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Sigma软件Studio DevSecops平台
Sigma Software Studio是一种用于软件开发的新方法，它可以比起从头开始（DIY）构建成本和复杂性的快速，安全的软件工厂的站立。使用这个经过验证的安全DevSecops平台统一和简化整个企业的软件开发，可以加速软件应用程序的部署，降低复杂性并在传统的DIY方法中显着降低成本。这使任务所有者能够将资源集中在确定DevSecops如何最佳服务的方式上，而不是专注于基础架构。
AAV-RPGR 基因疗法挽救人类视网膜类器官模型中 RPGR 相关 X 连锁视网膜色素变性的视蛋白错误定位
摘要：视网膜色素变性 GTPase 调节剂 (RPGR) 基因内的变异是 X 连锁视网膜色素变性 (XLRP) 的主要原因，XLRP 是一种常见且严重的遗传性视网膜疾病。XLRP 的特征是光感受器的逐渐退化和丧失，导致视力丧失，并最终导致双侧失明。不幸的是，目前尚无针对 RPGR 相关 XLRP 的有效批准治疗方法。我们试图使用临床相关构建体研究 RPGR ORF15 基因补充在人类 RPGR 缺陷型视网膜类器官 (RO) 中的有效性。使用针对 RPGR 的成熟 CRISPR/Cas9 基因编辑方法生成同源 RPGR 敲除 (KO) 诱导的多能干细胞 (IPSC)。RPGR-KO 和同源野生型 IPSC 分化为 RO，并用于测试腺相关病毒 (AAV) RPGR (AAV-RPGR) 临床载体构建体。使用 AAV-RPGR 转导 RPGR-KO RO 成功恢复了 RPGR mRNA 和蛋白质的表达，并定位到杆状和锥状感光细胞中的感光连接纤毛。载体衍生的 RPGR 显示出与 WT RO 相同的谷氨酰化水平。此外，用 AAV-RPGR 治疗可恢复 RPGR-KO RO 内的视紫红质定位，从而减少对感光外核层的错误定位。这些数据提供了对 RPGR ORF15 基因补充在人类感光细胞中的功能效力的机制见解，并支持了之前报道的在 RPGR 相关 XLRP 患者中使用该载体构建体进行的 I/II 期试验的积极结果，该载体构建体目前正在进行 III 期临床试验。
TwinOps – DevOps 与基于模型的工程和数字孪生相结合，用于 CPS 工程
网络物理系统 (CPS) 的工程需要大量专业知识来捕获系统需求并得出正确的解决方案。基于模型的工程和 DevOps 旨在高效地交付质量更高的软件。基于模型的工程依靠模型作为一流的工件来分析、模拟并最终生成系统的各个部分。DevOps 专注于软件工程活动，从早期开发到集成，然后通过在运行时监控系统进行改进。我们声称这些可以有效地结合起来，以改进 CPS 的工程流程。在本文中，我们介绍了 TwinOps，这是一种将基于模型的工程、数字孪生和 DevOps 实践统一在统一工作流程中的流程。TwinOps 说明了如何利用 MBE 和 DevOps 中的几种最佳实践来设计网络物理系统。我们使用数字孪生案例研究来说明我们的贡献，以说明 TwinOps 的优势，结合 AADL 和 Modelica 模型以及物联网平台。
活动：- AI-ML 和 DevOps 俱乐部成立
但你们会给予自己和学院认可”。Pritesh 先生强调了好奇心在学习 AI ML 中的价值，并劝告大家开始在这个领域创建算法，因为这个领域还没有太多的研究。这个行业最常见的语言是 Python 和 R，因此他强调了对这两种语言都透彻了解的重要性。他鼓励每个人都去竞争，即使他们之前没有任何经验，因为这会帮助他们起步。他强调说，“僵化在数据科学中是行不通的，所以要不断更新自己”，因为正如牛顿所说，“我们所知道的只是一滴水，我们不知道的则是一片海洋。”“数据素养是数据科学中比技术专长最重要的事情，”他在结束演讲时说道。结论：
