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使用多个 k 跳集群实现 WSN 中的源位置隐私
摘要 — 近年来，源位置隐私已成为无线传感器网络中的重大挑战。源位置隐私是隐藏实际源的物理位置，使对手更难追溯到源位置的路径。对手可以使用射频定位技术，以便他们可以逐跳追踪从接收器到源的反向路径并识别源。已经建立了许多与隐私相关的技术，例如幻影路由、基于云的路由、基于树的转移路由等，但在源位置隐私方面仍然存在一些问题。因此，为了保护源位置隐私并保持能源效率，可以使用基于多 k 跳集群的路由策略 (MHCR)。在该方案中，整个网络中形成了各种干扰簇。集群中的每个传感器都充当伪源。因此，对手会感到困惑，无法追踪到源的反向路径。簇头还用于过滤由伪源形成的虚拟流量，以免网络热点的能耗增加。 MHCR 可在不缩短网络寿命的情况下提高能源效率，并保护无线传感器网络中的源位置隐私。关键词-无线传感器网络、基于多 k 跳簇的路由、簇头、网络寿命、能源效率。
生物合成基因簇在植物防御和植物相互作用中的新兴作用
植物王国产生各种化学物质，估计使10 5至10 6不同的代谢产物[1，2]。这些化合物是已知的或可能具有重要的生态功能的，例如，在保护食草动物，害虫和病原体时；在推导性（与邻近植物的竞争）中；并塑造植物微生物组。在某些情况下，它们还被证明是植物生长和防御的调节剂以及原代代谢物Sensu Lato [3]。植物天然产物是由一系列构成生物合成途径的酶介导的化学反应形成的。众所周知，某些特征良好的植物Natu-lol产品途径的基因分散在整个基因组中，但过去20年中，揭示了越来越多的示例，在这些实例中，特定生物合成途径的基因在植物基因组中共同植物基因组中的基因组基因簇（BGC）（BGC）（BGC）。先前已经发表了一些涵盖植物BGC的性质和一般特征的全面评论[4-8]。但是，尚未对这些集群在植物防御和植物相互作用的背景下的作用进行重点回顾。在这里，我们回顾了此主题，重点介绍该领域的最新进展，并讨论了作物改善的潜在影响。
在埃塞俄比亚推进Minigrid集群：最佳计划和尺寸的多层框架
本文通过战略发展Minigrid簇介绍了一种创新的方法来促进埃塞俄比亚的可持续电气化。与埃塞俄比亚当局合作，系统地确定了阻碍大型Minigrid集群部署的技术和经济障碍。提出了一个新型的多层框架（MTF）的能量访问矩阵，促进了混合负载曲线的创建，将可负担性和可靠性优先考虑。探索了针对埃塞俄比亚背景的最合适的多标准优化策略，强调了对可扩展和适应性解决方案的需求。通过在南部国家，国籍和人民地区（SNNP）的三个村庄的案例研究中，严格验证了所提出的方法。研究结果揭示了与单个Minigrid相比，Minigrid群集具有显着的技术经济优势，从而确立了该方法的实用性和意义。灵敏度分析是为了评估不同技术经济方案对最佳尺寸的影响，为决策者提供了基本见解。因此，本文在非洲开发银行资助的SNNP地区将在SNNP地区部署四个计划中的大型Minigrids。提供了埃塞俄比亚涉及埃塞俄比亚巨石集群开发的利益相关者和决策者的宝贵指导，强调了这种系统在实现可持续的能源访问和促进的关键作用中，因此促进了cioecransic的进步。
通过Lebak区的创意经济集群支持旅游业发展
