1 月,杜布克号启程前往夏威夷珍珠港,开始其 1984 年西太平洋/印度洋部署的第一段航程。两栖战备大队 Alpha (ARG A) 的舰船包括杜布克号、USS BELLEAU WOOD (LHA 3);和 USS BRISTOL COUNTY (LST 1198)。在前往珍珠港的途中,杜布克号参加了一系列模拟商船护航行动,护航准将登上杜布克号。1 月 24 日,杜布克号停泊在夏威夷珍珠港美国海军基地的 5K 号码头,并于 1 月 27 日出发参加 Kernel Blitz 84-1,这是一项 MAB 级场景驱动的两栖行动,于 7 月 27 日至 31 日在 MIDPAC OPAREAS 进行。杜布克号于 1 月 31 日返回珍珠港海军基地,停泊在 7K 号码头。 2 月 2 日,第 12 海军陆战队第一营登船,随后 DUBUQUE 号启程前往菲律宾共和国苏比克湾,与 USS KITTY HAWK (CV 63) 战斗群一起航行。2 月 19 日,DUBUQUE 号抵达菲律宾共和国苏比克湾美国海军基地附近,参加 Zambales LANDEX 84,这是对 ARG/MAU 直升机和水面突击登陆能力的成功测试。当天下午晚些时候,DUBUQUE 号停泊在苏比克湾美国海军基地 Boton Wharf East,并开始了预定的维护期。2 月 22 日,DUBUQUE 号将泊位转移到 Alava Pier 5。3 月 6 日,DUBUQUE 号启程前往日本冲绳巴克纳湾,并于 3 月 9 日抵达,停泊在陆军码头西。在第九海军陆战师的海军陆战队员上船后,杜布克号于 3 月 11 日启航,与 ARG 的其他部队一起前往韩国浦项港附近参加“团队精神 84”两栖作战。杜布克号于 3 月 15 日停泊在浦项港,让美国海军陆战队和韩国部队登船,并于 3 月 17 日启程前往 TOK SOK RI 航区。该船于 3 月 22 日再次停泊在浦项,并于 3 月 23 日启程前往韩国江陵航区进行 RAIDEX。由于一架美国海军陆战队直升机在内陆坠毁,RAIDEX 被取消,随后该船被命令返回 TOK SOK RI 航区。当天下午晚些时候,杜布克号停泊在韩国浦项的 3 号码头。在装载完设备和人员后,3 月 28 日,杜布克号离开浦项,独立航行至日本冲绳巴克纳湾,并于 3 月 30 日停泊在西军码头。3 月 31 日卸下行政任务后,杜布克号起航并独立航行至英国直辖殖民地香港,于 4 月 2 日加入阿根廷政府。4 月 3 日,杜布克号停泊在香港维多利亚港的 RN-2 浮标处,开始港口访问。4 月 9 日,杜布克号起航并随队前往菲律宾苏比克湾。4 月 11 日,杜布克号停泊在苏比克湾美国海军基地的里维埃拉码头,开始保养期。4 月 19 日,杜布克号前往新加坡;途中,杜布克号与新加坡共和国海军参加了 PASSEX。目标是让 PHIBRON 5 飞船通过
a. 任务。登陆、部署和登陆海军陆战队两栖登陆部队,以便从海上进行对抗性攻击行动。登陆部队的组成人员可能包括 AV-8 鹞式攻击机、CH-46、CH-53、AH-1W 和 UH-1 直升机、常规登陆艇、气垫或履带式两栖车辆或这些部队的组合。塞班号航空母舰曾担任两栖战备大队 (ARG) 行动的旗舰,其次要任务包括撤离、救灾和作为医疗船。
