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空间噪声相关性对航母定位精度的影响
最常用的潜艇探测和定位手段之一是定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标系统。这是一种被动系统，通过接收潜艇发射的声学信号、探测和定位潜艇来工作。近年来，DIFAR 声纳浮标还被用于追踪鲸鱼的迁徙并记录它们发出的声音（ McDonald，2004；Miller，2012；Greene Jr. 等，2004）。一般而言，DIFAR 声纳浮标配备有由五个水听器组成的水声天线，这些水听器由交叉的梯度水听器对和一个附加的中央水听器组成（Mallet，1975；Salamon，2004）。类似的没有中央水听器的天线系统也是已知的（Stover，1969；Salamon 等人，2000）。在本文中，作者将证明这两种解决方案都是正确的，并且在很宽的信噪比范围内提供类似的方位精度水平。与任何被动或主动声学系统一样，方位精度受噪声影响，其中噪声在声纳浮标的工作频率范围内（10 Hz 至 3 kHz）特别高（Salamon，2004；2006；Marszal 等人，2005）。了解
RNA的调查和摘要调节作用...
共同称为表面参考组，RNA修饰在调节相关细胞过程的基因控制中起着重要作用。在过去的几十年中，不仅在丰富的核糖体（rRNA）和转移RNA（tRNA），而且在Messenger RNA（mRNA）中鉴定了越来越多的RNA模式。此外，许多动态调节化学标记的作家，橡皮擦和读者也已经表征了。con构建沉积是细胞稳态的先决条件，其改变会导致异常的转录程序，这些程序决定了人类疾病，包括乳腺癌，最常见的女性恶性肿瘤，是女性癌症相关死亡的主要原因。在这篇综述中，我们大小 - tRNA，rRNA和mRNA中存在的主要RNA修饰。我们已经对乳腺癌相关的化学标记进行了分类，并总结了它们对乳腺肿瘤发生的贡献。另外，我们描述了与乳腺癌有关的相关途径的较少丰富的tRNA修饰。最后，我们讨论了当前的局限性，并具有对乳腺癌和其他癌症治疗策略的同意分类组学的观点。
在复杂森林环境中探索的球形空中操纵器机器人
从无人机中受益匪浅的重要研究领域是精确农业，因为它们具有出色的空间分解能力，因此非常适合对蔬菜斑块进行详细的小规模分析。据我们所知，很少有研究应用无人机来探索诸如果园之类的复杂森林环境，通常依靠间接的甲基化来获取作物信息。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，可以使特征的测量（例如分别测量水果或茎/叶）进行评估，以评估其成熟度或检测作物疾病。为了实现这一目标，我们引入了一种名为“ Sambot：球形空中ma-nipulator机器人”的新设计，该设计由一个由球形结构保护的迷你UAV组成，其前部有一个固定的操纵器。sambot与机械手的访问空间的能力相结合的球形脱落的保护益处。拟议的设计与ROS2兼容，ROS2是机器人研究和工业应用中广泛使用的框架。我们提议的范围的潜在应用范围范围超出了精确农业的范围，这些地区范围内，诸如矿山或崩溃的建筑物，结构检查以及自主地下导航等地区的搜索和救援区域。
雷达自动语音识别与理解...
