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与加拿大代表团的网络
AutoAalign开发了一个旨在改变制造业的AI平台，利用了尖端的AI技术，其可靠性在不同的数据类型上提高了可靠性，以简化和彻底改变制造过程并推动运营效率。该解决方案是由全球顶级实验室构建的，NVIDIA将解决方案集成到其企业AI平台中。自动对制造业领域采用的重大障碍，包括绩效问题，监管问题，安全性和声誉损害的风险。AutoAalign的解决方案是AI主管，通过实时监督AI来解决问题并提高结果一致性来解决这些问题。该解决方案提供了全面的错误检查，从而导致安全有效的AI。
Śnios A、Ziaja N、Kruczała M。用于治疗晚期胆管癌患者的新型靶向疗法。NOWOTWORY J Oncol
简介胆管癌 (CC)，也称为胆管癌，是一种罕见但极具侵袭性的恶性肿瘤，起源于胆管上皮。发达国家的 CC 发病率似乎在增加 [1]。唯一有可能治愈患者的方法是手术干预；然而，在诊断时，大多数患者已经不适合手术。胆管癌姑息治疗的标准一线化疗是吉西他滨联合顺铂 [2]。二线治疗选择有限，通常采用 FOLFOX 方案，与单纯对症治疗相比，该方案仅略微改善预后。在胆管癌患者中，基因组分析已发现几种潜在的致癌变异，包括编码成纤维细胞生长因子受体 (FGFR) 基因的变异。
NEXT GEOSOLUTIONS 宣布中标两个项目
合同涉及执行详细的勘测服务，这将为东部绿色链接（EGL）1号和2号海底电缆系统的设计和工程提供关键数据 - 这些关键基础设施项目将增强苏格兰和英格兰之间的能源联系。EGL1 是一条 2 GW 高压直流电力高速公路，由 SP Energy Networks 和国家电网电力传输公司（NGET）合作开发。另一条 2 GW 高压直流电力高速公路 EGL2 将由 SSEN Transmission 和 NGET 开发。这两个项目都旨在加强英国连接苏格兰和英格兰的可再生能源网络，并选定普睿司曼为其电缆 EPCI 承包商，而 NextGeo 又选定其勘测承包商。NextGeo 将沿电缆路线走廊的近岸和离岸部分进行全面的陆地地形勘测以及海洋地球物理和岩土工程勘测活动。不包括期权，合同价值约为 4100 万欧元。 EGL1 的活动将于 2025 年第二季度开始，并于 2025 年第四季度结束，此外，与 EGL2 项目相关的勘测活动将于 2026 年第二季度至第四季度之间进行。对于这些项目，NextGeo 将部署不同的海上船只，配备先进的勘测工具和技术，包括 MacArtney Focus ROTV 和 Work-Class HD Schilling ROV。这些资源确保提供高质量的地球物理和岩土数据，这对于成功实施项目至关重要。这些合同加强了 NextGeo 在欧洲海上能源市场中的地位并支持了公司的增长战略，同时强调了其持续致力于提供符合行业最严格标准的高质量勘测服务。最后，它们进一步凸显了 NextGeo 致力于推进全球能源转型和建设可持续可再生能源基础设施的承诺。Next Geosolutions UKCS Ltd 总经理 Darren Robertson 表示：“我们很荣幸能够为这些关键项目做出贡献，这将加强英国的能源基础设施。这项工作由 Next Geosolutions UKCS Ltd 管理，既反映了我们与 National Grid 和 SSENT 等行业领导者成功合作的延续性，也反映了我们与普睿司曼集团的紧密合作伙伴关系，后者委托我们执行这些重要的勘测服务。这些成就进一步巩固了我们作为能源转型高质量服务和创新解决方案的可信赖提供商的地位。”
使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。
一致的生成对抗网络
简介：使用实验室模拟或陆地模拟环境中产生的支持数据来解释行星表面的远程光谱。域翻译弥合了这些数据集之间的差距以解释航天器仪器限制，但是对于这种比较，很少有专用的自动化机制存在 - 单独使用广义模型。生成模型已用于重建稀疏的观察结果，并补偿了探测器特异性的噪声和信号转移。生成域翻译提供了一个独特的机会，可以比较具有相关多种属性但不同观察条件的数据集[1-3]。空间，时间，成分，嗜热物，环境和其他观察性特征可能会在仍然具有至少一个基础特性的数据集中有所不同。两个具有巨大不同频谱分辨率的数据集可能具有相同的特征吸收功能，但是在每个功能中识别每个功能都是完全不同的任务。例如，与未知仪器遮盖的8-32频段光谱中的特征很容易与在实验室中没有手动差异的150个或更多频段的类似光谱进行比较。在这里，我们证明了生成对抗网络（GAN）在观察域之间翻译光谱数据的同时，同时保留了歧管组成和热物理特征，但以最小的重建损失转换了特定的特定环境。此域翻译模型可以将低分辨率的远程光谱转换为更高的分辨率，并有效地补偿了仪器响应功能，大气干扰，目标温度或反照率以及其他特定于观察的效应。
