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您的电池是爆炸！用身份验证保护伪造电池
锂离子（锂离子）电池是由于其高能量和功率密度，是各种应用中的主要电源。他们的市场估计在2022年高达480亿美元。但是，锂离子电池的广泛采用导致了假冒的细胞生产，这可能会对用户造成安全危害。假冒细胞会引起爆炸或火灾，它们在市场上的流行率使用户很难检测到假细胞。的确，当前的电池身份验证方法可能容易受到伪造技术的影响，并且通常不适合各种单元和系统。在本文中，我们提出了两种新颖的方法DCAUTH和EISTHENTICATION，通过机器学习模型提出了两种新颖的方法，即DCAUTH和EISTHENTICATY通过机器学习模型来利用每个单元的内部特征，从而改善了电池融合的最新状态。我们的方法自动验证了锂离子电池模型和架构，而无需任何外部设备中的数据中的数据。它们还具有最常见和最关键的伪造做法的弹性，并且可以扩展到几个电池和设备。为了评估我们提出的方法论的有效性，我们从总共20个数据集中分析了时间序列数据，我们已经为我们的分析提取有意义的特征。我们的方法在架构（最高0.99）和型号（最高0.96）的电池身份验证方面具有很高的精度。此外，我们的方法提供了可比的识别性能。通过使用我们的生产方法，制造商可以确保设备仅使用合法的电池，从而确保对用户的任何系统和安全措施的操作状态。
弯曲杆菌属，沙门氏菌和胚泡sp的通信患病率和关联。在家禽
摘要：家禽和家禽肉被认为是人类野生动物病和沙门氏菌病的最重要来源。然而，有关弯曲杆菌和沙门氏菌的发生的数据与肠道原生动物（如胚泡刺激）同时发生。在家禽中仍然非常稀缺。因此，这项研究旨在研究来自农场或埃及现场鸟类市场收集的214只鸡的粪便样品中这三种微生物之间的存在和可能相互作用。获得的结果表明弯曲杆菌属，沙门氏菌和胚泡sp。分别存在于91.6％（196/214），44.4％（95/214）和18.2％（39/214）的测试样品中，强调了这些微生物的主动循环。此外，据报道弯曲杆菌属的发生之间有显着的正相关。和胚泡sp。以及胚泡sp之间的显着负相关。和沙门氏菌属。这项研究确认了胚泡sp之间先前报道的关联。和弯曲杆菌属。在公开胚泡sp之间的关联时。和沙门氏菌属。;它还突出了需要改善对家禽肠道菌群中细菌与真核生物之间相互作用的研究的必要性。
光疗法和光遗传模型真菌胚乳埃默生的基因组序列组装揭示了多样化的核苷酸周期酶库
Chytrid真菌胚层艾美艾尔（Emersonii）产生带有游泳尾巴的孢子（Zoospores）；这些细胞可以感知并朝光线游动。对该物种的兴趣源于持续开发艾默生芽孢杆菌的努力，作为理解相关光遗传电路的光持续演变和分子细胞生物学的模型。在这里，我们报告了B. emersonii美国型培养物收藏品22665菌株的高度结合基因组组装和基因注释。我们在一个带有Illumina配对的基因组序列调查的PACBIO长阅读库中，导致组装21个重叠群，总计34.27 MB。使用这些数据，我们评估了编码基因的感觉系统的多样性。这些分析确定了G蛋白偶联受体，离子转运蛋白和核苷酸循环酶的丰富补体，所有这些都通过域重组和串联重复而多样化。在许多情况下，这些结构域的组合导致蛋白质结构域与跨膜结构域融合，将推定的信号传导与细胞膜绑定在一起。这种模式与B. emersonii感觉信号系统的多元化一致，后者可能在这种真菌的复杂生命周期中起着各种作用。
基因编辑猪的囊胚互补和种间嵌合体
终末期器官衰竭或急性创伤性损伤与相当高的发病率和死亡率相关。对于许多此类绝症或毁灭性疾病，唯一的治愈疗法是实体器官移植 ( Garry 等人， 2005 年； Virani 等人， 2021 年 )。由于器官捐赠者数量有限，这种治愈性疗法仅适用于需要这些疗法的一小部分患者。例如，据估计，每年有 20 万至 30 万美国成年人可从原位心脏移植中受益，但只有大约 3000 名成年人接受了心脏移植 ( Virani 等人， 2021 年 )。这种差异推动了人们寻求替代疗法。除了心脏病等终末期器官疾病外，还有威胁四肢并最终导致肌肉体积损失的创伤性损伤 ( Corona 等人， 2015 年； Greising 等人， 2016 年 )。目前，治疗肌肉体积损失的治疗方法有限，因此导致大量发病率、截肢、终身残疾和生命损失（Greising 等人，2017 年）。这些慢性疾病和创伤需要新的治疗方法。基因编辑（Doudna 和 Charpentier，2014 年；Jinek 等人，2012 年；Cong 等人，2013 年）和体细胞核移植 (SCNT) 技术等技术进步
