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使用人工智能和联合仿真优化雾计算环境的性能
本教程介绍了一种性能工程方法，该方法使用人工智能和耦合仿真来优化边缘/雾/云计算环境的服务质量 (QoS)，该仿真是联合仿真型容器编排 (COSCO) 框架的一部分。它介绍了基本的人工智能和联合仿真概念、它们在雾计算背景下的 QoS 优化和性能工程挑战中的重要性。它还讨论了如何将人工智能模型（特别是深度神经网络 (DNN)）与模拟估计结合使用以做出最佳资源管理决策。此外，我们还讨论了一些使用 DNN 作为替代方法来估计关键 QoS 指标的用例，并利用此类模型在分布式雾环境中构建动态调度策略。本教程使用 COSCO 框架演示了这些概念。COSCO 中的指标监控和模拟原语展示了基于人工智能和模拟的调度程序在雾/云平台上的有效性。最后，我们为雾管理领域出现的资源管理问题提供了人工智能基线。
区域雾霾规则修订 - 早期参与网络研讨会
•URP是从2000 - 2004年开始的一条直线，在2064年的自然条件下，对于每个I类区域。•此URP是一个跟踪指标，如果I类区域在GlidePath上方，则会触发其他规则要求。•该线路或“滑行路”显示了在任何特定年份需要实现的可见性改善，才能到达2064年。但是，在URP以下不是安全港，而2064则不代表该计划的结束日期。
生物启发的雾收集材料：基础研究和仿生潜在应用
1。教育部的绿色制备和功能材料应用主要实验室，湖北大学，武汉430062，中国2。固体润滑的国家主要实验室，兰州化学物理研究所，中国科学院，兰州730000，中国摘要，世界人口的爆炸性增长以及工业用水消耗的迅速增长，世界供水已陷入危机。淡水资源的短缺已成为一个全球问题，尤其是在干旱地区。本质上，许多生物可以在恶劣的条件下从雾水中收集水，这为我们提供了开发新功能性雾收集材料的灵感。大量的仿生特殊润湿合成表面是合成的，用于水雾收集。在这篇综述中，我们引入了一些自然界的水收集现象，概述了生物水收集的基本理论，并总结了生物水收集的六种机制：表面润湿性增加，水传输面积增加，长距离水的散热，水积累和储存，冷凝水，凝聚力促进和重力促进和重力驱动。然后，讨论了三种典型生物的水收集机制及其合成。及其功能，收集水效率，其仿生材料中的新发展，包括仙人掌，蜘蛛和沙漠甲虫。多种生物学的研究是受到nepenthes潮湿和光滑的蠕动的启发。彼此相互结合的各种生物水收集结构的出色特征远远优于其他单一合成表面。此外，植物雾收集材料的制备和应用的主要问题以及材料雾收集的未来发展趋势。
日本陆上自卫队教育训练研究本部规格
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病毒-宿主相互作用网络作为 IAV 和 SARS-CoV-2 抗病毒药物的新靶点
摘要 当前，SARS-CoV-2尤其是Omicron毒株肆虐全球，甚至与IAV共同感染人类，严重威胁人类公共卫生。目前尚未发现针对SARS-CoV-2的特效抗病毒药物。这需要更深入地了解SARS-CoV-2与宿主相互作用的分子机制，探索抗病毒药物靶点，为研发抗SARS-CoV-2药物提供理论基础。本文讨论了IAV，它已被广泛研究，有望为SARS-CoV-2研究提供除冠状病毒科成员之外最重要的参考价值。我们希望为病毒-宿主相互作用的研究建立理论体系。先前的研究表明，宿主PRR识别IAV或SARS-CoV-2的RNA，然后激活先天免疫信号通路，诱导宿主限制因子（如ISG）的表达，最终抑制病毒复制。同时，病毒也在转录、翻译、翻译后修饰和表观遗传水平上进化出各种对抗宿主先天免疫的调控机制。此外，病毒可以劫持支持宿主的因子进行复制。值得注意的是，宿主抗病毒先天免疫与病毒对抗宿主先天免疫之间的竞争形成了病毒-宿主相互作用网络。此外，病毒复制周期受蛋白质、ncRNA、糖、脂质、激素和无机盐共同调控。鉴于此，我们更新了基于病毒-宿主相互作用网络的抗病毒药物靶点映射，并从病毒免疫学和系统生物学的角度提出了将病毒-宿主相互作用网络作为 IAV 和 SARS-CoV-2 抗病毒药物新靶点的创新思路。
造血干细胞移植成人RSV的主宿内多样性，病毒清除率正常和延迟
晚结直肠癌患者（CRC）缺乏有效的疗法。CRC肿瘤微环境由于代谢改变和与微生物群的接近度改变了代谢废物。代谢物废物在肿瘤发育，进展和耐药性中的作用尚不清楚。我们生成了CRC的自自转移小鼠模型，并使用了无偏的多OMIC分析来揭示肿瘤氨的稳健积累。高氨水水平诱导T细胞代谢重编程，增加衰竭并减少增殖。CRC患者的血清氨含量增加，与氨相关的基因信号与T细胞反应改变，患者不良结局以及对免疫检查点封锁的反应不足有关。我们证明，增强氨清除率会重新激活T细胞，减少肿瘤生长并延长生存率。此外，降低肿瘤相关的氨们会增强抗PD-L1疗效。这些发现表明，增强氨排毒可以重新激活T细胞，突出了一种增强免疫疗法功效的新方法。
最大程度地减少在线动态雾系统中的延迟和能量
越来越多的物联网（IoT）设备的使用会产生对数据传输的更大需求，并给网络带来了增加的压力。此外，与云服务的连接性可能是昂贵且效率低下的。雾计算提供与用户设备接近的资源，以克服这些缺点。但是，在物联网应用程序中的服务质量（QoS）和雾资资源管理的优化正变得具有挑战性。本文介绍了需要执行延迟敏感任务的车辆流量应用程序中的动态在线卸载方案。本文提出了两种算法的组合：动态任务调度（DTS）和动态能量控制（DEC），旨在最大程度地减少整体延迟，增强用户任务的吞吐量并最大程度地减少雾层的能量消耗，同时最大程度地利用资源约束的雾气节点的使用。与其他方案相比，我们的实验结果表明，这些算法可以将延迟减少高达80.79％，并将雾节点的延迟减少高达66.39％。此外，此方法将任务执行吞吐量提高了40.88％。
基于区块链和雾计算技术制定先进的医疗物联网安全协议
物联网 (IoT) 已成为科学和实际生活中的基本轴线之一。其重要类型之一是医疗物联网 (IoMT)。由于收集大量医疗数据、深度学习和云计算的技术进步迅速，它被认为是最强大、最持久、最方便和最可用的应用之一。IoMT 是一个集成的生态系统，包含互连的医疗传感器、计算机系统和临床系统。近年来，由于医疗服务和医疗保健的质量和效率面临重大挑战，它受到了极大关注 [1]。此外，医疗保健系统的集成可以减少诊断和临床错误和成本，增强患者护理，减轻医生和医护人员的负担，并检测可能使系统遭受网络攻击的错误。联网医疗保健系统通常容易受到来自网络服务器和外围设备的安全、隐私和可用性威胁 [2]。