卵巢癌中的竞争性内源性 RNA 网络
上皮性卵巢癌是造成大多数卵巢恶性肿瘤的元凶，其高度侵袭性和化疗耐药性一直是使用主流疗法治疗患者的主要障碍。近几十年来，微小RNA（miRNA）、环状RNA（circRNA）、长链非编码RNA（lncRNA）和竞争性内源性RNA（ceRNA）在卵巢癌发展中的重要性得到了重视。这些RNA之间的这种隐藏语言导致人们发现卵巢癌细胞中存在巨大的调控网络，这些网络对基因表达有重大影响。除了为靶向治疗提供充足的机会外，circRNA和lncRNA介导的ceRNA网络成分还提供了宝贵的生物标志物。本研究全面、最新地回顾了这些ceRNA网络在卵巢癌发生、治疗、诊断和预后标志中的重要性的最新发现。此外，它还为作者提供了单细胞 RNA 测序和个性化医疗时代的未来视角。关键词：环状 RNA、竞争性内源性 RNA、长链非编码 RNA、microRNA、卵巢癌
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•IP67•IP66•IK10•CVBS•警报输入 /输出•POE+•POE ++•扬声器声音•可用木炭[向型号＃添加b》] kg = kg = knight Guard（白光），iv / iii a.i.：进入 /出口（通过人 /车辆），面部A.I.，Mtrzd AF =机动自动焦点，AD =主动威慑，LPR =车牌识别。* =非NDAA
在大豆运输中建模二氧化碳排放：一个具有网络平衡的巴西案例研究
prostuiçãotecnológica-Social这项研究对巴西大豆运输的碳足迹进行了全面评估，并提出了减少排放的实用解决方案。通过促进可持续运输基础设施，该研究为绿色物流实践的发展做出了贡献，支持全球可持续性目标并增强了巴西大豆在国际市场上的竞争力。
智能网络和服务（SNS）联合...
• 6G-IA 6G 智能网络和服务行业协会 (6G-IA) • AAR 年度活动报告 • AWP 年度工作计划 • CA 承诺拨款 • CAS 共同审计服务 • CoA 合作协议（6GIA 和 SNS JU 受益人之间） • CSA 协调和支持行动 • CSC 共同支持中心 • EC 欧洲委员会 • ECA 欧洲审计院 • EDPS 欧洲数据保护监督员 • FPx 欧洲框架计划 x • FWC 框架合同 • GB 管理委员会（SNS JU 管理机构） • HE 地平线欧洲 • HR 人力资源 • IA 创新行动 • IAS 内部审计服务 • ICF 内部控制框架 • ICS 内部控制标准 • IKAA 实物额外活动 • IKOP 实物运营活动 • KPI 关键绩效指标 • KVI 关键价值指标 • NCPs 国家联络点 • MEP 欧洲议会议员 • PA 支付拨款 • PPP 公私合作伙伴关系 • R&I WP研究与创新工作计划（WP 附件 2） • RIA 研究与创新行动 • SBA 单一基本法案（理事会条例 2021/2085 建立 HE 联合事业） • SC 科学委员会 • SRIA 战略创新与研究议程 • SLA 服务水平协议 • SMEs 中小企业 • SNS JU 智能网络和服务联合事业 • SO 战略方向 • SRG 国家代表小组（SNS JU 的咨询机构） • SWG 战略工作组 • TA 临时代理 • TRL 技术就绪水平 • TTG 授予时间 • TTI 通知时间 • TTP 付款时间 • WG 工作组 • WP 工作计划（年度）
Jim Speck Lab的两个主要赠款
Speck从美国国防部获得了高度著名的Vannevar Bush教师奖学金 - 仅在2024年获得了11项奖学金，从而从事高风险，高奖励研究，这种研究，这种研究在去年夏天的一份发行中说，“这种研究已经改变了整个学科，改变了整个学科，诞生了小说和挑战的知识和挑战的理论和观点”。”五年，300万美元的奖励将使Speck能够基于他从近十五年进行的研究基础，与GAN LED的损失机制背后的少量物理学相关，称为Current Droop。通常，在LED，电子和孔中结合量子井，提高到更高的能级，然后随着额外的能量的释放发出光。有时而不是用一个孔重组以形成光子的电子，而是两个电子重组一个带有一个孔来制作“热”电子的电子，在一个倾向于非辐射式的过程中，因为它不会发出光，仅发热，因此是效率损失的元素。Speck将与UCSB的同事紧密合作，例如材料教授Chris van de Walle，Chris van de Walle是GAN半导体中建模损失机制和