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非洲药物研发中心实施首个全自动 AI/ML 虚拟筛选级联
我们介绍了 ZairaChem，这是一种基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的工具，用于训练小分子活性预测模型。ZairaChem 是完全自动化的，需要的计算资源很少，并且适用于广泛的数据集，从全细胞生长抑制测定到药物代谢特性。该工具已在整体药物发现和开发 (H3D) 中心端到端实施，该中心是非洲领先的综合药物发现单位，之前没有 AI/ML 功能。我们利用了十多年来在疟疾和结核病药物发现研究中收集的内部数据，并建立了模型来预测 15 个关键检查点检测的结果。随后，我们在组织规模上将这些模型部署为虚拟筛选级联，以提高当前实验检测的命中率。我们展示了在合成和实验测试之前对化合物进行计算分析如何将进展率提高多达 40%。此外，我们证明了该方法可用于优先考虑化学系列中的小分子，并评估新化学型成功的可能性，从而促进有限实验资源的有效利用。该项目是 H3D 中心（一家在资源匮乏的环境中运营的研究中心）与 Ersilia 开源计划（一家致力于在全球南方建设数据科学能力的年轻科技非营利组织）之间首次开展的合作的一部分。
在八用户量子网络中实现的无条件安全数字签名*
1 量子工程技术实验室，布里斯托大学 HH Wills 物理实验室和电气电子工程系，Merchant Venturers 大楼，Woodland Road，布里斯托 BS8 1UB，英国 2 光子学与量子科学研究所，赫瑞瓦特大学，英国 3 ICFO-Institut de Ciencies Fotoniques，巴塞罗那科学技术学院，08860 Castelldefels（巴塞罗那），西班牙 4 光子学和量子光学研究中心，先进材料和传感设备卓越中心，Rud − er Boˇskovi´c 研究所，萨格勒布，克罗地亚 5 维也纳量子光学与量子信息研究所（IQOQI）和维也纳量子科学与技术中心（VCQ），奥地利维也纳 6 国防科技大学高级跨学科研究学院，长沙，410073，中华人民共和国 7 斯洛伐克科学院物理研究所量子信息研究中心科学院，D ' ubravsk'a Cesta 9，84511 Bratislava，斯洛伐克 ∗ 通信和材料请求应发送至 Siddarth Koduru Joshi。 ∗∗ 任何通信应发送给作者。 8 现在位于：Universit ' e Cˆote d'Azur，CNRS，尼斯物理研究所（INPHYNI），UMR 7010，Parc Valrose，06108 Nice Cedex 2，法国 电子邮件：SK.Joshi@Bristol.ac.uk
亲爱的，感谢您于 2022 年 2 月 25 日向国防部 (MOD) 发送电子邮件，请求提供以下信息：“我希望提交 FOI 请求。我有四个问题，以粗体突出显示：1. 在处理退伍军人的养老金和津贴索赔/重新考虑/审查/上诉时，英国退伍军人协会使用什么计算机程序/系统来管理流程？2. SPVA 于 2014 年与国防商业服务部合并。英国退伍军人协会是否保留了 SPVA 部门/单位/团队？3. 有多少英国退伍军人协会员工和团队使用包含字母 SPVA 的电子邮件名称/发件人名称？ 4. 法庭高级主席 Rt Hon Sir Keith Lindblom 于 2021 年 9 月发布了他的 2021 年度报告。他的报告在第 51 页的“战争养老金和武装部队赔偿分庭”下指出：“分庭现在有自己的司法委员会，并且获得了对分庭资源需求的更多支持和监督。一个主要且长期存在的问题是，我们的上诉不是直接向分庭提出的，而是由上诉人发送给英国退伍军人协会，这是国防部 (MoD) 的一个机构，这完全不能令人满意。去年，双方原则上同意实施直接向分庭提出上诉的程序。尽管国防部承诺努力在 2021 年底前实施直接提出，甚至考虑到疫情的中断，但进展令人失望。MoJ P
亲爱的，感谢您于 2022 年 2 月 25 日向国防部 (MOD) 发送电子邮件，请求提供以下信息：“我希望提交 FOI 请求。我有四个问题，以粗体突出显示：1.在处理退伍军人的养老金和津贴索赔/重新考虑/审查/上诉时，英国退伍军人协会使用什么计算机程序/系统来管理流程？2.SPVA 于 2014 年与国防商业服务合并。英国退伍军人协会是否保留 SPVA 部门/单位/团队？3.有多少英国退伍军人协会员工和团队使用包含字母 SPVA 的电子邮件名称/发件人名称？4.法庭高级主席 Rt Hon Sir Keith Lindblom 于 2021 年 9 月发布了他的 2021 年度报告。他的报告在第 51 页的“战争养老金和武装部队赔偿分庭”下指出：“分庭现在有自己的司法委员会，并且受益于对分庭资源需求的更大支持和监督。一个主要且长期存在的问题是，我们的上诉不是直接向分庭提出，而是由上诉人发送给英国退伍军人协会，这是国防部 (MoD) 的一个机构，这完全不能令人满意。去年，双方原则上同意实施直接向分庭提出上诉的程序。尽管国防部承诺努力实施直接上诉程序，但事实上，我们已同意实施直接上诉程序。到 2021 年底之前提交，即使考虑到疫情的中断，进展也令人失望地缓慢。司法部政策部门正在与国防部合作，试图让该项目再次启动，我非常希望能够在明年报告，最终，直接提交已经实现或有望在 2022 年实现”（第 51 页）。a.何时打算启动上诉的“直接提交”？b.国防部预计“直接提交”每年能为国防部节省多少成本？：“我将您的信件视为根据《2000 年信息自由法》（FOIA）提出的信息请求。
