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瓦格纳 - 海军蓝 STP
Daniel H. Wagner Associates, Inc. 是一家成立于 1963 年的员工持股公司。我们的公司办公室位于宾夕法尼亚州埃克斯顿，在弗吉尼亚州汉普顿和弗吉尼亚州维也纳设有分部。Wagner Associates 拥有一支最优秀的技术人员队伍，负责设计、开发、实施、营销和提供定制科学软件的培训。我们为国防和非国防客户提供高效实用的解决方案，以解决复杂且技术挑战性强的运营问题。Wagner Associates 尤其擅长在软件模块中实施复杂的数学算法，这些算法可供军事人员在实际操作中有效使用。由于在复杂的沿海环境中应对静音柴油潜艇、鱼雷和水雷等威胁的难度，这些工具现在比过去更加必要。
出版
斯科特（Scott）史密斯（Smith and Huntsman）和亨斯曼（Huntsman）到达他的公寓时感到沮丧和幻觉。史密斯和亨斯曼敲打并确定自己的身份后，斯科特向军官大喊“摔倒”，声称他的房子里有些人。军官没有闯入门，因为他们没有听到公寓内的任何人。相反，他们继续敲门并命令斯科特来到门口。第一次敲门后约两分钟，史密斯告诉亨斯曼：“这是一个421a，”使用部门代码表明他认为斯科特患有精神病。亨斯曼随后在门口打电话：“先生，您是否被诊断出患有任何精神疾病？”斯科特（Scott）没有来到门口之后，史密斯（Smith）要求派遣打电话给斯科特（Scott）要求他来门，再次指出斯科特（Scott）似乎患有精神病。史密斯然后对亨斯曼说：“我不是去那里。太粗略了。”亨斯曼同意说：“那个家伙的古怪。”亨斯曼凝视着斯科特的窗户，问史密斯是否可以看到“斯科特的眼睛里的疯狂表情”。他们在斯科特的公寓里看不到其他人
ErCas12a CRISPR-MAD7 用于人类细胞、小鼠和大鼠的模型生成
摘要 MAD7 是从直肠真杆菌中分离出来的一种工程化的 2 类 VA 型 CRISPR-Cas (Cas12a/Cpf1) 系统。与 Cas9 类似，它是一种 RNA 引导的核酸酶，在大肠杆菌和酵母细胞中具有基因编辑活性。本文报告称，MAD7 能够分别在人类 HCT116 和 U2OS 癌细胞系中产生内源基因的插入/缺失和荧光基因标记。此外，MAD7 非常擅长在小鼠和大鼠胚胎中产生插入/缺失、小 DNA 插入（23 个碱基）和 1 至 14 kb 大小的较大整合，从而产生活产转基因动物。由于不同的原间隔区相邻基序要求、小引导 RNA 和高效的靶向基因破坏和插入，MAD7 可以扩展 CRISPR 工具箱，用于跨不同系统和模型生物进行基因组工程。
计算中新生迷你项目的设计
计算和信息技术是美国增长最快的领域之一，并参与吸引和留住这一专业的学生的努力至关重要。大学和大学可以通过重组新生的入门课程来从自己的校园中招募新生，以使其与学生生活更相关。计算领域为令人兴奋的行业赞助的迷你项目提供了独特的机会，该项目涉及动手体验并将计算技能的适用性链接到行业世界。在本文中，我们讨论了新生初期提供的基于项目的七个星期的设计，学生可以在网络安全，计算机网络，编程和数学方面获得现实世界的经验。迷你项目的主题是CSI（犯罪现场调查）；学生组成两个小组，“黑客”和“防御者”，并在试图解决各种任务的同时旋转角色。团队学习密码破解，攻击跟踪，网络监控，网络钓鱼攻击等的基础知识等。在七周结束时，学生能够了解如何组织流行的操作系统，计算机网络的形成方式以及交换信息的格式。他们还能够识别计算机用户留下的痕迹并编程攻击者可以利用的漏洞。在整个课程中，学生学习如何在解决加密难题中应用数学概念[1]。迷你项目的另一个重要目标是让学生能够有效地充当团队成员，并由同行评级和自我评估确定有效性。I.简介Villanova大学的工程学院已经建立了一门新的为期7周的课程，这是新生设计的学生所需的。这项新课程不可或缺的一部分是基于跨学科的基于项目的经验，根据文献，该经验已证明是改善新生学习和上层课程的有效方法[2-8]。以前的基于项目的动手学习经验中的工作表明，大一年度的重组可以允许对新生学生进行教育，以便工程分析工具可以从定性意义上量化已经理解的内容。II。 项目主题小型项目的主题是网络犯罪现场调查；我们将重新创建现代犯罪现场的情况 - 技术精明的犯罪分子闯入了公司组织的II。项目主题小型项目的主题是网络犯罪现场调查；我们将重新创建现代犯罪现场的情况 - 技术精明的犯罪分子闯入了公司组织的
用于嗜睡的离散小波变换系数...
