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人工智能在冷冻电镜中从头分子结构建模方面的进展
低温电子显微镜（cryo-EM）已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术，2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进，可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维（3D）图谱，但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时，手动从头建模非常耗时。近年来，使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用，其成果令人印象深刻，对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此，我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言，本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。
为詹姆斯·韦伯（James Webb）空间望远镜低温环境展示的原型电机控制器
NASA Glenn研究中心的低温电子组一直在努力开发电动机控制电子产品，该电子设备将在40 K的温度下运行。该组进行了测试，以确定哪些电子组件将在如此低的温度下运行。然后，确定在低温下成功运行的组件被用于设计低温运动控制器电路。建立，评估和证明是在70 K处运行的原型电机控制器电路。接下来，Glenn Researchers计划在温度更低的温度下确定电路性能 - 降低到40K。
咒语（OM）-2025_02_13 -UK Crypto Asset语句
请注意，此加密资产声明并不详细地与交易OM相关的所有风险。投资者应进行自己的评估，以确定其个人情况的适当风险水平。一定要考虑自己的财务状况和风险承受能力的同时，进行自己的研究和尽职调查。请查看风险摘要，以了解与平台可用的资产相关的一般风险的其他讨论。这些材料仅用于一般信息目的，不是投资建议，建议或招标以购买，出售或持有任何加密资产或从事任何特定交易策略。此加密资产声明中包含的信息基于可能随时不准确，不完整或更改的公开信息。什么是咒语，如何工作？Mantra是建立在Cosmos SDK上的第1层区块链，旨在促进现实世界资产的令牌化（RWAS）。通过提供传统金融（TradFI）和分散财务（DEFI）之间的互操作性，咒语使用户能够在无许可的链条上以支持无权许可和许可应用程序的无权链条将资产化。Mantra的本地实用程序代币OM在生态系统中提供多个功能。它用于汽油费，并授予持有人通过提交和投票提出建议的能力。OM也可以放置以获得奖励。该平台提供了一套本机构建的模块，以支持RWA令牌化。Mantra合规性可帮助Web3平台满足监管要求，Mantra代币服务使用户可以创建和发行自己的数字资产，Mantra资产有助于发行安全令牌，而Mantra DEX则用作分散的RWA资产交易枢纽。该项目的背后是谁？Mantra的Dao成立于2020年。该项目由约翰·帕特里克·穆林（John Patrick Mullin）和贾亚特·拉马纳德（Jayant Ramanad）共同创立。截至2024年5月，Charu Pareek担任产品主管，Matthew Crooks是Mantra的首席技术官。OM 的TokenomicsOM
Cryptonext Security，欧盟第一家公司，将获得所有三种标准化量子安全算法的NIST CAVP认证。
Cryptonext安全使组织能够无缝地将其产品，系统和IT/OT基础架构从加密发现转变为加密网络安全，从而确保对量子威胁的长期弹性。它的解决方案还有助于预测并减轻密码随着时间的流逝。CryptoNext Security's offerings are segmented into three areas to support organizations in their transition to quantum-resilient cybersecurity: evaluation to measure the impact of PQC on applications and infrastructures while gaining expertise, inventory of cryptographic assets to set migration priorities and implement agile crypto management, and embedded solutions to integrate PQC into applications and systems.
加密货币价格预测指标-IJRPR
此方法提供了[1]有见地的信息，可促进在极其不可预测的比特币市场中改善风险管理和决策。实验结果[2]表明，SVR模型对于加密货币价格预测的准确性可以通过综合学习模型有效地改进。这是通过考虑[3]长期任期内存（LSTM）和变形金刚神经网络来完成的，这些术语（LSTM）和使用历史差异以及使用历史差异以及这些型号的技术指示器以及这些模型（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BIT）（BITCO）（BT） Litecoin（LTC）。我们的实验表明，[4]脊回归模型优于更复杂的预测模型，例如RNN和LSTM，在预测确切的关闭价格时。另一方面，LSTM可以比其他人更好地预期加密货币价格的方向。
将于2025年3月11日发布，Profenrun和Cryptonext安全宣布量子安全可信执行环境（TEE）的战略合作伙伴关系
巴黎，法国 - 2025年3月11日 - Provenrun和Cryptonext很高兴宣布旨在增强嵌入式部门的安全解决方案的战略合作伙伴关系。 这项合作将使Provenrun添加Cryptonext的量词后加密（PQC）组件（PQC）组件到其可信赖的应用程序的目录中，使客户能够无缝整合尖端的安全技术。 通过量子计算的出现来应对量子威胁，传统的加密方法正在过时。 Cryptonext是Quantum Crypto敏捷性的领导者，提供了旨在减轻这些威胁的创新解决方案。 通过合并Cryptonext的PQC组件，ProvenRun将为其客户提供未来的安全措施，以确保长期保护防止不断发展的网络威胁。 对关键行业的未来防护安全性与两家公司的目标相吻合，以长期为受信任行业的客户提供服务，尤其是在汽车和国防部门。 ProvenRun在安全性软件解决方案方面的专业知识，再加上Cryptonext的高级加密技术，将为客户提供一个全面且强大的安全框架。 先进的安全操作系统/受信任的执行环境（TEE）的长期Provenrun Provencore的战略联盟现在将包括Cryptonext的PQC产品。 Provencore（为了为IoT设备提供无与伦比的安全性提供安全性）是第一个实现正式验证并持有享有声望的常见标准EAL7认证的操作系统。巴黎，法国 - 2025年3月11日 - Provenrun和Cryptonext很高兴宣布旨在增强嵌入式部门的安全解决方案的战略合作伙伴关系。这项合作将使Provenrun添加Cryptonext的量词后加密（PQC）组件（PQC）组件到其可信赖的应用程序的目录中，使客户能够无缝整合尖端的安全技术。通过量子计算的出现来应对量子威胁，传统的加密方法正在过时。Cryptonext是Quantum Crypto敏捷性的领导者，提供了旨在减轻这些威胁的创新解决方案。通过合并Cryptonext的PQC组件，ProvenRun将为其客户提供未来的安全措施，以确保长期保护防止不断发展的网络威胁。对关键行业的未来防护安全性与两家公司的目标相吻合，以长期为受信任行业的客户提供服务，尤其是在汽车和国防部门。ProvenRun在安全性软件解决方案方面的专业知识，再加上Cryptonext的高级加密技术，将为客户提供一个全面且强大的安全框架。先进的安全操作系统/受信任的执行环境（TEE）的长期Provenrun Provencore的战略联盟现在将包括Cryptonext的PQC产品。Provencore（为了为IoT设备提供无与伦比的安全性提供安全性）是第一个实现正式验证并持有享有声望的常见标准EAL7认证的操作系统。此集成为客户提供了量子安全性和加密敏捷性的无缝过渡，以确保其系统保持安全