Lebak Regency中材料和人力资源的存在支持该地区创造创意产品。但是，由于未开发的工业体系来支持创意经济的发展，因此这种潜力并未受到最大化。是由于支持创意经济发展的未开发工业结构的欠发达潜力和资源以及列巴克摄政的创造性经济的原因是，为创造性经济行业参与者提供融资方案的不可用，对创意经济的营销渠道有限，尚未获得创造力的机构的访问权限，并且对创造性经济的最佳范围支持了大型的莱布（Regency）。 创造战略发展对未来至关重要。 区域发展的一种形式是通过经济集群的发展。 创造性的经济集群对于制定Lebak旅游发展的发展概念和战略是必要的。 本研究使用SWOT分析来以系统的方式为组织或特定实践制定计划或策略。 本研究中使用的数据是通过访谈，问卷，现场观察和文档的主要数据。 通过文献研究，政府政策文件，政府机构报告以及其他媒体（也是大众媒体和互联网）获得二级数据。是由于支持创意经济发展的未开发工业结构的欠发达潜力和资源以及列巴克摄政的创造性经济的原因是，为创造性经济行业参与者提供融资方案的不可用，对创意经济的营销渠道有限，尚未获得创造力的机构的访问权限，并且对创造性经济的最佳范围支持了大型的莱布（Regency）。创造战略发展对未来至关重要。区域发展的一种形式是通过经济集群的发展。创造性的经济集群对于制定Lebak旅游发展的发展概念和战略是必要的。本研究使用SWOT分析来以系统的方式为组织或特定实践制定计划或策略。本研究中使用的数据是通过访谈，问卷，现场观察和文档的主要数据。通过文献研究，政府政策文件，政府机构报告以及其他媒体（也是大众媒体和互联网）获得二级数据。结果制定了4种创造性经济集群开发的策略，即（1）创造创造性经济集群，发展为北部，中间和南部群集； （2）根据其创造性经济潜力在每个集群中建立一个旅游村； （3）创建一个发展创意经济的机构计划； （4）在每个集群中创建项目捆绑。
Synteruptor：非经典专用代谢物基因簇的采矿基因组岛
*应向谁解决。电话：+33 1 69 82 62 48;电子邮件：sylvie.lautru@i2bc.paris-saclay.fr也可以发送给Olivier Lespinet。电话：+33 1 69 82 62 21;电子邮件：olivier.lespinet@i2bc.paris-saclay.fr†前两位作者应被视为联合第一作者。当前的地址：Drago Haas，Biose Industrie，Aurillac 15000，法国。Matthieu Barba，欧洲生物信息学研究所，欣克斯顿CB10 1SD，英国。CláudiaM。Vicente，Genphyse，Toulouse Univer，Inrae，Envt，Castanet-Tolosan，法国。 AmélieGarénaux，Applied Medical，Rancho Santa Margarita，CA 92688，美国。 Jean-NoëlLorenzi，CNRS，法国巴黎F-75013研究所。 Luisa Laureti，DNA损伤和基因组不稳定性，Marseille癌症研究中心（CRCM）； CNR，AIX Marseille大学，Inserm，Paoli-Calmettes，法国马赛。CláudiaM。Vicente，Genphyse，Toulouse Univer，Inrae，Envt，Castanet-Tolosan，法国。AmélieGarénaux，Applied Medical，Rancho Santa Margarita，CA 92688，美国。 Jean-NoëlLorenzi，CNRS，法国巴黎F-75013研究所。 Luisa Laureti，DNA损伤和基因组不稳定性，Marseille癌症研究中心（CRCM）； CNR，AIX Marseille大学，Inserm，Paoli-Calmettes，法国马赛。AmélieGarénaux，Applied Medical，Rancho Santa Margarita，CA 92688，美国。Jean-NoëlLorenzi，CNRS，法国巴黎F-75013研究所。Luisa Laureti，DNA损伤和基因组不稳定性，Marseille癌症研究中心（CRCM）； CNR，AIX Marseille大学，Inserm，Paoli-Calmettes，法国马赛。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
