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World File Search System迫切的
围绕可用差异隐私的研究差距
作为一个数学上严格的框架，积累了丰富的理论文献，许多专家认为，不同的隐私是具有隐私数据分析的“黄金标准”。其他人则认为，尽管差异隐私是理论上清洁的表述，但它在实践中构成了重要的挑战。这两种观点都是有效和重要的。为了弥合差异隐私的诺言与其现实世界可用性之间的差距，研究人员和从业人员必须努力促进这项技术的政策和实践。在本文中，我们概述了迫切的问题，以建立可用的差异隐私和对领域的建议，例如开发风险框架以与用户需求保持一致，为不同的利益相关者量身定制沟通，以建模隐私程序的影响，并在效果上进行了效果，并在效果上进行了效果，以及效果的效果及其效果，以及效果的效果，并建立了效果的效果。差异隐私系统。
使用NLP增强供应链管理系统
本文探讨了自然语言处理（NLP）在增强供应链管理（SCM）软件中的变革潜力。随着数字时代的大量非结构化数据，尤其是客户反馈，对先进的分析工具有迫切的需求。nlp是人工智能的一个子集，提供了情感分析，主题建模和文本分类等技术来解释此数据。通过整合这些技术，企业可以对其供应链运营获得无与伦比的见解，从而提高运营效率，利益相关者满意度和积极的问题管理。文章回顾了各个行业的研究，从食品交付到铁路，强调了NLP在各种情况下的多功能性和功效。这些发现突出了NLP作为SCM游戏改变者的角色，承诺将更具数据驱动，高效且以客户为中心的供应链环境。关键字：自然语言处理；供应链管理;情感分析；主题
15 周年纪念午宴
Brilliant Futures 项目致力于解决休斯顿社区迫切的健康和教育需求，为弱势青年和家庭提供重要支持。社区花园通过提供方便获得的水果和蔬菜、推广健康饮食和提供互动式营养教育，应对肥胖和粮食短缺问题。Basics Houston 为面临系统性不平等的家庭提供早期儿童大脑发育工具，培养弱势儿童的适应力。See to Succeed 和 Project Saving Smiles 为视力和牙齿保健能力欠佳的学生提供安全网，这对学业成功至关重要。My Brother's Keeper 通过在教育、劳动力发展和健康成果方面的支持，帮助有色人种青年克服社会不平等。这些项目共同为我们的社区开辟了通往更光明、更健康未来的道路。
人工智能取证中的法律问题 - I-LEX
摘要。如今，我们最迫切的需求是接受数字取证领域的新愿景，这需要关注：（a）法律框架和技术标准的协调；（b）在进行取证调查时寻求共同路径；（c）定义认识论参考框架。这三个要素应成为这一变革的基石。信息和通信技术对法官和法律专业人员的工作影响越来越大，现在需要一个更强大的整体基础——包括原则、实践和程序——即可用的人力和有用的人工智能，以实现和传播最佳实践。首先，要充分发挥人工智能的潜力，需要深入了解其技术含义以及在基于取证的环境中保持运行所需的要求，但它也需要政策制定者的深刻理解，他们在推动放松管制的同时，可能缺乏对人工智能的伦理和法律含义的认识。因此，了解开发强大且训练有素的人力软件的紧迫性只是解决人工智能技术在数字取证领域以及整个社会应用中的众所周知的问题（例如机器学习方法的可靠性和可解释性）的基础。
秀丽隐杆线虫
迫切的治疗需求限制了监管机构批准前治疗药物的研究。因此，对批准后的药物进行分析可以提高我们对药物作用机制的理解，并实现更好的治疗。我们通过对线虫秀丽隐杆线虫进行简单的检测，筛选了 1443 种美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的药物库，发现三种化合物会引起形态变化。抗凝剂噻氯匹定和抗真菌剂舍他康唑都会导致药物积聚，导致咽部解剖结构明显扭曲，急性暴露后死亡，而质子泵抑制剂右兰索拉唑会导致蜕皮缺陷，需要在幼虫发育过程中暴露。强大的遗传模型系统中这种易于检测的缺陷主张继续使用各种模型生物探索现有药物，以更好地了解已经为数百万患者开出的药物。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
脑成像数据的多模融合
