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通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
用于粗粒基因调节网络的数据驱动优化方法。
总结系统生物学中的一个主要挑战是了解基因调节网络（GRN）中的各种基因如何共同执行其功能和控制网络动态。在具有数百个基因和边缘的大型网络的情况下，该任务变得极为难以解决，其中许多具有冗余的调节作用和功能。现有的模型减少方法通常需要对动态系统及其响应动力学参数的详细数学描述，而动力学系统通常不可用。在这里，我们提出了一种用于使用基于合奏的数学建模，降低维度降低和通过Markov Chain Monte Monte Carlo方法优化基因的数据驱动的大grn，名为Sacograci的粗粒度大GRN，称为Sacograci。sacograci需要网络拓扑作为唯一的输入，并且可以抵抗GRN中的错误。我们通过合成，基于文学和生物毒素的GRN进行基准并证明其用法。我们希望Sacograci能够增强我们建模复杂生物系统基因调节的能力。
使用粗图>在看不见的环境中的机器人导航
摘要 - 公制占用图广泛用于机器人导航系统中。但是，当机器人被部署在看不见的环境中时，构建准确的度量图会耗时。可以使用粗图直接在以前看不见的环境中直接导航？在这项工作中，我们提出了粗大地图导航器（CMN），这是一个可以使用不同的粗图在看不见的环境中执行机器人导航的导航框架。为此，CMN解决了两个挑战：（1）新颖而现实的视觉观察； （2）粗图上的误差和错位。为了解决在看不见的环境中的新型视觉观测，CMN了解了一个深刻的感知模型，该模型将视觉输入从各个像素空间映射到本地占用网格空间。为了解决粗图上的误差和未对准，CMN使用预测的局部占用网格作为观测值扩展了贝叶斯过滤器，并直接在粗图上保持信念。使用最新信念，CMN提取了全球启发式向量，该向量指导计划者找到本地导航行动。经验结果表明，CMN在看不见的环境中实现了高导航的成功率，明显优于基准，并且对不同的粗图形具有鲁棒性。
利用草屑制作 EM 堆肥的简易手册
3. EM 代表有效微生物。是指从自然界中发现的对农作物生产有效的微生物中，选择乳酸菌、酵母菌、放线菌、光合细菌等10个属80余种微生物，经过组合而制成的培养液。它是多种微生物在土壤中共存、繁衍、共同产生协同效应的系统。 “EM Bokashi”由米糠、糖蜜、稻壳和活性液混合而成，然后储存并陈化两周以上。
胰蛋白酶抑制剂在草豌豆种子（Lathyrus sativus L.）
摘要：草豌豆（Lathyrus sativus）是一种有价值的谷物豆类，以其高蛋白质含量和丰富的必需氨基酸剖面而闻名。它的特殊特征，例如干旱耐受性，对极端疾病，抗病性和低种植投入的高适应性，使其特别适合于资源贫乏的农民种植。然而，由于存在抗营养因素，包括蛋白酶抑制剂，尤其是胰蛋白酶抑制剂，因此潜在的使用草的使用受到限制。这项研究旨在开发一种测量草豌豆种子中Ti活性的快速可靠方法，并研究基因型和环境对胰蛋白酶抑制剂（Ti）活性在草豌豆种子中的影响。斯洛文尼亚农业研究所在斯洛文尼亚种植了来自七个欧洲国家的25种草豌豆加入，塞尔维亚基因银行的12种草豌豆搭档在塞尔维亚种植，位于田间和蔬菜作物研究所。Ti活性在所研究的草豌豆加入中差异很大，值范围为26.7至90.3 tui/mg。为了进一步评估环境条件对Ti活性的影响，在斯洛文尼亚和塞尔维亚均种植了八个起源于塞尔维亚的草豌豆加入。在斯洛文尼亚种植的加入活动的Ti活性范围为26.7至81.0 TUI/mg，而塞尔维亚种植的加入活动的范围为40.3至57.0.0 tui/mg。在斯洛文尼亚种植的草豌豆加入与在塞尔维亚种植的草豌豆登录之间的相关性为0.39，基因型多样性是最大的贡献者（55.9％）。这项研究提供了对草豌豆中Ti活性变异性的宝贵见解，并显示了环境条件对该性状的可能影响。但是，由于数据仅来自一年的现场试验，因此需要进一步的研究来充分评估不同环境因素对Ti活性的影响。关键词：草豌豆，种子，lathyrus sativus，胰蛋白酶抑制剂活性，加入，Genebanks
伊利湖草鲤自适应响应策略2024- ...
伊利湖盆地内的渔业管理由大湖渔业委员会（GLFC）伊利湖委员会（LEC）的主持人协调。LEC由来自密歇根州，纽约，俄亥俄州，安大略省和宾夕法尼亚州的高级渔业经理组成，他们还与组织内的入侵物种经理协调。本文档结合了LEC及其合作伙伴在实施其最初的2019 - 2023年适应性响应计划中获得的知识，以战略性地协调管理和研究工作，以减少繁殖草鲤鱼种群将扩展到有害水平的可能性。尽管草鲤已经入侵了伊利湖，并且已经记录了繁殖，但LEC并未根据Cudmore等人的标准来确定人口。（2017）。
布法罗草管理策略：2024 年澳大利亚中部
该战略承认并支持在国家和地方层面确定的生物多样性和文化遗产保护优先事项。管理将侧重于减少对重要文化和环境价值的影响，并保护实物资产免受野火威胁。由于其分布广泛、能有效稳定澳大利亚中部土壤，以及对畜牧业的价值，人们一致认为，北领地不可能彻底消灭水牛。
用于增强全脑分割的曲率引导粗到精框架
摘要。全脑分割是将整个脑体积划分为解剖标记的感兴趣区域 (ROI)，是脑图像分析中的关键步骤。传统方法通常依赖于复杂的管道，这些管道虽然准确，但由于其复杂性而耗时且需要专业知识。或者，端到端深度学习方法提供快速的全脑分割，但通常会由于忽略几何特征而牺牲准确性。在本文中，我们提出了一种新颖的框架，将以前由复杂的基于表面的管道使用但被基于体积的方法忽略的关键曲率特征集成到深度神经网络中，从而实现高精度和高效率。具体而言，我们首先训练一个粗略的解剖分割模型，重点关注高对比度组织类型，即白质 (WM)、灰质 (GM) 和皮层下区域。接下来，我们使用 WM/GM 接口重建皮质表面，并计算表面上每个顶点的曲率特征。然后将这些曲率特征映射回图像空间，在那里它们与强度特征相结合以训练更精细的皮质分割模型。我们还简化了皮质表面重建和曲率计算的过程，从而提高了框架的整体效率。此外，我们的框架非常灵活，可以将任何神经网络作为其主干。它可以作为即插即用组件来增强任何分割网络的全脑分割结果。在公共 Mindboggle-101 数据集上的实验结果表明，与各种深度学习方法相比，分割性能有所提高，速度相当。