氢键水线/簇 - 人造水通道的自然选择性
器官或组织。某些子类，例如HAQP0、1、2、4和5，可以选择性地运输水，同时拒绝其他离子[6-12]，这可以归因于独特的窄选择性滤波器，仅允许单个水分子易位。出现到通道入口时，水分子可以自动调整其自适应结合和方向，然后通过通道产生连续的水线/簇。此过程将伴随着几个小溶质的易位。，例如，HAQP3运输尿素，甘油和水分子。此外，在HAQP3中，Ni 2+与组氨酸241的结合可以带来与人类肺部疾病有关的Ni 2+敏感性[17]。
单分散胶体量子点簇内的均匀共振能量转移
同质 FRET 过程依赖于供体发射和受体吸收之间的光谱重叠。只有当 QD 彼此足够接近时，才会发生这种情况。这就是我们添加 APTES 将它们聚集成簇的原因。因此，从小波长到大波长的相关能量转移导致 QD 群体的发射带红移。从现象学上讲，这种红移类似于我们在胶体悬浮液中增加 QD 浓度时观察到的红移。在这种情况下，QD 不会聚集且不会相互耦合，因此它们无法实现同质 FRET。然而，鉴于它们的高浓度，内滤波效应 (IFE) 开始发挥作用。每个 QD 仍然发光，但会显著吸收其他 QD 的光。这是一种纯粹的集体自吸收现象，在整个 QD 群体的规模上，依赖于吸收和发射之间的光谱重叠 [3]。给定等式。 (S13)，同源 FRET 可以正式描述为一种统计现象，涉及整个 QD 群体的吸收 A (λ) 和发射光谱 I 0 (λ) 之间的有效重叠，方式与 IFE 类似，只要 ∆ S ≳ δλ ，即 A (λ) ≈ I 0 (λ + ∆ S) 在重叠的光谱范围内（见图 S2）。出于这些原因，我们在此建议，首先，计算由于内滤波效应（IFE）引起的红移，其次，将结果推断到形式上类似的同源 FRET 情况。
密闭环境中聚集性重症肺炎球菌病公共卫生管理指南
英国公共卫生部的存在是为了保护和改善国民的健康和福祉，减少健康不平等。我们通过世界领先的科学、研究、知识和情报、宣传、合作以及提供专业的公共卫生服务来实现这一目标。我们是卫生和社会保健部的执行机构，也是一个具有运营自主权的独特交付组织。我们为政府、地方政府、NHS、议会、行业和公众提供基于证据的专业、科学和交付专业知识和支持。英国公共卫生部，惠灵顿大厦，133-155 Waterloo Road，伦敦 SE1 8UG 电话：020 7654 8000 www.gov.uk/phe Twitter：@PHE_uk Facebook：www.facebook.com/PublicHealthEngland 编写者：英国公共卫生部免疫和对策司的 Zahin Amin-Chowdhury、Sarah Collins、Meera Chand、Norman K. Fry、Mary Ramsay 和 Shamez Ladhani，以及英国公共卫生部呼吸道和疫苗可预防细菌参考单位的 Carmen Sheppard 和 David Litt。我们感谢英国公共卫生部疫苗可预防侵袭性细菌感染论坛、疫苗科学和监测组、英国公共卫生部健康保护小组、NHS 苏格兰国家服务局、威尔士公共卫生局和北爱尔兰公共卫生局的额外贡献。如对本文件有疑问，请联系：Shamez Ladhani，英国公共卫生部免疫与对策司，61 Colindale Avenue, Colindale, London NW9 5EQ。电子邮箱：shamez.ladhani@phe.gov.uk © 英国皇家版权 2020 您可以根据开放政府许可证 v3.0 的条款，以任何格式或媒介免费重新使用此信息（不包括徽标）。要查看此许可证，请访问 OGL 。如果我们发现任何第三方版权信息，您需要获得相关版权持有人的许可。2020 年 2 月出版 PHE 出版物 PHE 支持联合国网关编号：GW-1098 可持续发展目标