XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System综合性
使用综合性
多个组件部分的长DNA序列的一锅组装是现代合成生物学构建的迅速产生的关键。的一锅组装方法的方法是由短悬垂链接的多个片段（例如金门）取决于准确和公正的连接。迄今为止的连接设计很大程度上取决于使用经验法则和经验成功的使用，而不是有关连接酶保真度和偏见的详细数据。在这项研究中，我们应用了太平洋生物科学单分子实时测序技术来直接测量单个实验中每个可能的5'基础悬垂配对的连接频率。使用IIS类型限制酶BSAI，已应用此综合数据集来预测金门组装（GGA）的准确性。基于连接数据设计的十个片段组件，其连接数据预计会导致高或低的保真度组件。实验结果不仅证实了总体准确性，还确认了观察到的特定不匹配连接误差及其相对频率。数据进一步用于设计LAC操纵子的12-或24-片段组件，这些组件被证明以高忠诚度和效率组装。因此，连接酶保真度数据允许预测高准确的悬垂对套件的设计比经验法则更大的灵活性，即使在定义的编码区域内，也可以在没有天然DNA序列修改的情况下，在高准确的连接点上安装> 20个片段。
综合性的精神病学和 -
血清学的血清研究及其成分的研究，通过提供对传染病的患病率，传播和影响的基本见解，在大流行的准备和反应中起着至关重要的作用。在大流行期间，血清学测试有助于鉴定过去的感染，确定免疫反应的程度并评估疫苗的有效性。通过分析抗体水平，血清学可以区分当前和过去的感染，为流行病学监测和公共卫生策略提供有价值的数据。此外，血清学调查有助于了解与隔离措施，疫苗接种计划和资源分配有关的人口免疫力和指导政策决策。随着大流行病的发展，血清学仍然是调整反应策略并减轻感染性暴发对全球健康的影响的关键工具。
使用综合性
多个组件部分的长DNA序列的一锅组装是现代合成生物学构建的迅速产生的关键。的一锅组装方法的方法是由短悬垂链接的多个片段（例如金门）取决于准确和公正的连接。迄今为止的连接设计很大程度上取决于使用经验法则和经验成功的使用，而不是有关连接酶保真度和偏见的详细数据。在这项研究中，我们应用了太平洋生物科学单分子实时测序技术来直接测量单个实验中每个可能的5'基础悬垂配对的连接频率。使用IIS类型限制酶BSAI，已应用此综合数据集来预测金门组装（GGA）的准确性。基于连接数据设计的十个片段组件，其连接数据预计会导致高或低的保真度组件。实验结果不仅证实了总体准确性，还确认了观察到的特定不匹配连接误差及其相对频率。数据进一步用于设计LAC操纵子的12-或24-片段组件，这些组件被证明以高忠诚度和效率组装。因此，连接酶保真度数据允许预测高准确的悬垂对套件的设计比经验法则更大的灵活性，即使在定义的编码区域内，也可以在没有天然DNA序列修改的情况下，在高准确的连接点上安装> 20个片段。
使用综合性
多个组件部分的长DNA序列的一锅组装是现代合成生物学构建的迅速产生的关键。的一锅组装方法的方法是由短悬垂链接的多个片段（例如金门）取决于准确和公正的连接。迄今为止的连接设计很大程度上取决于使用经验法则和经验成功的使用，而不是有关连接酶保真度和偏见的详细数据。在这项研究中，我们应用了太平洋生物科学单分子实时测序技术来直接测量单个实验中每个可能的5'基础悬垂配对的连接频率。使用IIS类型限制酶BSAI，已应用此综合数据集来预测金门组装（GGA）的准确性。基于连接数据设计的十个片段组件，其连接数据预计会导致高或低的保真度组件。实验结果不仅证实了总体准确性，还确认了观察到的特定不匹配连接误差及其相对频率。数据进一步用于设计LAC操纵子的12-或24-片段组件，这些组件被证明以高忠诚度和效率组装。因此，连接酶保真度数据允许预测高准确的悬垂对套件的设计比经验法则更大的灵活性，即使在定义的编码区域内，也可以在没有天然DNA序列修改的情况下，在高准确的连接点上安装> 20个片段。
高中生的综合性学习
越南2018年的通识教育计划强调个性化学习和技术在教学中的应用。本研究提出了一个定制的学习系统集成人工智能（AI），以优化高中生的学习体验。该系统是根据客户服务器模型（包括LMS，AI引擎和学习数据库）设计的。研究方法着重于开发机器学习al-gorithms，正是K-Nearthears（KNN）算法，以预测学习成果，应用适应性学习以建议适当的结合，并将AI聊天机器人整合为支持学生。此外，该系统还采用面部识别来参加并监控学习行为。研究结果表明，该系统可以帮助学生拥有灵活的学习路径，增加互动，并支持教师更有效地监视学习进步。该模型可以扩展到其他层次的教育，并有助于促进教育中的数字化转型。
审查多摩斯数据资源和综合性...