摘要和重要概念第95-116页
§解释如何构建DNA。§解释如何在染色体中组织DNA。§解释DNA复制。§解释如何将DNA与生物或死生物学材料中隔离。§解释基因检测。§解释转录和翻译，以及这些过程的结果。
U-space ConOps（3.10 版）- CORUS-XUAM
U-space 是欧洲针对无人驾驶航空系统（也称为无人机）的交通管理系统。CORUS 项目从 2017 年到 2019 年，制作了三个版本的 U-space 作战概念或 ConOps。第三个 [1] 于 2019 年 10 月制作。ConOps 从用户的角度解释了 U-space 的工作原理。此版本的 ConOps 名为 3.10，有三个不同之处。此版本试图满足城市空中交通的需求，包括城市地区的货物和客运航空运输。欧盟通过了与 U-space 相关的各种法规，必须加以考虑。研究项目已经完成了以前版本中缺失的细节，并已纳入其中。
利用 FortiAIOps 实现整个 IT 运营的 AI 持续检测和优化
IT 团队必须全面了解数字部门，并了解与连接性和生产力相关的关键运营问题。与在分析事件根本原因的过程中苦苦挣扎的从业者类似，有大量的技术用于跟踪和管理运营的各个方面。这些技术持续监控和分析可能影响业务的因素。反过来，没有单一的控制台可供管理，这会影响可视性，因为从业者传统上使用多个界面。采用拼凑方法的组织需要在每个产品领域拥有进一步的专业知识。投资于各种工具和人才组织的组合会大大增加成本，同时增加进一步的复杂性。
Dell PowerScale：使用人工智能进行 IT 运营 (AIOps) 的关键性能预测
当今，构建 IT 基础架构的挑战性从未如此之大。许多终端用户工作负载（例如半导体设计、自动驾驶开发以及生命科学和医疗保健）每天都在变得越来越复杂。这种复杂性带来了对 IT 的需求。另一个复杂因素是数据足迹也在增长，通常是呈指数级增长。难怪 IT 管理员难以保持一致的基础架构性能，因为恶意应用程序（和用户）有时会使基础架构超载，从而导致整个组织的性能问题。虽然有可用于监控性能的工具，但这些工具缺乏领域知识（它们是千篇一律的），因此主要用于在问题发生后向管理员发出警报。理想情况下，IT 管理员希望能够根据其特定的工作负载组合来预测何时会出现性能挑战，并有足够的时间完全避免它们。
康沃尔太空港运营的 VO AEE v2 - 民航局
AEE 环境影响评估 AHA 飞机危险区 APF 航空政策框架 AQMA 空气质量管理区 BSI 英国标准协会 CAA 英国民航局 CAN 康沃尔机场 纽基 CH 4 甲烷 CIoSLEP 康沃尔郡和锡利群岛地方企业伙伴关系 CO 2 二氧化碳 CO 2e 二氧化碳当量 dB 分贝 dBA A 加权分贝 dB rms re 1 µPa 分贝均方根参考 1 微帕 Defra 环境、食品和农村事务部 DfT 英国交通部 DGRM 自然资源、安全与海事服务总司 EC 欧盟委员会 EEZ 专属经济区 EIA 环境影响评估 EIB 欧洲投资银行 EPUK 英国环境保护局 ERP 应急响应程序 ESA 美国濒危物种法案 EU 欧盟 FAA 美国联邦航空管理局 ft 英尺 GHe 气态氦 GHG 温室气体 GN2 气态氮 GoUK 英国政府 大不列颠及北爱尔兰联合王国 GSE 地面支持设备 GVA 总增加值 hr 小时 Hz 赫兹 IAA 爱尔兰航空局 IAQM 空气质量管理协会 IB 可居住建筑 ICAO 国际民用航空组织 IEMA 环境管理和评估研究所 IPCC 政府间气候变化专门委员会 IUCN 国际自然保护联盟 JNCC 联合自然保护委员会 kg 千克 km 公里 LAeq A 加权当量 so