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World File Search System下一代
下一代与零IT足迹的合并集成
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下一代神经质量模型
摘要 在本论文中，我们介绍了下一代神经质量模型的新颖扩展和应用。 Montbrió、Pazó 和 Roxin (MPR) 已证明，二次积分和放电 (QIF) 神经元集合的集体行为可以用平均膜电位和放电率来精确描述，从而将无限大的微观网络的问题维度降低为低维宏观描述。由于神经质量提供了平均膜电位的途径，因此它可以作为局部场电位和脑电图信号的指标。本论文的贡献之一是在 MPR 模型中实现短期突触可塑性（STP）。基于工作记忆 (WM) 的突触理论，我们在多群体设置中使用 QIF 网络及其精确的平均场边界重现了 WM 的机制。实验中观察到，神经质量模型在记忆加载和维持过程中表现出 β-γ 带的振荡，而我们在启发式模型中遇到空的 β-γ 带。此外，我们指出了这些功率带是如何由基频之间的共振形成的，并与记忆中保留的元素数量相关。我们还对大约五种元素的最大 WM 容量进行了分析估计。第二个贡献是应用多种群模型来检验癫痫发作传播的临床假设。我们使用从健康受试者和癫痫患者的扩散 MRI 扫描获得的结构连接组。我们描述了如何将类似癫痫发作的事件建模为从低活动状态到高活动状态的募集。外部输入可以触发此类事件并导致一系列招募，从而模仿危机的时空传播。数值结果表明，癫痫患者对延长招募事件比健康受试者更敏感。我们还发现，我们的模型中首先招募的大脑区域与招募的次级网络的手术前评估之间存在良好的一致性。作为第三个贡献，我们使用慢-快动力学研究了 STP 存在下的神经网络和质量。根据施加到群体的慢周期电流的幅度，集体行为可以处于亚阈值振荡状态，也可以处于爆发状态，即在准静态漂移和大幅度快速振荡之间交替。这两个区域之间有一个狭窄的参数间隔，就像鸭子爆炸一样。在这个区域，我们报告了跳跃式鸭翼，它接近通常排斥的不变集。对于中间时间尺度分离，爆发通过混合型环面鸭翼组织的尖峰添加机制以连续的方式出现，其轨迹接近排斥平衡和极限环家族。为了实现更强的时间尺度分离，连续过渡被跳跃式鸭翼阻挡。在神经团中观察到的机制也是导致网络爆发的原因。总而言之，本论文将下一代神经质量模型置于神经科学建模的更广泛背景中，并为未来的工作提供了新的视角。这包括考虑以下方法
AI在Hornetsecurity的下一代电子邮件安全
在这里，我们的沙盒引擎再次基于ML，将打开附件的文件，确定它们是否恶意，如果是恶意，则隔离了电子邮件。此引擎将查看文件的行为，查看它是否试图识别其是否在沙箱中运行（死去的赠品）。它还查看文件系统，以查看附件是否尝试创建新文件或更改现有文件。注册表监视器检查注册表以查看是否创建了异常值，这些值通常用于在PC重新启动后持续恶意软件。和我们的流程监控点通过恶意PDF和Office文件尝试开始儿童进程。还检查了附件的网络流量，寻找与Internet上的服务器的连接，这再次是附件的一种相当可疑的策略。最后，打开附件后检查沙箱中的内存，不寻常的内存访问类型是恶意软件的另一个强烈信号。
为下一代低成本风力发电厂提供现场 3D 混凝土打印
该项目的目的是设计、演示和测试使用三维混凝土打印 (3DCP) 技术现场制造的风力涡轮机塔架部分和海上风能组件，以促进在加州部署大型陆基和海上风力涡轮机。该项目结合了 WSP USA 的结构设计和分析、加州大学欧文分校的材料开发和测试、生命周期评估、实验室结构测试和有限元建模，以及 RCAM Technologies 的技术经济分析、原型设计和大型 3D 混凝土打印演示。项目团队成功设计了加利福尼亚州 7.5 兆瓦风力涡轮机的 3D 打印混凝土塔架和基础，通过在模拟疲劳和地震载荷下对 3DCP 塔架组件进行大规模结构测试来验证设计，量化了 3DCP 塔架的生命周期成本和环境影响并确定了降低成本的途径，完成了大规模户外塔架打印演示，并评估了使用 3DCP 制造海上风能锚和海底储能系统的可行性。这些发现支持了加利福尼亚州的清洁能源和气候目标，通过降低风能成本实现净零碳排放，同时创造高薪工作并利用现有的本地供应链。
下一代恶劣环境材料和制造工艺研究、开发的高影响交叉机遇的国家格局
