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健康证书： 美国红十字会救生员培训基础 - 1 学分 美国红十字会救生员培训讲师 - 1 学分 美国红十字会水上安全讲师 - 2 学分 美国红十字会急救非专业响应者 - 1 学分 美国红十字会紧急响应 - 最多 2 学分 美国红十字会/美国心脏协会标准急救 - 0.5 学分 美国红十字会/美国心脏心肺复苏术 (CPR) - 0.5 学分 美国红十字会/美国心脏高级急救 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏高级急救讲师 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏 HIV/AIDS 讲师 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏基础生命支持讲师 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏基础心脏生命支持 (BCLS) 讲师 - 1 学分 美国红十字会/美国心脏高级心脏生命支持 (ACLS) 提供者认证 - 1 学分技术员 - 4 个学分 急救医疗技术员讲师 - 4.5 个学分 急救医疗技术员、护理人员 I - 5 个学分
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
用于分层报告和有见地验证的工具集...
efrag - 欧洲财务报告咨询小组 - 开发了欧洲可持续性报告标准（ESRS），该标准为公司报告环境，社会和治理（ESG）主题提供了一个框架。必须对所有受公司可持续性报告指令（CSRD）约束的公司报告12个标准
SLVC-DIDA：用于分散身份的基于无签名的无验证的发行人隐藏和多方身份验证
作为数字身份的新兴范式，分散的身份（DID）在各个方面都具有比传统身份管理方法的优势，例如增强以用户为中心的在线在线服务并确保完整的用户自主权和控制。验证凭证（VC）技术用于促进跨多个实体的分散ID访问控制。但是，现有计划通常依赖于分布式的公钥基础，该基础也会引起挑战，例如上下文信息推论，密钥曝光和发行人数据泄漏。为了解决上述问题，本文提出了一个永久性发行人隐藏（PIH），这是首次使用签名的无VC模型（名为SLVC-DIDA）进行了多方身份验证框架。我们提出的计划避免了通过采用哈希和发行人会员证明来签署密钥的依赖，这支持通用零知识多党派进行了认证，从而消除了其他技术集成。我们采用零知识的RSA蓄能器来维护发行人集的匿名性，从而通过基于默克尔树的VC列表来保护身份属性的隐私，从而实现公众验证。通过消除对公钥基础设施（PKI）的依赖，SLVC- DIDA可以完全分散发行和验证DIDS。此外，我们的计划通过实施零知识发行者集和VC列表来确保PIH，从而有效地减轻了关键泄漏和上下文推理攻击的风险。我们的实验进一步评估了SLVC-DIDA的有效性和实用性。
开发经过验证的定量聚合酶链反应测定和真菌培养物，用于诊断Budgerig中的大型Ornithogaster
胃。4个临床体征包括反流，腹泻，体重减轻，以及通常是猝死。3,4,6,9的组织学变化可以包括预脑炎，粘膜增生和腺体发育不良。5也已记录了MO感染与预脑脑腺癌之间的关联。5个可变的粪便脱落使得对虫的MO诊断具有挑战性。最常见的原反长期诊断是粪便的显微镜检查，包括直接湿坐骑，革兰氏染色，Romanowsky污渍，宏观求和技术和迷你链球菌技术。1,3,4,7,9,11,12但是，这些微观技术有局限性。微观诊断需要完整的MO生物体，这些生物可能并不总是显而易见的。间歇性脱落还可以排除受感染鸟类中生物体的粘性。7此外，可能会误认为碎屑和大的丝状，革兰氏阳性细菌，而这种生物并不总是染色或固定在幻灯片上。3,4,13，以帮助应对这些挑战，最近使用了泄殖腔拭子和粪便的PCR。PCR有许多优势：它可以从少量DNA中检测到MO，它不需要完整的生物进行诊断，并且与微观粪便相比，它具有提高的诊断敏感性。3,7在一项研究中，来自MO感染的Budgerigars的7个常规PCR诊断MO的可能性是粪便革兰氏染色的2.38倍。4但是，这些该生物的18S rRNA和结构域D1/D2区域最初用于从本质上鉴定为酵母。14已使用嵌套和半固定的PCR方法进行了传统的PCR，以放大该D1/D2区域，18S rRNA，内部转录垫片和日本宠物鸟类粪便中的1个区域。15粪便PCR可以具有限制，包括细菌DNA降解和粪便抑制剂16；但是，这种诊断有能力提供一种简单的无创方法来测试MO的鸟类，尤其是在大型鸟类环境中。除了显微镜和分子诊断外，MO培养还进行了培养，但由于特定和挑剔的生长需求而具有挑战性。17在传统真菌媒体上培养Mo的努力并没有成功，但是在微型自毒环境中，MO已成功地使用特定媒体和某些环境条件进行了培养。17根据文献，目前尚无研究表明MO已在培养中维持，或者已经进行了广泛的反抗易感性测试。实际上，没有私人实验室和美国类型文化收藏（ATCC）具有可用的MO文化。无法维持可持续的文化对发病机理，抗真菌敏感性和系统发育多样性的研究有限。由于某些设施中的鸟类发病率高和差异率很高，因此需要有效的MO治疗选择。常用的治疗方法包括两性霉素B（通过口腔膨胀或饮用水），苯甲酸钠（通过饮用水）和Nystatin（通过饮用水）。
经人类遗传学验证的功能丧失突变靶点
