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机密的前沿：美国国家安全局的研究 国家安全局 No Such Podcast 第 5 集 Gil：研究的影响能够帮助美国国家安全局执行其任务。我们有近 600 名科学家在实际从事研究，这不仅使我们能够进行内部研究，而且还能与学术界和业界的佼佼者合作。
Gil：事实上，它不仅是最大的，而且可以说是最古老的。它的起源可以追溯到 1917 年，当时成立了陆军密码局。战后，它位于曼哈顿，主要由民间管理。因此，研究的初始阶段都围绕数学和密码分析研究。数学用于编码信号，然后密码分析就是解码的方法。两者都是 NSA 所做的两件大事。但就更广泛的研究组合而言，超出数学范畴的研究组合是在 NSA 于 1952 年成立仅 18 个月后出现的，当时 NSA 顾问委员会说：“嘿，你们太封闭了。你们需要一个研究机构，从事非机密工作，并且远离主校区，在开放的环境中与行业和学术界互动。”因此，1956 年，物理科学实验室在学院公园成立。所以它位于马里兰大学校园内。它有几个不同的地点，其中一个现在是星巴克。但它有几个地点，现在在校园内。这实际上是一个专门研究组织的起源。从那时起，它就与 NSA 的广泛使命保持一致。我们进行科学研究以支持该任务，但研究是针对该任务的。因此，它并不涉及所有科学领域，而是涉及非常精选的领域。关于我们为何如此庞大的研究团队，另一个需要记住的重要因素是冷战时期发生的事情
利用生成式 AI 进行内部审计活动
在盲目接受 GenAI 作为所有问题的解决方案之前，组织必须清楚地了解它能够有效完成什么以及它可能在哪些方面存在不足。哈佛商学院最近发表的一篇工作论文探讨了 GenAI 如何影响工人生产力的问题，并得出了好坏参半的结论。《驾驭崎岖的技术前沿：人工智能对知识工作者生产力和质量影响的现场实验证据》一书的作者测试了这样一个前提：三个因素——大型语言模型 (LLM) 的惊人能力、它们几乎不需要任何技术技能就能完成实际工作的能力，以及它们的不透明性和不明确的失败点——创造了一个崎岖的前沿，“看似难度相似的任务，人类使用人工智能可能会做得更好或更差。”4
mTOR激活诱导IL-32通过外泌体在炎症反应性星形胶质细胞中通过外泌体进行内溶性重塑和非细胞分泌
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
欧洲央行内部模型指南 - 银行监督
根据CRR中规定的要求，欧洲银行管理局（EBA）起草了RTS。这些包括有关合格当局的评估方法规范的最终RT草案，以遵守机构，要求使用内部模型来进行市场风险和评估重大份额。2这些指定有能力的当局应如何评估CRR中定义的监管框架的遵守情况。欧盟委员会尚未采用最终RT草案，但在指南中使用了最终的RT草案作为解释性目的的基础。本指南的某些部分可能需要修订，一旦欧盟委员会通过委派法规采用了RTS。当RTS生效时，欧洲央行将修改或删除指南的那些部分。
利用新兴存储设备进行内存计算
内存计算 (IMC) 已成为一种新的计算范式，能够缓解或抑制内存瓶颈，这是现代数字计算中能源效率和延迟的主要问题。虽然 IMC 概念简单且前景广阔，但其实施细节涵盖了广泛的问题和解决方案，包括各种内存技术、电路拓扑和编程/处理算法。本观点旨在提供涵盖 IMC 这一广泛主题的方向图。首先，将介绍内存技术，包括传统的互补金属氧化物半导体和新兴的电阻/忆阻设备。然后，将考虑电路架构，描述其目的和应用。电路包括流行的交叉点阵列和其他更先进的结构，例如闭环存储器阵列和三元内容可寻址存储器。同一电路可能服务于完全不同的应用，例如，交叉点阵列可用于加速神经网络中前向传播的矩阵向量乘法和反向传播训练的外积。本文将讨论实现电路功能多样化的不同算法和记忆特性。最后，本文将介绍 IMC 面临的主要挑战和机遇。
农业生态系统中的行内杂草 - 综述
传统的人工除草是整个农作物生产周期中繁琐且昂贵的操作之一，原因是劳动力成本高、耗时且乏味。除草剂的使用除了其他令人担忧的缺点外，还造成了环境污染。对无毒食品的需求不断增加，已成为除草的挑战。因此，机械除草变得越来越重要。农业自动化也提高了除草管理的机械化投入。传感器、微控制器和计算技术在田间的快速应用为农业自主指导系统奠定了基础。自动化系统对田间作业具有时间效率，避免了巨大的劳动力需求和健康繁琐问题，从而实现了高效的农场运营。农民通常使用手动工具（如 khurpi（手动小锄头）、挖沟机、铁锹、轮锄、推拉式除草机）来清除行间和行内杂草，除草效率较高，在 72% 至 99% 之间，但田间持水量很低，在 0.001 至 0.033 公顷/小时之间。本篇评论讨论了机械除草方面的最新研究成果，例如拖拉机操作的指式除草机、扭力除草机、ECO 除草机、火焰除草机、耙子和基于传感器的技术，用于管理行距较宽的作物的行间和行内杂草。
Aurora 激酶和细胞周期蛋白依赖性激酶 4/6 失活使癌症能够进行内复制，并形成能够抵抗抗有丝分裂药物的多倍体/多非整倍体巨癌细胞 (PGCC/PACC)
多倍体/多非整倍体巨癌细胞 (PGCC/PACC) 在肿瘤中很常见，与肿瘤异质性、抗癌治疗、肿瘤复发、转移、恶性肿瘤、免疫抑制、肿瘤微环境调节和癌症干细胞密切相关。高级别恶性肿瘤中 PGCC/PACC 的丰度明显高于低级别肿瘤，转移灶中 PGCC/PACC 的丰度明显高于原发性肿瘤，化疗后复发性肿瘤中 PGCC/PACC 的丰度明显高于治疗前肿瘤。还发现这些细胞中存在程序性死亡配体 1 (PD-L1) 等免疫抑制蛋白过度表达。已知此类细胞可逃避由主要抗癌剂（包括紫杉烷、长春花生物碱和铂类化疗）诱导的细胞毒性。因此，它们负责形成有利于肿瘤生长和存活的微环境。然而，导致这些细胞形成的分子机制尚不清楚。
使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
使用简化的 CRISPR/Cas9 敲入方法对青鳉进行内源性蛋白质标记
摘要 CRISPR/Cas9 系统已用于在多种物种中通过同源定向修复生成荧光标记的融合蛋白。尽管它取得了革命性的成功，但仍然迫切需要提高研究生物中基因组编辑的简便性和效率。在这里，我们建立了一种简化、高效且精确的 CRISPR/Cas9 介导青鳉 (Oryzias latipes) 内源性蛋白质标记策略。我们使用一种无克隆方法，该方法依赖于 PCR 扩增的供体片段，该片段包含由短同源臂 (30-40 bp) 两侧的荧光报告序列、合成的单向导 RNA 和 Cas9 mRNA。我们生成了八个新的敲入系，具有高效的 F0 靶向和种系传递效率。全基因组测序结果显示仅在目标位点发生单拷贝整合事件。我们对这些融合蛋白系进行了初步表征，大大扩展了青鳉可用的遗传工具库。具体来说，我们表明 mScarlet-pcna 线具有作为增殖区的生物范围标签和内源性细胞周期报告基因的潜力。