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适用于 RA MCU 的无处不在的 AI TLS 解决方案简介
TLS_RSA_WITH_RC4_128_MD5 TLS_RSA_WITH_RC4_128_SHA TLS_RSA_WITH_DES_CBC_SHA TLS_RSA_WITH_3DES_EDE_CBC_SHA TLS_DHE_DSS_WITH_3DES_EDE_CBC_SHA TLS_DHE_RSA_WITH_3DES_EDE_CBC_SHA TLS_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA TLS_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA TLS_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA256 TLS_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA256 TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_RC4_128_SHA TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_3DES_EDE_CBC_SHA TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_128_CBC_SHA TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_256_CBC_SHA TLS_ECDHE_RSA_WITH_RC4_128_SHA TLS_ECDHE_RSA_WITH_3DES_EDE_CBC_SHA TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_128_CBC_SHA256 TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_256_CBC_SHA384 TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA256 TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA384
适用于 RA MCU 的无处不在的 AI 网络框架解决方案简介
基于 TCP/IP 堆栈的中间件，用于使用 RA MCU 在您的嵌入式应用程序上启用通信功能。无处不在的网络框架不限制硬件资源要求，例如 MCU ROM/RAM 大小。此外，它还能够集成到您当前的软件架构中，带有 RTOS（例如 uITRON、Amazon FreeRTOS）或不带 RTOS（裸机外壳）。
回顾无处不在的人工智能微处理器架构的进步——人工智能实施的历史、演变和未来挑战概述
摘要：人工智能 (AI) 已成功进入当代工业领域，如汽车、国防、工业自动化 4.0、医疗技术、农业和许多其他领域，因为它能够在没有持续人工干预的情况下自主行动。然而，这种能力需要处理大量的学习数据来实时提取有用的信息。围绕人工智能的讨论并不新鲜，因为这个术语在过去半个世纪里已经广为人知。20 世纪 60 年代，科学家开始思考让机器更像人类，从而开发出第一台自然语言处理计算机。它奠定了人工智能的基础，但由于处理速度、内存和计算能力的限制，直到 20 世纪 90 年代，只有少数应用程序。自 20 世纪 90 年代以来，计算机架构和内存组织的进步使微处理器能够提供更高的性能。同时，对人工智能的理解和数学表示的改进催生了它的子集，称为机器学习 (ML)。机器学习包括不同的自主学习算法，其中最有前景的算法是基于受大脑启发的技术，被称为人工神经网络 (ANN)。随后，ANN 逐渐发展出更深更大的结构，通常被称为深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)。随着多核处理器的出现，机器学习技术开始被嵌入到各种场景和应用中。最近，不同的微处理器也支持针对人工智能应用的特定应用指令集架构。因此，微处理器功能的不断改进已经达到了可以实现复杂的实时智能应用的阶段，例如计算机视觉、对象识别、语音识别、数据安全、频谱感知等。本文概述了人工智能的发展，以及微处理器不断增强的功能如何推动人工智能在众多应用领域的应用。本文还讨论了微处理器架构的未来趋势以及它们将如何进一步推动人工智能融入我们的日常生活。
优化 CRISPR 工具和定点转基因以实现致倦库蚊的基因驱动发展
库蚊是多种人类和动物疾病的全球传播媒介，包括西尼罗河病毒、淋巴丝虫病和禽疟疾，对公共卫生、牲畜、伴侣动物和濒危鸟类构成持续威胁。虽然杀虫剂抗药性的不断增加威胁到库蚊的控制，但 CRISPR 基因组编辑工具的进步促进了替代遗传策略（如基因驱动系统）的发展，以对抗疾病媒介。然而，尽管基因驱动技术在其他蚊子中发展迅速，但在库蚊方面却进展缓慢。在这里，我们开发了库蚊特异性 Cas9/gRNA 表达工具包，并使用基于定点同源性的转基因来生成和验证库蚊 Cas9 表达系。我们表明，gRNA 支架变体可提高库蚊和果蝇的转基因效率，并提高果蝇的基因驱动性能。这些发现支持未来控制库蚊的技术开发，并为改进其他物种的这些工具提供宝贵的见解。
对靶向杀虫剂抗性基因突变的分子分析，来自沙特阿拉伯的医学重要性库库
1国家寄生虫疾病研究所，中国疾病控制与预防中心，上海，200025年，中国2，中国2个热带疾病研究中心，上海，200025年，中国，3，三名Who Hoserorating for Tropical Isises中心，上海200025，200025，中国，中国，4个国际疾病中心，国际疾病，国际疾病，国际疾病，502.寄生虫和载体生物学实验室，卫生部，上海，200025年，中国6个国家寄生虫疾病研究所，中国疾病控制与预防疾病控制与预防疾病控制与预防预防中心进口热带疾病控制联合实验室，上海200025年，中国研究中心，7 JIA研究中心。 200025年，中国，8个公共卫生害虫实验室，吉达省市政府，吉达21577，沙特阿拉伯，9，昆斯科大学科学系9昆虫学系，艾因·沙姆斯大学，开罗12413，埃及，埃及和10位通讯作者，电话：+86 021-644666665048，E-MAIL，E-MAIL： zhangyi@nipd.chinacdc.cn
关于研讨会 传感器在我们的生活中无处不在。它们...
