登革病毒 (DENV) 是一种具有重要医学意义的黄病毒,每年导致约 5000 万至 1 亿例登革热病例,其中一些患者会发展为重症。DENV 非结构蛋白 1 (NS1) 由受感染细胞分泌,并被认为是通过诱导内皮屏障功能障碍而导致登革热发病的主要驱动因素。然而,人们对 DENV NS1 如何与免疫细胞相互作用以及这些相互作用起什么作用知之甚少。我们在此报告 DENV NS1 可在小鼠和人类巨噬细胞中触发炎症小体的激活,炎症小体是一类对传染性和有害刺激作出反应的细胞浆先天免疫传感器家族。DENV NS1 以 caspase-1 依赖的方式诱导 IL-1 β 的释放。此外,我们发现 DENV NS1 诱导的炎症小体激活不依赖于 NLRP3、Pyrin 和 AIM2 炎症小体通路,但需要 CD14。有趣的是,DENV NS1 诱导的炎症小体激活不会诱导细胞焦亡和快速细胞死亡;相反,巨噬细胞在释放 IL-1 β 的同时保持细胞活力。最后,我们发现 caspase-1/11 缺陷小鼠(而非 NLRP3 缺陷小鼠)更容易受到致命的 DENV 感染。总之,这些结果表明炎症小体通路可作为 DENV NS1 的传感器,并在感染期间发挥保护作用。
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SANUPS E11B-LI具有混合UPS拓扑,该设计自动切换双转换和备用模式。它会自动为任何给定输入功率条件选择最佳操作模式。这项有效的技术可节省能源,同时在需要时为负载提供高质量的功率。3。宽的工作温度范围
有效的配电系统对公司很重要,因为它可以最大程度地减少运输过程中的费用。一种方法是确定运输路线或称为车辆路由问题(VRP),这是一种最广泛研究的优化科学。vrp通常可以通过Lingo应用程序的帮助来完成线性编程。本研究将使用软窗(HVRPSTW)应用增强学习(RL)到异质车辆路由问题。RL的使用可以从与其环境相互作用的代理商中获得实现目标,然后能够处理大型多样的数据,并在复杂情况下得出结论,以继续进行持续改进。RL的定义是人工智能和机器学习的一部分,它的重点是统计,优化和其他数学学科之间的整合。这项研究的结果是RL模型可以完成HVRPSTW。
我们考虑了有效探索作业的问题,该问题到达中央队列到异质服务器系统。与ho-mogeneous Systems(一种阈值策略)不同,当队列长度超过一定阈值时,它将作业路由到慢速服务器,这对于一对一的一对一s-Slow两个服务器系统是最佳的。但是,多服务器系统的最佳策略是未知的,并且不琐碎。在强化学习(RL)被认为在这种情况下具有学习政策的巨大潜力,但我们的问题具有指数较大的状态空间规模,使标准RL效率低下。在这项工作中,我们提出了ACHQ,这是一种有效的基于策略梯度的算法,具有低维软阈值策略参数,利用了基本的排队结构。我们为一般情况提供了固定点的保证,尽管较低的参数化证明ACHQ对两台服务器的特殊情况有收敛到近似值的全局最佳最佳。模拟证明了预期的响应时间比贪婪政策的预期响应时间最高约30%,该政策将路由到最快的服务器。
案例联系人姓名这是水手的信息,而不是 CPPA 的信息。未偿还的旅行预付款注意:未偿还的旅行预付款 (OTA) 不是旅行相关债务,但当在定期审计期间发现旅行相关债务时,TPC 孟菲斯债务管理办公室 (DMO) 会通知水手(例如,在未通过提交旅行索赔解决旅行预付款的情况下)。在通知或发现旅行相关债务后,水手必须与 CPPA 合作,提交/重新提交通知中确定的期间的旅行索赔。如果在债务通知后的最近 60 天内提交了确定期间的索赔,请发送电子邮件至 tpc_debt_mgmt.fct@navy.mil,并提供 eCRM/Salesforce 案例编号。如果在过去 60 天内未提交指定期间的索赔,请使用本文档第 3 页提供的路由指南通过 eCRM/Salesforce 提交索赔,并使用 eCRM/Salesforce 案例编号通知 tpc_debt_mgmt.fct@navy.mil,以加快债务结算并避免追偿。旅行相关债务注意:旅行相关债务被视为已通知水手将从其薪水中扣除款项或已从其薪水中扣除款项的债务。当确定旅行相关债务时,DMO 将发送一封确认债务的债务信,水手将有 30 天的时间从信件之日起作出回应。信中将提供三个选项:
