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World File Search System枚举
Thie推荐的微生物规格
•复合样本是包括沙门氏菌在内的所有实验室研究的基础。方法 *食物链的有氧板数微生物学 - 微生物枚举的水平方法 - 第1部分：通过倒板技术在30摄氏度的菌落数（ISO 4833-1：2013）；食物链的微生物学 - 微生物枚举的水平方法 - 第2部分：通过表面镀层技术在30摄氏度下的菌落数（ISO 4833-2：2013：2013和ISO 4833-2：2013/cor 1：2014）；欧洲参考方法根据法规（EC）1441/2007号酵母和霉菌是食品和动物喂养物质的微生物学 - 列出酵母和霉菌的水平方法 - 第2部分：水活性的产品中的殖民地计数技术小于或等于或等于0.95（ISO 21527-2：2008）（ISO 21527-2：2008）与ISO 21527的范围0.-aw 5-aw-0.-aw 0. 9- 对于具有<0.6的AW值的干产品，必须提供该方法适合目的的证据。 食物链的大肠杆菌微生物学 - β-葡萄糖醛酸酶 - 阳性大肠杆菌列出的水平方法 - 第1部分：使用膜C的菌落计数技术在44度C上使用膜C和5-溴-4-溴-4-溴-4-溴-3-浓蛋白β-甘氨酸β-葡萄糖酮（ISO和动物）的摄影（ISO 16666649）或练习使用5-溴-4-氯-3-吲哚基β-d-d-葡萄糖醛酸（ISO 16649-2：2001）列出β-葡萄糖醛酸酶阳性大肠杆菌的列表 - 第2部分：44摄氏度的菌落计数技术；根据法规（EC）1441/2007沙门氏菌，欧洲参考方法对于具有<0.6的AW值的干产品，必须提供该方法适合目的的证据。大肠杆菌微生物学 - β-葡萄糖醛酸酶 - 阳性大肠杆菌列出的水平方法 - 第1部分：使用膜C的菌落计数技术在44度C上使用膜C和5-溴-4-溴-4-溴-4-溴-3-浓蛋白β-甘氨酸β-葡萄糖酮（ISO和动物）的摄影（ISO 16666649）或练习使用5-溴-4-氯-3-吲哚基β-d-d-葡萄糖醛酸（ISO 16649-2：2001）列出β-葡萄糖醛酸酶阳性大肠杆菌的列表 - 第2部分：44摄氏度的菌落计数技术；根据法规（EC）1441/2007沙门氏菌
顺式265：数据结构和算法
克利夫兰州立大学电气和计算机工程系CIS 265：数据结构和算法目录描述：CIS 265数据结构和算法（0-3-2）预先条件：CIS260/CIS500这是CIS 260/500的延续。通过使用语言功能来实现各种数据结构，例如堆栈，队列，链接列表，树木和图形，进一步开发了编程和解决问题的技能。主题包括其他编程和解决问题的技术，以及分类，搜索和哈希算法。教科书：Java编程简介，第9版。作者：Y. Daniel Liang。出版商：Prentice Hall，2013年。ISBN：978-0-13-293652-1书籍资源：许多有用的资源，包括：回答问题的答案，解决方案的编程练习，示例的源代码，Servlets，JSP，JSF和Web Services中的第39-42章中 可在出版商的网站上找到：http：//www.cs.armstrong.edu/liang/intro9e/ coordinator：Victor Matos Dr.概念：计算机和编程语言的概述。 Java的基本元素。 对象和输入/输出操作简介。 控制结构I（选择，重复）。 图形用户界面（GUI）和面向对象的设计（OOD）。 用户定义的功能。 用户定义的类和ADT。 数组。 类向量，字符串和枚举类型。ISBN：978-0-13-293652-1书籍资源：许多有用的资源，包括：回答问题的答案，解决方案的编程练习，示例的源代码，Servlets，JSP，JSF和Web Services中的第39-42章中可在出版商的网站上找到：http：//www.cs.armstrong.edu/liang/intro9e/ coordinator：Victor Matos Dr.概念：计算机和编程语言的概述。Java的基本元素。对象和输入/输出操作简介。控制结构I（选择，重复）。图形用户界面（GUI）和面向对象的设计（OOD）。用户定义的功能。用户定义的类和ADT。数组。类向量，字符串和枚举类型。