Seko responds to market pressure with recapitlisation
美国货运和物流公司 Seko Logistics 进行了资本重组，以加强其财务状况并为未来投资做好准备。... 阅读更多文章 Seko 通过资本重组应对市场压力最先出现在 Air Cargo News 上。
McPherson working group tackles terrorist threats
知识就是力量，也可能是从恐怖主义手中拯救你的生命的东西。为了领先恐怖分子一步，麦克弗森堡社区的成员正在彼此以及联邦和地方机构携手合作，分享知识信息...
U.S. Army South Team Responds to Flooding in Bolivia
美国南方陆军本周向玻利维亚派遣了人道主义援助调查小组，调查当地最近发生的洪水造成的损失。
PeptideMiner—neuropeptide discovery across the animal kingdom
peptideminer-跨动物王国的神经肽发现是最大，最多样化的细胞到细胞信号分子，在动物生理学和行为中扮演重要角色。它们在进化上是古老的，并且在整个动物王国中分布广泛。尽管已经鉴定出了200多种神经肽，但在功能上仅表征了一小部分。公认的瓶颈是缺乏研究其生物学作用和治疗潜力的有效工具。有趣的是，在动物毒液中也发现了神经肽样肽，它们有助于捕食或防御性策略。由于其高序列差异和短成熟的肽序列，整个动物界的神经肽家族都具有挑战性。为了解决这个问题，我们开发了peptideminer，这是一种搜索工具，该工具采用了个人资料隐藏的马尔可夫模型（配置文件-HMMS）来发现家庭特定的肽。在现有方法上，对肽运
РФ не получила обратной связи от Киева по созданию рабочих онлайн-групп
莫斯科没有从基辅（Kyiv）收到该提案的答案，该提案是建立三个有关政治，人道主义和军事问题的工作组，这些工作组应在线工作。俄罗斯联邦米哈伊尔·加鲁辛（Mikhail Galuzin）外交事务副部长伊兹维斯蒂亚（Izvestia）告诉了这一点。
В ГД предложили ввести новые штрафы за несообщение в «112» о бездомных животных
州杜马（Duma）的工作组应对无家可归的动物制定了一项法案，该法案涉及对没有告知当局的俄罗斯人引入行政责任，这些俄罗斯人在其领土上行走。该文档的文字可供izvestia。该诉讼是在复杂的情况下，俄罗斯人有义务向俄罗斯联邦构成实体的授权州当局申请，如果他们发现在拥有或使用的领土上，“没有所有者没有所有者的动物，那些没有意外且不可能的标签”。
VistaJet says capital restructuring strengthen its position
Vistajet（Malta）（马耳他国际VJT）表示，在通过筹集资本筹集了6亿美元的股权和另外7亿美元的财务状况。商业喷气机运营商在一份新闻声明中说，财务重组每年可节省1.6亿美元的债务还款。 Vistajet还表示，重组应减少对债务水平的审查。
Speaker bats for creation of anti-rice cartel task force
议长 Ferdinand Martin G. Romualdez 周日表示，政府需要成立一个工作组来监管大米交易，理由是大米价格持续居高不下。Romualdez 先生在一份声明中表示，他提议的工作组应由农业部、司法部、贸易和工业部以及 […]
请参阅 Stelios Michalopoulos 和 Melanie Ming Xu 的《民俗》。摘自《季刊经济学》第 136 卷第 4 期，2021 年 11 月。摘录：“摘要民间传说是代代相传的社区传统信仰、习俗和故事的集合。我们向经济学引入了一个独特的目录大约 1,000 个社会的口头传统。通过展示群体的主题反映了已知的地理和社会属性来验证目录的内容后，我们提出了两组应用。首先，我们说明如何填补空白并扩展群体的民族志记录，重点关注政治复杂性、高级神和贸易。其次，我们讨论机器学习和人类分类方法如何帮助阐明文化特征，以性别角色、对风险的态度和信任为例。有描绘男性的故事的社会男性主导女性，女
A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering
揭示隐藏的模式：对恶意行为进行分组聚类是无监督机器学习中的一种强大技术，它根据给定数据的固有相似性对其进行分组。与分类等依赖预先标记的数据来指导学习过程的监督学习方法不同，聚类对未标记的数据进行操作。这意味着没有预定义的类别或标签，相反，算法会在不事先知道分组应该是什么样子的情况下发现数据的底层结构。聚类的主要目标是将数据点组织成簇，其中同一簇内的数据点彼此之间的相似性高于不同簇中的数据点。这种区别使聚类算法能够形成反映数据中自然模式的组。本质上，聚类旨在最大化簇内相似性，同时最小化簇间相似性。这种技术在需要查找数据中隐藏的关系或结构的用例中特别有用，这使得它在欺诈检测和异常识别等领域很有价值