设计基于 BIST 的 AES 加密处理器 ASIC
本文介绍了一种基于内建自测试 (BIST) 的高级加密标准 (AES) 加密处理器专用集成电路 (ASIC) 的设计。AES 已被证明是美国政府宣布的最强大的对称加密算法，其性能优于所有其他现有加密算法。其硬件实现比软件实现提供更高的速度和物理安全性。由于这个原因，文献中已经提出了许多 AES 加密处理器 ASIC，但复杂 AES 芯片中的可测试性问题尚未得到解决。本研究为实现混合模式 BIST 技术的 AES 加密处理器 ASIC 引入了一种解决方案，该技术是伪随机和确定性技术的混合。BIST 实现的 ASIC 是使用 IEEE 行业标准硬件描述语言 (HDL) 设计的。它已使用电子设计自动化 (EDA) 工具进行了模拟，并使用美国政府国家标准与技术研究所 (NIST) 的输入输出数据进行了验证和确认。模拟结果表明，该设计在 ASIC 的不同操作模式下按预期功能运行。将当前的研究与其他研究人员的研究进行了比较，结果表明它在 BIST 实现到 ASIC 芯片方面是独一无二的。
威斯康星州儿童医院最近实施了一项政策，要求我们医院内的所有员工、服务提供者和其他个人接种 COVID-19 疫苗
因此，在 2021 年 11 月 15 日之后进行任何工作见习/观察的儿童机构现场观察人员必须完全接种疫苗。请注意，就 COVID-19 政策而言，“完全接种疫苗”是指个人已接种两剂疫苗的第二剂或单剂疫苗的一剂。
1.1.1. 所开发和实施的课程与当地、国家、地区和全球的发展需求相关，这体现在机构提供的课程的项目成果（PO）、项目具体成果（PSO）和课程成果（CO）中。
1.1.1. 所开发和实施的课程与当地、国家、地区和全球的发展需求相关，这体现在机构提供的课程的项目成果（PO）、项目具体成果（PSO）和课程成果（CO）中。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
Microsoft Word - 评估宇航服手套贴合度对灵活性和认知任务表现的影响 - Seamus Lombardo - ICES 2020 - 反馈已实施 722020
宇航服设计。迄今为止，宇航服贴合度与操作性能之间的关系尚未量化。这项工作研究了宇航服手套贴合度对灵巧任务和模拟月球着陆器手动控制任务（具有心理工作量成分）的表现的影响。通过这些任务，评估了静态手套贴合度增加与灵巧任务和认知任务表现下降相关的假设。参与者（n = 9）穿着类似于猎户座乘员生存系统的原型宇航服手套，在手套箱真空室（4.3 psid）中完成任务。受试者在尺寸方案中的规定贴合度是使用他们的人体测量学确定的。受试者在加压和不加压状态下戴着比规定贴合度小一号的手套、规定贴合度尺寸和比规定贴合度大一号的手套执行任务。为了评估一般灵活性，受试者完成了钉板任务，这需要在板上的位置之间移动和旋转钉子。灵活性也通过功能性工具任务进行测量，其中受试者将舱外活动 (EVA) 系绳钩连接到按照 NASA 规范设计的固定装置上并断开连接。对于这两项灵活性任务，记录了完成时间。Draper 实时性能指标工作站月球登陆模拟器用于评估飞行性能和心理工作量（通过次要任务响应时间测量）。没有一致的迹象
气候变化一直在影响水资源，并增加了由水引起的灾害。这尤其影响了依赖农业的弱势群体和社区的生计，因为他们适应气候冲击和压力的能力有限。省 2 虽然交通相对便利，但对气候变化的脆弱性处于高到非常高的水平（NAPA，2010 年），在绝对贫困和多维贫困方面都相对落后（NPC，2018 年）。在此背景下，实施了减少气候变化影响的地方倡议 (LIRIC) 项目，以让基层民间社会组织 (CSO) 参与气候行动，并帮助地方政府创造有利于气候适应性发展的环境。
ADRA 与 Rupantaran 和尼泊尔社区发展与宣传论坛 (CDAFN) 合作，在 2 省 Mahottari 和 Dhanusha 地区的 6 个市镇/农村市镇开展工作。为期 42 个月的项目将特别关注多方面的战略，以促进功能性 CSO 网络作为气候问题的倡导者，提高社区意识并主张他们的权利，提高实施气候变化适应和减缓行动的能力，这也将创造收入和就业机会，并与当地政府合作，为气候适应力和纳入当地发展计划创造有利的环境。这三个领域的改善，无论是单独还是协同，都将增强贫困和脆弱社区对气候冲击和压力的适应力。
在 ecoinvent 中实施的变更的文档...
一些非金属元素以相同的方式更新，以保持从环境中提取的所有材料的一致性（与“FromEnvironment”组一起）。对于所有列出的交易所（旧的和新的），隔间是“自然资源”，子隔间是“地下”或“水中”（如交易所名称中所述）。所有新旧交易所的单位都是“kg”。在 v3.6 列中，“N”表示交易所是 3.6 版的新交易所，而“U”表示属性已更新，这是 3.5 版中已经存在的所有基本交易所的情况。