杜氏肌营养不良症是一种罕见且致命的遗传性疾病,因 DMD 基因突变导致进行性肌肉萎缩。我们使用 CRISPR-Cas9 Prime 编辑技术开发了不同的策略来纠正 DMD 基因中外显子 52 或外显子 45 至 52 缺失的移码突变。使用优化的 epegRNA,我们能够在高达 32% 的 HEK293T 细胞和 28% 的患者成肌细胞中诱导外显子 53 剪接供体位点的 GT 核苷酸的特异性替换。我们还分别在 HEK293T 细胞和人类成肌细胞中实现了外显子 53 的 GT 剪接位点的 G 核苷酸的缺失高达 44% 和 29%,以及在外显子 51 的 GT 剪接供体位点之间插入 17% 和 5.5% 的 GGG。修改外显子 51 和外显子 53 的剪接供体位点可引发它们的跳跃,从而分别允许外显子 50 连接到外显子 53 和外显子 44 连接到外显子 54。如蛋白质印迹所示,这些修正恢复了肌营养不良蛋白的表达。因此,使用 Prime 编辑在外显子 51 和 53 的剪接供体位点诱导特定的替换、插入和缺失,以分别纠正 DMD 基因中携带外显子 52 和外显子 45 至 52 缺失的移码突变。
样本),2)验证数据集(419个样本),3)测试数据集(418个样本)。我们首先检查了MGA的关键参数,即Hop尺寸M,斑块比γ,分支K的数量和多跳权重量β,其中结果显示在图2中。图2(a)表明,M <5的MGA测试MAS低于多头自我注意力(MSA)的MAE,这表明仅考虑重要的嵌入而不是全部计算自我注意事项系数时,这是有益的。最终网络是根据验证数据集的性能选择的。我们还将我们的模型与5种不同的CNN模型进行了比较(Peng etal。,2021)和tsan(Cheng等人,2021)是大脑年龄预测场中的状态模型。在图3(1)中,MGA-SSE-RESNET18在比较中获得了最低的MAE(2.822年)和最高的PCC(0.968)。还评估了其他预测模型,例如视觉变压器(VIT)或图形注意网络(GAT),但表现较差,大概是由于训练数据不足所致。还表明,实施MGA模块会减少模型偏差和方差(图3(2))。从结果中,我们表明,将MGA与常规CNN交织可以提高准确性,从而有效地对脑年龄预测有效。
摘要。通过跳动的心向反向散射的场的空间和时间演变,同时用连贯的光照亮了其宏观和微血管化。要执行这些血管化图像,我们基于对空间去极化的斑点场的选择性检测,主要通过多个散射生成的空间去极化斑点场的选择性检测。我们通过空间或时间估计来考虑斑点对比度的计算。我们表明,通过后处理方法,可以明显增加观察到的血管结构的信噪比,这意味着计算运动场,该方法允许选择从不同心跳时期提取的相似帧。此后来的优化揭示了血管微观结构,其空间分辨率为100μm。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物,包括其DOI。[doi:10.1117/1.jbo.28.4.046007]
ExaML 单跳 ExaML 单跳 ExaML 单跳 ExaML 两跳 ExaML 两跳 ExaML 两跳 ExaML 两跳 ExaML 两跳 ExaML 两跳 Dell PowerEdge IBM PowerSystem Nvidia DGX-1 Intel Gaudi Nvidia DGX-2 IBM Summit SNSC Piz Daint Microsoft Philly Google TPU Pod Sunway TaihuLight Nvidia SuperPod
