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阿肯色州电力合作社-公平竞争
塞拉俱乐部委托对清洁能源组合进行独立评估，该组合可以在独立和白崖发电站退役后满足 AECC 的可靠性和能源需求。该分析使用 GenX，这是麻省理工学院和普林斯顿大学的研究人员开发的开源电力系统评估模型，用于评估能源系统如何整合可再生能源、存储和其他技术。该模型可用于评估可再生能源和存储的组合如何满足电力公司的每小时需求。在本例中，该模型用于评估 AECC 的系统。我们的评估保守地假设 AECC 没有机会与 MISO 和 SPP 中的区域电力和容量市场互动，尽管它定期这样做。我们还将 AECC 的 MISO 和 SPP 部门之间的互动限制在仅 275 兆瓦的传输容量，反映了 AECC 对 SPP 需求的预测，该需求与 MISO“伪绑定”。这些保守假设的价值在于，该模型被迫构建替代投资组合，就好像 AECC 完全独立于市场，其系统中的 SPP 和 MISO 部分之间的互动有限，而这种立场通常需要更高的成本。我们的理由是，如果我们能够证明 AECC 可以构建一个独立于市场的具有成本效益的投资组合，那么任何共享的市场资源只会使投资组合更便宜。
利用人工智能增强网络安全
在数字时代，网络威胁变得越来越复杂，需要创新方法来加强安全措施。人工智能 (AI) 已成为网络安全领域的强大工具，在威胁检测、异常检测和响应自动化方面提供高级功能。本文概述了网络安全中的人工智能应用，强调了其在降低风险和加强防御机制方面的作用。机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术使安全系统能够实时分析大量数据，识别出表明恶意活动的模式。通过利用人工智能驱动的算法，网络安全平台可以在网络威胁造成重大损害之前主动检测和消除它们。此外，人工智能还可以实现事件响应过程的自动化，缩短响应时间并最大限度地减少安全漏洞的影响。来自领先网络安全公司的案例研究是研究不可或缺的一部分，展示了人工智能驱动的解决方案在保护关键基础设施免受网络威胁方面的实际实施。这项研究的重点是通过利用人工智能技术来抵御网络攻击和保护敏感数据资产。
COVID-19 大流行期间护士疫苗犹豫、心理韧性和焦虑水平评估
人口统计学和社会特征表本研究使用的问卷由 28 个问题和 2 个量表组成。询问研究社会人口统计学特征的问题可以简要定义如下：年龄、性别、身高、体重、婚姻状况、子女数量、教育水平、吸烟情况、慢性病（糖尿病、高血压、哮喘、慢性阻塞性肺病、心血管疾病）、需要药物治疗的心理疾病（焦虑、压力、抑郁）、医院工作单位（病房、重症监护、手术室、综合诊所）、疫情期间在 COVID-19 诊所的工作状态、感染 COVID-19 疾病、使用抗病毒药物、因 COVID-19 住院（服务、重症监护、插管）、COVID-19 疫苗接种状况等变量
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
利用人工智能构建网络弹性
网络安全是一个相对较新的领域，不像医学或工程等其他传统领域那样存在了那么久。因此，它多年来一直没有获得其他领域享有的同等水平的资源和支持。尽管如此，近几十年来重大的技术进步对网络安全专业人员的需求很高。鉴于高技能网络安全资源的稀缺，组织很难找到和维持这样的资源，并确保他们提升自己的技能以匹配对手日益先进的技术和战术。使用人工智能 (AI) 和量子计算等新兴技术意味着网络安全专业人员需要不断提升自己的能力以跟上最新威胁。
C9orf72 ALS/FTD二肽重复蛋白水平通过抑制PKA或增强蛋白质降解的小分子降低对扩散：全面的多模式对象级图像编辑器
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果，其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时，用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制（即对象）组成图像，并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2，15，24，27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观，因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时，迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号，例如Hu等人。[18]，Patashnik等。[34]，Zeng等。[58]，草图[50]，图像[5，47，54]编辑图像。但是，其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱，要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同，我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件，即对象级编辑。我们表明，我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务，从而实现全面的编辑功能。
零外部磁场量子量子在10 -9级别的电阻标准
量子异常霍尔效应在凝结物理和计量学中具有颠覆性创新，因为它可以根据von-klitzing常数r k = h/e 2在零外部磁场上访问霍尔电阻量化。在这项工作中，我们研究了基于磁性拓扑绝缘体材料（V，BI，SB）2 TE 3的设备中霍尔电阻量化的准确性。We show that the relative deviation of the Hall resistance from R K at zero external magnetic field is (4.4 ± 8.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero measurement current, and (8.6 ± 6.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero longitudinal resistivity (each with combined standard uncertainty, k = 1), which sets a new benchmark for the quantization accuracy in topological matter.在NΩ/ω水平（或相对不确定性的10 -9）处的这种精度和准确性达到了相关的计量应用的阈值，并建立了零外部磁场量子量子标准电阻标准 - 朝着将量子基于量子的电压和电阻整合到单个通用电气电气电气中的重要步骤。
通过CRISPR-CAS9-介导的Hibit标记
许多蛋白质家族由多种高度同源蛋白组成，无论它们是由不同基因编码还是来自相同基因组位置的编码。某些同工型的优势与各种病理状况（例如癌症）有关。研究中蛋白质同工型的检测和相对定量通常是通过免疫印迹，免疫组织化学或免疫荧光来完成的，其中使用针对特定家族成员的同工型特异性表位的抗体。但是，同工型特异性抗体并非总是可用的，因此无法破译同工型特异性蛋白表达模式。在这里，我们描述了多功能11氨基酸标签的插入到感兴趣蛋白质的基因组位置中。此标签是开发的，由Promega（美国威斯康星州Fitchburg）发行。本协议描述了高度同源蛋白的精确蛋白质表达分析，通过hibit标签的表达，当缺失特定抗体时，可以实现蛋白质表达定量。可以通过传统方法（例如蛋白质印迹或免疫荧光）以及在荧光素酶二元报道器系统中分析蛋白质表达，从而可以使用板读取器进行可靠且快速的相对表达定量。