摘要 — 奥地利空中交通管制局的空中交通管制员 (ATCos) 与德国航空航天中心 (DLR) 共同量化了自动语音识别与理解 (ASRU) 对工作量和飞行安全带来的好处。作为基本程序，ATCos 手动（使用鼠标）将所有许可输入飞机雷达标签。作为我们提出的解决方案的一部分，ATCos 由 ASRU 支持，它能够自动提供所需的输入。只有当 ASRU 提供不正确的输出时，才会提示 ATCos 进行更正。当 ATCos 由 ASRU 支持时，手动插入许可（即通过单击并选择屏幕上的正确输入）所需的总时间从 14 小时模拟时间内的 12,800 秒减少到 405 秒。鉴于早期的实验，通过 ASRU 减少雷达标签维护时间可能并不令人惊讶。但是，超过 30 倍的效果优于早期的结果。此外，本文还考虑了安全方面，即空中交通管制员在有和没有 ASRU 的情况下向飞机雷达标签提供错误输入的频率。本文表明，基于人工智能的 ASRU 系统足够可靠，可以集成到空中交通管制操作室中。
基于 CRISPR-Cas9 的 β 基因组高效编辑
利用 CRISPR-Cas9 核酸酶系统技术进行基因编辑可被视为纠正多种单基因疾病中的遗传突变最有前途的策略之一。在本文中，我们首次介绍了利用 CRISPR-Cas9 基因编辑纠正地中海地区最常见的 b 0 39 地中海贫血突变的方法。结果表明，在纯合 b 0 39 地中海贫血患者的红系前体细胞上进行 CRISPR-Cas9 纠正 b 0 39 地中海贫血突变后，存在正常的 b 珠蛋白基因。等位基因特异性 PCR 和测序证明了这一点。发现校正后的 b 珠蛋白 mRNA 积累效率高，并且 b 珠蛋白和成人血红蛋白 (HbA) 的相关“从头”产生率高。 CRISPR-Cas9 强制的 HbA 产生水平与游离 a 珠蛋白链过量的显著减少相关。分析了编辑程序的基因组毒性（低插入/缺失和无脱靶）。该方案可能是开发有效编辑 b 0 39 患者 CD34 + 细胞的起点，也是设计联合治疗的起点，联合使用 CRISPR-Cas9 编辑 b 珠蛋白基因和其他治疗方法，例如使用化学诱导剂诱导 HbA 和/或胎儿血红蛋白 (HbF)。
达尔文效应：网络犯罪分子将人工智能武器化
查尔斯·达尔文的自然选择理论表明，能够生存下来的并不是最强大或最聪明的，而是那些适应能力最强、最能抵御变化的。1 人工智能革命已经到来，尽管人工智能具有无限的美好和实现美好的可能性，但网络犯罪分子仍在不断开发人工智能以用于网络攻击。在争夺统治地位的最终斗争中，人工智能将在网络犯罪分子和网络安全捍卫者之间的军备竞赛中检验达尔文的自然选择理论。如果达尔文的理论是正确的，那么在不断发展的人工智能面前，最能适应和抵御变化的群体（无论是犯罪分子还是捍卫者）将生存下来并蓬勃发展。本文探讨了网络犯罪分子将生成式人工智能武器化和用于犯罪的情况。本文的目的是创建有关该主题的术语资源，解释网络犯罪分子利用的策略和技术，并提供这些技术如何用于利用公司进行网络攻击的示例。通过创建语言和意识，我们可以更好地让我们的组织和社区做好准备，以抵御人工智能驱动的网络攻击。进化的网络犯罪分子善于利用人员、流程和技术来实施网络攻击。截至 2024 年，犯罪分子使用三种常见的人工智能来实施网络攻击：(1) 利用汇总的被盗数据对人类进行社会工程；(2) 创建合成媒体和深度伪造 2 使用音频/视频过滤器冒充另一个人 3 ；(3) 创建恶意代码。4 这种可访问性和独创性的结合对网络防御者提出了艰巨的挑战。
美国监督机构希望密切追踪对乌克兰的武器和援助
