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海上风能开发和北大西洋露脊鲸
短格式 长格式 AMAPPS 大西洋海洋受保护物种评估计划 ASRG 大西洋科学评审组 BAG 前后梯度 BMP 最佳管理实践 BOEM 海洋能源管理局 BWRI 蓝色世界研究所 COP 建设和运营计划 CSA 加拿大航天局 CSA CSA 海洋科学公司 DFO 加拿大渔业和海洋部 DMS 二甲基硫醚 DOI 美国内政部 DST 决策支持工具 ESA 濒危物种法案 IUCN 国际自然保护联盟 MMPA 海洋哺乳动物保护法 NARW 北大西洋露脊鲸 NARWSS 北大西洋露脊鲸观测调查 NMFS 国家海洋渔业局（也称为 NOAA 渔业局） NOAA 国家海洋和大气协会 NYB 纽约湾 OCS 外大陆架 OCSLA 外大陆架土地法 OSW 海上风电 PAM 被动声学监测 PCAD 声学干扰的种群后果 PCoD 种群 干扰的后果 种群PCoMS 多重压力对种群的影响 photo-ID 照片识别 PSO 受保护物种观察员 RWSAS 露脊鲸观测咨询系统 RWSC 海上风电区域野生动物科学合作组织 RWSE 区域野生动物科学实体 SERDP 战略环境研究与发展计划 TC 加拿大运输部 UAS 无人机系统 VHR 甚高分辨率 WEA 风能区
灰熊的栖息地选择和预测的运动......
在过去两个世纪中，迫害和栖息地丧失导致灰熊（Ursus arctos）的数量从大约 50,000 只减少到美国大陆仅有的 4 个分散种群。近几十年来，由于《濒危物种法》下的合作保护努力和保护，这些种群的数量和范围都有所增加和扩大。今天，北部大陆分水岭生态系统 (NCDE) 和大黄石生态系统 (GYE) 中的种群估计都超过 1000 只。塞尔柯克生态系统 (SE) 有大约 50 只灰熊，而 Cabinet-Yaak 生态系统 (CYE) 的扩建帮助将种群数量增加到估计的 50 – 60 只。到目前为止，比特鲁特 (BE) 和北喀斯喀特生态系统 (NCE) 没有任何已知的永久居民。
问问专家灰评论：老年血液学
• Retrospective cohort study, single-institution • Treatment: Teclistimab, talquetamab or investigational • N= 99 • Age range 65-89 years • 71% frail at the time of BsAb treatment • Frailty measure used: Simplified (IFM) fraily score (=age, ECOG PS, Charlson comorbidity Index)
灰松鼠控制的改变游戏规则的技术
基因驱动器是使用遗传工程工具来通过增加特征将特征转移到子孙后代的可能性来“驱动”所需的遗传特征（图1）。目前正在开发用于昆虫的开发，Roslin Institute提出，该技术可以量身定制以引起女性不育症，并用于控制我们的树林和森林中的灰松鼠数量。通常，继承的情况是，女性和男性都带有同一基因的两个副本（这些副本称为“等位基因”），但是每个父母只将基因的一个副本传递给了春季。除非给定等位基因有选择压力，否则后代的第一代的一半将带有远处的基因，则一半不会通过一半（图1，左侧）。基因驱动改变了感兴趣的基因的这种遗传模式，其目的从理论上讲，在某个时候100％的人群将携带该基因。基因驱动技术涉及使用“转基因”添加，删除，破坏或修饰基因。用于工作基因驱动器，将转基因插入
多目标定向灰盒模糊测试
摘要 — 定向灰盒模糊测试 (DGF) 可以通过寻求到达程序位置或按顺序探索某些位置来快速发现或重现程序中的错误。然而，由于其静态阶段划分和粗粒度的能量调度，以前的 DGF 工具在面对多个目标位置（简称目标）时表现不佳。在本文中，我们提出了多目标定向灰盒模糊测试，旨在在模糊测试活动中到达多个程序位置。具体而言，我们提出了一种新颖的策略来自适应地协调探索和利用阶段，以及一种新颖的能量调度策略，通过考虑种子和目标位置之间的更多关系。我们在一个名为 LeoFuzz 的工具中实现了我们的方法，并在崩溃重现、真正验证和实际程序中的漏洞暴露方面对其进行了评估。实验结果表明，LeoFuzz 在有效性和效率方面优于六种最先进的模糊测试器，即 QYSM、AFLGo、Lolly、Berry、Beacon 和 WindRanger。此外，LeoFuzz 在实际程序中检测到 23 个新漏洞，其中 11 个已分配 CVE ID。