摘要 — 近年来,源位置隐私已成为无线传感器网络中的重大挑战。源位置隐私是隐藏实际源的物理位置,使对手更难追溯到源位置的路径。对手可以使用射频定位技术,以便他们可以逐跳追踪从接收器到源的反向路径并识别源。已经建立了许多与隐私相关的技术,例如幻影路由、基于云的路由、基于树的转移路由等,但在源位置隐私方面仍然存在一些问题。因此,为了保护源位置隐私并保持能源效率,可以使用基于多 k 跳集群的路由策略 (MHCR)。在该方案中,整个网络中形成了各种干扰簇。集群中的每个传感器都充当伪源。因此,对手会感到困惑,无法追踪到源的反向路径。簇头还用于过滤由伪源形成的虚拟流量,以免网络热点的能耗增加。 MHCR 可在不缩短网络寿命的情况下提高能源效率,并保护无线传感器网络中的源位置隐私。关键词-无线传感器网络、基于多 k 跳簇的路由、簇头、网络寿命、能源效率。
众所周知,供应链上的信息共享可以提高生产力并降低成本。然而,随着供应链向更加动态和灵活的方向发展,隐私问题对所需的信息检索提出了严峻的挑战。不同利益相关者之间缺乏信任会阻碍先进的多跳信息流,因为用于跟踪和追溯产品和零件的宝贵信息要么不可用,要么仅保留在本地。我们对以前方法的广泛文献综述表明,这些跨公司信息检索的需求得到了广泛认可,但相关工作目前只能充分解决这些问题。为了克服这些问题,我们提出了 PrivAccIChain,这是一种安全的隐私保护架构,用于改进供应链上的多跳信息检索,并实现利益相关者责任制。为了满足特定用例的需求,我们特别在设计中引入了透明度和数据隐私的适应性配置。因此,即使在包括相互不信任的利益相关者的供应链中,我们也能实现信息共享以及多跳跟踪和追踪的好处。我们评估了 PrivAccIChain 的性能,并根据可购买汽车 e.GO Life 的信息证明了其在现实世界中的可行性。我们进一步进行了深入的安全分析,并提出了针对常见攻击的可调缓解措施。因此,我们证明 PrivAccIChain 即使在具有灵活和动态业务关系的复杂供应链中也适用于信息管理。
摘要 - 全世界部署的物联网设备中有很多,电池是其主要电源。但是,这些电池笨重,短暂,充满了损害我们环境的危险化学物质。依靠电池不是未来物联网的可持续解决方案。作为替代性,无电池设备,使用了使用能量收割机充电的长寿命电容器运行。电容器的较小的储能能力导致间歇性的开关行为。Lorawan是许多物联网设备中使用的流行低功率广泛区域技术,可用于这些新情况。在这项工作中,我们提出了一个马尔可夫模型,以表征无电池的Lorawan设备用于上行链路和下行链路传输的性能,并根据定义模型的参数(即设备配置,应用程序行为和环境条件)评估它们的性能。结果表明,如果选择适当的配置(即电容器尺寸,转交压阈值),则无电池电量的通信是可行的。由于在第二接收窗口中的下行链路高度影响性能,因此仅考虑这些设备的小型DL数据包尺寸。此外,47 MF电容器可以以1 MW的能量收集速率支持1个字节SF 7传输。但是,如果没有预期的DL,则每9 s每9 s可以支持4.7 MF的电容器。
摘要:卷积神经网络(CNN)已被广泛用于根据脑磁共振(MR)图像预测生物大脑年龄。然而,CNN 主要关注空间局部特征及其聚合,而很少关注远处区域之间的连接信息。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的多跳图注意(MGA)模块,该模块与 CNN 结合时可同时利用图像特征的局部和全局连接。插入卷积层之间后,MGA 首先使用块嵌入和基于嵌入距离的评分将卷积得出的特征图转换为图结构数据。使用马尔可夫链过程对图节点之间的多跳连接进行建模。执行多跳图注意后,MGA 将图重新转换为更新的特征图并将其传输到下一个卷积层。我们将 MGA 模块与 sSE(空间挤压和激励)-ResNet18 相结合,形成最终预测模型(MGA-sSE-ResNet18),并执行各种超参数评估以确定最佳参数组合。使用 2788 张健康受试者的三维 T1 加权 MR 图像,我们通过与四个成熟的通用 CNN 和两个代表性脑年龄预测模型进行比较,验证了 MGA-sSE-ResNet18 的有效性。所提出的模型获得了最佳性能,平均绝对误差为 2.822 岁,皮尔逊相关系数 (PCC) 为 0.968,证明了 MGA 模块在提高脑年龄预测准确性方面的潜力。