本概况文件概述了美国能源部先进材料和制造技术办公室 (AMMTO) 跨领域高性能材料研究、开发和演示 (RD&D) 投资机会的建议。该概况由下列人员制定：下一代材料与工艺 (NGMP) 恶劣环境材料技术经理 J. Nick Lalena；爱达荷国家实验室 (INL) 代表 Emmanuel Ohene Opare、Gabriel Oiseomoje Ilevbare 和 Anthony Dale Nickens；国家可再生能源实验室 (NREL) 代表 Kerry Rippy 和 Dennice Roberts；橡树岭国家实验室 (ORNL) 代表 William H. Peter、Amit Shyam、Sebastien N. Dryepondt 和 Yarom Polsky；太平洋西北国家实验室 (PNNL) 代表 David W. Gotthold 和 Isabella Johanna van Rooyen；以及 BGS 顾问 Stewart Wilkins。整个部门和这些国家实验室的成员都为该概况做出了重大贡献。其他贡献者包括 AMMTO 的 Alexander Kirk、Huijuan Dai、Diana Bauer 和 Chris Saldaña；AMMTO 承包商 Matt Roney 和 Dwight Tanner；核能办公室 (NE) 的 Dirk Cairnes Gallimore；汽车技术办公室 (VTO) 的 Jerry Gibbs；风能技术办公室 (WETO) 的 Tyler Christoffel；水力技术办公室 (WPTO) 的 Collin Sheppard 和 Colin Sasthav；地热技术办公室 (GTO) 的 Kevin Jones 和 Douglas Blankenship；太阳能技术办公室 (SETO) 的 Kamala Raghavan 和 Matthew Bauer；氢能和燃料电池技术办公室 (HFTO) 的 Nikkia McDonald；阿贡国家实验室 (ANL) 的 Aaron Grecco；以及国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Shawan Sheng 和 Jonathan Keller。学术和工业界的贡献者包括博伊西州立大学的 David Estrada；科罗拉多矿业学院的 Zhenzhen Yu；西北大学的 Scott Barnett；德克萨斯 A&M 大学的 Don Lipkin；加州大学洛杉矶分校/高级研究计划署 E 项目的 Laurent Pilon；匹兹堡大学的 Albert To；田纳西大学诺克斯维尔分校的 Steven John Zinkle；弗吉尼亚大学的 Elizabeth Opila；西弗吉尼亚大学的 Shanshan Hu；阿勒格尼技术公司的 Merritt Osborne；Bayside Materials Technology 的 Doug Freitag；BWX Technologies, Inc 的 Scott Shargots 和 Joe Miller；Ceramic Tubular Products LLC 的 Jeff Halfinger；Commonwealth Fusion Systems 的 Trevor Clark；挪威船级社的 Chris Taylor；电力研究院的 David W. Gandy、Marc Albert 和 John Shingledecker；Equinor 的 Rune Godoy；Fluor 的 Gary Cannell；Free Form Fibers 的 Jeff Vervlied；通用原子公司的 Hesham Khalifa 和 Ron S. Fabibish；通用电气的 Lillie Ghobrial、Jason Mortzheim、Patrick Shower、Akane Suzuki、Shenyan Huang 和 Jason Mortzheim；哈里伯顿的 Kyris Apapiou 和 Thomas Pislak；Hatch 的 Gino de Villa；肯纳金属公司的 Paul Prichard。；林肯电气公司的 Badri Narayanan；金属粉末工业联合会的 James Adams 和 Bill Edwards；Metal Power Works 的 John Barnes；Pixelligent Technologies LLC 的 Robert J. Wiacek；雷神技术公司的 Alison Gotkin 和 Prabhjot Singh；Roboze 的 Arash Shadravan；Saferock 的 Torbjorn Vralstad；圣戈班的 John Pietras；斯伦贝谢的 Anatoly Medvedev；西门子公司的 Anand Kulkarni；钢铁贸易公司的 Doug Marmaro；泰纳瑞斯的 Gonzalo Rodriguez Jordan；巴恩斯全球顾问公司的 Kevin Slattery；Timet 的 WIlliam MacDonald；Timken Steel 的 Carly Antonucci；Ultra Safe Nuclear 的 Kurt Terrani；北德克萨斯大学的 Rajarshi Bannerje；以及福伊特水电的 Seth Smith。
下一代宠物