根据最新的全球疾病负担（GBD）研究的数据[1，2]，在过去30年中，由神经精神疾病引起的每100 K人群的死亡率增加了76％（图1A）。残疾调整的生活年度（Dalys；残疾年的年总和损失的年份）在各种神经精神疾病中的年龄组模式也显着不同（图1B）。例如，头痛和抑郁症在年轻和中年成年人中处于领先地位，而神经退行性疾病（例如阿尔茨海默氏症和帕金森氏病）在75岁至95岁以上的年龄组中最大。阿尔茨海默氏病和其他痴呆症在其他神经精神上的迷失方面增加了最大的增加，部分原因是许多国家（例如中国和美国）的人口结构的老化。Neuropsychi-
中国地质科学院SCI论文分区表（2024版）
8 REVIEWS OF GEOPHYSICS Reviews Of Geophysics 地球物理 A2 Q1 TOP 9 GEOLOGY Geology 地质学 A2 Q1 TOP 10 ANNUAL REVIEW OF MARINE SCIENCE Annual Review Of Marine Science 海洋科学 A2 Q1 TOP 11 ENERGY & ENVIRONMENTAL SCIENCE Energy & Environmental Science 环境科学 A2 TOP 12 NATURE CLIMATE CHANGE Nature Climate Change 环境科学 A2 Q1 TOP 13 NATURE SUSTAINABILITY Nature Sustainability 环境科学与生态学 A2 TOP 14 NATURE ECOLOGY AND EVOLUTION Nature Ecology And Evolution 环境科学与生态学 A2 TOP 15 ECOLOGY LETTERS Ecology Letters 环境科学与生态学 A2 TOP 16 CURRENT BIOLOGY Current Biology 生物学 A2 TOP 17 NATURE ENERGY Nature Energy 能源与燃料 A2 1 区 18 NATURE ASTRONOMY Nature Astronomy 天文学 A2 TOP 19 NATURE WATER Nature Water 水文学 A2 无 20 ELIFE eLife 古生物学 A2 TOP 21 WATER RESEARCH Water Research 环境科学 A2 Q1 1 区 TOP 1 SCIENCE BULLETIN Science Bulletin 综合性 1 区 1 区 TOP 2 EARTH-SCIENCE REVIEWS Earth-Science Reviews 综合性 1 区 Q1 1 区 TOP 3 EARTHS FUTURE Earths Future 综合性 1 区 Q1 1 区 TOP 4 EARTH SYSTEM SCIENCE DATA Earth System Science Data 综合性 1 区 Q1 1 区 TOP 5 JOURNAL OF ADVANCED RESEARCH Journal of Advanced Research 综合性 1 区 1 区 TOP 6 THE INNOVATION The Innovation 综合性 1 区 1 区 7 EARTH AND PLANETARY SCIENCE LETTERS Earth And Planetary Science Letters 综合性 1 区 Q1 TOP 8 HYDROLOGY AND EARTH SYSTEM SCIENCES Hydrology And Earth System Sciences 综合性 1 区 Q1 1 区 TOP 9 GONDWANA RESEARCH Gondwana Research 综合性 1 区 Q1 1 区 TOP 10 GEOLOGICAL SOCIETY OF AMERICA BULLETIN Geological Society Of America Bulletin 综合性 1 区 Q1 1 区 TOP
我们公司致力于成为印度最大的综合性企业...
