XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System核心
ECC-数字核心设计
我们的ECC IP核心代表了一种前沿解决方案，该解决方案将椭圆曲线加密的功能带到您的系统中。考虑到多功能性和性能，该IP核心支持一系列必需算法，包括点乘法，ECDSA签名生成和ECDSA签名验证。具有执行点乘法的能力，我们的ECC IP核心可以实现有效和安全的椭圆曲线操作。点乘法是椭圆曲线密码学中的基本操作，允许曲线上的点的标量乘法。此操作构成了各种加密协议的基础，包括密钥生成，密钥协议和数字签名。
艾滋病毒中的青少年和年轻人 - 核心概念
青春期和年轻成年是一个强烈的身体和发育过渡时期，其特征是实验和自我发现。[1]这段时间可能会对艾滋病毒的预防和治疗构成独特的挑战。[2]在美国，青少年和艾滋病毒的青少年主要根据何时以及如何获得艾滋病毒的方式代表两个不同的群体：（1）那些通过围产期传播获得HIV并现在已经达到青春期或年轻成年时代的人，以及（2）在青少年或青少年通过性接触或药物使用中获得HIV的人。[3，4]在美国，由于当代围产期艾滋病毒的传播率已降低到艾滋病毒女性的怀孕少于1％，因此大多数青少年和艾滋病毒患年的年轻人通过性接触或药物使用获得了HIV。[2]本主题审查将针对患有艾滋病毒，青少年性和生殖健康的青少年和年轻人的常规护理，从青少年到成人护理过渡以及艾滋病毒预防性预防（PREP）。
在矫正环境中对HCV的处理 - 核心概念
在美国，与一般社区相比，在矫正环境中，丙型肝炎病毒（HCV）感染的患病率要高得多。在2011年至2012年之间，基于美国12个州监狱的估计显示，HCV血清阳性为9.6％至41.1％（图1）。[1]根据对2019 - 2023年美国所有州监狱系统的调查，与公开可用的数据相结合的估计，这表明美国监狱人口中有15.2％是HCV抗体阳性和8.7％的VIREAMIC。[2]无论检查哪种数据，监狱的HCV患病率明显高于整个美国人口，估计当前HCV感染的患病率为0.9％。[3]此外，当考虑到在1年内的个体进出惩教系统的运动时，据估计，在美国，所有患有HCV感染的人中约有30％在给定的一年中通过惩教系统。[4，5]
对媒介传播感染的非直集动力学建模，并非非局部和非核心内核
媒介传播的感染因其广泛影响以及预防，控制和治疗工作所需的大量资源，对全球卫生系统和经济体造成了重大负担。在这项工作中，我们为矢量传播感染的传输动力学制定了数学模型，并通过Atangana-Baleanu衍生物的疫苗接种作用。该模型的解决方案是正面的，并且对于状态变量的正初始值而言。我们介绍了分析模型分析的基本概念和理论。使用下一代矩阵方法，我们确定由R 0表示的阈值参数。分析了系统在无病平衡处的局部渐近稳定性。为了确定所提出模型的解决方案的存在，我们采用了定点理论。开发了一种数值方案，以在不同的输入参数下可视化系统的动态行为。数值模拟是为了说明这些参数如何影响系统的动力学。结果突出了影响媒介传播疾病的传播和控制的关键因素，从而提供了对预防和缓解策略的见解。
Innovate UK弹射网络：英国创新生态系统的核心弹射器
我们有五个战略野心：1。英国能源系统支持的公司是能源创新的全球领导者。2。人们可以轻松且期望脱碳。3。企业和公共部门具有快速，轻松地脱碳的工具，可以使建筑物和遗址中使用的能量脱碳。4。基于强大的整个系统计划，英国的每个地区都在投资新的，零净能源基础设施。5。正在迅速推出了一种新的灵活的，数字化的零能源系统，这对所有消费者来说更有弹性，更好。
在RKHM中学习：c* - 核心机器的代数扭曲
RKHM中监督学习的重要应用是其输入和输出是图像的任务。如果所提出的内核具有特定的参数，则产品结构是卷积，与傅立叶成分的点型相对应。通过将C ∗ - 代数扩展到更大的代数，我们可以享受比卷积更多的一般操作。这使我们能够通过在傅立叶组件之间进行交互来有效地分析图像数据。关于概括结合，我们通过Rademacher复合物理论得出了与RKHS和VVRKHS相同的结合类型。这是我们所知，这是RKHM假设类别的第一个概括。关于与现有方法的联系，我们表明，使用框架，我们可以重建现有方法，例如卷积神经网络（Lecun等，1998）和卷积内核（Mairal等，2014），并进一步概括它们。这一事实意味着我们框架的表示能力超出了现有方法。
基于肽的凝聚层核心囊泡...