本文探讨了在CKKS加密方案中改善排名,顺序统计和分类算法的方法,重点是近似近似差异函数,例如符号函数。完全同态加密(FHE)通过直接对加密数据启用计算来确保数据隐私,但其高计算复杂性带来了显着的挑战。为了应对这些挑战,这项研究分析了两种关键近似技术的准确性和计算效率之间的平衡:Tchebyche和复合的minimax近似算法。我们的实验结果表明,复合最小值多项式优于使用Tchebyche近似值在内存使用和计算效率中创建的多项式,使其更适合于高性能效率。为了提高其针对近似误差的鲁棒性,本文还提出了一种修订算法,用于确定矢量的(arg)min和(arg)max,该算法将比较函数的用法替换为最大或最小函数的使用。我们的发现表明,在确定向量中的最小值时,使用最大或最小函数而不是比较函数可改善稳健性与近似误差。但是,计算Argmin时相反,因为稳健性降低。这些结果有助于开发CKKS加密方案的更健壮和有效的隐私算法,并具有潜在的应用程序,并具有安全的云计算,加密的机器学习和具有隐私意识的数据分析。
海军水面与水雷作战发展中心 (SMWDC) 成立于 2013 年,并于 2015 年正式开始通过 SWATT 训练舰艇和打击群。如今,它被认为是水面舰艇的首要高级战术训练活动,也是部署前训练周期高级阶段的一个重要里程碑,即优化舰队响应计划 (OFRP),适用于航母打击群 (CSG)、两栖战备群 (ARG) 和濒海战斗舰 (LCS)。
在这项研究中,提出了信息瓶颈方法作为稳态视觉诱发电位(SSVEP)基于脑部计算机界面(BCI)的优化方法。信息瓶颈是一种信息理论优化方法,可在保留有意义的信息和压缩之间解决问题。它在机器学习中的主要实际应用是表示学习或特征提取。在这项研究中,我们使用信息瓶颈来为BCI找到最佳的分类规则。这是信息瓶颈的新颖应用。此方法特别适合BCIS,因为信息瓶颈优化了BCI传输的信息量。稳态视觉诱发的基于潜在的BCI经常使用非常简单的规则进行分类,例如选择与最大特征值相对应的类。我们称此分类为Arg Max分类器。这种方法不太可能是最佳的,在这项研究中,我们提出了一种专门设计的分类方法,以优化BCIS的性能度量。这种方法比标准机器学习方法具有优势,该方法旨在优化不同的措施。在两个实验的两个公开可用数据集上测试了所提出的算法的性能。我们使用标准功率频谱密度分析(PSDA)和规范相关分析(CCA)在一个数据集上的特征提取方法,并表明当前方法的表现优于该数据集的大多数相关研究。在第二个数据集上,我们使用与任务相关的组件分析(TRCA)方法,并证明所提出的方法在使用少量类时,根据信息传输率,标准ARG最大分类规则优于标准ARG最大分类规则。据我们所知,这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。 该方法是独一无二的,从某种意义上说,优化是在分类函数的整个空间中进行的。 它有可能提高BCIS的性能,并使校准不同受试者的系统更容易。据我们所知,这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。该方法是独一无二的,从某种意义上说,优化是在分类函数的整个空间中进行的。它有可能提高BCIS的性能,并使校准不同受试者的系统更容易。
急性髓样白血病(AML)是最常见的造血恶性肿瘤之一,其结果不利,复发率很高。自噬在对白血病的发展和治疗反应中起着至关重要的作用。这项研究确定了潜在的自噬相关签名来监测AML患者的预后。转录组促进液(GSE37642)作为训练集,而TCGA-AML和GSE12417则用作验证同类。单变量回归分析和多变量逐步回归分析分别应用于确定与自噬相关的签名。识别与患者的总体生存率(OS)显着相关的单变量COX回归分析(ARGS)识别32个自噬相关基因(ARGS),并且主要在自噬,p53,ampk和TNF的信号传导途径中富含。一个预后签名,包括八个ARG(BAG3,Calcoco2,Camkk2,Canx,Canx,Dapk1,P4HB,TSC2和ULK1),并且通过Lasso - Cox spepwise Recression分析建立了良好的预测能力。发现高风险患者的OS比低风险组的患者短得多。调整临床病理参数后,该签名可以用作独立的预后预测指标,并在两个外部AML集合进行验证。在两组中分析的差异表达基因参与了炎症和免疫信号通路。潜在的可药物与OS相关的ARG。本研究对肿瘤效果免疫细胞的分析证实了高危患者具有强烈的免疫抑制微环境。
