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ITMC2024海报展示，原型展览，公司展览计划
P-24 Dushyant Dubey Dydimic机械性能的添加短玻璃纤维增强PLA复合材料跨变量打印参数，由机器学习优化的印度技术学院优化的变量打印参数
PAG30海报 - Mybaits- 2023年1月 - 最终
随着最近推出了多个新型高通量测序（HTS）平台，HTS Work Work流量选项的景观比以往任何时候都更丰富。选择与当前或将来的HTS平台上的测序兼容的目标测序解决方案对于最大化给定测定的实用性很重要。Daicel Arbor Biosciences的Mybaits®杂交捕获系统是通过设计与几乎所有HTS工作流动的设计，无论是短暂的还是长阅读。具有高度通用的自定义探针设计算法和平台 - 不合稳定协议选项，Mybaits是实现任何物种或样品类型的任何DNA或RNA靶向测序需求的强大解决方案。在这张海报中，我们强调了在现代HTS景观中允许其独特多功能性的Mybaits的技术特征，其中包括数据示例，这些示例证明了其与动植物基因组学社区相关的短读和长阅读HTS平台的普遍应用。
2024 海报研讨会计划 AM.docx - MRSEC | UMN
1.Afia Abdi β-arrestin 偏向神经降压素受体 1 调节剂对多巴胺受体 D2 β-arrestin 的影响 招募顾问：Lauren Slosky 赞助计划：LSSURP 所在机构：明尼苏达大学，双子城 摘要：由于精神兴奋剂使用障碍对公共健康的影响不断升级，开发有效的药物疗法仍然是一个关键的未满足需求。神经降压素受体 1 (NTSR1) 是一种 G 蛋白偶联受体 (GPCR)，在调节大脑中的多巴胺能信号通路方面不可或缺，使其成为这些疾病的有希望的治疗靶点。作为 GPCR，NTSR1 介导与 G 蛋白和 β-arrestin 的相互作用。针对 NTSR1 的平衡肽激动剂已在临床前成瘾模型中显示出潜在功效。尽管如此，它们在临床应用方面的进展受到诸如低血压、体温过低和运动障碍等不利靶向效应的阻碍。因此，我们最近开发了 β-arrestin 偏向的 NTSR1 配体，例如化合物 SBI-553，它选择性地减弱与甲基苯丙胺和可卡因诱导的运动活动相关的精神兴奋剂相关行为。尽管有这些有希望的发现，但其作用的潜在机制仍未完全了解。该项目旨在确定 NTSR1 共表达和激活对 D2 受体信号传导的影响，以阐明 SBI-553 消除靶向副作用的机制。利用 HEK293T 细胞、磷酸钙转染和生物发光共振能量转移 (BRET) 检测，我们希望帮助确定 SBI-553 最大限度减少不良反应的分子机制。这项研究可以为开发更有效、更安全的精神兴奋剂使用障碍药物疗法铺平道路。
海报：GSIT：用于车辆网络中层次证书管理的几何空间信息树
摘要 - 这项工作介绍了几何空间信息树（GSIT），这是一个新颖的框架，通过将超平面分配给实体并降低下属节点的维度来构建层次关系。框架中的成员通过内部产品计算进行验证，简化执行步骤，同时跨越不同深度的层次结构进行身份验证。GSIT利用超平面的几何特性有效地编码和管理分层信息。它适用于车辆网络公共密钥基础架构（PKI），增强隐私保护，化名证书管理和多级可追溯性。此方法为管理安全的通信系统中的复杂层次结构提供了可扩展且灵活的解决方案。
海报Aniti Days 2024元组.pptx
●成千上万的活动要安排和分配给资源●约束：优先，劳动力和机器可用性，技能……●目标：成本，完成时间，质量……●许多不确定性来源：延迟，设备失败…
McReu 2024海报 - navr by anmol garg -cdn
[1] li，xiaojuan和huang，小米。“ VR暴露治疗精神疾病的治疗和发展前景。“心理学杂志，第1卷15，否。3，2023，pp。45-58。[2] Chitale，Vibhav，Playne，Daniel，Liang，Haining和Nilufar的Baghaei。“用于预测心理健康状况的虚拟现实数据。”IEEE混合和增强现实会议，2022年，pp。1-7。[3]艾布拉姆斯，扎拉。“通过VR。“ IEEE PULSE，卷13，否。5，2022，pp。16-20。[4] Nath，Nishu，Zavarelli，Jace，Stanley，Laura等。“在虚拟现实中整合认知行为疗法和心率变异性生物反馈，增强现实，并将现实作为心理健康干预。”IEEE虚拟现实和3D用户界面摘要和研讨会（VRW），2024，pp。1198-1201。[5]负担得起且可访问的心理健康资源的障碍
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。
2024 ONCREF AACR海报
参考数据集的观点。a-b）WRN抑制剂剂量反应曲线横跨900个Prism细胞系（https://github.com/niu-lab/ msisensor2），以及区域范围内curve（auc）和基因组 - 含量 - 含基因组shrna或crispr（xpr）依赖性（xpr）依赖性的相关性，依赖于强度，是强化的良好。c）每个化合物注销的目标对之间的棱镜AUC和shRNA或XPR依赖性之间的相关性（| r |）。XPR依赖性细胞系的比例（概率> 0.5;颜色）反映了部分抑制（SHRNA）可以更好地恢复目标上的关系的实例。d）这些化合物靶向对的最佳全基因组相关等级的分布。e）由254个Prism AUC auc pro填充的成对Pearson相关性产生的UMAP在约900个细胞系中，通过注释化合物颜色，表明生物学信号的总体连贯性。