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远程飞行员操作说明。FAA 要求...
[小型 UAS 品牌和型号] 已配备高清摄像头。如果您打算按照类别 2 或类别 3 进行人员上空作业，您只能用 [制造商] 网站上列出的预先批准的摄像头替换摄像头。此外，对于按照类别 2 或类别 3 进行人员上空作业，您不得将任何其他有效载荷固定在 [小型 UAS 品牌和型号] 上，除非该有效载荷已在 [制造商] 网站上列出。您固定在小型 UAS 上的任何允许有效载荷都必须在按照类别 2 或类别 3 进行的所有作业期间牢固连接。不遵守这些要求将导致 [小型 UAS 品牌和型号] 不符合按照类别 2 或类别 3 进行人员上空作业的资格。
为什么网络验证需要数学模型
数字孪生技术是近年来 IT 领域最有趣和最重要的趋势之一。通过感知和建模企业网络，数字孪生可以取代影子网络，同时增强网络不会出现故障的信心。数字孪生技术的采用正在迅速发展，Gartner 预测，到 2025 年，25% 的企业将使用数字孪生来测试其部分网络（高于 2020 年的 1%）。数字孪生是物理网络的任何数字表示，包括仿真、模拟、流量收集和映射。基于数学模型，数字孪生可以智能地跟踪和分析所有可能的流量。通过收集设备配置和状态的快照，然后通过流量跟踪潜在流量，Forward Enterprise 构建了一个“网络行为数据库”，该数据库可以了解流量并回答有关流量的每个问题——本质上，网络变得像数据库一样可搜索。
学习TSP需要重新思考概括-Drops
对组合优化问题（例如旅行推销员问题）的神经网络求解器的端到端培训是棘手的，效率低下，超过了几百个节点。，当最新的机器学习方法经过琐碎的尺寸训练时，与经典求解器紧密相关，但他们无法将学习的政策推广到更大的实用范围。旨在利用转移学习来解决大规模TSP，本文确定了归纳偏见，模型架构和学习算法，这些算法促进对比培训中所见的实例更大的实例。我们的受控实验提供了对这种零弹性概括的首次原则研究，表明除训练数据超出训练数据需要重新思考神经组合优化管道，从网络层和学习范式到评估方案。
植物基因编辑不再需要组织培养
植物基因编辑可对植物进行有针对性的改造，在作物的基因功能分析和精准育种方面显示出巨大的潜力[1]。要生产基因编辑植物，需要将基因编辑试剂[2]（例如 CRISPR/Cas9 成分）递送到植物细胞中。这涉及一个漫长、昂贵且劳动密集型的组织培养步骤，而且目前仅在有限数量的植物物种中可行，这成为植物基因编辑的主要瓶颈。在最近一期的《自然生物技术》上，由 Daniel F. Voytas 领导的明尼苏达大学研究小组描述了一种生产基因编辑植物的新方法，同时避免了组织培养的需要（图 1）[3]。该方法利用了分生组织的从头诱导。分化的植物细胞通常不能分裂或产生不同类型的细胞。然而，之前的研究表明，通过异位表达特定的发育调节因子，可以诱导已经分化的细胞形成分生组织。分生组织是包含未分化干细胞（分生细胞）的植物组织，这些干细胞能够进行细胞分裂，并能产生各种组织和器官。例如，在拟南芥中，WUSCHEL ( WUS ) 基因在胚胎发生中起着关键作用，过表达 WUS 可以促进营养生长向胚胎生长的转变 [ 4 ] 。SHOOT MERISTEMLESS ( STM ) 和 WUS 的联合异位表达可激活拟南芥中的一组分生组织功能，包括细胞分裂和器官发生 [ 5 ] 。 ipt 基因位于土壤细菌农杆菌的 Ti 质粒上，该基因编码异戊烯基转移酶，这种酶在植物中诱导细胞分裂素的生物合成，从而刺激器官发生[6]。在单子叶植物中，婴儿潮基因（Bbm）和 WUS 基因的过度表达可促进体细胞形成胚胎，从而提高转化效率[7]。Voytas 研究小组假设分生组织可以在发育调节因子的帮助下诱导。为了验证这一想法，使用多种启动子以不同的组合在本氏烟植物中表达了玉米 WUS2、拟南芥 STM、农杆菌 ipt 和其他发育调节因子。农杆菌用于传递转基因，并以荧光素酶作为报告基因。形成了分生组织状结构，这些结构长成具有荧光素酶表达的转基因植物，并且发现该特性是可遗传的。然后，使用相同的方法，将针对两个测试基因的单个向导 RNA (sgRNA) 与成功组合的发育调节剂一起引入组成性表达 Cas9 的转基因本氏烟叶中。