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使用AI：对象检测，预测分析和自主系统
人工智力（AI）的扩散和快速发展正在以前所未有的速度重塑MUL TIDOMAIN操作（MDO）的进攻和防御行动的行为。AI的进步为战士提供了无数的新能力，这些战士曾经被认为是科幻小说。AI正在加速机器速度的数据收集，处理，分析和剥削精度，从而缩短了OODA（观察，东方，决定，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT）循环。AI也是以前主要由人类完成的增强过程。例如，AI可以从多种传感器类型的多个无人飞机系统（UAS）脚上检测感兴趣的对象。大型语言模型（LLM）还可以从不同的平台中综合大数据，例如结合图像，社交媒体帖子和情报报告，以提供对操作环境（OE）的全面概述，以按需使用。AI还可以完全自动化Intelli Gence，监视和侦察（ISR）平台和武器系统。尽管有这些进步，AI在MDO中实施时也带来了无数的技术，道德和法律挑战。本文将讨论这些挑战，并为未来的方式提供建议。
s t r u c t u r a l a l b i o lo lo g y iCf综合征蛋白CDCA7拥有一个独特的DNA结合域，该结构域在NO
CDCA7，用羧基末端半胱氨酸结构域（CRD）编码蛋白质，在免疫缺陷，丝状不稳定性和面部异常（ICF）综合征中突变，这种疾病与近二酸 - 近甲基卫星DNA的甲基化有关。CDCA7如何将DNA甲基化引导到并置玻璃液区域是未知的。在这里，我们表明CDCA7 CRD采用了独特的锌结合结构，该结构识别由两个序列基序形成的非B DNA中的CpG二元组。CDCA7，但不是ICF突变体，优先通过链特异性CpG半甲基化结合非B DNA。未甲基化的序列基序高度富集在人类染色体的centromeres上，而甲基化基序分布在整个基因组中。在S期，CDCA7而不是ICF突变体集中在组成型异染色质灶中，并且通过由CRD结合的外源半甲基化的非B DNA可以抑制这种灶的形成。在DNA复制过程中在近齿粒区域中形成的非B DNA的结合提供了一种机制，通过该机制CDCA7控制DNA甲基化的特异性。
多域环境中的敏捷美国陆军师
2022 年 10 月发布的《战地手册 (FM) 3-0》《作战》编纂了多域作战 (MDO)，使其从作战概念发展成为战役和战术理论。它涵盖了陆军在竞争、危机和武装冲突（大规模作战行动或 LSCO）时期作为联合部队的一部分开展行动的当代方法。1 FM 3-0 解释说：“多域作战是联合兵种使用所有联合和陆军能力来创造和利用相对优势，从而实现目标、击败敌军并巩固联合部队指挥官的利益。”2 MDO 寻求通过首先实现跨多个域的效果融合来建立时间机会窗口。然后，敏捷编队利用这些机会，利用深度和作战耐力来取得成功。3
在电化学领域运行的光纤化学和生物传感器——综述
本综述全面概述了集成光学和电化学方法的双域生物传感解决方案的最新发展，明确侧重于基于光纤的技术。由于其显著的优势，化学和生物传感中光学和电化学域的集成越来越受到关注。本综述探讨了这些光电化学方法在各个领域的应用，包括医疗诊断和环境监测。它涵盖了一系列技术，例如光谱电化学、表面等离子体共振、有损模式共振、长周期光纤光栅和干涉测量法。此外，本综述深入探讨了传感器设计的关键方面，特别强调了这些传感器对多域传感的适应性。讨论旨在清楚地解释这些集成技术如何促进化学和生物传感的进步。
发现有效的SARS-COV-2 NSP3大域抑制剂发现缺乏对细胞抗病毒反应的翻译
