养和细胞内粗制的体外拮抗测定法分别抑制了F. propiferatum的70.15和71.64％。 此外，B6A改变了f的形态和菌丝结构。 在高分辨率扫描电子显微镜（HR-SEM）下增殖。 这是由于几丁质含量（48.03％）的增加（p <0.05）和细胞外多糖含量（48.99％）和β-1,4-葡萄糖酶活性（42.32％）的降低（P <0.05）。 玉米种子的感染带有F. ropiferatum，导致根长度显着降低（P <0.05）（37％）。使用标准方案进行了B6a对F. forperatum的体外拮抗活性。是通过用1×10 6 CFU/mL的B6A生物制成玉米种子进行的，并用F. propiferatum感染了7天。使用分光光度计方法进行了生物染色玉米根的生化，酶和抗氧化剂活性。使用双重培养和细胞内粗制的体外拮抗测定法分别抑制了F. propiferatum的70.15和71.64％。 此外，B6A改变了f的形态和菌丝结构。 在高分辨率扫描电子显微镜（HR-SEM）下增殖。 这是由于几丁质含量（48.03％）的增加（p <0.05）和细胞外多糖含量（48.99％）和β-1,4-葡萄糖酶活性（42.32％）的降低（P <0.05）。 玉米种子的感染带有F. ropiferatum，导致根长度显着降低（P <0.05）（37％）。使用双重培养和细胞内粗制的体外拮抗测定法分别抑制了F. propiferatum的70.15和71.64％。此外，B6A改变了f的形态和菌丝结构。在高分辨率扫描电子显微镜（HR-SEM）下增殖。这是由于几丁质含量（48.03％）的增加（p <0.05）和细胞外多糖含量（48.99％）和β-1,4-葡萄糖酶活性（42.32％）的降低（P <0.05）。玉米种子的感染带有F. ropiferatum，导致根长度显着降低（P <0.05）（37％）。相对于对照和感染种子，用B6A生物抗化显示根长度（P <0.05），在根长度（44.99％）中，反应性氧（ROS）诱导的氧化损伤显着降低（P <0.05）。总而言之，P。terrae B6a可能是良好的生物防治候选者，并且可以被配制成生物 - 绞霉剂，以控制经济上重要的农作物中的F. propieratum和其他相关的植物病。
DNA：精细颗粒类别发现的邻域聚集
从粗制的数据中发现细粒类别是一项实用且挑剔的任务，可以在对细粒度分析的需求和高注释成本之间弥合差距。以前的作品主要集中在实例级别的歧视上，以学习低级特征，但忽略了数据之间的半敏化相似性，这可能会预见这些模型学习紧凑的集群表示。在本文中，我们提出了DeNOCORE的邻域聚集（DNA），这是一个自我监督的框架，将数据的系统结构编码到嵌入空间中。特别是，我们检索了查询的k neart邻域，作为其积极的键，以捕获数据之间的语义相似性，然后从邻居那里汇总信息以学习紧凑的群集表示，这可以使细粒类别变得更加差异。但是，检索到的邻居可能会嘈杂，并且包含许多假阳性钥匙，从而可以降低学习式床的质量。为了应对这一挑战，我们提出了三个原则，以解决这些虚假的邻居以更好地表示学习。此外，我们从理论上证明我们框架的学习目标与聚类损失相同，该损失可以捕获数据之间的语义相似性以形成紧凑的细粒簇。在三个基准数据集上进行了广泛的例证表明，我们的方法可以检索更准确的邻居（准确性提高21.31％），并以较大的利润率（平均提高了三个指标的平均9.96％）。我们的代码和数据可在https://github.com/lackel/dna上找到。
3D形状合成的生成内侧抽象
各种方法开发了3D综合的深度神经网络架构[Chaudhuri等。2020; Patil等。2020; Shi等。2023; Xu等。2023]。尽管这些方法可以捕获各种宏观的外观，但它们很少明确地模型形状的结构或拓扑结构，而是依靠网络的代表力来生成可见的看起来可见的体素电网[Liu等。2017]，点云[Achlioptas等。2018a]，网格[Dai和Nießner2019]或隐式领域[Chen and Zhang 2019]。与2D图像生成网络相比，由于3D网络被额外维度所带来的其他资源开销所阻碍，因此它们通常很难建模精细的细节和连接性。某些方法模型零件布局[Li等。2017]，但在它们可以产生的结构的复杂性上受到限制。同时，这些先前的3D合成方法很少使艺术家灵活，精确地控制。它们更充当非有条件生成的黑匣子，或者通过图像或3D扫描重建。最新方法基于文本提示引入合成[Lin等。2023; Poole等。2023]，取得了显着的结果，但仅通过及时工程进行全球控制。3D角色艺术家长期以来一直习惯于摆姿势钻机以进行准确的角色配置。然而，这种直接的局部控制和通过直观的抽象的可解释性在一般3D形状合成中的成功限制。背面有特定板条配置的椅子。没有明确结构建模的方法缺乏指定特定所需拓扑的能力，例如另一方面，进行模型零件级结构的方法仅限于由一些粗制的拓扑定义的简单拓扑结构，并且无法对复杂的FRETWORK或装饰进行建模。我们对现实的3D形状生成感兴趣，该生成能够准确地模拟复杂的拓扑和几何细节，并支持对形状结构和几何形状的更可解释的控制。为实现这一目标，我们基于三个关键见解：（1）拓扑细节通常可以在“骨骼抽象”中捕获，就像内侧轴变换获得的那样[Tagliasacacchi等。2016]，即使没有有意义的部分分解，它也可以作为形状的简化结构代理。 （2）这些抽象可以通过生成方法合成[Karras等。2022]，由稀疏点云预测[Nie等。2020; Yin等。2018]，或由艺术家手动创建，而不必是完美的，因为它们是模仿中间表示； （3）每个抽象可以通过另一个训练有素的模型将每个抽象解码为逼真的表面。我们的方法通过推出并组装了以骨骼抽象为条件的局部支持的神经隐式功能来实现表面生成步骤。我们从该领域的最新工作中汲取了证明，该研究将潜在代码与稀疏集中的每个3D点相关联，并从潜在网格中生成局部隐含[Zhang等。2022]。但是，先前工作中稀疏的点支持集往往是任意的，而不是很容易解释。与单个大隐含物相比，这些不合格的混合物定义了整体合成形状，并可以更好地生成细微的几何细节。基于3D神经场和跨注意的后续工作[Zhang等。2023]完全在潜在网格上滴显式空间接地。相比之下，我们的基于骨架的潜在网格更具结构感知，为3D空间中的潜在代码提供了可解释的支持，同时仍然能够代表复杂的，细粒度的拓扑结构。我们总结了我们的贡献如下：