摘要：神经影像数据通常包括多种模态，例如结构或功能磁共振成像、扩散张量成像和正电子发射断层扫描，它们为观察和分析大脑提供了多种视角。为了利用不同模态的互补表示，需要进行多模态融合以挖掘模态间和模态内信息。随着丰富信息的利用，结合多模态数据来探索健康和疾病状态下大脑的结构和功能特征正变得越来越流行。在本文中，我们首先回顾了用于融合多模态脑成像数据的广泛先进机器学习方法，大致分为无监督和监督学习策略。随后，讨论了一些代表性应用，包括它们如何帮助理解大脑区域化，如何改善行为表型和大脑衰老的预测，以及如何加速脑疾病的生物标志物探索。最后，我们讨论了一些令人兴奋的新兴趋势和重要的未来方向。总的来说，我们旨在全面概述脑成像融合方法及其成功应用，以及多尺度和大数据带来的挑战，这对开发新模型和平台提出了迫切的需求。
交易基础设施亮点
虽然日内能源价格差价套利为电池提供了一种赚取收入的方式，但对于大多数项目来说，这只是一个起点。并非所有兆瓦都是平等的，而煤电厂和天然气电厂的退役对有助于稳定电网的电力系统服务提出了迫切的需求。从历史上看，这些服务是作为火力发电站重型旋转涡轮机的固有副产品提供的。存储的这种次要角色提供了传统和创新的解决方案，例如抽水蓄能，它也利用大型旋转涡轮机，产生与煤电厂和天然气电厂相同的稳定属性。另一方面，电池是基于逆变器的，但拥有无与伦比的响应调度信号的能力，在某些情况下可以有效模拟火力发电站的电心跳。随着澳大利亚能源市场运营商 (AEMO) 发现这些重要服务即将出现短缺，与水电项目相关的传统长交付周期促使开发商转向电池，以获取为其提供量身定制的收入合同。
结核分枝杆菌二氢叶酸还原酶抑制剂：过去20年的先进状态
摘要：结核病是一种具有高发病率和死亡率的疾病。由于与当前疗法有关的问题，开发新药进行治疗是必要和迫切的。二氢叶酸还原酶（DHFR）是多种药物作用的公认靶标。与人DHFR（H DHFR）相比，结核分枝杆菌DHFR（MT DHFR）DHFR（MT DHFR）的3D结构阐明了配体特异性的主要氨基酸残基和结构基础。本文旨在就过去二十年来开发的新MT DHFR抑制剂提供有关最先进的观点。这项研究表明，功效与特定组的存在之间的相关性，例如与酶活性位点结合的二氨基吡啶环与经典DHFR抑制剂甲氨蝶呤的结合的相似性。在此，还报道了最近开发分子非传统核心的努力，这可能更有选择性和有效地抵抗结核病。
神经网络和电路模拟神经爆发和同步
摘要：现今，研究、建模、仿真和实现类脑系统以重现大脑行为已成为迫切的需求。本文通过建模两个基于霍普菲尔德神经网络（HNN）的神经网络模型来模拟神经爆发与同步。第一个神经网络模型由四个神经元组成，对应实现神经爆发放电。理论分析和数值模拟表明，简单的神经网络可以产生丰富的爆发动态，包括每次爆发有不同的脉冲的多个周期性爆发放电，多个共存的爆发放电，以及具有不同幅度的多个混沌爆发放电。第二个神经网络模型使用由两个以上小神经网络组成的耦合神经网络来模拟神经同步。基于李雅普诺夫稳定性理论从理论上证明了耦合神经网络的同步动力学。大量仿真结果表明耦合神经网络能够产生依赖于突触耦合强度的不同类型的同步行为，如反相突发同步、反相尖峰同步、完全突发同步等。最后，设计并实现了两个神经网络电路，展示了所构建神经网络的有效性和潜力。
塞尔维亚共和国供应安全...
碳定价一直是能源社区与欧盟（EU）之间气候政策对话的反复主题，因为碳定价已被证明在实现有意义的温室气体（GHG）在欧盟中的减少以及确保水平竞争环境方面发挥了关键作用，随着能源市场的越来越多。有必要为能源社区提出碳定价机制，这是出于三个最明显的原因而迫切的。首先，CP中生产的所有电力的几乎一半仍然来自燃烧固体化石燃料的旧且效率低下的热电厂，即褐煤和煤炭，尽管成本不断增加，产生充足性问题，空气质量恶化和公共卫生影响。第二，由于失真的政策掩盖了碳和障碍竞争的真实成本以及向低碳电力市场的过渡，因此发射固体的一代人人为地廉价。第三，CPS的基于固体的电力正在泄漏到欧盟，破坏了欧洲的气候政策，并激励了固体的使用，即 煤炭和褐煤，在能源界。第三，CPS的基于固体的电力正在泄漏到欧盟，破坏了欧洲的气候政策，并激励了固体的使用，即煤炭和褐煤，在能源界。