我们在编制本报告时已尽最大努力。报告包含预测和/或与预测相关的信息。预测基于事实、预期和/或过去的数据。与所有前瞻性陈述一样，预测与已知和未知的不确定性有关，这可能意味着实际结果与预测存在很大偏差。第三方准备的预测或第三方使用并在本通讯中提及的数据或评估可能不恰当、不完整或伪造。我们无法评估本报告中的信息是否来自第三方，或者这些信息是否为我们自己的评估提供了基础，此类使用在本报告中已说明。鉴于上述情况，我们无法保证从第三方获取或声明获取的信息以及前瞻性陈述的正确性、完整性和最新性，无论这些信息来自第三方还是我们自己。读者应牢记这一点。我们不承担公开更新任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。
增强环境中的综合性 - 科学 - 科学和...
环境数据科学中的社会生态不平等 - 例如，来自数据驱动的方法和机器学习（ML）的不平等现象，这是当前的问题，可能是辩论和进化。围绕所有研究和设计领域的嵌入权益的共识越来越大 - 从开始到管理，同时还解决了程序，分配和识别因素。然而，实际上这样做可能对某些人来说似乎很繁重或令人生畏。当前的观点通过为环境数据科学与社会生态不平等之间的联系提供证实，使用系统性权益框架来减轻这些类型的关注，并为在环境数据科学和ML设置中使用以股权以股权为中心的方法来正常使用范式转移。增强环境数据科学和ML的完整性只是从以股权为中心的工具开发和严格的应用程序的角度开始。为此，这种观点还通过概述了一些有意义的工具和策略，例如应用Wells-Du Bois协议，采用公平度量标准，并系统地解决不可修复的能力，从而提供了相关的未来方向和挑战；新兴需求和建议，例如解决数据偏见和支持融合研究；并建立了十个步骤的前进道路。毕竟，环境科学家和工程师的工作最终影响了我们所有人的福祉。
神经塑性，慢性压力和抑郁：综合性...
主要抑郁症受到许多儿童和青少年的经历，对心理和身体健康产生了长期影响。我们需要更好地了解抑郁症的生物学基础，以支持所有青年的福祉。可能是抑郁症风险构成的一组研究的机制与大脑结构和功能变化的能力有关，称为神经可塑性。该建议旨在使用两种创新的神经影像学和电生理学指标来了解神经可塑性在抑郁症中的作用：低频波动的幅度（ALFF，源自fMRI）和1/f-like Like Like Like Like来自电视球术（EEG）（eeg）的斜率。拟议的研究将将抑郁症中ALFF的先前研究扩展到早期的发育时期，并将研究慢性压力如何影响神经可塑性与抑郁症之间的联系。i将使用来自三个独特的发展数据集的数据，包括近500名fMRI或EEG数据跨越婴儿期的参与者。使用以前在这些数据集中尚未使用的方法（例如ALFF和1/F样斜率），我将研究提出的人类神经可塑性的措施是否与抑郁症相关的脑网络以及随后的抑郁症状有关。我还将探讨慢性压力（在社会经济地位低下的情况下）是否会改变可塑性和抑郁症状之间的关联。拟议的项目将在华盛顿大学研究界实现新的合作，并为专注于了解抑郁症发展的神经可塑性和慢性压力的资金应用奠定了基础。