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使用电容决策支持工具的国家免疫计划决策：来自印度尼西亚和埃塞俄比亚的用户反馈
摘要：为了确保在最有效的干预措施上投资有限的国内资源，低收入和中等收入国家（LMIC）的免疫计划必须优先考虑越来越多的新疫苗，同时考虑了优化疫苗投资组合以及卫生系统其他组成部分的机会。免疫决策有很大的动力，可以优先考虑整个卫生系统的各种利益相关者。为了解决这一问题，国家免疫计划在LMIC中的决策者与谁在利益相关者之间进行审议，并记录一个基于证据的，特定于上下文和透明的过程，以在多种疫苗接种产品，服务或策略之间进行优先级或选择。这项工作的输出是国家主导的免疫预先计算（电容）决策支持工具，该工具支持使用多个标准和利益相关者的观点来评估影响健康干预措施的权衡，并考虑到可变数据质量。在这里，我们描述了来自印尼和埃塞俄比亚的用户反馈，这是两个初始国家，这些国家驾驶了电容性决策支持工具，突出了启用和约束因素。潜在的免疫计划的收益和经验教训也将汇总在其他环境中。
上升的渐进式加密时间内存折衷
Martin Hellman于1980年提出了时间内存权衡的概念，以对DES进行蛮力攻击。该方法由一个具有强度的预报阶段组成，其结果存储在表中，随后用来显着减少蛮力所需的时间。一个重要的改进是Philippe Oechslin撰写的2003年彩虹桌的介绍。然而，预先计算彩虹表的过程相当低效率，这是由于最终被丢弃的高计算值速率。Avoine，Carpent和Leblanc-Albarel于2023年推出了降级的彩虹桌子，其中包括在预先启动阶段回收链条。在本文中，引入了一种称为上升阶梯彩虹桌的新变体。公式提供了预测攻击时间，预先计算时间，内存要求和覆盖范围。通过理论结果和实施，分析表明，这种新变体对降级的彩虹桌和香草彩虹桌的高度改进都具有显着改善。具体而言，对于典型的99.5％的覆盖范围，上升阶梯式彩虹桌的预先计时时间比下降阶梯桌快30％，并且（最多）比香草彩虹桌快45％，而攻击时间分别降低了攻击时间高达15％和11％。
工业机器人应用4D圆柱空间中的人工智能控制
摘要本文认为，有效的人工智能控制算法需要工业机器人操纵器的内置对称性，以进一步表征和利用。此增强的乘积是一个四维（4D）离散的圆柱网格空间，可以直接替换复杂的机器人模型。a ∗是为了在此类算法中广泛使用，以研究在4D圆柱离散网格中指导机器人操纵器的优势和缺点。研究表明，这种方法可以在计划和执行时间内对机器人运动学和动态模型的任何特定知识来控制机器人。实际上，每个网格单元的机器人关节位置被预先计算并作为知识存储，然后在需要时通过路径填充算法快速检索。4D圆柱离散空间既具有配置空间的优势，也具有机器人的三维笛卡尔工作空间。由于路径优化是任何搜索算法的核心，包括∗，因此4D圆柱网格为搜索空间提供了一个可以嵌入单元特性形式的知识的搜索空间，包括存在障碍物的存在和整个工业机器人体的体积占用，以避免障碍物。主要的权衡是在预计网格知识的有限能力与路径搜索速度之间。这种创新的方法鼓励将搜索算法用于工业机器人应用，这是对不同机器人模型中存在的其他机器人对称性的研究，并为应用动态障碍算法的应用奠定了基础。
Minas Tirith：一种用于模拟辐射诱导的DNA损伤在细胞种群水平
抽象目标。可以通过实验和建模的结合来理解辐射诱导的DNA损伤的机制。当前，大多数生物学实验是通过辐照整个细胞群来进行的，而辐射诱导效应的建模通常是通过蒙特卡洛模拟进行的，其轨道结构代码与单细胞核的逼真的DNA几何形状结合。但是，两种方法之间的尺度差异阻碍了直接比较，因为由于能量沉积的随机性，细胞群中的剂量分布不一定均匀。因此，这项研究提出了Minas Tirith工具，以模拟辐射诱导的DNA损伤在细胞种群中的分布。方法。所提出的方法基于使用Geant4-DNA Monte Carlo Toolkit生成的微渗透参数和DNA损伤分布的预先计算数据库。首先，针对特定吸收的剂量D分配了一个特定的能量Z，在微观法形式主义之后进行了ABS。然后，根据特定能量Z分配了每个细胞的DNA损伤事件，尊重其发生的随机特征。主要结果。这项研究通过将其结果与使用Geant4-DNA轨道结构代码和基于Geant4-DNA的基于GEANT4-DNA的模拟链进行比较的结果来验证了Minas Tirith工具。明显的能力。此外，该工具可以在建模和生物学实验之间进行更直接的比较。在人群中剂量分布以及DNA损伤量计算的情况下，比较的不同元素表明Minas Tirith和Monte Carlo模拟之间的一致性。minas tirith是一种在细胞种群水平上计算辐射诱导的DNA损伤的新方法，与使用轨道结构代码获得的辐射剂量相比，该方法促进了合理的模拟时间。