摘要 — 本文提出了一种使用离散小波变换 (DWT) 系数作为特征从脑电信号中检测困倦的有效方法。大多数困倦检测系统使用 FFT 计算功率谱密度或使用 DWT 计算脑电子带的熵来提取特征。虽然这些技术擅长在频域中捕捉有价值的特征，但它们忽略了分析脑电信号所必需的时间细节。这些细节被整合到表示小波函数和不同时间的脑电信号之间相关性的系数中。在我们的工作中，我们使用 DWT 系数对脑电信号进行时频分析以保留这种时间背景。此外，该研究探讨了时间段大小对系统性能的影响。随后，我们确定了最合适的技术来最小化输入特征冗余。我们的方法只使用两个脑电电极 C3 和 C4，与检测清醒和困倦的常见设置相似。评估了四个分类器：决策树、随机森林、多层感知器和支持向量机。研究结果表明，DWT 系数提高了困倦检测的性能，超越了以前的方法。
程序规范
1。该计划旨在使其学生在国内和国际供应链中管理高度的复杂性2.毕业生将擅长在供应链中制定和实施战略决策。他们将考虑经济，环境和社会因素来分析复杂的方案，以优化物流运营。3。学生将展示对供应链管理中可持续实践的理解。他们将开发解决方案，以最大程度地减少环境影响，促进循环经济原则并提高整体可持续性。4。毕业生将熟悉供应链决策的数据分析。他们将从大型数据集中提取有意义的见解，从而实现与库存管理，需求预测和运输优化相关的知情选择。5。学生将完善他们的书面和口头沟通技巧。他们将能够传达供应链策略，与利益相关者进行谈判，并在跨职能团队中有效合作。6。毕业生将有能力识别和减轻供应链中的风险。他们将了解弹性计划，危机管理和应急策略的重要性，以确保不间断的操作。该课程通过强调负责任的供应链实践来促进道德领导。毕业生将在其职业角色中应对道德困境，维护透明度和倡导社会责任。
2022-23 年度报告
• 加拿大农业和农业食品部 - 超越收获土著粮食安全峰会 • 加拿大轮胎公司 - 奖学金：创新集体 • CEWIL 加拿大 - 学生奖学金和小额资助 • CiCan - 勇闯老鹰敢去的地方出境流动计划 • 皇家投资公司 - Mobile MakerLodge • 主权土著国家联合会 - 学生招聘 • 通用电气 - 学生奖 • Greg Yuel 和 PIC 投资集团公司 - 奖学金：创新集体 • 萨斯喀彻温省政府 - 医疗保健计划、土著早期儿童教育 (INECE) 计划和萨斯卡通紧急护理中心 • 加拿大土著服务部 - 课程开发和能力建设 • L3 Harris - 梦想家和实干家土著创新营 • 万事达卡基金会 - Oẏateki 合作伙伴关系 • Nutrien - 萨斯卡通 MakerLodge • 加拿大草原经济发展部 - 奖学金：创新集体和萨斯卡通航空学习中心 (SALC) 机库扩建项目 • 加拿大蛋白质产业 - 课程开发 • 萨斯喀彻温能源 - 移动 MakerLodge、学生奖励和其他 • 萨斯喀彻温电信 - 移动 MakerLodge、学生奖励和其他 • 萨斯喀彻温电力 - 课程开发和移动 MakerLodge • 加拿大可持续发展技术 - 合作伙伴：创新集体 • 萨斯喀彻温省印度培训评估集团公司 (SITAG) - 职业发展和贸易培训 • 虚拟健康中心 (VHH) - 医疗保健计划
使用 Evo 从分子到基因组规模的序列建模和设计
结果：在这项工作中，我们提出了 Evo，这是一个基因组基础模型，可以实现从分子到基因组规模的预测和生成任务。使用基于深度信号处理进展的架构，我们将 Evo 扩展到 70 亿个参数，上下文长度为 131 千碱基，单核苷酸分辨率。我们报告了 DNA 的缩放定律，补充了自然语言和视觉中的类似观察结果。在 270 万个原核生物和噬菌体基因组上进行训练后，Evo 展示了跨 DNA、RNA 和蛋白质模态的零样本函数预测，其性能可与特定领域语言模型相媲美，甚至优于特定领域语言模型。Evo 还擅长多模态生成任务，我们通过生成合成的 CRISPR-Cas 分子复合物和可转座系统证明了这一点。我们通过实验验证了 Evo 生成的 CRISPR-Cas 分子复合物以及 IS200 和 IS605 转座系统的功能活性，这是使用语言模型进行蛋白质-RNA 和蛋白质-DNA 协同设计的第一个例子。利用从整个基因组中学到的信息，Evo 了解核苷酸序列的微小变化如何影响整个生物体的适应性，并可以生成具有合理基因组结构的 DNA 序列，长度超过 1 兆碱基。
利用图神经网络实现多模态因果性，实现可解释人工智能的信息融合
人工智能取得了显著的成功，在某些任务上甚至在医学等复杂领域都比人类专家表现更好。另一方面，人类擅长多模态思维，可以几乎立即将新输入嵌入到由经验塑造的概念知识空间中。在许多领域，目标是建立能够自我解释的系统，参与交互式假设问题。这类问题被称为反事实问题，在可解释人工智能 (xAI) 这一新兴领域中变得越来越重要。我们的核心假设是，使用概念知识作为现实的指导模型将有助于训练更可解释、更稳健、偏差更小的机器学习模型，理想情况下能够从更少的数据中学习。医学领域的一个重要方面是各种模态对一个结果有贡献。我们的主要问题是“如何使用知识库作为开发新解释界面技术的初始连接器来构建多模态特征表示空间（涵盖图像、文本、基因组数据）？”。在本文中，我们主张使用图神经网络作为一种选择方法，实现多模态因果关系的信息融合（因果关系——不要与因果关系混淆——是人类专家对因果关系的解释达到特定理解水平的可衡量程度）。本文旨在激励国际 xAI 社区进一步研究多模态嵌入和跨