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人工间间驱动的智能水产养殖
将人工智能纳入水产养殖已完全改变了该部门，自动化关键过程，最大化生产率并促进可持续性。 div>AI，特别是自动学习，是指现代智能水产养殖系统在鱼类，健康控制，食品调节和水质管理等任务中的应用。 div>通过这种方式，由于实时决定基于决策的决策，对环境的影响降低时，效率低下的问题得到了纠正。 div>本文介绍了水产养殖中AI应用程序和自动学习的最新进展，指出了其对生产增加以及水生环境的生态管理的重要性。 div>
低估了作为目的论系统的生物 人工间间驱动的智能水产养殖 遗传资源和安第斯果树的改善 <社会工作的本科生的尖锐构想 变革型领导力在增强专利的生活质量成果中的作用 基于技术设备的使用，英语听力技巧的发现策略。 div>
安第斯山脉大学，哥伦比亚。博士学位。哥伦比亚大学材料大学，哥伦比亚大学。电子邮件：哥伦比亚大学大学国家工程。博士学位。在计算
使用双峰胸部电子纹身和多级处理来测量运动状态下的心脏时间间隔
摘要 — 目标：我们提出了一种轻薄、柔软、可贴合胸部的双模传感器，即胸部电子纹身，它结合了先进的信号处理框架，可准确识别各种心脏事件，从而即使在身体运动期间也能提取心动时间间隔。方法：我们制作了一个无线电子纹身，具有同步心电图 (ECG) 和心震图 (SCG) 功能。SCG 可测量因心跳引起的胸部振动，提供与 ECG 互补的心血管健康信息。然而，运动引起的伪影会影响 SCG 的功效。电子纹身采用轻薄且有弹性的设计，可将其策略性地放置在剑突附近，便于对 ECG 和 SCG 进行高质量监测，从而提高信号质量。九名参与者在步行和骑自行车时接受了测量。我们提出了一个多级信号处理框架，集成了自适应归一化最小均方 (NLMS) 滤波器、集合平均和经验模态分解 (EMD)，统称为 FAD 框架，以准确提取心脏时间间隔 (CTI)。结果：关键 CTI，尤其是左心室射血时间 (LVET)，被我们的硬件软件系统成功提取，并且即使在大量运动期间也与 FDA 批准的患者监测仪报告的结果高度一致。电子纹身测量的射血前期 (PEP) 也与先前的研究结果一致。结论：双峰胸部电子纹身与 FAD 框架相结合，可在长时间内实现可靠的 CTI 测量
消防时间间隔对澳大利亚北部昆士兰州热带稀树草原的热源碳库存的影响
背景。北澳大利亚稀树草原的土著火灾管理（至少在11，000年前）涉及频繁，小，凉爽的旱季早期大火。在1700年代后期欧洲抵达后，这种火灾制度发生了变化，燃烧了较大地区的不受管理的大火，在旱季后期，对碳储备和生物多样性有害。目标。检验了以下假设：土壤中热原碳的显着隔离伴随着土著火势的再生。方法。在相同植被下的稀树草原土壤，但在2000年至2022年之间的火灾数量从0到13（季节如何）不等。有机和热原碳量以及0-5 cm土壤层的碳同位素组成，沿着样品样品沿着不同的火回返回间隔确定。关键结果。与带有0-4次火灾的样带相比，在≥5次火灾的土壤中含有≥5次火灾的土壤中产碳库存中，平均增加了0.25 mgc ha -1，而土壤有机碳库存的平均含量不大。结论。在旱季初期，返回更频繁的火灾有可能在北部时间尺度上隔离澳大利亚稀树草原土壤中的大量热原碳。
免疫球蛋白制剂或血液：含活麻疹、腮腺炎、风疹或水痘病毒的疫苗接种时间间隔免疫球蛋白制剂
A 产后接种 RhIg 且符合 MMR 和/或水痘疫苗接种条件的人通常应等待 3 个月再接种这些疫苗。但是，如果存在接触麻疹、腮腺炎、风疹或水痘的风险，产后 3 个月内怀孕的风险，或者以后可能无法接种疫苗的风险，则可以在出院前接种 MMR 和/或水痘疫苗，并根据需要在建议的间隔内接种第二剂。如果在接种 RhIg 后 3 个月内接种 MMR 和/或水痘疫苗，则应在产后 3 个月和最后一次接种后至少 1 个月进行风疹和/或水痘血清学检测。那些没有产生抗体反应的人应该重新接种疫苗。B 呼吸道合胞病毒单克隆抗体制剂（帕利珠单抗；Synagis®）不会干扰疫苗的免疫反应。在整个呼吸道合胞病毒 (RSV) 季节，每 4 周常规接种一次。
