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PAPS存储库 div>
2。非洲联盟（AU）和平与安全委员会的会议旨在探索AI在促进非洲和平，安全和发展中的作用，评估其潜力和挑战，并制定策略，以利用AI为非洲大陆的愿望。II。 通过AI3。建设和平 人工智能（AI）为加强整个非洲的和平努力提供了前所未有的机会。 通过利用AI进行调解，和解和冲突后重建，AI可以促进不同社区之间的可持续和平和促进对话。 AI技术可以分析大量数据以识别潜在的紧张局势和不满，从而为有针对性的和平建设干预提供见解。 此外，AI促进了冲突各方之间的沟通和理解，为对话和相互理解创建平台，从而有助于长期和平与稳定。II。通过AI3。人工智能（AI）为加强整个非洲的和平努力提供了前所未有的机会。通过利用AI进行调解，和解和冲突后重建，AI可以促进不同社区之间的可持续和平和促进对话。AI技术可以分析大量数据以识别潜在的紧张局势和不满，从而为有针对性的和平建设干预提供见解。此外，AI促进了冲突各方之间的沟通和理解，为对话和相互理解创建平台，从而有助于长期和平与稳定。
BAB III- UPI存储库
获得了隐藏在Stego图像上的文本。3。接受者通过使用已生成的ECC密钥进行秘密密钥解密过程，直到从AES Secret Keys获得授权为止。4。接收者使用已获得的AES秘密密钥进行消息解密过程，直到获得授权为止。
肯特学术资料库
对长期意识障碍 (pDOC) 患者提供准确的预后仍然是一个临床挑战。大型横断面研究已经证明了使用高密度脑电图 (hdEEG) 测量的功能性大脑网络的诊断和预后价值。尽管如此，这些神经测量的预后价值尚未通过纵向随访进行评估。我们通过评估 hdEEG 预测长期行为结果的效用来解决这一差距，采用从一组患者中收集的纵向数据，这些患者在两年的时间内通过床边的静息 hdEEG 和昏迷恢复量表修订版 (CRS-R) 进行系统评估。我们使用典型相关分析将临床（包括 CRS-R 评分与人口统计变量相结合）和 hdEEG 变量相互关联。该分析显示，患者的年龄、hdEEG θ 波段功率和 alpha 波段连接对 hdEEG 与临床变量之间的关系贡献最为显著。此外，我们发现，评估时记录的 hdEEG 测量结果增强了临床测量结果，有助于预测下次评估时的 CRS-R 分数。此外，hdEEG 变化率不仅可以预测 CRS-R 分数的后续变化，而且在预测能力方面也优于临床测量结果。总之，这些发现表明，功能性大脑网络的改善先于 pDOC 的行为意识变化。我们在此证明，在专科护理院进行的床边 hdEEG 评估是可行的，具有临床实用性，并且可以补充临床知识和系统性行为评估，以指导预后和护理。
类固醇药物抑制。pdf-肯特学术存储库
背景。细胞色素BD复合物是在多种细菌病原体中感染期间很重要的原核生物中发现的呼吸道氧化酶。方法。在计算机对接中被用来筛查经批准的药物，因为它们能够与大肠杆菌细胞色素bd -I的奎诺醇位点结合。呼吸抑制作用。使用生长/生存力分析来测量抑菌和杀菌作用。结果。类固醇药物乙基雌二醇和奎尼斯罗抑制了大肠杆菌BD -I活性，中位抑制浓度（IC 50）值为47±28.9 µg/mL（158±97.2 µm）和0.2±0.04 µg/ml（0.2±0.04 µg/ml（0.5±0.1±0.1 µm）。Quinestrol抑制了大肠杆菌“ BD -I仅”菌株的生长，其IC 50的0.06±0.02 µg/ml（0.2±0.07 µm）。金黄色葡萄球菌“仅BD”菌株的生长被Quinestro抑制，IC 50的2.2±0.43 µg/ml（6.0±1.2 µm）抑制。喹尔estol对金黄色葡萄球菌表现出有效的杀菌作用，而不是大肠杆菌。结论。Quinestrol抑制大肠杆菌和金黄色葡萄球菌中的细胞色素BD，并抑制两种物种的生长，但仅是对金黄色葡萄球菌的杀菌性。关键字。细胞色素bd;抗菌；药物重新利用；奎内尔特; MRSA。
利哈伊保护机构知识库