Expected Outcomes: At the end of this course, a student will be able to: (1) apply computational reasoning skills in solving problems, (2) understand code written by others, (3) estimate the complexity of a problem and its solutions, (4) design an write an effective computerized solution for a small problem, (5) effectively test a program to assess its correctness, (6) use recommended style and conventions when writing a program, (7) use a computer system to edit,编译并执行程序。实现CS程序目标，成果和特征：目标：
分布式能源供应链网络安全差距分析
ARIES 综合能源系统高级研究 C2M2 网络安全能力成熟度模型 CECA 清洁能源网络安全加速器 CIP 关键基础设施保护 CISA 网络安全与基础设施安全局 CVE 常见漏洞与暴露 CVSS 通用漏洞评分系统 CWE 常见弱点枚举 CyTRICS 弹性工业控制系统网络测试 DER 分布式能源资源 DER-CF 分布式能源资源网络安全框架 DHS 美国国土安全部 DOC 美国商务部 DOE 美国能源部 ENISA 欧盟网络安全局 ES-C2M2 电力子行业网络安全能力成熟度模型 HMAC 基于散列的消息认证码 IBR 基于逆变器的资源 ICS 工业控制系统 ICT 信息和通信技术 IEC 国际电工委员会 IEEE 电气电子工程师协会 NATF 北美输电论坛 NERC 北美电力可靠性公司 NIST 国家标准与技术研究所 NREL 国家可再生能源实验室 NVD 国家漏洞数据库 PLC 可编程逻辑控制器SBOM 软件物料清单
教学大纲
实验室课程I（微生物学和一般细菌学与病毒学与真菌学的基础）1。良好的微生物学实验室实践：实验室安全（DOS和不做），化学物质的危害，文化和化学物质的处理，化学物质和文化的处置。2。微生物实验室中使用的不同玻璃商品简介。3。学习处理用于文化和灭菌的不同工具和设备。4。准备碱性液体（营养肉汤）和基本固体培养基（营养琼脂和马铃薯葡萄糖琼脂），以种植细菌和真菌。5。准备选择性，差异媒体和丰富的培养基（MacConkey琼脂和血琼脂）。6。学习用于隔离和纯化微生物的纯文化技术。a。条纹板法。b。倒板法。c。扩散板法。7。从空气（板暴露法），土壤和水（串行稀释法）中隔离和枚举微生物。8。进行不同的染色方法来研究细菌和真菌的形态和结构特征。a。克染色。b。酸快速染色。c。真菌染色（乳酚棉蓝色）。
![arxiv：2502.09484v1 [cs.cr] 2025年2月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5f5ba30d8d028843690622a79a7928e241ed3f29.webp)
arxiv：2502.09484v1 [cs.cr] 2025年2月13日
摘要。传统的道德黑客攻击依赖于熟练的专业人员和时间密集型命令管理，这限制了其可扩展性和效率。为了应对这些挑战，我们引入了Pentest ++，这是一个由AI演奏的系统，该系统将自动化与生成AI（Genai）集成在一起，以优化道德黑客攻击工作流。pent ++在构造的虚拟环境中开发，简化了关键的渗透测试任务，包括侦察，扫描，枚举，漏洞和文档，同时保持模块化和适应性的设计。系统将自动化与人类的监督平衡，确保在关键阶段进行明智的决策，并提供巨大的好处，例如提高效率，可伸缩性和适应性。但是，它也提出了道德考虑，包括隐私问题和AI产生的不准确性（幻觉）的风险。这项研究强调了像Pentest ++这样的AI驱动系统通过自动执行常规任务来补充网络安全专业知识的潜力，使专业人士可以专注于战略决策。通过纳入强大的道德保障并促进持续的改进，pentest ++恶魔表明了如何负责任地利用AI来应对不断发展的网络安全环境中的运营和道德挑战。
出版信息 John, John Jacob, Arash Beiranvand 和 Paul Cuffe。“通过识别走廊对有向无环图中的节点进行聚类