在不同的后时间间隔及其表征
背景：事后组织是细胞疗法的茎/祖细胞的潜在来源，保存种质和通过克隆复兴濒危和/或死亡物种的复兴。然而，动物死亡后可以恢复多长时间。这项研究的目的是评估可从冷藏绵羊皮肤中回收活细胞的死后间隔（PMI）窗口。耳朵皮是从屠宰场的动物中采购的，并在实验室中存储在4°C。小型外植体（2-3 mM 2）。在37°C培养物在CO 2孵化器中培养10-12天后对外植体周围的细胞产物进行评分，并将来自选定PMI的细胞培养3-5次，并在其生长谱，遗传稳定性，冷冻保存能力和基因表达方面进行表征。
在不同时间间隔内和prese>中，DNA甲基化测量的生物稳定性
摘要识别影响生物学重复跨DNA甲基化测量的稳定性的因子在基础和临床研究中至关重要。使用组间实验设计（n = 31，观测= 192），我们报告了生物学在不存在和存在急性社会心理压力的各种独特的时间场景中的稳定性，以及在急性的社会心理压力的情况下，以及经历过早期生命逆境（ELA）和非暴露个人的个体之间的稳定性。我们发现不同的时间间隔，急性应力和ELA暴露会影响重复的DNA甲基化测量值的稳定性。在没有急性应力的情况下，随着时间的流逝，探针的稳定性较低。但是，压力在较长的时间间隔内对探针产生了稳定影响。与不暴露的个体相比，ELA暴露的个体在急性应激后立即降低了探针稳定性。此外，我们发现，在所有情况下，用于估计表观遗传年龄或免疫细胞比例的大多数表观遗传算法中使用的探针具有平均或低于平均水平的稳定性，除了主要成分和DunedInpace表观遗传型时钟，这些时钟均具有更稳定的探针。最后，在没有压力的情况下，使用高度稳定的探针，我们确定了在存在急性应激的情况下降低甲基化的多个探针，无论ELA状态如何。两个低甲基化探针位于谷胱甘肽 - 二硫化物还原酶基因（GSR）的转录起始位点附近，以前已证明该基因是对环境毒素的应力反应的一部分。我们讨论了对未来研究的影响，以了解DNA甲基化测量的可靠性和可重复性。
大脑分支血管周围空间间质液淋巴流动的新机制
普渡大学，2023 年 1 月 27 日 摘要 目的。基于血管周围空间的解剖学和力学，探索脑间质组织液流动的生物物理学，以便更好地了解淋巴液流动的发生方式。方法。在可快速计算的、分支的、多尺度的脑组织几何模型中研究心脏频率下的液体流动动力学。这些模型由混合的穿透动脉和静脉树提供。它们包括颅内压和血管内压的脉动变化、脑组织的弹性扩张以及沿 Virchow-Robin 空间轴的脑脊液流动阻力的非线性变化。在笔记本电脑上计算由此产生的动脉周围和静脉周围压力的变化以及由此产生的从小动脉到小静脉血管周围空间的间质液批量流量。结果。在典型的生理条件下，较小的远端动脉周围分支和静脉周围分支之间会产生约 0.5 mmHg 的时间平均正压。根据组织几何形状和液压阻力，产生的流量足以每 1 到 10 小时更新一次间质液。增加血管周围空间的径向宽度会降低这种效果。计算出的整个大脑的平均淋巴流量与蛛网膜绒毛测量到的新脑脊液产生量相似。结论。当适当考虑血管周围树的分支结构时，它们的经典解剖结构具有令人惊讶的新兴特性。在动脉周围和静脉周围空间较小的远端分支之间可以发生具有生物学意义的平流量。关键词。平流、阿尔茨海默病、淀粉样蛋白、生物物理学、血脑屏障、体积流量、脑脊液、循环、细胞外、液压、颅内压、血管周围泵送、通透性、软脑膜、脉动、蛛网膜下腔、Virchow-Robin 腔、废物。
背景计时 - 旋转不匹配的校准，用于时间间隔的ADC
摘要 - 时间间隔ADC广泛用于高速应用中。该结构可以通过并联多重ADC来增加整个转换器的有效采样率。但是，该体系结构将受到不同子转换器之间的不匹配，包括偏移，增益和时机。时机偏斜会产生动态错误，从而提出更大的挑战。本文介绍了通过两种背景盲目校准技术来解决TI ADC中正时不匹配的最新最新解决方案：a）基于确定性均衡和b）基于输入信号的统计信息的方法。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。