关于研讨会 传感器在我们的生活中无处不在。它们改善了我们生活的方方面面，包括健康、智能家居、汽车、工业、农业等。本次研讨会的目的是汇集从事传感器和系统各个方面工作的专家，从传感器的设计、材料、理论、制造开始，到使用传感器接口、软件、算法、数据分析等开发实时应用程序。研讨会不仅提供了一个展示研究所在传感器领域正在进行的活动的平台，还将邀请来自行业和其他学术机构的专家来评估该领域的当前发展和机遇。通过小组讨论，研讨会将尝试了解特定技术的挑战和需求，并利用现有的专业知识提出可能促进社会经济增长的解决方案。召集人：Swaroop Ganguly 教授（印度孟买理工学院电气工程专业）Dipti Gupta 教授（印度孟买理工学院冶金工程与材料科学专业）研讨会以虚拟模式进行，共有 645 名参与者注册。所有会议均有 150 多名参与者参加。
ReMOT 控制递送 CRISPR-Cas9 核糖核蛋白复合物以诱导疾病媒介蚊子淡色库蚊的种系诱变
淡色库蚊复合体分布广泛，导致蚊媒疾病在人类中的传播难以预防。使用 CRISPR/Cas9 基因编辑是一种有效的技术，有可能解决日益严重的蚊媒疾病问题。本研究利用 ReMOT 控制技术在淡色库蚊中生产转基因蚊子。通过注射 60 只成年雌蚊建立了显微注射系统——需 14 µ l 注射混合物，使用≤1 µ l 的内体释放试剂（氯喹或皂苷）不会发生沉淀。在采血后 24 小时（卵黄发生高峰期）注射 P2C 增强型绿色荧光蛋白-Cas9（P2C-EGFP-Cas9）核糖核蛋白复合物进入卵巢的效率为 100%。利用此方法进行KMO敲除，我们发现当通过ReMOT Control将P2C-Cas9 RNP复合物注射到淡色库蚊成年血淋巴中时，卵巢中也能发生基因编辑。在氯喹组，筛选出的2,251只G 0 子代中，9只个体表现出白眼和马赛克眼表型。在皂苷组，筛选出的2,462只G 0 子代中，观察到8只突变个体。测序结果显示13 bp的缺失，进一步证实了发生基因编辑的事实。总之，ReMOT Control在淡色库蚊中的成功应用，不仅为该方法提供了基本参数（注射参数和注射时间），而且有利于蚊虫生物学和防治的研究。
蚊子肠道中的微生物相互作用确定塞拉蒂亚定植和喂食倾向
摘要微生物 - 微生物相互作用如何决定蚊子中的微生物复杂性。以前，我们发现，Serratia是一种改变载体能力并被视为媒介控制的肠道共生体，在相同条件下饲养的Culex quinquefasciatus中繁殖的埃及埃及埃及埃及。研究Serratia和Ae之间的不相容性。aegypti，我们表征了两种来自CX的serratia marcescens菌株。Quinquefasciatus并检查了他们感染AE的能力。埃及。两种Serratia菌株都感染了AE。aegypti，但是当微生物组的稳态破坏时，塞拉蒂亚的流行率和滴度与其本地宿主中的感染相似。检查多种遗传多样的AE。埃及线发现微生物干扰对马可氏链球菌很普遍，但是，AE的一条线。埃及很容易感染。对抗性和易感线的微生物组分析表明，肠杆菌科细菌与塞拉蒂亚之间存在逆相关性，以及在gnotobirotic系统中的实验共感染概括了干扰表型。此外，我们观察到对宿主行为的影响。暴露于AE的锯齿状。埃及破坏了他们的喂养行为，这种表型也依赖于与天然微生物群的相互作用。我们的工作强调了宿主的复杂性 - 微生物相互作用，并提供了微生物相互作用影响蚊子行为的证据。
深度人工智能使无处不在的无线传感成为可能：一项调查
随着物联网 (IoT) 的发展，如今各种无线信号 (例如 Wi-Fi、LoRa、RFID) 充斥着我们的生活和工作空间。除了通信之外，无线信号在空间传播时会通过反射、散射和折射来感知周围物体的状态，即无线传感。在过去十年中，许多复杂的无线传感技术和系统被广泛研究用于各种应用 (例如手势识别、定位、物体成像)。最近，深度人工智能 (AI)，也称为深度学习 (DL)，在计算机视觉领域取得了巨大成功。一些研究初步证明深度人工智能也可以使无线传感受益，从而朝着无处不在的传感迈出了全新的一步。在这篇综述中，我们重点关注深度人工智能技术增强的无线传感的发展。我们首先介绍无线传感系统 (WSS) 的一般工作流程，包括信号预处理、高级特征和传感模型制定。对于每个模块，总结了现有的基于深度人工智能的技术，并与传统方法进行了进一步的比较。然后，我们介绍了深度人工智能与无线传感相结合所带来的问题和挑战。最后，我们讨论了深度人工智能实现无处不在的无线传感的未来趋势。