KHK 是果糖代谢的限速酶之一，对 NAFLD/NASH、T2D 和其他果糖介导的代谢疾病具有治疗意义，目前有两种药物处于 II 期临床阶段（ALN-KHK 和 PF-06835919）。CIDEB 在维持全身脂质稳态和能量代谢方面起着重要作用，阻断 CIDEB 表达可能有助于预防或治疗 NASH 和相关疾病，但目前尚无用于此目的的药物处于临床试验阶段，尽管 Regeneron 已与 Alnylam 合作开发一种沉默 CIDEB 基因的 siRNA 治疗候选药物。
5G-AKA-HPQC：用于量子弹性5G主要身份验证的混合后量子加密协议
摘要-5G通过在我们的日常生活中与各种服务融合，可以作为变革性数字创新的催化剂。这种范式移动的成功无可否认地取决于稳健的安全措施，并具有主要的身份验证 - 符合对5G网络的访问权限 - 至关重要。两个协议，5G身份验证和关键协议（5G-AKA）以及用于身份验证和关键协议Prime（EAP-AKA'）的可扩展的身份验证协议，已为此目的进行了标准化，前者是为第三代合作项目（3GPP）设备设计的，而非3GPP设备的后者则为非3GPP设备。但是，最近的研究暴露了5G-AKA协议中的漏洞，使其容易受到安全漏洞的影响，包括可连接性攻击。此外，量子计算的广告构成了巨大的量子威胁，强调了迫切需要采用抵抗量子的加密机制。尽管已标准化了量子后加密（PQC），但缺乏现实部署限制了其可靠的鲁棒性。相比之下，在数十年的实际应用中，便会加密方案表现出可靠性。为了解决这一差距，互联网工程工作组（IETF）启动了混合PQC算法（HPQC）的标准化，结合了经典和抗量子的技术。因此，确保在5G-AKA协议中确保对量子威胁的前瞻性和弹性至关重要。为了应对这些安全挑战，我们提出了5G-AKA-HPQC协议。结果证实了协议的安全性和正确性。我们的协议旨在通过结合通过椭圆曲线集成的加密方案（ECIE）与源自PQC-key封装机制（KEM）进行协商的密钥来维持与现有标准的兼容性。为了严格而全面地验证5G-AKA-HPQC的安全性，我们采用了正式的验证工具，例如SVO Logic和Proverif。此外，性能评估突出了5G-AKA-HPQC固有的计算和通信开销。此分析表明该协议如何有效地平衡安全性和效率。总而言之，我们的研究提供了对安全，量子安全身份验证协议设计的重要见解，并为移动电信的安全身份验证和关键协议协议的未来标准化奠定了基础。
激酶抑制剂结合亲和力用验证的图形编码器和语言模型
动机：抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要，尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战，包括数据表达不足，功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能（AI）方法（尤其是深度学习技术）取得了进展，但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此，有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果：这项研究提出了Kinhibhib，这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型（ESM-S），以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性，在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中，精度达到了92.6％的精度：RAF蛋白激酶（RAF），有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶（MEK）和细胞外信号调节激酶（ERK）。此外，该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。
激酶抑制剂结合亲和力用验证的图形编码器和语言模型
动机：抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要，尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战，包括数据表达不足，功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能（AI）方法（尤其是深度学习技术）取得了进展，但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此，有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果：这项研究提出了Kinhibhib，这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型（ESM-S），以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性，在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中，精度达到了92.6％的精度：RAF蛋白激酶（RAF），有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶（MEK）和细胞外信号调节激酶（ERK）。此外，该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。