Discovery of potent SARS-CoV-2 nsp3 macrodomain inhibitors uncovers lack of translation to cellular antiviral response Alpha A. Lee 1,2* , Isabelle Amick 1,2 , Jasmin C. Aschenbrenner 1,3,8 , Haim M. Barr 1,4 , Jared Benjamin 1,5 , Alexander Brandis 1,9 , Galit Cohen 4 , Randy Diaz-Tapia 1,5 , Shirly Duberstein 1.4 , Jessica Dixon 1,7 , David Cousins 1,6 , Michael Fairhead 1,7 , Daren Fearon 1,3,8 , James Frick 1,2 , James Gayvert 1,2 , Andre S. Godoy 1,10 , Ed J. Griffin 1,6 , Kilian Huber 1,7 , Lizbé Koekemoer 1,7 , Noa Lahav 1,4 , Peter G. Marples 1,3,8，Briana L. McGovern 1,5，Tevie Mehlman 1,9，Matthew C. Robinson 1,2，Usha Singh 1,7，Tamas Szommer 1,7，Charles W.E.Tomlinson 1,3,8，Thomas Vargo 1,2，Frank Von Delft 1,3,7,8，Siyi Wang 1.7，Kris White 1,5，Eleanor Williams 1,7，Max Winokan 1,3,8
Deposcope：使用大语言模型
噬菌体（噬菌体）是感染细菌的病毒。其中许多产生了称为解聚酶的特定酶，以分解外部多糖结构。由于其固有的序列多样性，这些解聚酶的准确注释和域的识别是具有挑战性的。因此，我们提出了Deposcope，这是一种机器学习工具，将微调的ESM-2模型与卷积神经网络相结合，以精确地识别分解序列及其酶促域。为了实现这一目标，我们从Inphared Phage基因组数据库中策划了一个数据集，创建了一个多糖 - 脱落域数据库，并应用了顺序过滤器来构建一个高质量的数据集，该数据集随后用于训练解镜。我们的工作是与氨基酸级预测进行序列级预测的第一种方法，以进行准确的去聚合物ASE检测和功能域鉴定。以这种方式，我们认为Deposcope可以极大地增强我们对噬菌体宿主相互作用的理解。
扩大FIMSBACTIN生物合成腺苷化结构域的底物选择性，FBSH
图2：FBSH结构结合到sal-ams。（a）FBSH与SAL-AMS结合的整体结构。动态C期亚域（以绿色为例）以中间构象存在。（b）FBSH的表面表示表明，结合口袋形成了底物结合的空心腔。（c）FBSH的底物结合袋的立体证明显示了跨芳基腺苷酶的保守残基。N246和S251与儿茶醇底物的羟基形成氢键。这些键是结合基板的必要条件。F247，V340，V348和F350构成了口袋的底座，并与底物形成疏水相互作用。
超细纳米域工程释放初期铁电的铁电性
摘要：初期的铁电特性已经成为一种有吸引力的功能材料，因为它们的潜力是为外来的铁电行为而设计的，因此具有巨大的希望，可以扩大铁电家族。然而，到目前为止，他们的人工设计的铁电性远远远远没有与经典的铁电抗衡。在这项研究中，我们通过制定超细纳米域工程策略来应对这一挑战。通过将这种方法应用于基于SRTIO 3的膜的代表性初期铁电膜，我们实现了前所未有的强大铁电性，不仅超过了先前的初期铁电磁记录，而且还可以与经典的铁电极相媲美。，薄膜的不分极化可达到17.0μccm-2，超高的居里温度为973 K.原子尺度研究阐明了这种强大的高密度超细性纳米域在跨越3-10个单位细胞中这种强大的高密度超细性纳米域中这种强大的铁电性的起源。将实验结果与理论评估相结合，我们揭示了潜在的机制，在这种机制中，有意稀释的外国FE元素可以很好地产生更深的Landau能量，并促进了极化的短期排序。我们开发的策略显着简化了非常规铁电的设计，为探索新的和上级铁电材料提供了多功能途径。
多域操作的超越路线comm
“陆军的下一代Tropo系统可以在没有卫星的情况下实现超越视线的能力，并且可以在山上衍射信号，”陆军计划执行办公室司令部，Control，Communications-Tactical（PEO C3T）。“它使用对流层散射能力，它从地球大气中弹起信号，以提供超出能力的高容量，而无需使用昂贵且有限的卫星资源。它还使用大气中的颗粒作为微波无线电信号的反射器。Tropo减少了军队对卫星的过度依赖，同时通过减少昂贵的商业卫星通话时间租赁来节省大量成本。”