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0.2％明胶溶液（GSN）
（GSN）目录＃0423产品描述明胶是猪皮肤中水溶性蛋白质的异质混合物。0.2％明胶溶液（GSN）用于覆盖培养容器的表面以促进细胞附着。建议用于分化的hESC细胞[1，2]以及某些原发性和永生的细胞类型的培养。
原创研究低强度聚焦超声触发凝溶胶蛋白靶向相变纳米粒子的药物释放
目的：目前肿瘤诱导的哨兵淋巴结检测和转移治疗策略存在局限性。必须尽早识别并警告肿瘤转移，以开展有效的临床干预。此外，由于抗肿瘤药物的非特异性递送和严重的副作用，传统的癌症化疗受到极大的限制。我们旨在利用凝溶胶蛋白 (GSN) 单克隆抗体作为靶向剂和全氟己烷 (PFH) 作为相变剂的潜力，以最大限度地发挥聚乳酸-乙醇酸共聚物 (PLGA) 纳米颗粒药物可控释放系统对 Hca-F 细胞的细胞毒性作用。方法：我们将 PFH 和阿霉素 (DOX) 共封装到 PLGA 纳米颗粒 (NPs) 中，并进一步将 GSN 单克隆抗体结合到 NPs 表面，形成 GSN 靶向相变聚合物 NPs (GSN-PLGA-PFH-DOX)，用于肿瘤和转移性淋巴结的成像和治疗。为了促进和触发药物按需释放，应用低强度聚焦超声 (LIFU) 来实现封装药物的可控释放。结果：GSN-PLGA-PFH-DOX NPs 表现出尺寸分布窄、表面光滑等特点。GSN-PLGA-PFH-DOX NPs 还可以特异性结合 Hca-F 细胞并增加超声造影剂 (UCA) 图像对比强度。 GSN-PLGA-PFH-DOX NPs 可实现 GSN 介导的靶向和生物治疗作用以及 LIFU 响应性药物释放，从而在体外对 GSN 过表达细胞产生协同细胞毒性作用。结论：我们的工作可能为原发性肿瘤及其转移瘤的成像和化疗提供一种策略。关键词：聚乳酸-乙醇酸共聚物、凝溶胶蛋白、相变、可控药物释放
在纳米比亚地质调查局中推进地球科学
摘要： - 随着可用的地球科学数据在数量和质量上增加，并且处理技术不断发展，纳米比亚地质调查局（GSN）需要整合创新的解决方案，以满足全球标准，并帮助吸引国家投资。通过实施人工智能（AI），GSN可以进一步矿物探索，使地质映射更加准确，并更好地监视环境。大数据分析可以处理大量的地质数据，例如用于矿物电位映射，而先进的地理空间技术为各种利益相关者提供了有关环境和自然危害监控等问题的实时信息。挑战，包括处理复杂数据所需的技术技能和对强大计算机的需求，以及必须解决道德问题，但是通过采用这些新技术，GSN可以为纳米比亚的可持续发展做出贡献。关键字： - 地球科学，纳米比亚地质调查，人工智能，大数据分析，机器学习，地理空间技术
OSMA 的新兴数字“保证案例”框架
• 我们所说的安全和保障案例是什么意思 • 描述 • 广泛采用 • 定义和塑造概念 • 概念说明 • 其他 NASA 构建模块 • R&M GSN/目标层次结构应用 • NASA 和 VU GSN 应用于辐射保障案例 (SEAM) • QA 本体框架 • 目标驱动、案例保障方法、S&MS 方法 • OSMA 的新兴数字“目标层次结构/保障案例”框架 • 自动程序计划生成器 (APPG) • 通往 NASA 可互操作、企业、环境的数字入口
AC ROS：针对机器人的保证案例驱动适应...
实现自适应行为的网络物理系统（例如自主机器人）需要确保在运行时适应性调整过程中始终满足需求。机器人操作系统 (ROS) 是机器人系统的中间件基础设施，广泛应用于研究和工业应用。然而，ROS 本身并不能保证自适应行为。本文介绍了 ACROS，它通过在运行时使用保证案例模型来管理基于 ROS 的系统的自适应操作，从而填补了这一空白。保证案例提供了系统满足需求的结构化论据，并且可以使用目标结构化符号 (GSN) 模型以图形方式指定。ACROS 使用 GSN 模型来实例化基于 ROS 的 MAPE-K 框架，该框架又在运行时使用这些模型来确保系统行为在适应性调整过程中始终符合需求。在本研究中，ACROS 在 1:5 比例的自动驾驶汽车 EvoRally 上实施和测试。
全球变暖 - 物理学家的观点02
http://www.wmo.int/pages/themes/climate/climate_observation_networks_systems.php Actirere：超过11,000个天气站，以及卫星，船只和飞机进行测量。1040个站点以提供高质量的气候数据。国家有特殊网络（例如参考气候站），区域（例如区域基本气候网络）和全球量表。（例如全球气候观察系统-GCOS-表面网络，GSN）。
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新兴的大规模文本对图像生成模型，例如稳定扩散（SD），表现出了高忠诚度的压倒性结果。尽管取得了巨大进展，但当前的最新模型仍在难以生成完全遵守信息提示的图像。先前的工作，参加和激励，引入了生成语义护理（GSN）的概念，旨在优化推理时间期间的跨注意，以更好地纳入语义。它在产生简单的提示（例如“猫与狗”）时展示了有希望的结果。但是，在处理更复杂的提示时，其功效会下降，并且没有明确解决属性绑定不当的问题。要解决涉及多个实体的复杂提示或场景所带来的挑战并获得改进的属性绑定，我们提出了划分和绑定。我们介绍了GSN的两个新颖的损失目标：一种新颖的出席率损失和具有约束力的损失。我们的方法在忠实地合成所需物体的能力方面脱颖而出，并从复杂提示中提高了属性对齐，并在多个评估基准中展示出卓越的性能。项目页面和代码。
当音频denoising遇到尖峰神经网络
摘要 - Audio DeNoisisiques是增强音频质量的重要工具。尖峰神经网络（SNN）为音频转化提供了有希望的机会，因为它们利用了脑启发的体系结构和计算原理来有效地处理并分析音频信号，从而通过提高的准确性和降低了计算机上的高空空间，从而实现了实时Denoo。本文介绍了Spiking-Fullsubnet，这是一种基于SNN的实时音频DeNoising模型。我们提出的模型不适合一种新型的封闭式尖峰神经元模型（GSN），以有效捕获多尺度的时间信息，这对于实现高赋予音频降解至关重要。此外，我们建议将GSN集成在优化的全snet神经架构中，从而实现了全频段和子带频率的有效处理，同时显着降低了计算的额外处理。与体系结构的进步一起，我们结合了一个基于度量歧视的损失函数，该功能有选择地增强所需的性能指标而不会损害他人。经验评估表明，尖峰全鞋的表现出色，将其排名为英特尔神经形态深噪声抑制挑战的轨道1（算法）的赢家。索引术语 - 语言denoising，尖峰神经网络，neu-Romorphic Computing，Audio Signal Processing
未来飞行初始航空安全框架 | UKRI
该项目的成果包括一个初步安全框架，特别关注论证的顶层，并以许多安全专业人员熟悉的目标结构符号 (GSN) 语言构建。该框架将确定一组与未来航空系统所需的安全结果相关的目标。这些目标基于并受当前航空安全绩效和 FF 活动背景的影响。该框架还包括一组有潜力满足这些目标的论据和证据。将提供有限数量的证据作为本研究的具体成果；其他证据将来自未来工作中要开展的活动或任务。