腰椎椎体尸体标本和脊柱子单位
本文部分分为几个部分。被认为有必要引入/更新LBP以及腰椎生物力学和手术病理学的最新概念。首先，具有统计数据的脊柱和腰椎生物力学的最新进展；表1;引入。也提出了作者的评论，概念和标准。其次，向基于腰椎子单位的生物力学数学模型进行了简报。图2。最后，精确地指出了研究的目标。脊柱生物力学和脊柱病理学最近的进步腰椎在大多数一生中承担着大约500 N的腹部 - 腹部负荷：[1-3主要是]。但是，当任何患者举重时，磁盘的反作用力可能达到6.000 n [3]。原因是，勃起脊[3]产生了相当高的力量；弯曲时刻也有
脊全瘤免疫的多模式分析揭示了不同的免疫情境
抽象的背景脊架是轴向骨骼中罕见的癌症，由于其解剖位置，其治疗选择有限，具有挑战性的临床管理。近年来，一些临床试验表明，丘多马斯可以对免疫疗法做出反应。然而，仍然缺乏对脊全瘤免疫力及其与临床参数的关联的深入描绘。方法我们通过应用多模式方法提出了76个脊架的免疫学特征的全面表征。进行了20个脊架的转录组分析，以通过抑制的免疫学常数（ICR）特征来告知免疫相关基因的活性。通过成像质量细胞仪进行多维免疫表型，以在32个脊架的不同免疫情境中提供见解。T细胞浸润，然后通过单变量和多元COX比例危害模型以及Kaplan-Meier估计值与临床参数相关。此外，在所有76名患者中，通过免疫组织化学染色评估了人类白细胞抗原（HLA）I类的不同表达模式。最后，通过对24名患者的TCRB基因座的可变区域进行分析，寻求T细胞受体（TCR）的克隆富集。结果通常表现出一种免疫“热”微环境，如ICR转录特征所示。此外，我们观察到大多数脊全瘤保持了HLA I类表达。我们根据T细胞浸润确定了两个不同的脊髓瘤，它们独立于临床参数。高度浸润的组进一步以较高的树突状细胞浸润和肿瘤中多细胞免疫聚集体的存在为特征，而低T细胞浸润与免疫和基质细胞的整体细胞密度较低有关。有趣的是，与TCR库的TCR库相比，TCR库的克隆富集更为明显。结论我们的发现揭示了通过识别
RLTG：多目标定向灰盒模糊测试
定向灰盒模糊测试可以引导模糊器探索特定的目标代码区域，在补丁测试等场景中取得了良好的效果。然而，如果有多个目标代码需要探索，现有的定向灰盒模糊测试器（如AFLGo和Hawkeye）往往会忽略一些目标，因为它们使用距离的调和平均值，倾向于测试可达路径较短的目标。此外，现有的定向灰盒模糊测试器由于程序中存在间接调用，无法计算出准确的距离。此外，现有的定向灰盒模糊测试器无法解决探索和利用问题，种子调度效率低下。针对这些问题，我们提出了一种动态种子距离计算方案，当可达路径遇到间接调用时，动态增加种子距离。此外，种子距离计算可以处理多目标场景下的偏差问题。利用种子距离计算方法，我们提出了一种基于置信上限算法的种子调度算法，以解决定向灰盒模糊测试中的探索和利用问题。我们实现了一个原型 RLTG，并在实际程序上对其进行了评估。原型评估表明，我们的方法优于最先进的定向模糊器 AFLGo。在多目标基准测试 Magma 上，RLTG 以 6.9 倍的速度重现错误，并且比 AFLGo 多发现 66.7% 的错误。
DeepGo：预测定向灰盒模糊测试
在本文中，我们提出了一个预测定向灰盒模糊测试器 DeepGo，它可以结合历史和预测信息来引导 DGF 通过最佳路径到达目标站点。我们首先提出路径转换模型，该模型将 DGF 建模为通过特定路径转换序列到达目标站点的过程。突变产生的新种子将导致路径转换，而高奖励路径转换序列对应的路径表示通过它到达目标站点的可能性很高。然后，为了预测路径转换和相应的奖励，我们使用深度神经网络构建虚拟集成环境 (VEE)，它逐渐模仿路径转换模型并预测尚未采取的路径转换的奖励。为了确定最佳路径，我们开发了一个强化学习模糊测试 (RLF) 模型来生成具有最高序列奖励的转换序列。RLF 模型可以结合历史和预测的路径转换来生成最佳路径转换序列，以及指导模糊测试突变策略的策略。最后，为了练习高奖励路径转换序列，我们提出了行动组的概念，全面优化模糊测试的关键步骤，实现高效到达目标的最优路径。我们在 2 个基准测试套件（共 25 个程序，100 个目标站点）上对 DeepGo 进行了测试。实验结果表明，与 AFLGo、BEACON、WindRanger 和 ParmeSan 相比，DeepGo 在到达目标站点方面分别实现了 3.23 倍、1.72 倍、1.81 倍和 4.83 倍的加速比，在暴露已知漏洞方面分别实现了 2.61 倍、3.32 倍、2.43 倍和 2.53 倍的加速比。