员工和其他合作研究员Akamatsu Tsuyoshi首席研究员Ishibashi Mariko访问研究员Nihon医科大学Kyoro Arai，访问研究员，11月Ito Shigeki Future Imaging Co.，Ltd.科学OHASHI RYOTARO QST研究助理（短时间）Kawamura kazuya Chiba大学Obata Fujino技术助理（短时间）Kitagawa Masaharu Kakegawa Kakegawa Makoto访问研究员Kumagai Masaaki Masaaki Masaaki Masaaki Masaaki Masaaki Masaaki Masaaki Atox Co.职位）核医学诊断治疗研究小组（退休）Shimazoe Kenji高级研究员，东京Tahisa Sou大学，10月，Suga Mikio高级研究员，Chiba University，Hideo Eiji高级研究员，Takada EIJI高级研究员，TAKADA EIJI高级研究员，全国技术学院 Kurumi Business Assistant (Short-time) Hashimoto Fumio Nishikido Fumihiko Senior Researcher, Haishi Hideaki Senior Researcher, Chiba University, Hosoya Nobuyoshi Business Assistant (Short-time), Recruited in October Hamado Akram UC Davis Deputy Director/Group Leader (Retirement) Maki Kazuhiro Senior Researcher, Yoshida Eiji Senior Researcher (Retirement年龄）Yamashita Daichi Han Gyu Kang首席研究员Yamada Kaede Atox Co.
Telix获得下一代治疗资产和创新
墨尔本（澳大利亚）和印第安纳波利斯（美国） - 2025年1月13日。Telix Pharmaceuticals Limited (ASX: TLX, Nasdaq: TLX, Telix, the Company) today announces it has entered into an asset purchase agreement with antibody engineering company ImaginAb, Inc. (ImaginAb) to acquire a pipeline of next-generation therapeutic candidates, proprietary novel biologics technology platform, and a protein engineering and discovery research facility to enhance existing innovation功能。此交易增加了针对包括DLL3 1和整合素αVβ62的高价值靶标的早期药物候选物的管道，以及发现阶段的其他几个新靶标。这些下一代候选药物与Telix的Therapeutics管道协同拟合，从而扩展到未满足临床需求的未来治疗区域。获得的知识产权利用了小型工程抗体格式，这些抗体格式可以实现高度特异性的癌症靶向，并结合了快速肿瘤的吸收和血液清除。这项技术有可能对具有广泛的放射性同位素的成像和治疗肿瘤具有高效，并且具有特别感兴趣的α发射器。该交易还包括加利福尼亚州的最先进的研究机构，由一个有才华的发现，蛋白质工程和放射性药物开发专家组成。一起，这些资产将为Telix提供抗体工程和临床前开发的进一步内部功能，以及一个新型的生物制剂平台，以创建下一代Telix Precision Medicine和Therapeutic产品，超出了当前的临床阶段管道。Telix Therapeutics首席执行官Richard Valeix说：“专有药物发现平台的结合，有前途的Theranostic资产的管道以及有才华的主题专家团队将增强Telix的研究和创新能力，现在和未来。这次收购将使Telix能够通过最先进的放射治疗技术探索新的疾病领域。”
Tursky ML等。 “错误校正的超过下一代...
s7表：目标读取深度对相对于3000倍深度值所显示的成本和时间的影响。在500x，1000x，2000x，3000x，4000x和5000x的特定读取深度上进行参数与序列144个样本的比较，相对于3000x深度的值显示（BOLD表示）。生物信息学分析的时间涵盖了从RAW NGS数据到变体列表的输出的管道，不包括此列表的策划。可以通过在每次运行中包括较大数量的样本来实现较低的读取深度（500倍）。这需要每144个样本的成本和时间进行准备和定量，并且由于每次运行的样本数量增加和较小的原始数据文件，总成本降低了0.8倍，总时间减少了0.7。增加深度，以实现非常低的VAF的准确测序，总体上总成本和时间要求提高了1.1至1.3倍。以小时和澳元的原始值参考S8表。