摘要 — 本文提出了一种基于电网内现行功率流条件的节点聚类新方法。为此，首先，将网络的有功功率流状态建模为有向无环图。该有向图明确表示功率流向何处，这有助于监控和分析系统漏洞。有向无环图表示还可以轻松识别仅提供或吸收有功功率的总线：这些总线分别是纯源节点和纯汇节点。对系统中的每个节点应用迭代路径查找程序，以枚举供电的源节点和其将功率转发到的下游汇节点。然后应用新颖的聚类算法将共享同一组可达源节点和汇节点的节点分组在一起。首先提出这种新颖的聚类方法作为一种工具，通过更好地总结大型电网中的总功率流配置来提高控制室操作员的态势感知能力。所提出的方法应用于两个样本电网，并阐述了与河流系统的类比，将支流、分流和中央主流等概念应用于电网。
无损单分子计数以绝对量化蛋白质成型
引入了一种新型免疫测定，称为蛋白质相互作用偶联（PICO），以提供清晰的，无参考的蛋白质成型定量 - 精确定量。pico采用隔室化的，均质的单分子测定法，无损和敏感的信号产生，能够检测到每个反应的几个分子。此外，它使用了一个无背景的数字枚举原则，称为decouplexing。pico被视为数学理论，提供了对其化学的理论理解。因此，PICO证明了精确的定量，例如重组和非重组ERBB2和多标记肽RTRX靶标的例证，从而验证了分析和细胞矩阵中内部和外部参考的定量。此外，PICO启用了组合多路复用（CPLEX），这两种抗体之间的读数，通过8个PLEX抗体，12-CPLEX PICO证明，测量模拟和Dactolisib处理后ERBB途径的功能变化，可提供定量的细胞固定图。pico具有对多功能，标准化和准确的蛋白质测量值的重要潜力，从而提供了对生理和干扰细胞过程的见解。
dipwmsearch：用于搜索 di-PWM 图案的 Python 包
摘要 动机 在序列中寻找概率基序是注释假定转录因子结合位点 (TFBS) 的常见任务。有用的基序表示包括位置权重矩阵 (PWM)、双核苷酸 PWM (di-PWM) 和隐马尔可夫模型 (HMM)。双核苷酸 PWM 结合了 PWM 的简单性（矩阵形式和累积评分函数），但也加入了基序中相邻位置之间的依赖关系（不同于忽略任何依赖关系的 PWM）。例如，为了表示结合位点，HOCOMOCO 数据库提供了来自实验数据的 di-PWM 基序。目前，两个程序 SPRy-SARUS 和 MOODS 可以在序列中搜索 di-PWM。结果 我们提出了一个 Python 包 dipwmsearch，它为这项任务提供了一种原创且高效的算法（它首先枚举 di-PWM 的匹配词，然后立即在序列中搜索它们，即使它包含 IUPAC 代码）。用户可以通过 Pypi 或 conda 轻松安装，使用文档化的 Python 界面和可重复使用的示例脚本，从而顺利使用 di-PWM。可用性和实施：dipwmsearch 可在 https://pypi.org/project/dipwmsearch/ 和 https://gite.lirmm.fr/rivals/dipwmsearch/ 下根据 Cecill 许可获得。
因果图中前门调整的线性时间算法
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时，这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术，使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下，也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知，但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中，我们给出了第一个线性时间，即O（n + M），该任务的算法，因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O（n（n + M））延迟枚举算法，再次将先前的工作提高了n 3。此外，我们提供了第一个线性时算法，用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现，以促进实际用法并验证其可行性，即使对于大图。
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。