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braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
基因预测长期以来一直是生物信息学研究的活跃领域。仍然，大核基因组中的基因预测提出了一个挑战，必须通过新算法来解决。转录组和蛋白质组可获得的词的数量和意义在基因组，基因甚至单个基因之间都不同。需要应对此类数据异质性的用户友好，准确的注释管道。先前的注释管道Braker1和Braker2分别使用RNA-Seq或蛋白质数据，但并非两者都使用。最近发布的Genemark-ETP进行了进一步的显着改进，整合了所有三种数据类型。我们在这里提出了基于Genemark-Etp和Augustus的Braker3管道，并使用Tsebra Combiner进一步提高了准确性。braker3使用短阅读RNA-Seq和大蛋白数据库的真核基因组中的蛋白质编码基因，以及针对靶标的迭代和专门学习的统计模型。，我们在目标物种蛋白质组与可用蛋白质组的相关性水平下基于11种基因组的新管道。Braker3优于Braker1和Braker2。平均成绩单级别的F1得分平均增加约20个百分点，而对于具有较大和复杂基因组的物种，差异最为明显。Braker3还胜过其他现有工具，Maker2，FunAntotate和Finder。Braker3的代码可在GitHub上获得，作为一个现成的Docker容器，可用于使用Docker或Singularity执行。总体而言，Braker3是真核基因组注释的准确，易于使用的工具。
自然科学-An -Najah期刊
摘要：在这项研究中，我们提出了一种革命性的深入强化学习方法，用于自动渗透测试。建议的方法使用深度Q学习网络来开发有效利用目标系统中弱点的攻击序列。该方法在虚拟环境中进行了测试，结果表明它可以识别手动渗透测试无法做到的漏洞。在这项工作中使用了各种工具，包括深Q学习网络，Mulval，NMAP，VirtualBox，Docker，Docker，National脆弱性数据库（NVD）和共同的漏洞评分系统（CVSS）。建议的方法显着优于当前自动穿透测试方法。我们提出的方法可以检测到手动渗透测试错过的缺陷，并且可以修改（根据惩罚值）以适应目标系统（网络）更改的更新。此外，它有可能大大提高渗透测试的有效性和效率，并可能有助于提高计算机系统的安全性。在这项工作中进行的实验测试通过在攻击自动化过程中利用最有效的攻击向量，揭示了DQN自动渗透测试的有效性。通过在攻击自动化过程中利用最有效的攻击向量，揭示了DQN自动渗透测试的有效性。
louis radtke
•编程和生态系统：.NET（++++），Python（++++），C ++（+++），C（++），JS/TS/WebTech（++），Java/Kotlin（++），java/kotlin（++）（++） ++++）•电路和3D设计，制造CFC。•Windows（+++）和MS Office Suite（+++）。•管理软件，电气和机械工程师的多学科团队，包括业务运营人员。•项目管理工具：Gitlab（++++），Jetbrains YouTrack（+++）•汽车，摩托车和船的许可证。
braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
基因预测长期以来一直是生物信息学研究的活跃领域。仍然，大核基因组中的基因预测提出了一个挑战，必须通过新算法来解决。转录组和蛋白质组可获得的词的数量和意义在基因组，基因甚至单个基因之间都不同。需要应对此类数据异质性的用户友好，准确的注释管道。先前的注释管道Braker1和Braker2分别使用RNA-Seq或蛋白质数据，但并非两者都使用。最近发布的Genemark-ETP进行了进一步的显着改进，整合了所有三种数据类型。我们在这里提出了基于Genemark-Etp和Augustus的Braker3管道，并使用Tsebra Combiner进一步提高了准确性。braker3使用短阅读RNA-Seq和大蛋白数据库的真核基因组中的蛋白质编码基因，以及针对靶标的迭代和专门学习的统计模型。，我们在目标物种蛋白质组与可用蛋白质组的相关性水平下基于11种基因组的新管道。Braker3优于Braker1和Braker2。平均成绩单级别的F1得分平均增加约20个百分点，而对于具有较大和复杂基因组的物种，差异最为明显。Braker3还胜过其他现有工具，Maker2，FunAntotate和Finder。Braker3的代码可在GitHub上获得，作为一个现成的Docker容器，可用于使用Docker或Singularity执行。总体而言，Braker3是真核基因组注释的准确，易于使用的工具。
Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
Joshua Julian DamanikJoshua Julian Damanik
Robotics hardware : 2D/3D LiDAR, Depth camera, Sensors & actuators, NVIDIA Jetson, Raspberry, Arduino Robotics design : Solidworks, OnShape, Autodesk Fusion, Altium Designer Robotics software : ROS, Gazebo (Classic & Gz), Webots, Matlab Machine learning : PyTorch, Tensorflow, Reinforcement learning, Immitation learning, Time-series analysis Software development : Python, C++, Docker, Git, Linux, Javascript Web development : React, Node.js, SQL, AWS, Svelte, MongoDB, DynamoDB Language : English (TOEIC 970), Korean ( 한 국 어 능 력 시 험 6 급 ), Indonesian (Native)
人工智能在Web开发中的集成
交通部门提供的信息。这些数据包括列车时刻表、出发和到达时间、延误和其他相关信息。B. 所采用的人工智能技术和工具在拟议的列车调度系统的开发中采用了多种人工智能技术和工具。这些包括：用于列车时刻表预测分析和异常检测的机器学习算法。用于理解用户查询和反馈的自然语言处理 (NLP) 技术。用于根据历史使用数据个性化用户体验的推荐系统。用于系统组件可扩展性和模块化的微服务架构。使用 Docker 进行容器化，以简化跨不同环境的部署。用于管理和自动化微服务的部署、扩展和监控的编排工具（如 Kubernetes）。C. 系统设计和架构概述
1个部门：信息技术
• 至少 3 年行业工作经验者优先考虑 • 深入了解数据库结构原理。 • 了解数据挖掘和分割技术，精通 SQL 和 Oracle。 • 熟悉数据可视化和数据导向。 • 能够记录复杂的业务流程并处理所有类型的客户请求。 • 良好的英语沟通能力；数学和统计分析，能够解释和整理相关数据。 • 应具有处理大型和多样化数据集的本地和基于云的数据基础设施的工作经验 • 优先考虑具有以下一种或多种技术经验的人 • AWS/GCP/Azure • Kubernetes/Docker Swarm • Apache Hadoop 和 Apache Spark • Elastic Stack/Elk • Airflow / Prefect • MongoDB、Cassandra、Redis、Memcached 和 DynamoDB • MySQL、Cassandra 和 Oracle SQL • PowerBI/Tableau/Qlik 视图