工程师爆炸
ATAP 23-02 市场：陆军人才调配流程 (ATAP) 23-02 市场于 22 年 10 月 3 日开始，并于 22 年 11 月 14 日结束。提醒一下，ATAP 的目标是改善陆军军官人才供应与部队人才需求之间的一致性，同时提高分配流程的透明度。在 22 年 11 月 14 日市场关闭后，我们将迅速执行后市场运营，其中包括审查我们的平衡数字（调动的军官必须等于市场上的工作）、安排、安排批准和 RFO 制作。一旦我们在 22 年 12 月收到安排批准，我们预计将在 22 年 12 月下旬/23 年 1 月初开始向军官发出工作通知。我们将快速有效地工作，确保军官尽可能及时收到他们的 RFO，目标是所有军官在 23 年 1 月底至 23 年 2 月中旬之前收到他们的 RFO。
文章 石灰石采石场爆炸引起的地面振动预测：一种人工智能方法
摘要：地面振动是爆破活动最不利的环境影响之一，会对邻近的房屋和建筑物造成严重损坏。因此，有效预测其严重程度对于控制和减少其复发至关重要。不同的研究人员提出了几种常规振动预测方程，但大多数仅基于两个参数，即单位延迟使用的炸药量和爆炸面与监测点之间的距离。众所周知，爆破结果受许多爆破设计参数的影响，例如负担、间距、火药系数等。但这些都没有被考虑在任何可用的常规预测器中，因此它们在预测爆炸振动时显示出很高的误差。如今，人工智能已广泛应用于爆破工程。因此，本研究采用了三种人工智能方法，即高斯过程回归 (GPR)、极限学习机 (ELM) 和反向传播神经网络 (BPNN)，来估计印度 Shree Cement Ras 石灰石矿爆破引起的地面振动。为了实现该目标，从矿场收集了 101 个爆破数据集，其中粉末系数、平均深度、距离、间距、负担、装药重量和炮泥长度作为输入参数。为了进行比较，还使用相同的数据集构建了一个简单的多元回归分析 (MVRA) 模型以及一种称为多元自适应回归样条 (MARS) 的非参数回归技术。本研究是比较 GPR、BPNN、ELM、MARS 和 MVRA 以确定其各自预测性能的基础研究。八十一 (81) 个数据集（占总爆破数据集的 80%）用于构建和训练各种预测模型，而 20 个数据样本（20%）用于评估所开发的预测模型的预测能力。使用测试数据集，将主要性能指标，即均方误差 (MSE)、方差解释 (VAF)、相关系数 (R) 和判定系数 (R2) 进行比较，作为模型性能的统计评估指标。本研究表明，与 MARS、BPNN、ELM 和 MVRA 相比，GPR 模型表现出更出色的预测能力。GPR 模型显示最高的 VAF、R 和 R 2 值分别为 99.1728%、0.9985 和 0.9971，最低的 MSE 为 0.0903。因此，爆破工程师可以采用 GPR 作为预测爆破引起的地面振动的有效且合适的方法。
科学传播：来自太空的冲击
在实践中，意义的建构往往就是讲故事：从最早的神话到当代基于故事的播客 [Kaiser et al., 2014; Linett, 2013]，人类动物一直使用叙事来解释它们周围的世界。
VYVGART 新药事实爆料
适应症：新生儿 Fc 受体 (FcRn) 阻滞剂，用于治疗抗乙酰胆碱受体 (AChR) 抗体阳性的成人全身性重症肌无力 (gMG)。作用机制：Vyvgart 是一种与新生儿 Fc 受体结合的人类免疫球蛋白 G1 (IgG1) 抗体片段。新生儿 Fc 受体负责保护 IgG 免于分解，从而延长其半衰期并使其在循环中保持更长时间。由于 Vyvgart 与 IgG 竞争受体位点，因此会导致 IgG 循环减少。IgG 减少意味着神经肌肉接头内乙酰胆碱的分解减少，从而导致患者出现症状和肌肉无力减少。剂量/给药：Vyvgart 在治疗周期内以一小时静脉输液的方式给药。它只能由经过培训的医疗保健专业人员在医生办公室或输液中心进行管理。对于体重低于 120 公斤的成年人：