1.在 eCRM/Salesforce 中,在请求类型“退休和离职”和问题代码“离职取消”下提交新案例。a.在评论中注明原始离职案例编号,通过 SF“feed”选项卡(利用 @ 功能)向之前的案例主管和文员发送直接通知,请求取消离职。b.附上显示离职取消权限的相关文件(例如 HYT+ 和 PFA 重置需要指挥官签署的 NAVPERS 1336/3 特殊请求/授权,以便通过 NSIPS 取消离职或舰队预备役/退休)。2.如果原始分离/退休/舰队预备役 eCRM/SF 案件处于打开状态,请使用 SF“feed”选项卡向案件主管和文员发送直接通知(利用 @ 功能),请求取消分离。对于 CPPA 行动中的案件,CPPA 需要使用 SF“feed”选项卡和发布 @ 功能通知主管和文员已提供缺失的 KSD。对于紧急情况,请联系 rsc_norfolk@us.navy.mil。
取消:本案件路由指南取消了 2024 年 2 月 20 日的 OCONUS 外国地区官员案件路由指南。BLUF:国防武官处 (DAO) 单位识别码 (UIC) 和支持命令(请参阅附件 (1) 了解适用的 UIC)所属的军官和士兵水手的交易将根据交易类型路由到交易服务中心 (TSC) 横须贺、旅行处理中心 (TPC) 或 NAVPTO。有关具体路由指南,请参阅下面的矩阵。附件 (1) 中命令所属的军官和士兵水手将从其上级命令获得 CPPA 支持。如果 UIC 在 UIC 中没有指定的 CPPA,则 ISIC CPPA 负责通过企业客户关系管理 (eCRM/Salesforce) 提交案件,并提供所有必需的 KSD。案例提交方法:案例提交的主要方式是通过 eCRM/Salesforce。
摘要 - 许多多机器人的部署,例如建筑物的自动构造,分布式搜索或合作映射,通常要求代理人智能协调其轨迹并在大型域上组建联盟,以尽快完成空间分布的任务。我们专注于涉及同质机器人的方案,但是任务在启动它们所需的代理数量中有所不同。例如,施工机器人可能需要在不同位置(例如,预制房间,材料/设备的板条箱)进行协作的重型物体,其中每个有效载荷的重量定义了所需的联盟尺寸。为了平衡代理商的总旅行时间及其等待时间(在任务启动之前),代理需要仔细测序任务,但也需要动态形成/解散联盟。虽然可以使用启发式或优化解决更简单的问题,但这些方法在涉及大型任务与代理比率的更复杂的实例中遇到了困难,需要频繁的联盟改变。在这项工作中,我们建议让代理商通过在强化学习框架中提出问题来迭代地构建合作计划以解决此类问题。我们的方法依赖于基于注意力的神经网络,使代理可以对系统的当前状态进行推理,以对优化短期联盟形成和长期任务计划进行优化的运动决策进行测序。我们进一步提出了一种新颖的追随者技术,以提高合作学习,并将我们的表现与各种情况下的传统基线进行比较。在那里,我们的方法与基准密切匹配或优于基准;特别是,在需要频繁的联盟更新的情况下,它产生了更高质量的解决方案,至少要比精确求解器快2个数量级。
美国联邦调查局 (FBI)、美国国家安全局 (NSA)、美国网络司令部和国际合作伙伴发布了此联合网络安全咨询 (CSA),警告俄罗斯国家支持的网络行为者使用受损的 Ubiquiti EdgeRouters (EdgeRouters) 在全球范围内开展恶意网络行动。美国联邦调查局、美国国家安全局、美国网络司令部和国际合作伙伴(包括比利时、巴西、法国、德国、拉脱维亚、立陶宛、挪威、波兰、韩国和英国的当局)评估了俄罗斯总参谋部情报总局 (GRU)、第 85 主特别服务中心 (GTsSS)(也称为 APT28、Fancy Bear 和 Forest Blizzard (Strontium))是否在全球范围内使用受损的 EdgeRouters 来获取凭据、收集 NTLMv2 摘要、代理网络流量以及托管鱼叉式网络钓鱼登陆页面和自定义工具。
