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操纵层间激子产生近红外量子光
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税的许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
Ghostshot：用电磁干扰操纵CCD摄像机的图像
摘要 - CCCD摄像机在需要高质量图像数据的专业和专业应用中至关重要，并且捕获的图像的可靠性构成了信托计算机视觉系统的基础。先前的工作显示了使用故意电磁干扰（IEMI）将不明显的图像变化为CCD摄像机的可行性。在这项工作中，我们设计了增强功能，Ghostshot的攻击，可以在正常的光条件下使用IEMI注入任何灰度或彩色图像。我们对IEMI效应对注射图像的形状，亮度和颜色的因果关系进行了示意性分析，并通过振幅相位调制实现了对注射模式的有效控制。我们设计了端到端攻击工作流程，并成功验证了对15个商用CCD摄像机的攻击。我们证明了Ghostshot对医学诊断，火灾检测，QR码扫描和对象检测的潜在影响，并发现伪造的图像可以成功地误导计算机视觉系统，甚至是人眼。
通过操纵敏感性基因的工程番茄抗病性
各种病原体严重威胁到番茄的产量和质量。理解植物病原体相互作用的进步揭示了抗药性（R）和易感性（S）基因在确定植物免疫中的复杂作用。虽然R基因具有靶向的病原体耐药性，但它们通常容易受到病原体的进化。相反，S基因为通过靶向基因编辑发展广谱和耐用的阻力提供了有希望的途径。基于CRISPR/CAS的技术的最新突破已经彻底改变了对植物基因组的操纵，从而实现了S基因的精确修饰，以增强番茄疾病的耐药性，而不会损害生长或质量。然而，由于复杂的植物病原体相互作用和当前的技术局限性，该技术的全部潜力的利用是具有挑战性的。本评论强调了使用基因编辑工具剖析和设计番茄基因以提高免疫力的关键进展。我们讨论了S基因如何影响病原体的进入，免疫抑制和营养获取，以及其目标编辑如何赋予细菌，真菌和病毒病原体的抗性。此外，我们解决了与生长防御权衡取舍相关的挑战，并提出了诸如荷尔蒙途径调制和精确的监管编辑之类的策略，以克服这些限制。这篇综述强调了基于CRISPR的方法来改变番茄育种的潜力，为在全球粮食安全挑战升级的情况下，为可持续生产抗病品种铺平了道路。
治疗血红蛋白病的珠蛋白基因表达的最新方法
整个生命过程中的组织氧合取决于血红蛋白 (Hb) 的活性，血红蛋白是一种血红素蛋白，它结合肺部的氧气并确保氧气输送到全身。Hb 由四个单体组成，由八个不同的基因编码，这些基因的表达在发育过程中受到严格调控，导致每个发育阶段形成不同的血红蛋白四聚体。改变血红蛋白结构或其受调控表达的突变会导致一大群疾病，通常称为血红蛋白病，是全球最常见的遗传缺陷之一。过去几十年来，前所未有的努力部分揭示了控制整个发育过程中珠蛋白基因表达的复杂机制。此外，全基因组关联研究揭示了能够改善严重血红蛋白病临床表现的保护性遗传特征。这些知识推动了对创新治疗方法的探索，旨在修改受影响细胞的基因组或表观基因组，以恢复血红蛋白功能或模仿保护性特征的影响。这里我们描述了控制发育过程中不同珠蛋白基因表达转换的关键步骤，并强调了为治疗目的改变珠蛋白调控的最新努力。
操纵胚胎隔离作为Stoat生育控制方法的前景
在2016年，新西兰政府设定了雄心勃勃的目标，即在2050年到2050年 - 捕食者免费2020年（PF2050，以下称），消除主要的侵入性掠夺性哺乳动物。这些物种包括三个芥末：雪貂（Mustela putorius furo），Stoats（M。Erminea）和鼬鼠（M. nivalis）；三只大鼠：船只（Rattus rattus），挪威大鼠（R. Norvegicus）和Kiore（R。Exulans）和刷尾巴鼠（Trichosurus vulpecula）（Russell et al。2015;欧文斯2017）。在这个全国范围内消除了侵入性掠食者，从未尝试过，并且传统工具包被认为是不可能的。因此，如果要成功，我们需要大量的技术，运营和社会进步（Owens 2017; Tompkins 2018; Murphy等人。2019; Peltzer等。2019;罗斯等。2020）。
操纵城堡：以零售股票交易商的做市商为代价获利
关于操纵弊端的通常的言论强调了它的不公平和价格扭曲。但是，本文得出的结论是，旨在从内部化的人那里获利的策略没有引发任何严重的公平问题。同样令人惊讶的是，它得出结论，如果这些策略是自由发生的，它们可能会直接提高价格准确性。但是，这种影响在社会上比这种实践对流动性的负面影响更有价值。当人们添加从事这些策略和内部化的贸易商所消耗的资源以保护它们的资源时，这种负面的社会福利评估变得更加大得多，否则可以使用这些资源来为社会生产有价值的商品和服务。
