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针对克服前列腺癌耐药性的代谢脆弱性：apalutamide和复杂I抑制作用的双重治疗
摘要：前列腺癌（PCA）经常变得耐药，对有效的管理提出了重要的挑战。尽管对雄激素剥夺治疗的初始治疗可以控制晚期PCA，但随后的耐药机制允许肿瘤细胞继续生长，需要采取替代方法。这项研究深入研究了不同PCA亚型的特定代谢依赖性，并探讨了结合雄激素受体（AR）抑制（ARN具有线粒体复合物I抑制（IACS））的潜在协同作用。我们检查了正常前列腺上皮细胞（PNT1A），雄激素敏感细胞（LNCAP和C4-2）的代谢行为以及与雄激素独立的细胞（PC-3）使用ARN，IACS或组合时。结果发现了跨PCA亚型的不同线粒体活性，雄激素依赖性细胞表现出增强的氧化磷酸化（OXPHOS）。在多个PCA细胞系中，ARN和IACS辅助细胞增殖的结合。细胞生物能分析表明，IACS减少了OXPHOS，而ARN阻碍了某些PCA细胞中的糖酵解。另外，送乳糖补充破坏了代谢重编程引起的补偿性糖酵解机制。值得注意的是，葡萄糖抑制条件提高了PCA细胞对线粒体抑制的敏感性，尤其是在抗性PC-3细胞中。总体而言，这项研究阐明了PCA中AR信号传导，代谢适应性和治疗耐药性之间的复杂相互作用。这些发现提供了对亚型特异性代谢纤维文件的有价值的见解，并提出了一种有前途的策略，通过利用其代谢脆弱性来靶向PCA细胞。
气候脆弱性评估官僚结果
新南威尔士州的初级产业在各种景观中运营着各种各样的生产系统，同时面临着不断变化且高度可变气候的挑战。主要产业气候变化研究战略在项目上投资了2920万美元，以帮助该州的初级产业适应气候变化。作为这项工作的一部分，气候脆弱性评估项目对宽阔的种植，海洋渔业，林业，广泛的牲畜以及园艺和葡萄栽培部门以及关键相关的相关生物安全风险的影响进行了影响评估，以提高我们对气候变化的影响的理解。
气候脆弱性评估镰刀式factsheet
在夏季温暖的夏季/纳莫伊山谷的温暖夏季，适合性降低可能导致中期至后期感染，这是该地区未来的潜在机会。当前管理镰刀菌的策略可能会保持有效，但可能需要调整以适应这些变化。建议的修改包括选择高镰刀菌等级品种，通过将其在收获后更长的时间内使其保持长时间，并更加强调控制宿主杂草以最大程度地减少感染风险。
引用出版物情感（APA）：Rossel，I。M. A.的Scaik J.，Shiver-evases，N。Y. N.，Irish，L.，C.，Bo
摘要 - 冥想已被证明可以通过改善情绪调节来帮助管理情感障碍。在这里，我们开始通过创建集中注意力冥想的计算认知模型来发展冥想理论。我们的模型是在Prims中创建的，Prims是ACT-R认知体系结构的衍生物。我们基于对冥想体验如何随着时间的流逝而进行的广泛文献综述实施了模型。然后，我们在持续的关注任务中测试了Prims模型，打算捕获可以接受冥想实践训练的教师。该模型在冥想练习后比以前更好地保持了焦点。这些结果与一项纵向研究对2010年冥想作用的经验发现一致。在模型中增加任务相关重点的中心机制似乎是一个反馈循环。冥想和思维过程的过程加强了自己并削弱了对方。然而，这种加强措施更多地散布在更精致的思维过程中，这会导致它随着时间的流逝而减少。我们推测，在冥想后观察到的观察到的情绪调节的改善是由维持注意力的能力引起的，因为它允许从业者避免情绪失控。
llms软件安全性：脆弱性检测技术和见解的调查
大型语言模型（LLMS）正在作为用于软件漏洞检测的变革性工具。传统方法，包括静态和动态分析，效率的面部限制，假阳性率以及可扩展性，具有现代软件复杂性。通过代码结构分析，模式识别和修复建议生成，LLMS展示了一种新颖的减轻脆弱性方法。本调查研究了漏洞检测，分析问题制定，模型选择，应用方法，数据集和评估指标的LLM。我们研究当前的研究挑战，强调跨语言检测，多模式整合和存储库级分析。根据我们的发现，我们提出了解决数据集可伸缩性，模型解释性和低资源场景的解决方案。我们的贡献包括：（1）对漏洞检测中LLM应用的系统分析； （2）一个统一的框架研究了研究的模式和变化； （3）确定关键挑战和研究方向。这项工作提高了对基于LLM的漏洞检测的理解。最新发现在https://github.com/owensanzas/llm-for-vulnerability-detection
在虚拟化云环境中利用侧向通道漏洞：
