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可解释的人工智能揭示与表型差异相关的皮肤微生物组组成的变化
摘要 在多种疾病中都观察到了人体微生物组的改变，例如哮喘、牙龈炎、皮炎和癌症，而微生物组与人体健康之间的联系仍有许多有待研究。人工智能与丰富的微生物组数据集的融合可以让我们更好地了解微生物组在我们健康中的作用。为了获得可行的见解，必须通过提供预测解释来考虑模型的预测能力和透明度。我们结合了收集两组健康女性腿部皮肤微生物组样本的努力，开发了一种可解释的人工智能 (EAI) 方法，该方法可以准确预测表型和解释。这些解释以驱动预测的关键微生物丰度的变化来表达。我们根据腿部皮肤微生物组预测皮肤水分、受试者的年龄、绝经前/后状态和吸烟状况。与皮肤水分相关的微生物组成的关键变化可以加速健康皮肤个性化治疗的发展，而与年龄相关的微生物组成变化可能为皮肤老化过程提供见解。与吸烟和绝经状态相关的腿部微生物组特征与先前分别从口腔/呼吸道微生物组和阴道微生物组中发现的结果一致。这表明很容易获得
考虑 PEV/BEV 和可再生能源的基于利润的机组组合问题新解
摘要。工业、住宅和商业部门的日负荷需求日新月异。此外，电动汽车的加入也完全影响了现实电力部门的运营。因此，以最低的生产成本满足这种随时间变化的负荷需求非常具有挑战性。拟议的研究工作侧重于现实电力系统基于利润的机组组合问题的数学公式，考虑到电池电动汽车、混合动力汽车和插电式电动汽车的影响，并使用强化哈里斯霍克斯优化器 (IHHO) 解决该问题。工厂之间的协调被称为工厂的机组组合，其中采用最经济的发电站模式，以获得较低的生产成本和更高的可靠性。但随着工业化的发展，环境受到了严重影响，因此为了保持发电和环境之间的平衡，人们采用了一种新的思路，即通过考虑可再生能源，以较少的环境危害（即较少的烟气排放）来生产低成本、高可靠性的电力。
利用长读测序对果蝇进行近染色体水平基因组组装
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2020 年 1 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.01.02.892844 doi：bioRxiv 预印本
第 168 届 RTI BLC 小组组长申请
• 身体要求如下： • 通过 APFT/ACFT • 进行、展示和领导体能训练。 • 至少在 3 小时内携带负重设备 (LCE) 行走至少 3200 米。 • 短距离举起和携带所有必需的装箱单物品 (OCIE 和 CTA 50-900)。 • 举起和携带燃料、水、弹药、MRE 或沙袋。 • 低爬、高爬和冲刺三到五秒。 • 越过、穿过和绕过障碍物。 • 携带和射击单独分配的武器。
第 168 届 RTI BLC 小组组长申请
• 身体要求如下： • 通过 APFT/ACFT • 进行、展示和领导体能训练。 • 至少在 3 小时内携带负重设备 (LCE) 行走至少 3200 米。 • 短距离举起和携带所有必需的装箱单物品 (OCIE 和 CTA 50-900)。 • 举起和携带燃料、水、弹药、MRE 或沙袋。 • 低爬、高爬和冲刺三到五秒。 • 越过、穿过和绕过障碍物。 • 携带和射击单独分配的武器。