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Moltemplate手册
8个数组，切片和坐标转换42 8.1在新语句中括号[]的转换。。。42 8.2实例化后的转换。。。。。。。。。。。。43 8.3转换顺序（一般情况）。。。。。。。。。。。。。。43 8.4随机阵列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 8.4.1具有精确分子类型计数的随机阵列。。。44 8.5 [*]和[I-J]切片符号。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 46 8.5.1建筑物数组一次一个间隔（使用切片无）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 8.5 [*]和[I-J]切片符号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 8.5.1建筑物数组一次一个间隔（使用切片无）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 8.6多维阵列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 8.7自定义单个行，列或层。。。。。。。。47 8.8使用多维阵列创建随机混合物。。47 8.9插入随机空缺。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 8.9.1具有精确类型计数的随机多维阵列48 8.10使用DELETE切割矩形孔。。。。。。。。。。。。。49
端到端机器学习中负责任的人工智能挑战
随着人工智能在我们日常生活中的广泛应用，负责任的人工智能变得越来越重要。许多部署人工智能的公司公开表示，在训练模型时，我们不仅需要提高其准确性，还需要保证模型不会歧视用户（公平性）、能够抵御嘈杂或中毒数据（鲁棒性）、可解释等等。此外，这些目标不仅与模型训练有关，而且与端到端机器学习的所有步骤有关，包括数据收集、数据清理和验证、模型训练、模型评估以及模型管理和服务。最后，负责任的人工智能在概念上具有挑战性，支持所有目标必须尽可能简单。因此，我们提出了实现这一愿景的三个关键研究方向——深度、广度和可用性——以衡量进展并介绍我们正在进行的研究。首先，必须深入支持负责任的人工智能，其中必须同时处理公平性和鲁棒性等多个目标。为此，我们提出了 FR-Train，这是一个在存在数据偏见和中毒的情况下进行公平和鲁棒模型训练的整体框架。其次，负责任的人工智能必须得到广泛支持，最好是在机器学习的所有步骤中。目前，我们专注于数据预处理步骤，并提出了 Slice Tuner（一种用于训练公平和准确模型的选择性数据采集框架）和 MLClean（一种也可以提高公平性和鲁棒性的数据清理框架）。最后，负责任的人工智能必须是可用的，其中技术必须易于部署和可操作。我们提出了 FairBatch（一种有效且易于使用的公平性批次选择方法）和 Slice Finder（一种自动查找有问题的切片的模型评估工具）。我们相信我们触及了端到端机器学习负责任人工智能的表面，并提出了未来的研究挑战。
使用强化学习和智能合约智能预防DDOS攻击
文献综述了RL在DDOS预防中的应用，最近出现在文献中。作者（Javadpour等人2023）开发了一种基于切片的基于切片的增强学习（SIRH）模型，该模型允许在5G网络中与其他切片中隔离的折衷切片，从而导致减轻减轻。（He等人） 2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。 智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。 （Yakubu等人 2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。 这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。（He等人2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。（Yakubu等人2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。
关于材料属性计算的密度功能理论的量子质量
基本材料特性由核，电子质量及其相互排斥的势能下的电子确定。从材料到材料的变量是离子电位。计算电子特性的逻辑过程是从电势到电子分布。这可以实现从原子和分子到固体的材料特性的实际计算。由于许多人的努力，这种方法已经开花了。该概念类似于从山丘和山地的景观中改变人口分布的预测，从人口分布中确定景观。在原子系统中，量子怪异允许此开关，但指出它在量子状态的层析成像中只是一个切片。作者分享了他从这个切片中的发展方面的经验，但接近与人口切换景观的有力概念。