管理层: S ANDEEP G ARG 先生 – 总经理, W ELSPUN E NTERPRISES L IMITED S AURIN P ATEL 先生 – 总经理, W ELSPUN M ICHIGAN E NGINEERS L IMITED L ALIT J AIN 先生 – 首席财务官, W ELSPUN E NTERPRISES L IMITED S IDDHARTH B HARDWAJ 先生 – 主管(投资者关系), W ELSPUN E NTERPRISES L IMITED S ALIL B AWA 先生 – 主管(集团投资者关系), W ELSPUN W ORLD
施用生物固体可以提高土壤肥力和作物产量,但也伴随着重金属和抗生素引入的风险。在重金属污染环境下,利用丛枝菌根真菌 (AMF) 是一种有效的策略,可以增强土壤微生物群落稳定性和植物对重金属的耐受性,并减少抗生素抗性基因 (ARG) 的传播。本研究通过盆栽试验探究了接种 AMF 对土壤和植物重金属含量以及土壤微生物群落的影响。结果表明,接种 AMF 显著提高了植物生物量,并降低了土壤和植物重金属含量。虽然接种 AMF 不会改变细菌和真菌群落的组成,但在较高的生物固体浓度下,它增加了细菌的多样性。值得注意的是,接种 AMF 增强了微生物网络的复杂性,并增加了关键类群的丰度。此外,在接种 AMF 的土壤中,一些对重金属具有高抗性的有益微生物得到了富集。宏基因组分析显示,与未接种AMF的土壤相比,接种AMF的土壤中移动遗传元件(MGE)基因IS91减少,重金属抗性基因增加。MGE介导的耐药基因(ARG)扩散减少的可能性是本研究的主要发现之一。需要注意的是,本研究还检测到接种AMF的高生物固体改良土壤中少数耐药基因的富集。总体而言,接种AMF可能是一种有效的农业策略,可以减轻与生物固体、重金属和抗生素耐药性相关的环境风险,从而促进可持续的土壤管理和健康。
越来越多的证据表明,人类活动可能导致自然环境中细菌抗菌素耐药性基因 (ARG) 的流行率增加。许多环境研究已经使用下一代测序方法对宏基因组进行测序。然而,这种方法是有限的,因为它不能识别出不同的未表征基因或展示活性。环境宏基因组中的 ARG 表征对于了解耐药性的演变和传播非常重要,因为有几个临床上重要的耐药性基因源自环境物种的例子。本研究采用功能宏基因组方法来检测污水污泥、污泥改良土壤、受季铵化合物 (QAC) 影响的芦苇床沉积物和受影响较小的长期管理草地土壤中编码对超广谱 β -内酰胺类 (ESBLs) 和卡巴培南类药物耐药性的基因。在污水污泥、污泥改良土壤和 QAC 影响土壤中检测到了 ESBL 和碳青霉烯酶基因,它们与临床上重要的 β -内酰胺酶基因具有不同程度的同源性。对侧翼区域进行了测序,以确定潜在的宿主背景和遗传背景。在革兰氏阴性菌中发现了新的 β -内酰胺酶基因,其中一个与插入序列相邻的基因是 Pme1,这表明最近发生了动员事件和/或未来存在转移的可能性。污水污泥和富含季铵化合物 (QAC) 的工业废水似乎会传播和/或选择在长期管理的草地土壤中未检测到的 ESBL 基因。这项工作证实了自然环境是新型和可动员抗性基因的储存库,可能对人类和动物健康构成威胁。