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一个零信任框架，用于实现和防御能力网格中的生成AI攻击
摘要 - 理解生成AI（Genai）对电网的攻击的潜力是一个基本挑战，必须解决，以通过实现和验证新攻击载体的风险来保护电网。在本文中，提出了一个新颖的零信任框架（PGSC）。该框架促进了对潜在的Genai驱动攻击媒介的早期检测（例如，重播和协议类型攻击），评估基于尾巴风险的稳定性测量方法以及缓解此类威胁。首先，PGSC的新型零信任系统模型被设计和制定为一个零信任问题，该问题旨在通过实现和防御Genai驱动的网络攻击来保证稳定的PGSC。第二，基于域特异性的生成对抗网络（GAN）基于攻击生成机制的开发是为了创建一个新的漏洞网络空间，以进一步了解威胁。第三，基于尾部的风险实现指标是开发和实施的，以量化造成攻击的极端风险，同时利用信任度量方法进行连续验证。第四，设计了基于合奏的Bootstrap聚合方案，以检测与令人信服的用户和分布式能源设备配置文件产生合成身份的攻击。实验结果表明，达到95的准确性的拟议零信任框架的功效。7％的攻击矢量产生，一种风险度量为9。稳定的PGSC的61％，对防御Genai驱动的攻击有99％的信心。
病毒衍生的合成核糖开关用于实时冠状病毒在活细胞中感测
活细胞中病毒感染的实时感知对于病毒学研究和抗病毒药发育至关重要。但是，现有方法面临低信号灵敏度的挑战以及病毒操纵和细胞固定的必要性。在这里，我们开发了一种病毒核糖开关（VRIBO）方法，该方法采用病毒复制酶在病毒感染后诱导转基因表达。Vribo旨在检测活细胞中的病毒实时转录和复制，这响应触发了报告基因和治疗基因的翻译。通过整合病毒包装序列，可以通过后代病毒体将Vribo传播到相邻细胞，从而有效地充当“特洛伊木马”。由于跨冠状病毒的顺式作用RNA结构保存，负链Vribo元件显示出有效检测了几种冠状病毒，包括229E和OC43。值得注意的是，Vribo充当双重用途系统，既充当感染检测器和诱导抗病毒系统。vribo具有基本病毒学研究应用的潜力，可以在改善未来冠状病毒的mRNA药物的诱导表达方面采用。
优化的策略，用于实时qPCR检测池smulium sp。 blackfly矢量
1美国北安普敦史密斯学院生物科学系，美国美国，美国2号生物科学系，昆尼皮亚西亚三世大学，昆尼皮亚克大学，汉姆登，康涅狄格州，美国康涅狄格州，美国寄生疾病3实验室，美国国家医学院，美国伯兰群岛，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国。 Missouri, United States of America, 5 Laboratory of Molecular Parasitology, Lindsley F. Kimball Research Institute, New York Blood Center, New York, New York, United States of America, 6 Institute of Medical Microbiology, Immunology and Parasitology, University Hospital Bonn, Bonn, Germany, 7 German Center for Infection Research (DZIF), Partner-Site Bonn-Cologne, Bonn, Germany, 8 Center for Global Health Infectious Disease Research, University of South Florida, Tampa, Florida, United States of America, 9 Parasite and Vectors Research Unit, Department of Microbiology and Parasitology, University of Buea, Buea, Cameroon, 10 Research Foundation in Tropical Diseases and the Environment, Buea, Cameroon, 11 NTD-SC, Task Force for Global Health, Atlanta, Georgia, United States of America, 12 RLMF, The END Fund, New York, New美国，美国，美国马萨诸塞州阿默斯特大学，美国马萨诸塞州阿默斯特大学的13分子和蜂窝生物学计划
生成环境代表性基于实例的学习：认知模型
基于实例的学习理论（IBLT）建议Humans通过积累经验，以决策任务特征，执行的动作以及决策结果的实用性来学习动态决策任务。该理论已应用于在各种情况下基于实例的学习模型（IBL）模型。所有IBL模型应用程序的一个关键功能是累积基于实例的内存和基于识别识别的检索的方法。在几乎没有功能的简单任务中，可以假设使用所有相关信息来假设这些知识代表和检索。但是，当详尽的特征枚举不可行时，这些方法不能很好地扩展到复杂的任务。这要求认知建模者设计状态特征的任务特定表示以及相似性指标，这些指标可能很耗时，并且无法推广到相关任务。为了解决这个问题，我们利用人工神经网络（特别是常规模型（GMS））中的最新广告来学习复杂的动态决策制定任务的表示，而无需依赖领域知识。我们评估了一系列GM在形成表示代表方面的有用性，这些代表可以被IBL模型用于预测复杂决策任务中的人类行为。这项工作通过使用GMS形成表示形式并确定相似性来连接生成和认知模型。
基于实际数据的燃气轮机振动监测
摘要 燃气轮机是一种非常复杂的机械，因为它既有静态结构，又有由振动现象引起的动态行为。需要采用监测和诊断程序来识别和定位振动缺陷，以确保燃气轮机等大型旋转设备正常运行。这是必要的，以避免灾难性的故障和恶化，并确保正常运行。利用基于频谱分析的方法，本研究的目的是提供一个模型，用于监测和诊断 GE MS3002 燃气轮机及其驱动的离心式压缩机的振动。这将通过利用该技术来实现。随后，收集离心式压缩机模型的振动测量值，作为对另一种方法的建议。该方法基于神经模糊方法类型 ANFIS，旨在创建一个等效系统，该系统能够在无需咨询人类的情况下做出决策，以检测振动缺陷。尽管所调查的压缩机存在缺陷，但该程序仍产生了令人满意的结果。
Chiyoda解决方案和技术开发用于实现...
对于大规模全局H 2供应链，甲基环己烷（MCH）作为H 2载体和直接使用氨（NH 3）（NH 3）已被证明，逼真的解决方案，而液化的H 2和NH 3则以脱氢作用将在2030年代后共存。
PhysioLabXR：一个用于实时、多模式的 Python 平台……
近年来，人们对神经科学和人机交互 (HCI) 中的多模态实验越来越感兴趣，这些实验通常涉及闭环交互系统。许多新兴范式在扩展现实 (XR) 环境中找到了新的根源，包括虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)。此类实验越来越多地融合多种模态并结合不同的生理测量。例如，一个传感器可以生成事件以从其他传感器中提取有意义的数据间隔，例如注视相关电位 (FRP) 研究，其中 EEG 时期锁定到眼动仪的视觉注视（Nikolaev 等人，2016 年）。还可以组合多种生理信号以增强其预测能力，以用于从情绪识别（He 等人，2020 年；Koelstra 等人，2011 年）到通过感觉运动节律进行运动驱动（Sollfrank 等人，2016 年）等应用。此外，多模态范式可以促进探索不同的生理系统如何相互作用；例如，瞳孔扩张可作为通过功能性磁共振成像（fMRI；Murphy 等人，2014）测量的蓝斑活动的替代。
基于实验室的流感监视网络
i。 M.Phil/ MS分子生物学/生物化学/生物技术/微生物学。II。 在著名组织中具有下一代测序（NGS）的经验的经验。 iii。 展示了在Illumina/ Ion Torrent/ Oxford Nanopore平台上准备下一代图书馆的经验。II。在著名组织中具有下一代测序（NGS）的经验的经验。iii。展示了在Illumina/ Ion Torrent/ Oxford Nanopore平台上准备下一代图书馆的经验。