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土地分割初步规划检查表
附近草图通常以 1 英寸 = 1,000 英尺的比例绘制，但如果没有这种地图，也可以接受 1:24,000 比例的美国地质调查局地图。附近草图应描绘所有相邻分区的地块线和名称、拟议分区地块约半英里范围内街道、公路、天然溪流和湿地的位置；约半英里范围内所有相邻公用设施系统的位置，流经拟议分区的溪流的自然排水路线，并在合理的情况下标明支流区域的边界。根据本小节提交的所有地图都应明确标明包含地图主题土地的区域、乡镇和范围。
氟康唑抗性的解脂耶氏酵母临床分离株 CBS 18115 的基因组序列草图
arrowia lipolytica 属于子囊菌门、酿酒菌亚门和双足菌科 (1)。除了工业用途 (2) 之外，Y. lipolytica 还广泛存在于食品、环境和动物中 (1)。由于其能够在 32°C 以上不稳定地生长，因此通常认为该菌种可安全用于工业用途 (1)。Yarrowia lipolytica 是一种机会性病原体，可引起侵袭性念珠菌病 (3)。在体外，该菌种被认为对氟康唑敏感 (4)。第一个 Y. lipolytica 基因组 (CLIB122) 于 2004 年发布 (5)。我们报告了对氟康唑有抗性的 Y. lipolytica 临床分离株的基因组草图，该分离株是从溃疡性结肠炎手术后的血培养中采集的。有趣的是，尽管之前曾接触过唑类药物，但使用梯度浓度试纸法（Etest；bioMérieux），该菌株的氟康唑 MIC 为 0.256 mg/mL。患者成功地用卡泊芬净治疗。该菌株在 35°C 的显色琼脂平板（CAN2；bioMérieux）上生长，并使用 Vitek 基质辅助激光解吸电离 - 飞行时间质谱 (MALDI-TOF MS) 仪器（bioMérieux）进行鉴定。在溶菌酶细胞壁消化后，使用 QIAmp DNA minikit（Qiagen）提取基因组 DNA。使用 Illumina DNA 制备标记试剂盒（Illumina）构建文库。简而言之，使用珠状转座子技术和集成 DNA 技术 (IDT) 的 Illumina DNA/RNA 独特双重 (UD) 索引集将 30 ng 总 DNA 片段化并进行索引。使用 Qubit 高灵敏度试剂盒 (Thermo Fisher Scienti ) 对文库进行扩增、纯化和定量。最后，将 9 pM 汇集和变性文库放入 2 250-bp v2 试剂盒 (Illumina) 中，并使用 MiSeq 仪器 (Illumina) 进行测序。使用 CLC Genomics Workbench v22.0 (Qiagen) 中的 Trim Reads v2.5 和 De Novo Assembly v1.5 工具对原始读取进行修剪、组装成重叠群并进行搭建。使用覆盖率与长度图丢弃覆盖率为 , 10 且长度为 , 500 bp 的重叠群 (6)。使用 QUAST v5.0.2 对最终的 scaffold 集进行质量分析 (7)。总基因组大小为 20,255,408 bp，分布在 521 个 scaffold 上（覆盖率为 100 ），N 50 值为 105 kbp（最长 scaffold，397 kbp），GC 含量为 49.03%。AUGUSTUS v3.4.0 (8) 使用白色念珠菌训练数据集预测了 6,151 个蛋白质编码基因，使用 tRNAscan-SE 2.0 检测到了 484 个 tRNA 基因 (9)。使用 BUSCO v5.3.2 和 saccharomycetes_odb10 谱系数据集 (10) 估计基因组完整性为 95.3%。平均核苷酸同一性 (ANI) 计算
使用人工智能（AI）进行素描...
摘要。本研究的目的是研究一种人工智能方法，以协助建筑师进行概念设计，提供多模式输入（草图和文本信息）。通过不同的文本输入，人工智能方法会生成用户初始草图输入的建筑风格变化作为设计灵感。介绍了一种用于多模式输入系统的新型机器学习方法，并将其与其他方法进行了比较。机器学习方法是通过程序训练和训练数据的内容管理来执行的，以控制从输入生成的设计的保真度并管理其多样性。本文解释了所提出的人工智能方法的框架。此外，还通过各种示例展示了其原型的实现。
研究人工智能灵感对共同创意设计系统中人类创意的影响 Jingoog Kim a、Mary Lou Maher a 和 Safat Siddiqui a
摘要 设计中的共同创造系统使用户能够在设计过程中与 AI 代理合作完成开放式创意任务。本文介绍了一种共同创造系统，该系统通过鼓励在初始创意生成过程中探索设计解决方案来支持设计创造力。协作创意合作伙伴 (CIP) 是一个共同创造设计系统，它根据与设计师绘制的草图的视觉和概念相似性提供灵感草图。为了评估 CIP 对设计创意的影响，我们进行了一项探索性研究，以测量共同创造系统中的创意。为了衡量创意，我们开发了一种在共同创造系统中测量创意的方法，包括结果和过程方法。从探索性研究中，我们了解到数据集中的图像质量对于基于 AI 的创造力很重要，基于与目标设计的概念相似性的灵感对创意的影响比基于与设计师绘制的草图的视觉相似性的灵感更大。我们根据从探索性研究中学到的知识介绍了 CIP 系统的架构和研究设计。关键词 1 共同创造力，共同创造系统，创意，协作 1. 引言