镍基高温合金一直在满足燃气轮机对高温材料的需求，以提高工作温度 (T) 并实现更高的效率 [1]。然而，要进一步突破燃气轮机在 T > 1600 C 下的运行极限，就需要发现和开发除相当昂贵的镍基高温合金之外的新型合金。最近对合金探索的兴趣促使人们偏离传统的合金化策略，探索相图中心，从而产生了一种新的合金，即多主元合金 (MPEA) [2]。与沉淀强化合金相比，MPEA 具有单相/双相固溶体（由多种组成元素的比例相当导致的相对“更高”的混合熵驱动），这些固溶体在较高温度下稳定，即使在升高的 T 下也能保持优异的机械、腐蚀和热性能 [2e18]。 MPEA 可用的成分范围非常广泛，而且人们对使用计算和机器学习技术加速合金发现的兴趣日益浓厚，这促进了具有目标特性的 MPEA 的高通量设计研究[8、9、11、12、15、17、19 e 22]。尽管如此，在实验室规模上对这些成分的预测相 / 特性的验证通常仅限于电弧熔炼 [23、24]、机械合金化、放电等离子烧结 [25] 和薄膜沉积 [26]。基于激光沉积的增材制造 (AM) 技术的进步为高通量合成 MPEA 提供了机会，它提高了可扩展性，可以将合金和组件设计结合起来，以获得应用驱动的材料特性 [27 e 36]。然而，AM 的优势有时会被制造方面的挑战所取代，包括材料中的孔隙率
都灵理工大学信息库 - CORE
摘要：现代航空业迎来了新关键要素的大规模传播，包括最初仅用于军事目的的遥控飞机系统 (RPAS)。近十年来，RPAS 已准备好成为各种民用应用中的新空域用户。尽管由于国家和国际飞行航空管理局 (FAA) 的限制，RPAS 目前只能飞入隔离空域，但它们在航空发展和经济投资方面具有显著的潜在增长。只有当获准飞入非隔离空域时，才能全面开发 RPAS，就像有人驾驶的民用和军用飞机一样。向 RPAS 披露空域的初步要求是为每个航空运营商实施国际民用航空组织规定的临时安全管理系统 (SMS)。根据欧洲的 SESAR-JU 和美国的 NextGen，这一问题出现在正在进行的空域管理重组背景下（SESAR-JU 已定义应如何在 SESAR 2020 中开展 RPAS 研究，所有这些都符合 2015 年欧洲 ATM 总体规划）。本文根据欧洲航空安全局 (EASA) 定义的操作场景，为实施风险模型和一般程序/方法以调查 RPAS 安全性提供了基础。该研究基于在 RAID（RPAS-ATM 集成演示）项目中进行的多次 RPAS 实验飞行所取得的结果。
Rothamsted 存储库下载
1 植物科学系，罗瑟姆斯特德研究中心，哈彭登 AL5 2JQ，英国 § 现地址：约翰·英纳斯中心，诺维奇研究园，诺维奇 NR4 7UH，英国 *通讯地址：vladimir.nekrasov@rothamsted.ac.uk 电话：+44 (0)1582 938 292 FH ORCID：0000-0002-0215-3209；VN ORCID：0000-0001-9386-1683 关键词：CRISPR、Cas9、植物、基因组编辑、Golden Gate、MoClo
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
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1960年代的绿色革命通过遗传改善，化学肥料，灌溉和机械化而实现了作物产量的显着增加。然而，在气候变化和地缘政治动荡的背景下，目前人口增长的轨迹预测，农业生产将不足以确保未来三十年的全球粮食安全。迫切需要对超出增量收益的农作物的改进。植物生物学近年来还通过开发和应用功能强大的技术（包括基因组测序），“ OMICS技术，精确的基因组编辑以及结构生物学和显微镜的步骤变化”，进行了一场革命。proteostasis-控制细胞蛋白质补体的集体过程，包括合成，修饰，定位和降解 - 是一个从这些进步中受益的领域。本期特刊介绍了这个充满活力的领域的最新研究，特别关注蛋白质降解。在当前文章中，我们强调了植物蛋白质症对农艺特征的多样化和广泛的贡献，提出了机遇和策略，以操纵蛋白质静态机制的不同元素以改善作物，并讨论将这些思想付诸实践所涉及的挑战。