Resnet 驱动的瓦山东方蜘蛛毒液腺转录组先导肽的计算机识别结合分子对接和动力学模拟摘要背景： 瓦山东方蜘蛛是一种具有相当生态和科学重要性的毒蜘蛛。其毒液成分复杂且易于采集，是发现天然肽类药物的宝贵资源。传统的湿实验室筛选方法受到实验条件严格、资源消耗高、研究周期长的限制，阻碍了对该蜘蛛毒腺转录组功能肽的高效鉴定。方法：为了解决这些技术瓶颈，本研究开发了一种名为 PepPI-DRN 的新型深度学习模型，用于肽-蛋白质相互作用预测。该模型利用肽和蛋白质的序列和结构特征，集成了残差等变图神经网络、残差一维卷积神经网络和双模态注意力机制。结果：独立测试集的结果表明，与最先进的方法相比，PepPI-
TikTok phishing: How to spot fake login and verification pages
骗子使用虚假的TikTok登录页面、警告和验证优惠来诱骗您交出账户信息。
Biometric Program and DoD Biometric Data Management
陆军条例 25-99 规定了陆军和国防部生物识别数据的操作、使用和保护的政策、要求和责任。
ICE Agents Ask Airport Gate Workers to Help Identify and Detain Passengers
移民官员已开始向美国机场的航空公司员工寻求帮助逮捕乘客，但遭到了一些员工的抵制。
Delhi Police tells SC facial recognition at Jantar Mantar protest targeted only known criminals
德里警方告诉最高法院，在简塔·曼塔天文台学生因试卷泄露而举行的抗议活动中，他们使用了“最大限度的克制，但使用了最低限度的必要武力”。在一份宣誓书中，它为面部识别技术进行了辩护，称该技术仅识别有犯罪记录的人，并在采取任何行动之前进行现场验证。
Recognition Is Not Recall: Why Your Multiple-Choice Quizzes Overstate Learning
多项选择测验感觉像是检索练习，但它们通常衡量的是识别度。研究内容是什么，以及如何修正格式。这篇文章首先发表在电子学习行业。
Apple now uses iPhone alerts for targets of mercenary spyware
Apple 解释了威胁通知如何帮助保护受雇佣间谍软件攻击的 iPhone 用户。
SC to hear MP's plea on facial recognition tech at protest sites
最高法院将听取针对警方部署面部识别技术的抗辩。这一请求对警方在抗议现场使用的生物识别监控措施提出了挑战。法院同意考虑印共（马）议员 AA Rahim 提出的请愿书。请愿者认为这种监视违反了数据保护法并且违宪。诉状称，数据收集是在未经许可且处于法律真空的情况下进行的。
20 years on the run: Fishing boat fugitive nabbed by Changi’s biometric scan
二十多年前，一名新加坡男子乘渔船逃离该国，以避免……逃亡 20 年：樟宜生物识别扫描抓获的渔船逃犯的帖子首先出现在 AeroTime 上。
根据 2011 年的一篇研究论文，研究前列腺癌的研究人员在两年内发现了三起活检样本错误识别的案例。
Primary schools to be told to identify children at risk of future unemployment
独家：尼特危机审查呼吁教师发现那些有可能在 16 岁就离开教育界失业的人 都柏林能教给我们什么？米尔本继续探索学习政府建议进行一项审查，英国的小学应该被要求识别出有可能在16岁就辍学而找不到工作的儿童。正在领导对英国青年失业危机进行审查的艾伦·米尔本表示，他将呼吁彻底改变教育政策，同时重组福利制度，以解决这个问题。继续阅读...
Is AI better at recognizing faces than you?
“如果我们使用人工智能作为“良好”识别的基准，则表明很大一部分人实际上并不擅长识别面孔。”
New Low-Power AI Chip Could Identify Drones While Using 88% Less Energy
研究人员开发了一种低功耗人工智能系统，可以识别无人机，同时比传统的基于计算机的系统使用的电力少得多。该技术可以更轻松地持续监控军事地点、工厂和其他敏感地点周围未经授权的无人机。该系统名为 UAV-NAS，由该系本科生研究员 Doyeon Kim 开发。[…]新型低功耗 AI 芯片可以识别无人机，同时减少 88% 的能源消耗，该系统首先出现在 Knowridge Science Report 上。
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Humans trained to spot AI faces in the battle against deepfake fraud
Yutong Liu 和金斯顿艺术学院 / 与 AI 对话 2.0 / 获得 CC-BY 4.0 许可 在澳大利亚国立大学 (ANU) 情绪和面孔实验室的研究人员领导的一项研究中，人类已经成功地接受了识别 AI 生成的面孔的训练。人工智能生成的深度伪造面孔已经变得如此逼真，以至于人们很难[...]