2,3,4学生，网络安全系，Paavai工程学院，Namakkal Abstract Cloud Computing对虚拟化的依赖引入了安全风险，尤其是侧道通道攻击，这些攻击利用共享资源来推断敏感数据。这些攻击利用CPU缓存，内存访问模式，时机变化和功耗来从共同定位的虚拟机（VMS）中提取机密信息。本文在虚拟化的云环境中分类了新兴的侧道渠道威胁，分析攻击向量，例如基于缓存的基于内存，基于内存，功率分析，时机和基于网络的侧向通道攻击。它还评估了现有的对策，包括基于硬件的隔离，软件防御和管理程序级别的安全性增强功能。此外，本文探讨了跨VM侧向通道攻击的现实案例研究，并提出了未来的缓解策略，例如AI驱动的异常检测，量子弹性加密和安全的硬件创新。解决这些漏洞对于确保数据机密性和对多租户云基础架构的信任至关重要。加强针对侧通道攻击的防御能力将在云计算的未来安全性中起关键作用。关键字：云安全性，侧渠道攻击，管理程序安全性，多租户云环境简介云计算通过提供可扩展，成本效益和需求计算资源来改变现代IT基础架构。各个行业的组织越来越依赖云服务来存储，处理和管理敏感数据。在云计算的核心上是虚拟化，它使多个虚拟机（VM）能够通过管理程序在共享的物理硬件上操作。虚拟化增强了资源利用率和运营效率，但它也引入了安全风险，尤其是侧通道攻击。侧通道攻击通过共享硬件资源而不是利用软件漏洞来利用间接信息泄漏。在多租户云环境中，攻击者可以通过分析缓存访问模式，内存交互，时机变化，功耗或网络流量来提取敏感数据。与通常需要直接访问目标系统的常规攻击不同，侧渠道攻击使对手可以从共同居民VM中推断机密信息，而不会违反传统的安全机制。日益增长的基础设施 - AS-A-Service（IAAS）和平台为AS-AS-Service（PAAS）模型增加了侧向通道攻击的风险，因为不同的租户经常共享相同的物理
青春期的环境富集减轻了成年大鼠的连续和间歇性围产期酒精暴露而导致的认知缺陷和酒精脆弱性
围产期酒精暴露会影响个体神经发育，导致身体和功能性的长期异常，治疗方案有限。这项研究调查了后代认知功能和酒精脆弱性行为读数的连续和间歇性饮酒对后代的长期后果。还评估了青春期环境富集（EE）的影响。雌性大鼠进行连续饮酒（CAD） - 或间歇性酒精饮用范式（IAD），沿预孕，妊娠和哺乳期，等于人类的整个妊娠期。男性后代在标准条件或EE中饲养，直到成年，然后在新型的对象识别测试中评估宣言记忆；莫里斯水迷宫（MWM）中的空间学习，知名度和参考记忆；饮酒和通过两瓶选择范式复发。我们的数据表明，围产期CAD降低了对控件的运动活动，探索性行为和声明性记忆，而围产期IAD则显示出声明性记忆和空间学习和记忆的受损。此外，围产期酒精暴露的后代与对照相比，均显示出对酒精造成行为的脆弱性，尽管围产期IAD大鼠均显示出相对于围产期-CAD后代的饮酒和复发行为。ee在围产期CAD中改善了声明性记忆，同时减轻了围产期幼虫后代的空间学习和参考记忆障碍。此外，EE在对照和围产期酒精暴露的大鼠中降低了对酒精的脆弱性。产妇饮酒会产生与饮酒模式相关的
![arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日](/simg/5/5ee1b28253fd57f67c8de75bac41fc3c62096654.webp)
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
摘要 - 基于变压器的模型主导了NLP和视觉应用，其基本机制却尚不清楚为标签空间映射到标签空间的基本机制。在本文中，我们研究了视觉变压器（VIT）的已知表示形式漏洞的来源，其中感知相同的图像可以具有非常不同的表示，而语义上无关的图像可以具有相同的表示形式。我们的分析表明，对输入的不可感知的变化可能会导致显着的表示变化，尤其是在以后的层中，这表明VIT的性能中的潜在不稳定性。我们的全面研究表明，在早期层中微妙的较微妙的效果通过网络传播和放大，在中间到晚层中变得最明显。这种洞察力激发了神经维特 - 武器的发展，这是一种新型的防御机制，在战略上使早期层中脆弱的神经元中和脆弱的神经元，以防止一系列对抗性效应。我们在各种攻击中展示了神经果赛的有效性，尤其是在强烈的迭代攻击中出色，并展示了其非凡的零弹性概括能力。在没有微调的情况下，我们的方法在对抗性示例中实现了77.8％的效率精度，超过了常规的鲁棒性方法。我们的结果为对抗性效应如何通过VIT层传播，同时提供了一种有希望的方法来增强视觉变压器对对抗性攻击的鲁棒性。此外，它们还提供了一种有希望的方法来增强视力变压器对对抗攻击的鲁棒性。索引术语 - 代表脆弱性，对抗性攻击，视觉变压器，可靠的嵌入