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6G分布式云环境的智能信任和安全编排
通过交换网络威胁情报以提高零信任的本地信任评估能力，通过交换网络威胁情报，是多个利益相关者之间的协作信任与安全体系结构信任。多方面且普遍的监控系统，用于服务于网络威胁智能，以进行信任评估，并在6G云/边缘连续体上进行安全决策。一个信任模型，该模型考虑了服务的概念，供应链和执行环境以及与安全合规性服务运营（NIS2 Framework）涉及的利益相关者的身份管理服务操作中涉及的几个利益相关者之间的信任关系以及通过基于属性的访问访问控制（ABAC）模型之间的几个利益相关者之间的信任关系。通过通行可编程模型服务
SIRT1保护措施通过策划抗氧化反应并抑制细胞衰老
抽象的脂肪组织是一种重要的内分泌器官，可调节哺乳动物的代谢，免疫反应和衰老。健康的脂肪细胞促进组织稳态和寿命。sirt1是一种保守的NAD +依赖性脱乙酰基酶，通过脱乙酰化和抑制PPAR-γ来负调节成型分化。然而，在小鼠中淘汰小鼠中的米氏干细胞（MSC）不仅会导致成骨的缺陷，而且还导致脂肪组织的丧失，这表明SIRT1在脂肪分化方面也不受欢迎。在这里，我们报告说，MSC中SIRT1功能的严重损害在成脂分化过程中引起了明显的缺陷和衰老。仅在脂肪生成过程中抑制SIRT1时观察到这些，而不是在脂肪生成分化之前或之后施加SIRT1抑制时。细胞产生高水平的活性氧
SAP细胞和基因疗法编排的特征范围描述
实验特征不是官方交付的范围的一部分，该范围保证了未来的发行版。这意味着出于任何原因，SAP可以随时更改实验功能，恕不另行通知。实验特征并非用于生产性。您可能不会在实时操作环境中或使用尚未充分备份的数据中证明，测试，检查，评估或以其他方式使用实验功能。实验功能的目的是尽早获得反馈，使客户和合作伙伴可以相应地影响未来的产品。提供您的反馈（例如在SAP社区中），您接受捐款或衍生工程的知识产权保留是SAP的独家财产。
DrugOrchestra：通过深度多任务学习联合预测药物反应、目标和副作用
大量积累的药物基因组学、化学基因组学和副作用数据集为药物反应预测、药物靶标识别和药物副作用预测提供了前所未有的机会。现有的计算方法将其范围限制在这三个任务中的一项，不可避免地忽略了它们之间的丰富联系。在这里，我们提出了 DrugOrchestra，这是一个深度多任务学习框架，可以联合预测药物反应、靶标和副作用。DrugOrchestra 利用预先训练的基于分子结构的药物表征来连接这三个任务。DrugOrchestra 不是直接对单个任务进行微调，而是使用深度多任务学习通过同时对药物反应、靶标和副作用预测进行微调来获得基于表型的药物表征。通过将这三个任务结合在一起，DrugOrchestra 能够仅通过了解其分子结构来预测看不见的药物。我们通过整合三个任务中的 8 个数据集，构建了一个包含超过 21,000 种药物的异构药物发现数据集。与在单个任务或单个数据集上训练的方法相比，我们的方法获得了显着的改进。我们进一步揭示了 8 个数据集和 3 个任务之间的可迁移性，为理解药物机制提供了新的见解。关键词：多任务学习、药物靶标预测、药物副作用预测、药物反应预测可用性：https://github.com/jiangdada1221/DrugOrchestra
网络服务编排：竞争性景观评估
NetCracker智能自动化完全基于微服务；这些微服务可以分解和配置为每个部署，以匹配客户的环境和要求。NetCracker专注于服务和网络切片的端到端自动化，已将AI嵌入其解决方案中，并支持广泛的API和标准体。该公司在各种网络类型中都有编排经验，包括最近的Leo卫星服务，这些服务对包括服务和资源库存以及服务保证在内的编排组件提出了严格的要求。它还具有良好的经验在Servco/Netco关系中精心策划服务。
基于LLM的代理的定义和编排...
