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S2N -TLS基准测试和比较分析-libraetd
jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生（AWS），我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全（TLS）库的简单且可靠的比较基准，以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接，从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库（S2N-TLS，OpenSSL和Rustls）适应一个共同的接口，并测量握手延迟，吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能，但要比Rustls更高的内存使用，这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中，以防止部署前的性能回归，更详细的测试以获得更具体的见解，并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议，可确保两个端点（例如，您的计算机和Web服务器）安全通信。TLS有两个主要目标：身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证，它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性，这可以防止
从实验室到临床的靶向放射治疗
摘要：靶向放射性核素治疗 (TRT) 的概念是准确有效地将辐射传送到播散性癌症病变，同时最大限度地减少对健康组织和器官的损害。成功开发用于 TRT 的新型放射性药物的关键方面是：i) 识别和表征癌细胞上表达的合适靶点；ii) 选择对癌细胞相关靶点表现出高亲和力和选择性的化学或生物分子；iii) 选择衰变特性与靶向分子特性和临床目的相符的放射性核素。瑞士保罗谢勒研究所的放射性药物科学中心 (CRS) 享有优越的地理位置，靠近独特的放射性核素生产基础设施（高能加速器和中子源），并可使用 C/B 型实验室，包括临床前、核成像设备和瑞士医药认证实验室，用于制备供人类使用的药物样品。这些有利条件允许生产非标准放射性核素，探索其生化和药理学特征以及对肿瘤治疗和诊断的影响，同时研究和表征新的靶向结构并优化这些方面以进行放射性药物的转化研究。通过与瑞士各临床合作伙伴的密切合作，最有前途的候选药物被转化为临床用于“首次人体”研究。本文通过介绍一些选定的项目，概述了 CRS 在 TRT 领域的研究活动。
条例01-O-25，“健康建筑条例”修改城市法规第4-22条“建筑能源和水利用基准测试”以合并建筑物
建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。鲤鱼：市政业务，建筑效率，可再生能源，弹性法规，实施，问责制和合伙企业：市政运营，建筑效率，可再生能源，可再生能源，弹性法规，实施，问责制，责任及合伙企业
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
供应链基准领先工具比较
doyensec进行了三个流行的软件组成分析（SCA）工具（Semgrep，Snyk和Displyabot）的并排比较，以评估其能力，以正确地确定应用程序的第三方库，具有已知漏洞是否在该应用程序中确实引入了可利用的条件。这包括确认不仅包括脆弱的库版本，而且还包括公开披露中所述实际使用的脆弱功能或配置。需要高度准确性，以减少误报的总数，从而减少专业人员所需的整体分式分三名努力。通过手动分析，我们测量了真实和误报，并确定了安全团队来调查工具发现所需的努力水平。
国际研发和I电池资金和电池KPIS的全球基准概述
自从第一次商业化和工业部署锂电池以来，国际电池行业和研发＆I社区的全球电力平衡已经发生了很大的转变。日本已成为液体电解质锂离子电池的早期技术领导者，但自2015年以来，其国内行业已经失去了对中国和韩国制造商的市场份额，这受益于强大的政府支持。尤其是中国一直在迅速创新其国内电池技术。最初，中国的电池政策非常集中，目的是在1时赶上领先的国家。此外，保护性政策导致许多以前与韩国和日本供应商合作的中国汽车制造商将其电池订单转移给了国内制造商，以便从慷慨的补贴中受益。这一方面在促进中国的家庭电池价值链的种植中起着至关重要的作用2。在借助一项综合政府补贴计划的帮助下，从原材料到组件制造，牢房和包装生产以及电动汽车应用的整个价值链的成熟度后，中国已成为世界上最大的电动汽车市场。2国际能源机构估计，中国约占电池电池的75％，阴极的70％和阳极材料材料全球生产能力的85％。3
迈向自动动力电池检测：新挑战基准数据集和基线
我们对一项名为动力电池检测（PBD）的新任务进行了全面的研究，该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点，以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD，这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务，我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集，该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像，具有 7 种不同的视觉干扰。然后，我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案，称为多维协作网络（MDCNet）。借助线和计数预测器，可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外，我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略，可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战，从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰，我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案，使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后，我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
svgeditBench：用于定量评估LLM SVG编辑功能的基准数据集
文本到图像模型近年来已显示出进展。随着这一进展，从文本中生成向量图也已提出。svg是向量图形的流行效果，SVG代表带有XML文本的场景。因此，大型语言模型可以直接处理SVG代码。考虑到这一点，我们专注于使用LLMS编辑SVG。用于定量评估LLMS编辑SVG的能力，我们提出了SVGeditBench。svgeditBench是评估LLMS编辑SVG代码能力的基准。在提议的基准下进行评估时，我们还显示了GPT-4和GPT-3.5结果。在实验中，GPT-4在定量和质量上都显示出与GPT-3.5的优势。该数据集可在https://github.com/mti-lab/svgeditBench上找到。
用于肿瘤成像的叶酸受体靶向 PET 放射性药物的开发——从实验室到临床的历程
摘要：叶酸受体-α（FR-α）在许多上皮癌中过度表达，包括卵巢癌、子宫癌、肾癌、乳腺癌、肺癌、结肠癌和前列腺癌，但在肾脏、唾液腺、脉络丛和胎盘等正常组织中表达有限。因此，FR-α已成为向FR阳性肿瘤输送治疗剂和成像剂的有希望的靶点。已经开发了一系列基于叶酸的PET（正电子发射断层扫描）放射性药物，用于选择性靶向FR阳性恶性肿瘤。本综述概述了迄今为止关于叶酸衍生的PET放射性结合物的设计、放射合成和用于靶向FR阳性肿瘤的效用的研究进展。本文主要介绍了用氟-18（t 1 / 2 = 109.8 分钟）和镓-68（t 1 / 2 = 67.7 分钟）标记的叶酸放射性结合物的结果，但也讨论了用“外来”和新 PET 放射性核素标记的叶酸，例如铜-64（t 1 / 2 = 12.7 小时）、铽-152（t 1 / 2 = 17.5 小时）、钪-44（t 1 / 2 = 3.97 小时）、钴-55（t 1 / 2 = 17.5 小时）和锆-89（t 1 / 2 = 78.4 小时）。对于肿瘤成像，迄今为止报道的 PET 放射性标记叶酸中，除了 [ 18 F]AzaFol 之外，没有一种完成了从实验室到临床的旅程，该药物在一项多中心首次人体试验中成功用于转移性卵巢癌和肺癌患者。然而，在不久的将来，我们预计会有更多基于叶酸的 PET 放射性药物的临床试验，因为临床对成像和 FR 相关恶性肿瘤的治疗越来越感兴趣。