通过外延控制锰氧化物薄膜中的金属到绝缘体的转变和磁性
通过外延应变制备锰氧化物薄膜 Dong Li 1† 、Bonan Zhu 2† 、Dirk Backes 3 、Larissa SI Veiga 3 、Tien-Lin Lee 3 、Hongguang Wang 4 、Qian He 5 、Pinku Roy 6,7 、Jiaye Zhang 8 、Jueli Shi 8 、Aiping Chen 6 、Peter A. van Aken 4 、Quanxi Jia 7 、Sarnjeet Dhesi 3 、David O. Scanlon 2,3 、Kelvin HL Zhang 8* 和 Weiwei Li 1* 1 南京航空航天大学物理学院，工业和信息化部空天信息材料与物理重点实验室，南京 211106，中国 2 伦敦大学学院化学系，伦敦 WC1H 0AJ，英国 3 Diamond Light Source Ltd.，哈威尔科学与创新园区，迪德科特，牛津郡 OX11 0DE，英国 4 马克斯普朗克固体研究所，Heisenbergstr. 1, 70569，斯图加特，德国 5 新加坡国立大学材料科学与工程系，新加坡，117575，新加坡 6 综合纳米技术中心 (CINT)，洛斯阿拉莫斯国家实验室，洛斯阿拉莫斯，新墨西哥州 87545，美国 7 纽约州立大学布法罗分校材料设计与创新系，纽约州布法罗 14260，美国 8 厦门大学化工学院，固体表面物理化学国家重点实验室，能源材料化学协同创新中心，厦门 361005，中国 电子邮件：kelvinzhang@xmu.edu.cn，wl337@nuaa.edu.cn † 这些作者对这项工作做出了同等贡献
诡计还是热力？利用整流攻击操纵关键的基于温度的控制系统
温度传感和控制系统广泛用于关键过程的闭环控制，例如维持患者的热稳定性，或用于检测与温度相关的危险的报警系统。然而，这些系统的安全性尚未完全探索，留下了潜在的攻击面，可以利用这些攻击面来控制关键系统。在本文中，我们从安全性和安全的角度研究了基于温度的控制系统的可靠性。我们展示了对模拟温度传感组件进行物理级攻击如何导致意想不到的后果和安全风险。例如，我们证明攻击者可以远程操纵婴儿孵化器的温度传感器测量值以引起潜在的安全问题，而不会篡改受害系统或触发自动温度警报。这种攻击利用了运算放大器和仪表放大器中可能产生的意外整流效应来控制传感器输出，欺骗受害系统的内部控制回路加热或冷却。此外，我们展示了利用这种硬件级漏洞如何影响具有相似信号调节过程的不同类别的模拟传感器。我们的实验结果表明，这些系统中通常部署的传统防御措施不足以减轻威胁，因此我们提出了一种用于关键应用的低成本异常检测器的原型设计，以确保温度传感器信号的完整性。
诡计还是热力？使用整流攻击操纵关键的基于温度的控制系统
温度传感和控制系统广泛用于关键过程的闭环控制，例如维持患者的热稳定性，或用于检测与温度相关的危险的报警系统。然而，这些系统的安全性尚未完全探索，留下了潜在的攻击面，可以利用这些攻击面来控制关键系统。在本文中，我们从安全性和安全的角度研究了基于温度的控制系统的可靠性。我们展示了对模拟温度传感组件进行物理级攻击如何导致意想不到的后果和安全风险。例如，我们证明攻击者可以远程操纵婴儿保育箱的温度传感器测量值以引起潜在的安全问题，而不会篡改受害系统或触发自动温度警报。此次攻击利用了运算放大器和仪表放大器中可能产生的非预期整流效应来控制传感器输出，从而诱使受害系统的内部控制环路升温或降温。此外，我们还展示了这种硬件级漏洞的利用如何影响具有相似信号调节过程的不同类别的模拟传感器。我们的实验结果表明，这些系统中通常部署的传统防御措施不足以减轻威胁，因此我们提出了一种低成本异常检测器的原型设计，用于关键应用，以确保温度传感器信号的完整性。
驾驶员状态监控：在模拟自动驾驶场景中操纵可靠性预期
摘要 — 高度自动化驾驶技术在广泛集成到量产车辆之前将面临重大挑战。其中之一就是监控驾驶员的状态并确定他们是否准备好在特定情况下接管控制。因此，我们在驾驶模拟器中探索了他们的生理反应以及不同交通复杂度场景对信任的影响。使用混合重复测量设计，将 27 名参与者分为两个可靠性组，具有相反的自动化可靠性期望 - 低和高。我们假设期望会调节参与者对自动化的信任，从而调节他们在不同场景中的生理反应。也就是说，增加交通复杂性也会增加参与者的兴奋，而自动化可靠性期望会加剧或减轻这种兴奋。虽然无法观察到可靠性组差异，但我们的结果显示在高复杂性驾驶条件下（即，精神要求高的非驾驶相关任务和城市场景）生理激活增加。此外，我们观察到根据交付的组期望对自动化的信任进行调节。这些发现提供了一种背景方法，驾驶员监控系统的进一步研究可以从中受益，并可用于训练机器学习方法，以在不断变化的场景中对驾驶员的状态进行分类。这