区室化是生命的标志，也是当前构建人工细胞的核心目标。[1] 人们研究了不同类型的区室，包括脂质体、蛋白质体、聚合物体和凝聚层，以深入了解区室化对活细胞中常见的生物分子和生化反应网络的作用。[2] 然而，这些区室无法模拟活细胞的所有功能特征，包括高内部生物分子浓度、选择性膜和与其他细胞相互作用的能力。凝聚层液滴是一种类似细胞的区室，由RNA、肽或小分子在多种非共价相互作用的驱动下通过液-液相分离（LLPS）自发形成。[3] 凝聚层的物理性质取决于其组成部分的结构-功能关系。一般来说，它们含有高浓度的肽或RNA，模拟活细胞内的物理化学环境。[4] 然而，由于缺乏膜，通常会导致快速聚结，这对它们的稳定性构成了挑战。此外，没有屏障意味着难以选择性地吸收营养物质并去除废物同时保留有用的产品。[3,5] 脂质基膜结合区室（其中脂质体是最著名的例子）也常被用作原始细胞模型进行研究，但它们内部的溶质浓度通常低于活细胞中的生物分子浓度，或者当高渗透压没有得到仔细平衡时，它们有破裂的危险。[6]
空间转录组学揭示了独特且保守的肿瘤核心和边缘结构，可预测生存和靶向治疗反应
致谢：本研究由 Ohson 研究计划和 Charbonneau 癌症研究所向 PB 提供的精确口腔生物学 (PROBE) 资助。我们感谢健康基因组学和信息学中心 (CHGI) 提供测序基础设施，以便对我们的 RNAseq 文库进行空间分析。我们要感谢卡尔加里大学高性能计算集群 (ARC) 提供数据分析基础设施。我们感谢 Danielle Simonot 帮助从阿尔伯塔癌症研究生物库 (ACRB) 检索组织。我们感谢 Christina Yang 帮助进行冷冻切片和载玻片制备以及对分析样本进行 H&E 染色。我们感谢 Mayi Arcellana-Panlilio 博士和 Guido van Marle 博士的极度指导和富有成效的反馈。我们要感谢 Arzina Jaffer 和 Keerthana Chockalingam 帮助设置生物信息学工具和提供生物信息学咨询。我们还要感谢患者及其家属同意为本研究提供组织。
Mohammadi，Gelareh，Van de Ville，Dimitri，Vuilleumier，Patrik。大脑网络扩散用组成的情绪的功能核心过程
尽管对情感的定义缺乏科学共识，但通常认为它们涉及思想，身体和行为的几种修改。尽管心理学理论强调了情绪的多元素特征，但对大脑中这种组成部分的性质和神经结构知之甚少。我们使用多元数据驱动的方法将广泛的情绪分解为功能性核心过程并确定其神经组织。20名参与者观看了40个情感剪辑，并以32个组件特征的特征定义了119个情感时刻。结果表明，在一组与估值评估，享乐体经历，新颖性，目标 - 相关，方法/避免倾向和社会关注相关的组件过程中编码组件过程的大脑网络中，有不同的情绪从协调的活动中出现。我们的研究超越了以前的研究，该研究通过强调新方法与理论驱动的建模如何为情感神经科学提供新的基础，并揭示人类情感经验的功能结构，从而超越了侧重于分类或维情感的研究。
资源名称：麻省总医院 MGH CCIB DNA 核心设施
描述：波士顿麻省总医院计算与综合生物学中心内的研究核心实验室。提供仪器、方法和专业知识，服务包括 Sanger DNA 测序、下一代测序、长读测序、基因分型、实验室自动化、分子生物学。