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汽车创新联盟
行业标准和最佳实践以及监管指导。 SAE International 和汽车信息共享与分析中心（“Auto-ISAC”）分别在其行业网络安全相关标准（例如 ISO/SAE 21434）1 和网络安全最佳实践 2 中引用了 CSF。美国国家公路交通安全管理局（“NHTSA”）建议汽车行业应遵循 CSF，作为“分层车辆网络安全方法”的一部分，该方法假设某些车辆系统可能受到损害，降低攻击成功的可能性并减轻未经授权的车辆系统访问的影响。” 3 行业标准、行业最佳实践和监管指导中对 CSF 的引用或纳入指出了 CSF 与其他私营和公共部门资源之间的共同点。 NIST 出版物通常作为制定针对特定用例和行业的更有针对性的风险管理方法的基准，而汽车行业的 CSF 则是另一个例子。
探索弹性供应的关键成功因素......
摘要 本研究旨在确定和分析旨在打造弹性供应链的组织的关键成功因素 (CSF)。所采用的方法是使用一组特定的关键词进行筛选，对大型数据库（如 Emerald、Science Direct 和 Taylor & Francis）进行系统分析。通过系统的文献综述，作者探索了几个 CSF，然后使用主成分分析对它们进行优先排序。本文强调了 11 个重要的 CSF：高层管理承诺、制定有效的 SCM 战略、物流同步、使用现代技术、强大的信息和通信技术、与 SC 成员共享信息、合作伙伴关系、改进预测、SC 合作伙伴的信任发展、合作伙伴关系、战略伙伴关系、可靠供应商的发展、持续改进准备和响应实践、能力建设和培训以及员工发展。本文强调的 CSF 涉及所有中小型企业 (SME)。本文确定了开发全面且有潜力应对不确定情况的弹性供应链的 CSF。这项工作是首次对弹性供应链中的 CSF 进行评估和分类。
通信策略
但是，在CSF的情况下，NDC-SF是CSF内已建立的TF，已经有一些品牌元素，其另一个主要的程序化窗口GRI已经获得了外部认可，因此CSF建议对这两个程序进行亚品牌 - GRI和NDC-SF。将重新设计NDC-SF徽标，以更好地与CSF徽标和颜色以及沿着相同行创建的新的GRI徽标集成。这些子程序徽标将与CSF结合使用（即带有NDC-SF徽标，出现在用于NDC-SF支持活动的材料上，以及用于GRI支持活动的材料上的GRI徽标），以及适当的世界银行徽标，以确保每个程序都得到适当的信誉。应注意的是，在为伞计划创建强大的总体身份时，CSF致力于为其个人计划提供可见性，包括GRI，NDC-SF和Western Balkans。这些程序的成就将通过专门的通信产品和渠道来促进，包括单个网页，事件，事实表，功能故事和社交媒体内容。对于NDC-SF相关的通信材料，将突出对NDC合作伙伴关系的承诺。
Leicns-PK3.0模拟的见解 农业中CRISPR-CAS系统的鸟类视图 将Tikhonov正则化方法应用于低k介电椭圆形孔隙法的问题 泌尿生殖器癌的自适应免疫 通过使用多边形扫描仪在太阳能电池制造中的激光系统的吞吐量限制 DNA聚合酶和生物技术应用 使用结构MRI区分常见的PSP表型：一项机器学习研究 X射线图像的视觉XAI方法可靠性的研究 kurze geschichte der molekularbiologie 胰腺癌的临床免疫疗法
摘要预测脑药代动力学对于中枢神经系统（CNS）药物发展至关重要，但由于人脑抽样的伦理限制，很难。CNS药代动力学（PK）培养物经常因疾病特异性病理生理学而改变中枢神经系统疾病。我们先前发表了一个综合的基于生理的PK（PBPK）模型，该模型预测了大脑和脑脊液室室的小药物的PK pro纤维。在这里，我们改善了这种模型，其大脑非特异性结合和pH对药物电离和被动转运的影响。我们将此改进的模型称为Leiden CNS PBPK预测指标v3.0（leicns-pk3.0）。leicns-pk3.0预测了大鼠和人类中脑ECF和CSF室的未结合浓度，误差少于两倍。然后，我们应用Leicns-PK3.0来研究改变脑脊髓液（CSF）动力学，CSF体积和流动的影响，对脑外细胞外溶液（ECF）药物的影响。使用LEICNS-PK3.0模拟了CSF动力学改变的六种药物的影响，并比较了脑ECF和Lumbar CSF的导致药物暴露。模拟结果表明，改变的CSF动力学改变了CSF PK PROFERES，但并没有改变脑ECF Pro File，而不论该药物的物理化学特性如何。我们的分析支持腰CSF药物浓度不是脑ECF的准确替代的观念，尤其是在中枢神经系统疾病中。系统方法可以说明CNS复杂性的多个级别，并且更适合预测脑PK。
企业风险管理快速入门指南
CSF 2.0 通过帮助组织以标准方式讨论、组织和解决其网络安全计划中的漏洞，为降低网络安全风险提供指导。CSF 中描述的网络安全结果会影响网络安全、ICT 和企业风险。了解这些依赖关系是 CSRM、ICT RM 和 ERM 中的一项基本活动。NIST IR 8286 系列出版物中描述的网络安全风险登记册 (CSRR) 使组织能够识别、管理和监控离散风险与解决这些风险的基于 CSF 的网络安全计划方面之间的关系。CSRR 允许组织在系统级别识别、组织、分析和报告网络安全风险。CSF 组织概况是全面 CSRR 的自然副产品，因为 CSF 结果的相对优先级取决于已识别的网络安全风险对组织优先事项（例如其战略目标、产品和服务或客户）的影响有多大。