密度泛函理论在材料性质计算中的量子后见之明
材料的基本性质由原子核势能、电子质量和相互排斥力下的电子决定。不同材料之间的变量是离子势。计算电子性质的逻辑程序是从势到电子分布。这使得从原子、分子到固体的材料性质的实际计算成为可能。由于许多人的努力，这种方法已经蓬勃发展。这个概念类似于将人类人口分布的预测从丘陵和山谷的景观转变为从人口分布确定景观。在原子系统中，量子的怪癖允许这种切换，但决定它只是量子态断层扫描中的一个切片。作者分享了他从这个切片开发的经验，但接近用人口切换景观的强大概念。
标题 使用微流体平台对肿瘤切片进行多路复用药物测试 作者 LF Horowitz 1#,2,3 , AD Rodriguez 3 , Z. Dereli-Korkut 5 ,
摘要 目前评估个体人类癌症药物反应的方法通常不准确、成本高或速度慢。快速直接评估患者癌症组织对药物或小分子反应的功能性方法为改善药物测试提供了一种有希望的方法，并有可能为个体患者确定最佳治疗方法。我们开发了一个数字化制造的微流体平台，用于对完整的癌症切片培养物进行多路复用药物测试，并展示了该平台在评估人类胶质瘤异种移植和患者肿瘤活检切片培养物中的药物反应方面的应用。这种方法保留了大部分组织微环境，可以在手术后几天内迅速提供结果，以指导选择有效的初始疗法。我们的研究结果为癌症药物测试和开发建立了一个有用的临床前平台，并有可能改善癌症个性化医疗。
CRISPR 基因编辑与犹太伦理
在开始讨论 CRISPR 的伦理问题之前，我们先从技术层面阐明该过程的工作原理。CRISPR [1] 技术被称为“分子剪刀”，因为它能够定位特定 DNA 序列并在该位点切割 DNA。利用 CRISPR，研究人员已经找到了将细菌免疫系统重新用于基因编辑工具的方法，该工具在科学和医学领域有广泛的应用。它是如何工作的？细菌已经开发出一种系统来保护自己免受病毒（噬菌体）感染，该系统涉及“切割”噬菌体基因组。当第一次被噬菌体感染时，细菌会将一部分噬菌体基因组存储在自己的 DNA 中，并用 CRISPR 阵列间隔序列划定界限 [2]。然后它们会产生相应的 CRISPR RNA [3,2]。当噬菌体再次感染时，这种 RNA 与噬菌体 DNA 相匹配，这一过程会驱动一种细菌酶（一种称为 Cas9 的核酸内切酶 [4]）切割噬菌体 DNA，从而摧毁噬菌体 [2]。通过合成将间隔序列改变为任何其他 RNA 序列，研究人员可以使用此工具靶向和切割几乎任何 DNA 序列 [2]。与以前的基因工程技术相比，这项技术更易于使用，因此对研究过程大有裨益 [2]。利用这些细菌防御系统组件在实验室中编辑基因，研究人员甚至可以同时靶向多个基因，这使他们能够研究由多个基因引起的疾病 [2]。
使用组合优化的可再生发电资产
- 哪些参数？例如回声和重复时间，切成订单/时间，… - 哪个单位？秒还是毫秒？- 哪个名字？te / tr，echot / echot / prot，techo / trepeTition，…traw raw json文件，“飞行”与“提取并保存一边”？
基于机器学习的5G网络切片管理...
摘要 - 互联网，网络带宽和稳定性的快速发展变得越来越重要。随着用户数量的增加，如何使每个用户拥有高质量的服务（QoS）是一个紧迫的问题。5G切片允许灵活地管理每个用户的网络使用情况，这又可以优化整体网络使用情况并减少网络资源的消耗。5G切片可以灵活地管理每个用户的网络使用情况，以优化整体网络使用并减少网络资源消耗。在本文中，使用机器学习分析网络流量，并分析网络上的141个不同应用程序，并在不同的机器学习模型上进行实验。基于上述实验结果，提出了用于5G切片管理的算法。基于上述流量分析结果，我们将根据每个用户的当前网络流量动态配置和优化每个切片的资源。
Helios 5 PFIB UXe 双光束
最高质量的大体积亚表面和 3D 信息 通常需要进行亚表面或三维表征以更好地了解样品的材料特性。在许多情况下，需要使用传统 Ga + FIB 仪器无法获取的大体积来获得具有代表性和相关性的结果。Helios 5 PFIB UXe DualBeam 配备可选的 Thermo Scientific Auto Slice & View 4 (AS&V4) 软件，具有出色的大电流性能，能够以多种模式最高质量、全自动地采集大体积 3D 数据集，包括但不限于用于最大材料对比度的 BSE 成像、用于成分信息的能量色散谱 (EDS) 和用于微观结构和晶体学信息的电子背散射衍射 (EBSD)。与 Thermo Scientific Avizo™ 可视化软件相结合，它可提供独特的工作流程解决方案，以实现纳米级最高分辨率、先进的 3D 表征和分析。