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越南农业中的循环经济模型
摘要：虽然“循环经济”一词在越南相对较新，但这种经济模式的原理长期以来一直嵌入传统的农业实践中。最近，这些经济模型已经经历了显着的增长。这项研究涉及对循环农业研究的全面综述，以及对越南不同级别的各种模型的分析。该研究将越南农业部门的循环经济模型分为四个基本群体：还原模型，废物回收模型，生态链模型和零废物设计模型。通过对这些模型的探索，该研究确定了越南农业中循环经济模型的八个主要特征，例如大量激增，对农产品的农产品，废物，废物，废物和剩余地区的利用，在农村地区的流行，专注于小规模的生产模型，大型公司的领导才能，以及仅寻求成本节省的成本来节省，从而获得了更高的市场，以一种更高的市场来提供。该研究还提出了从线性经济过渡到农业循环经济的原则，并在越南发展了新的农业循环经济实践。
对未来框架合成的调查
未来框架合成（FFS）任务的目标是根据历史框架的顺序生成未来框架（Srivastava等，2015）或仅具有单个上下文框架（Xue等，2016），具有或没有其他控制信号。该FFS的学习目标也被认为是建立世界模型的关键（Ha＆Schmidhuber，2018； Hafner等，2023b）。ffs与低级计算机视觉处理技术密切相关，尤其是在近框架附近合成时（Liu等，2017； Wu等，2022b; Hu等，2023b）。但是，FFS通过隐式要求对场景动态和时间连贯性有更复杂的理解，与其他低级任务分歧，这通常是高级视觉任务的特征。挑战在于设计模型可以实现这种余额，使用中等数量的参数来最大程度地减少推理延迟和资源消耗，从而使FFS适用于现实世界中的应用程序。FFS的这种独特位置表明了其在计算机视觉中低水平感知与预测与高级理解和发电之间差距之间的差距中不可或缺的作用。
使用
今天，技术的进步有能力改变每个人的生活。尽管这项创新是有益的，但它对人类健康和环境健康产生了严重影响。造成这种情况的主要原因之一是电子产品中的“电子垃圾”。全世界的电子产品的使用增加了“电子废物”或电子废物的数量，这已成为一个严重的问题。不当处理电子废物已成为环境和公共卫生问题，因为它现在是世界城市中最大的水垃圾。因此，正确分类和管理电子废物需要恢复有关废物的重要信息。这些生长的废物本质上是困难的，并且富含金属，例如北极菌，inim，钯，坦塔尔，铂，金，银，铅和铜，这些金属可以从废物中回收并在世界各地运回。生产周期和日常使用。在这个项目中，使用图像处理来识别电子废物和一般废物的深度学习模型。设计模型以良好的精度选择废物，并且花费更少的时间。废物被分为两组。通过有效地使用此模型，我们可以解决电子废物管理问题，改善回收利用并为环境可持续性做出贡献。
使用人工神经网络和空间语法技术了解质量住房设计参数
摘要摘要质量外壳的设计是一个复杂的过程，涉及大量组件和参数的使用。数字化的影响不可避免地改变了设计领域，这导致了计算设计模型，数据结构，人工智能和算法思维方式的扩散。人工神经网络，空间语法方法论，预定义的规则将有助于塑造示意图设计过程的步骤并建立某些局限性。在这项研究的范围内，使用预定义的准则来实现大型房屋设计中的几何差异。在此过程中使用了传统和数字仪器。基于人工神经网络模型和空间语法技术的方法用于研究案例研究和开发原型。人工神经网络模型旨在了解影响质量住房设计参数的因素。根据该模型的输出确定参数的重要性百分比。此外，基于空间语法的方法论对决策过程和基于反馈的设计都产生了重大影响。在这项研究中，使用了几种数字工具来分析，例如可见性图分析，基于节点的技术和ISOVIST分析。在致力于结论的部分中，讨论了所获得的各种原型的比较，空间语法分析的发现以及模型开发的各个阶段。
数据科学与人工智能
毕业作业主题示例：> 为图像识别任务（例如医学扫描或安全摄像机镜头）设计模型> 创建一种算法来检测仇恨言论、虚假新闻或歧视性语言> 实现一种根据评论或其他过滤功能对项目进行排名的算法> 为客户创建一个聊天机器人，以便在您的网站上实现作为第一帮助点> 优化推荐模型，在购物或旅游行业为客户提供更加个性化的服务> 协助自动化日常任务，无论是在客户服务、数据输入还是其他领域，以释放人力资源来执行更复杂的任务> 为各种用例实现语音转文本、大型语言模型和文本转语音管道，从提高游戏沉浸感到改善酒店业的客户体验> 将计算机视觉和/或自然语言处理模型集成到机器人工作流程中，以提高自动化和/或人机交互> 使用任何工具简化数据收集、清理、模型执行和可视化。例如，示例项目包括 Azure 数据库、在云实例中执行模型、在 PowerBI 仪表板中提供结果 > 提供异常检测框架来识别和支持根本原因分析
青少年和年轻人的皮质回旋和睡眠之间的关联