在产生的芽中，可以验证目标基因的编辑，并且发现突变会传递给下一代。随后出现了一个问题，即在土壤中生长的植物上是否也能诱导分生组织。这种方法确实在许多双子叶植物中被证明是成功的，除了本氏烟草，在马铃薯和葡萄中也是如此。此外，还产生了基因编辑的本氏烟草植物，并且发现一些编辑过的植物不含有用于编辑的转基因。从头分生组织诱导方法被称为 Fast-TrACC（快速处理的农杆菌共培养），与传统的组织培养程序相比具有明显的优势（图 1）。首先，它大大缩短了生产基因编辑植物所需的时间，从几个月缩短到几周。其次，Fast-TrACC 不需要无菌条件，并且适用于在土壤中生长的植物。组织培养方法要求使用无菌工作台和无菌培养基，因此无组织培养方法需要的资源更少，并且适用于较小的群体。第三，当 Cas9 与 sgRNA 一起递送时，在某些情况下会产生基因编辑植物
全球脱碳需要能源储存目标
各国政府在加快能源转型和快速发展可再生能源方面做出的承诺必须与部署和扩大储能技术的努力相匹配。如果到 2030 年储能扩张速度不能超过当前趋势，全球三倍增长和巴黎协定目标将无法实现。为储能部署设定具体目标将为政策制定者、行业、投资者和利益相关者提供明确方向和责任。可以跟踪可量化的目标并衡量进展。储能目标为必要的扶持性政策措施提供了背景，并为整个供应链的投资发出了明确的信号。
需要运营分析师（研究助理）Misra ...
IIM艾哈迈达巴德（IIM Ahmedabad）的米斯拉金融市场与经济中心（MCFME）促进了对整体经济框架内与金融市场相关的当代问题的研究，并通过研讨会，会议，媒体外展等通过知识传播。该中心生产并管理财务和经济数据库，例如商业通货膨胀预期调查（BIES），IIMA-SGRARMSINDIA AGRI土地价格指数（ISALPI），IIMA-AURAART INDIART ART ART（PRIPE）ART（IAIAI）等，这些索引（IAIAI）和其他产品被广泛用于洞察金融市场和印度的经济现象。该中心正在寻求一位以细节为导向的主动作战分析师加入其团队。在此职位上，您将支持中心的分析，数据和政策工作，协助准备年度报告和其他产出，并协调（在中心经理的监督下）研讨会，讲习班和会议的组织。您还将支持与内部和外部利益相关者的参与，包括起草正式信件，并有助于增强中心的社交媒体外展。该中心正在寻找一个动态的人，他可以以强烈的问责制和对细节的关注来承担这些责任。运营分析师将向中心经理和主席报告。职位描述：职责包括以下（但不限于）：
生成式人工智能的成功需要劳动力重塑
生成式人工智能是技术支持工作的重大变革。传统人工智能和机器学习在数值处理和优化方面表现出色，使其成为自动化和加速特定任务的绝佳解决方案。生成式人工智能的不同之处在于，它有可能利用其庞大的有组织知识基础来刺激各种角色的创新。生成式人工智能直观且适应性强。它不仅可以处理简单的工作流程自动化，还可以支持和通知知识工作者，增强他们的创造力和决策能力。
在高维设置中的重要性可变需要分组
解释机器学习的决策过程如今对模型的增强和人类的理解至关重要。这可以通过评估罪恶变量的可变重要性来实现，即使对于高容量的非线性方法，例如深神经网络（DNNS）。虽然只有基于删除的方法（例如置换重要性（PI））可以带来统计有效性，但当变量相关时，它们会返回误导性结果。条件置换重要性（CPI）在这种情况下绕过PI的局限性。然而，在高维设置中，变量之间的高相关性取消了其有条件的重要性，使用CPI以及其他方法会导致不可靠的结果，这是一个超出的计算成本。通过聚类或一些先验知识对变量进行分组，从而获得了一些功率，并导致更好的解释。在这项工作中，我们介绍了BCPI（基于块的条件置换重要性），这是一个新的通用框架，用于可变知名度计算，并具有统计保证，可处理单个和组案例。此外，由于处理具有较高基数的组（例如一组给定模式的观察结果）既耗时又是资源密集型的，因此我们还引入了一种新的堆叠方法，扩展了具有适合组结构的次级线性层的DNN体系结构。我们表明，随后的方法随着堆叠的控制而扩展了I型误差，即使是高度相关的组，并且在基准中显示了最高的精度。更重要的是，我们在大规模的医学数据集中执行了现实世界数据分析，我们旨在展示我们的结果和生物标志物预测的文献之间的一致性。