基于LLM的代理在软件工程中的可靠应用需要大幅度提高其偏差的准确性和最小化。虽然LLM的规模和性能继续增加，但似乎像单个代理的幻觉一样的现象是不可避免的，因为它们与生成模型中的基本推理机制相关。另一方面，证据开始积累有关通过在代理人群体之间进行协作和辩论来实现所需绩效的可能性。在人类之间发生的工作质量随着工人在任务，有组织的协作以及背景不同的工人之间的讨论而提高。与人类不同，多个必需的AI代理的实例化以及它们之间的协作和讨论非常快，便宜，这使得这种方法变得特别方便。Mosaico EU项目1提出了实施这种方法的理论和技术框架，并将其扩展到非常大的合作代理人，即ai-ai-agent社区。该项目收集了工具辅助软件工程的世界领先的专家：欧洲学术团队，著名的工具提供者（Qodo，Eclipse）和工业用户（Collins Aerospace，Immersospace，Immersion，Unparallial，NBG）。
Citrix SD -WAN编排者-NetScaler
•部署摘要：本节提供了最新部署的摘要，例如日期和时间（在UTC时区）和部署状态。•切换到旧部署视图：可以返回旧部署页面的选项。•部署历史记录：新的部署历史表提供了过去部署的详细信息。如果启用了部分站点升级，则部署历史表根据设备配置为运行的软件版本对详细信息进行了分类。如果最后一次激活失败，您甚至可以查看故障的详细信息。•站点视图：此表包括有关当前部署状态，编目连接性，每个设备的软件版本以及运行配置的时间戳的详细信息。它还包括在发生故障时在各个站点上重试部署的选项。•默认网络软件：选择要应用于网络网站的软件版本的选项现已在部署>“软件＆站点”下可用。•部分站点升级：现在可以在Deploy> Software＆Sites下获得部分站点升级选项。•忽略不完整：现在在部署>设置下可用此复选框。•回滚设置：错误选项的回滚选项被重命名为回滚设置。现在可以在部署>设置下可用。•部署过程的4个主要阶段在以下屏幕中捕获：
MonB5G：支持 AI/ML 的网络切片分布式编排和管理框架
摘要 — 在网络切片范式的支持下，预计各种垂直服务将填充未来的移动生态系统，同时在共享基础设施上有效共存。然而，垂直服务的内在多样性，加上移动基础设施资源的异构性，带来了严峻的管理挑战，需要深度架构创新，以无缝支持基于自动化、灵活性和可编程性的增强编排机制。在本文中，我们介绍了由 H2020 MonB5G 项目设计的新型网络切片管理和编排平台。所提出的概念通过使用人工智能驱动的分布式可编程管理架构来解决网络切片管理和编排的可扩展性问题。管理层级的不同级别都采用了支持人工智能的管理操作。所提出的架构是迈向自我管理网络切片的重要一步。索引术语 —5G、6G、网络切片、AI、ML、ZSM、管理、编排
使用模仿学习来实施智能机箱的控制编排
摘要：尽管对超级驱动系统的控制分配取得了进步，但仍需要进行全面，优化和安全的解决方案。传统方法虽然成熟，但仍与耦合非线性分配的复杂性以及对广泛的计算资源的需求斗争。机器学习可以通过其概括和适应能力来提供显着的优势，尤其是在使用线性近似来减轻计算负担或尚不确定执行器的有效性时。模仿学习的最新进展，尤其是行为克隆和深入的强化学习，已经在解决这些挑战方面表现出了有希望的结果。本文旨在确定在控制编排中使用机器学习的潜力，以使智能机箱超越分配问题，包括跨系统，资源平衡以及安全性和性能限制的交互管理。我们提出了一组我们认为与实验有关的技术，以解决智能底盘系统中控制分配的潜在挑战和复杂性，这些挑战将在即将到来的文章中进行测试。