课程:本自学课程分为多个主题领域,每个领域都包含学习目标,以帮助您确定应该学习的内容,并附有文字和插图,以帮助您理解信息。主题反映了等级或技能领域人员的日常要求和经验。它还反映了士兵社区经理 (ECM) 和其他高级人员提供的指导、技术参考、说明等,以及职业或海军标准,这些标准列在《海军士兵人员分类和职业标准手册》(NAVPERS 18068)中。
在微藻培养过程中采用干预措施(Aurantiochytrium sp)(57)摘要:本发明与微藻培养过程(Aurantiochytrium sp)的干预有关,以优化占优化的鳞状生产。通过微藻(Aurantiochytrium sp)的激活和培养阶段进行干预。干预培养过程根据每单位干生物量重量的最大索具水平水平显示质量标准。在激活阶段,纯微藻培养(Aurantiochytrium sp)在含有营养的琼脂培养基上激活:葡萄糖2.0%,酵母提取物0.5%,礁盐0.7%,介质琼脂1.5%,1.5%,在25°C下进行24小时,然后继续耕种阶段。常规培养阶段使用含有1.5%葡萄糖,酵母提取物为0.5%,礁盐0.72%的培养基,在250毫升的ERLEMEYER中填充,振动器的体积为100ml,速度为220 rpm,持续24-48小时。文化前阶段使用含有3%葡萄糖,1%提取物,0.72%礁盐的培养基,在250毫升的ERLEMEYER中填充,振动器的体积为100ml,速度为220 rpm,持续24-48小时。最后阶段是主要文化中生物量的生产。成人接种物被移至2000毫升Erlenmeyer烧瓶,其中包含1000毫升营养的培养基,营养8%,酵母提取物为18%,礁盐为0.72%,在220 rpm的摇动过程中,摇动过程为100-120小时。通过将生物量与上清液分开,以收获过程结束。
2023 年 4 月 28 日 — 和实践。本备忘录的重点是自然如何成为我们可以而且必须利用的重要资源,以适应不断变化的环境条件和……
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摘要:由于它们具有出色的学习有用表示的能力,在大型在线数据集中预先培训的神经网络最近已成为神经科学家的首选工具。相反,通过利用大规模的神经影像实验,我们表明我们可以采用随机初始化的神经网络,并训练它们直接预测fMRI记录,从而实现可以通过其他任务来操纵,解释和重新实现其他任务的功能性脑模型的构建。我们提出了一种自下而上的方法,该方法使用了观察大量自然图像的多个主题中收集的数据,我们使用它来发现高级视觉皮层中的语义选择性强大模式。我们还使用模型的预测来指导可以推动感兴趣大脑区域的新颖,分布图像的产生,并通过进一步的fMRI实验来验证对这些图像的响应。此外,我们证明了我们的脑信息模型可以提高不同的AI任务的性能,这表明用于预测不同大脑领域的表示形式具有特定的功能。这种方法建立在大脑和世界的综合模型上,这可能导致新型的脑部计算机接口。
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