知情人士称，Facebook 母公司 Meta Platforms Inc. 在最近结束的一轮绩效评估中给予了数千名员工低于标准的评级，这表明可能还会有更多裁员。知情人士称，该公司还削减了奖金指标，这是首席执行官马克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg) 宣布 2023 年将是“效率之年”后高管采取的几项措施之一。 知情人士称，Meta 领导层预计评级将导致未来几周更多员工离职。知情人士称，如果离职人数不够，公司将考虑再进行一轮裁员。最近，约有 11,000 名员工（约占公司员工总数的 13%）被解雇。Meta 发言人表示，Meta 的绩效评估流程与公司与员工的沟通一致。“我们一直秉承以目标为基础的高绩效文化，我们的评估流程旨在激励员工进行长期思考和高质量工作，同时帮助员工获得可付诸行动的反馈，”他说。熟悉该流程的人士表示，最近完成的绩效评估被视为扎克伯格的回归，在疫情爆发之前，他以向员工提供直接反馈而闻名。请转到页面A4
PETER FICZERE 添加剂
摘要：汽车行业是地球上竞争最激烈的领域之一。新市场和创新设计不断涌现，因此必须开发新的制造方法才能跟上汽车行业的步伐。增材制造为该行业提供了显著的竞争优势，它是一种颠覆性战略，可以提高生产灵活性、缩短产品开发时间，并按需提供最佳汽车零部件和定制汽车产品。使用软装配工具或专用工具进行增材制造以制造汽车零部件，可提高汽车生产率。增材制造的自由曲面功能允许设计和直接制造旨在提高车辆性能的优化汽车零部件，以及定制装配工具以提高生产率。增材制造的另一个相关技术优势是能够借助生成设计算法创建轻量化组件。此外，增材制造零件的上市时间大幅缩短，使大规模定制成为现实。燃油消耗的强劲下降趋势为汽车设计、性能和法规合规性提供了新的选择。考虑到从传统内燃机到其他运动系统的实际例子转换，增材制造是现代汽车的关键推动技术。本文概述了汽车领域增材制造的应用，重点介绍了该制造技术的技术和经济效益。
CEARá联邦大学
摘要：毒液衍生的肽显示出多种生物学和药理活动，使其在药物发现平台以及在医学和药物生物技术中的广泛应用中有用。由于其目标特异性，毒液肽有可能被脱离生物药物，以治疗各种健康状况，例如糖尿病，高血压和慢性疼痛。尽管药物开发的潜力很高，但几个局限性排除了将肽作为治疗剂的二含量，并阻碍将毒液肽转化为药物的过程。这些局限性包括化学不稳定性，口服吸收较差，半寿命和靶向细胞毒性。克服这些缺点的一种策略依赖于使用纳米载体的生物活性肽的配方。现在可以使用一系列可用的生物相容性材料，可以用作纳米载体，并可以改善用于临床和诊断应用的治疗和毒液衍生的植物的生物利用度。已越来越多地报道了已包装并用不同类型的纳米材料配制的分离的毒液肽和粗毒液的例子。基于当前数据，可以收集大量有关纳米载体封装毒液肽并将其造型生物瓦利亚的信息收集的信息。总体而言，纳米材料是基于生物和药理活性毒液衍生肽的生物药物制备的重要组成部分。
降低LLMS中的隐私风险
对手可以提示该模型提取出来的姓名，电子邮件地址，电话号码或其他敏感信息，以实现恶意目的，如图1所示。一般数据保护法规（欧洲议会和欧盟理事会，2016年）赋予个人被遗忘的权利（RTBF），这可能会限制其个人信息的不同和间接商业使用。这种情况导致我们提出问题：我们如何使LLMS能够保护特定个人的私人数据以减轻隐私风险？在LLM的昂贵培训过程中，将所有私人信息从培训数据中移动并从头开始重新训练它不是一个实用的解决方案（Lison等人。，2021; Kandpal等。，2022;刘等。，2024a）。因此，研究人员旨在采用机器学习（MU）作为替代方案，旨在消除不受欢迎的数据和相关模型的影响而无需重新培训的影响（Cao和Yang，2015; Bourtoule et e;，2021; Jang等。，2022; Si等。，2023;张等。，2023a; Maini等。，2024;刘等。，2024a）。为了评估MU甲基的性能，一些研究已经尝试了问题 -