大脑Windkessel的定量模型及其与颅内动力学疾病的相关性
颅内动力学的客观传统模型无法捕获颅内压（ICP）脉冲的几个重要特征。实验表明，在局部振幅最小值上，ICP脉冲通常在动脉血压（ABP）脉冲之前，而颅骨是一种带滤波器的带滤波器，以心脏速度为中心，用于ICP脉冲，并以ABP脉冲为中心，这是大脑Windkessel机制。这些观察结果与现有的压力容量模型不一致。探索这些问题的方法，作者通过使用简单的电气储罐电路对ABP和ICP脉冲进行了建模，并通过使用自动回流（ARX）建模将电路的动力学与狗的生理数据进行了比较。结果作者的ARX分析显示了犬颅颅骨和脉冲抑制之间的一致性，他们使用电路和颅骨之间的类比来检查脉冲抑制的动力学。结论生理数据和电路动力学之间的对应关系表明，大脑Windkessel由脑实质和CSF的节奏运动组成，它不断反对收缩和舒张血流。已通过流动敏感的MRI记录了这种运动。在热力学术语中，脑动脉灌注的直流电流（DC）功率驱动平滑的毛细管流动和交流电流（AC）功率分流，通过CSF脉冲能量到静脉。这表明脑积水和相关疾病是CSF路径阻抗的疾病。阻塞性脑积水是高分辨率引起的高CSF路径阻抗的结果。正常压力脑积水（NPH）是由于低惯例和高依从性而导致的高CSF路径阻抗的结果。低压脑积水是高电阻和高依从性引起的高CSF路径阻抗的结果。心室肿大是一种自适应生理反应，可增加CSF路径体积，从而降低CSF路径的耐药性和阻抗。伪肿瘤脑是具有正常CSF路径阻抗的高直流功率的结果。CSF分流是一种辅助Windkessel，它会排出能量（从而降低ICP），并降低CSF路径的阻力和阻抗。Cushing的反射是极端的辅助Windkessel，它保持直流功率（动脉高血压）并降低交流电源（心动过缓）。Windkessel理论是一种用于研究通过颅骨流动的热方法方法，它指出了对脑积水和相关疾病的新理解。
NIST网络安全RFI摘要分析
在建立 CSF 时，第 13636 号行政命令指示：“为了促进技术创新并考虑到组织差异，网络安全框架将提供技术中立的指导，使关键基础设施部门能够从竞争市场中受益，这些产品和服务符合为应对网络风险而制定的标准、方法、程序和流程。” 评论者指出了 CSF 技术中立和供应商中立设计的好处和挑战。一些人指出，虽然自框架最初创建以来技术已经发展，但 CSF 的功能和成果继续支持组织的风险管理和网络安全计划改进。技术中立方法的好处得到了广泛认可，但多位评论者表示，可能需要进行更改以确保 CSF 更新明确解决不同类型系统的网络安全问题——包括 IT、OT、IoT 和云计算。此外，鉴于根据第 14028 号行政命令制定的最新指导，评论者建议在 CSF 中额外考虑软件安全。与其他主题一样，受访者呼吁采取一种适用于所有使用 CSF 的组织的灵活方法。
2024-2025首个乐高联盟机器人科罗纳多中部...
CMS Lego Robotics计划由Coronado Unified学区提供和管理，并由Coronado Schools Foundation（CSF）的筹款工作资助，Coronado Schools Foundation（CSF）是一个与CUSD分开的非营利组织。在CSF的筹款工作的支持下，学生有机会加入一支专注于工程，团队合作和协作的机器人团队。每个团队成员参加该计划的总费用约为每年550美元。为了帮助确保CUSD能够继续提供该计划，鼓励每个家庭捐款350美元。可以在本赛季开始时进行此捐款。此或任何其他捐款金额是自愿的，而不是学生参加CMS机器人技术的先决条件。但是，父母捐赠以及CSF提供的慷慨资金对于CMS为学生提供参加此出色计划的机会至关重要。如果CSF无法筹集足够的资金来支持该计划，则CUSD可能需要停止该计划。
从脑室内出血的早产儿的脑脊液中检索生发区域神经干细胞
图2从IVH患者的CSF中分离NSC样细胞。A分离后不同日期（DIV）的CSF衍生的NSC培养物的相位对比度显微照片。比例尺：100μm。 B，在Matrigel上生长的3种代表性NSC线的指数生长动力学。c，早期（0）和晚期（10）段的细胞的相对对比显微照片，在基质中生长。d，通过对早期（3）和晚期（7）通道的KI-67表达进行定量评估增殖。显示了代表性共焦部分。比例尺25μm。 E，早期（3）和晚（7）通道的CD133，CD24，CD34和CD45的流式细胞仪分析。条件之间没有显着差异。数据显示为5-7个独立生物样品的平均值±SEM。42周大的病例（粉红色符号）被排除在进一步分析之外。f，在早期和晚期与CD133共表达与CD24和CD34的共表达。g，从CSF获得的NSC样细胞和分离后13天后从CSF获得的代表性显微照片。比例尺：100μm。 H，通过从CSF获得的NSC样细胞流式细胞术和通过CSF和通道3的灌洗液进行的CD133分析。* p <.05