使用扩散张量成像和支持向量机检测慢性爆炸相关轻度创伤性脑损伤
1 加利福尼亚大学圣地亚哥分校放射学系，美国加利福尼亚州圣地亚哥 92121；dharrington@health.ucsd.edu (DLH)；rtheilmann@health.ucsd.edu (RJT)；adangeles@health.ucsd.edu (AA-Q.)；arobb@health.ucsd.edu (AR-S.)；tao.song@megin.fi(TS)；z2ji@health.ucsd.edu (ZJ)；rrlee@health.ucsd.edu (RRL) 2 VA圣地亚哥医疗保健系统研究、放射学和精神病学服务部，美国加利福尼亚州圣地亚哥 92161 3 加利福尼亚大学计算机科学与工程系，美国加利福尼亚州圣地亚哥 92093；p8hsu@eng.ucsd.edu (P.-YH)； ckcheng@ucsd.edu (C.-KC) 4 加利福尼亚大学神经科学系，加利福尼亚州圣地亚哥 92093，美国；slnichols@health.ucsd.edu 5 ASPIRE 中心，VASDHS 住宅康复治疗计划，加利福尼亚州圣地亚哥 92110，美国；lu.le@va.gov (LL)；carl.rimmele@va.gov (CR)；scmatthews@health.ucsd.edu (SM) 6 洛约拉大学心理科学系，路易斯安那州新奥尔良 70118，美国；kyurgil@loyno.edu 7 VA 压力和心理健康卓越中心，加利福尼亚州圣地亚哥 92161，美国；dgbaker@health.ucsd.edu 8 加利福尼亚大学精神病学和行为医学系，加利福尼亚州戴维斯 95817，美国； aidrake@ucdavis.edu 9 南京邮电大学计算机学院，南京 210023，中国；guoj@njupt.edu.cn 10 加利福尼亚大学精神病学系，加利福尼亚州圣地亚哥 92093，美国 * 通信地址：mxhuang@ucsd.edu；电话：+1-858-534-1254；传真：+1-858-534-6046 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
三维有限元小型猪模型用于评估脑对爆炸暴露的生物力学反应
尽管经过多年研究，爆炸引起的冲击波与头部相互作用是否会对人脑造成损伤仍是未知数。填补这一空白的一种方法是使用动物模型建立“缩放定律”，将观察到的动物脑损伤投射到人类身上。这需要实验室实验和动物头部的高精度数学模型，以建立实验观察到的爆炸引起的脑损伤与模型预测的生物力学反应之间的相关性。为此，我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验，以开发和验证小型猪头部的三维 (3-D) 高精度有限元 (FE) 模型。首先，我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验，以获得脑血管网络的几何形状，并表征脑组织和血管材料在爆炸暴露典型的高应变率下的响应特性。接下来，我们利用详细的脑血管信息以及物种特异性脑组织和血管材料特性，开发了小型猪头部的 3-D 高精度 FE 模型。然后，为了验证模型预测结果，我们进行了实验室冲击波管实验，即将哥廷根小型猪置于实验室冲击波管中 210 kPa 的爆炸过压下，并比较两个位置的脑压。我们观察到模型预测的压力与实验测量值之间有很好的一致性，最大压力的差异小于 6%。最后，为了评估脑血管网络对生物力学预测的影响，我们进行了模拟，比较了有和没有血管的 FE 模型的结果。如预期的那样，加入血管可以减轻脑部压力，但不会影响脑压的预测。然而，我们观察到，在模型中加入脑血管后，血管与脑组织界面附近区域的应变分布发生了高达 100% 的变化，这表明血管不仅会降低应变，还会导致剧烈的重新分布。这项工作将有助于建立观察到的脑损伤与预测的生物力学反应之间的相关性