抽象序列特异性的DNA结合蛋白（DBP）在生物学和生物技术中起关键作用，并且对具有基因组编辑和其他应用的新特异性的DBP的工程引起了极大的兴趣。尽管使用选择方法对自然发生的DBP进行重新编程，但识别任意目标位点的新DBP的计算设计仍然是一个杰出的挑战。我们描述了一种用于设计小型DBP的计算方法，该方法通过与主要凹槽中的碱基相互作用识别特定目标序列，并将这种方法与实验筛选结合使用，以生成5个不同DNA靶标的粘合剂。这些粘合剂表现出特异性，与目标DNA序列的计算模型紧密匹配，在多达6个基础位置和低至30 - 100 nm的亲和力下。设计的DBP-TARGET站点复合物的晶体结构与设计模型密切一致，突出了设计方法的准确性。设计的DBP在大肠杆菌和哺乳动物细胞中的功能都抑制和激活相邻基因的转录。我们的方法是迈向通往小型途径的重要步骤，因此很容易用于基因调节和编辑的可交付序列特异性DBP。
改进的CRISPR/CAS9工具用于梭状芽胞杆菌快速代谢工程
摘要：群集定期间隔短的短膜重复序列（CRISPR）/CAS（CRISPR相关蛋白质）9工具已经彻底改变了生物学 - 已经构建了几个高效的高效工具，这些工具已导致能够快速设计模型细菌，例如，Escherichia coli。但是，CRISPR/CAS9工具的使用已落后于非模型细菌，阻碍了工程工作。在这里，我们开发了改进的CRISPR/CAS9工具，以实现与工业相关细菌丙梭菌的有效快速代谢工程。以前的努力在C. actobutylicum中实施CRISPR/CAS9系统已受到缺乏严格控制的诱导系统以及大质粒的影响，从而阻碍了较低的转化效率。我们从艰难梭菌的木糖诱导系统控制下成功地将Cas9基因从链球菌诱导的系统控制到了基因组，然后我们表明，这导致了一个紧密控制的系统。然后，我们优化了编辑盒的长度，从而产生了一个小的编辑质粒，该质粒还包含UPP基因，以便使用UPP /5-氟尿嘧啶的反式系统快速失去质粒。我们使用该系统执行LDHA和PTB-BUK操纵子的单独和顺序缺失。
使用合格工具进行基于模型的 DO-178B 设计
I. 简介 基于模型的设计允许工程师设计嵌入式系统并在其桌面环境中对其进行仿真，以进行分析和设计。基于模型的设计提供了各种代码生成功能，团队可以使用这些功能生成源代码，用于多种目的，包括仿真、快速原型设计和硬件在环测试。基于模型的设计在飞行代码设计和嵌入式部署中的应用也已得到充分证实 [1-4]。飞行软件需要经过严格且有据可查的验证活动才能获得飞行认证，例如商用机载软件认证标准 DO-178B [5]。根据 DO-178B，执行开发或验证任务的工具需要经过认证，或者其输出需要经过验证。根据 DO-178B 对工具进行认证的程序取决于工具的作用。如果工具用于开发活动，则适用严格的认证程序；对于验证工具，则使用大量但不太严格的程序。本文将介绍使用商用现货 (COTS) 基于模型的设计技术开发嵌入式飞行软件的框架。本文将介绍一个工作流程，其中包括文本要求、详细设计模型、自动代码生成和各种自动验证步骤。本文将与使用纸质设计和手工编码的传统开发流程进行比较。本文还将研究工具鉴定工件
第三级结构的复杂感知功能融合 -
基于三级结构的RNA设计在合成生物学和治疗剂中起着培养作用。现有方法探索了结构 - 序列映射，但它们仅关注RNA结构并忽略复杂级信息的作用，这对于有效的RNA设计至关重要。为了解决此限制，我们提出了基于Ware第三级结构的r na esign模型，该模型，该模型，该模型集成了复杂水平信息以增强基于高等教育结构的RNA序列设计。是特定的，我们的方法结合了蛋白质语言模型（例如ESM-2）提取的蛋白质特征，从而使设计模型能够生成更准确且复杂的相关序列。考虑到蛋白质RNA相互作用的生物逻辑复杂性，我们引入了一种远距离感知的过滤蛋白质表示的局部特征。此外，我们设计了一个高亲和力设计框架，该框架将我们的卡与亲和力评估模型相结合。在此框架中，基于亲和力和结构比对生成并严格筛选了候选RNA的序列。广泛的例证证明了我们方法的有效性，而与基本模型相比，没有我们的复杂感知的效果整合，提高了5.6％。2磅的具体案例研究进一步验证了我们的卡的优势。
vaxign-dl：一种基于深度学习的疫苗设计方法及其评估
*联合第一作者。＃共同对应。摘要反疫苗接种学（RV）提供了一种系统的方法来识别基于蛋白质序列的潜在疫苗候选物。将机器学习（ML）集成到此过程中，大大增强了我们从这些序列中预测可行疫苗候选物的能力。我们以前已经基于极端梯度提升（XGBOOST）开发了Vaxign-ML程序。在这项研究中，我们进一步扩展了基于深度学习技术的Vaxign-DL计划。深神经网络组装非线性模型，并使用层次结构化层学习数据的多级抽象，并在计算设计模型中提供了数据驱动的方法。Vaxign-DL使用三层完全连接的神经网络模型。使用Vaxign-ML开发中使用的相同细菌疫苗训练数据，Vaxign-DL能够在接收器工作特性下达到0.94，特异性为0.99，灵敏度为0.74，精度为0.96。使用剩余的疾病原验证（LOPOV）方法，Vaxign-DL能够预测10种病原体的疫苗候选物。我们的基准研究表明，在大多数情况下，Vaxign-DL在Vaxign-ML上取得了可比的结果，并且我们的方法在准确预测细菌保护性抗原方面优于Vaxi-DL。简介