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十字路口的密码学：道德责任，Cypherpunk运动和机构
密码学长期以来一直是确保通信和保护隐私的工具。但是，其作用超出了技术实施，以涵盖重要的政治和道德方面。由埃里克·休斯（Eric Hughes）于1993年撰写的Cypherpunk宣言[7]，强调了加密和拥护者的继承性政治本质，以此作为确保隐私和个人自由的一种手段。同样，菲利普·罗加威（Phillip Rogaway）的[10]工作强调了密码学家的道德责任，尤其是在大规模监视和社会影响的背景下。从根本上讲，密码学可以看作是“武装”群众保护自己的群众的一种手段。1993年的宣言和罗加威的作品强调了两个要点：不信任政府和保护集体数据。这种观点在戴维·乔姆（David Chaum）的思想中得到了回应，他提出了一个依靠强大加密来保护隐私的交易模型。尽管这些想法首次阐明了40多年，但保护社会免受信息滥用的梦想仍然很遥远。Chaum警告：
前海军基地罗斯福路
海军继续按照美国环保署的同意令（命令号 RCRA-02-2007-7301）开展工作，并遵守《资源保护和回收法案》（RCRA）的规定，推进对现有场地的调查和清理工作。海军每月都会向社区通报计划进行的实地工作。 2016 年 10 月 1 日至 31 日计划开展以下活动和现场工作： • 波多黎各海军活动中心 (NAPR)：对整个设施内的标志进行检查和维护活动。 • 固体废物管理单位 3（前基础垃圾填埋场）：在垃圾填埋场覆盖层的最后部分安装草坪。 • 固体废物管理单元 7/8（拖车燃料存储区）：收集地下水采样事件产生的调查地下水。 • 固体废物管理单位 11/45（38 号楼室内/室外）：开始现场活动、直推技术 (DPT) 钻探并采集地下水样本以及安装监测井。 • 固体废物管理单位 71（采石场处置场）：开始现场活动、DPT 钻探（采集土壤样本）和试验钻探。 • 固体废物管理部门 68：基础声明的公众意见征询期，可在以下网址查阅：http://go.usa.gov/8mnm。
ATP 依赖性转运蛋白：免疫和代谢十字路口的新兴参与者
哺乳动物基因组编码了近 50 种 ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白。这些转运蛋白的特点是保守的核苷酸结合和水解（即 ATPase）结构域，以及将各种底物类别（离子、小分子代谢物、外来生物、疏水性药物甚至多肽）定向转运进或转运出细胞或亚细胞器。尽管 ABC 转运蛋白的免疫功能才刚刚开始被揭示，但新兴文献表明这些蛋白质在 T 淋巴细胞的发育和功能中发挥着未被充分重视的作用，包括在感染、炎症或癌症反应过程中出现的许多关键效应子、记忆子和调节子集。一种特别的转运蛋白 MDR1（多药耐药性-1；由人类的 ABCB1 基因座编码）已成为免疫调节中的新参与者。尽管 MDR1 仍被广泛视为肿瘤细胞中的一种简单药物效应泵，但最近的证据表明，这种转运蛋白在增强活化 CD4 和 CD8 T 细胞的代谢适应性方面发挥着关键的内源性作用。本文，我们总结了目前对 ABC 转运蛋白在免疫调节中的生理功能的理解，重点关注 MDR1 的抗氧化功能，这种功能可能决定抗原特异性效应和记忆 T 细胞区室的大小和库。虽然关于 ABC 转运蛋白在免疫生物学中的功能仍有许多需要了解的地方，但已经清楚的是，它们代表着一片肥沃的新天地，既可用于定义新的免疫代谢途径，也可用于发现可用于优化对疫苗和癌症免疫疗法的免疫反应的新药物靶点。
量子计算在推进血浆物理模拟的融合能和高能量
适应性免疫通过调节抗原特异性反应，炎症信号传导和抗体产生，在动脉粥样硬化的发病机理中起着重要作用。但是，随着年龄的增长，我们的免疫系统经历了逐渐的功能下降，这种现象称为“免疫衰老”。这种下降的特征是增生性幼稚的B和T细胞的减少，B和T细胞受体库库减少，以及相关的分泌性分泌性疾病。此外，衰老会影响生发中心的反应，并恶化次级淋巴器官功能和结构，从而导致T-B细胞动力学受损并增加自身抗体的产生。在这篇综述中，我们将剖析衰老对适应性免疫的影响以及与年龄相关的B-和T细胞在动脉粥样硬化发病机理中所起的作用，强调需要针对与年龄相关的免疫功能障碍的干预措施，以减少心血管疾病风险。
免疫 - 内分泌十字路口：核受体在结核病和查加斯病中的影响
核受体（NRS）包含蛋白质的超家族，在细胞信号传导，生存，增殖和代谢中具有重要作用。它们充当转录因子，并根据其配体，DNA结合序列，组织特异性和功能将其分为家族。证据表明，在传染病，癌症和自身免疫性中，NRS调节免疫和内分泌反应，改变了细胞和器官的转录性，以及影响疾病进展。以病原体持久性为特征的慢性传染病在夸张的炎症过程中尤为明显。与急性炎症不同，这有助于宿主对病原体的反应，慢性炎症会导致代谢性疾病和神经免疫 - 内分泌反应失调。随着时间的流逝，细胞因子，激素和其他复合产生的障碍促进了不平衡，有害的防御反应。这种复杂性强调了配体依赖性NR的重要作用。结核病和chagas病是两个关键的慢性感染。因果毒剂，结核分枝杆菌和克鲁齐锥虫，已经制定了逃避策略来建立慢性感染。他们的临床表现与免疫 - 内分泌反应中断有关，指出NRS的潜在参与。本综述探讨了在结核病和chagas病中调节免疫 - 内分泌相互作用时对NR的当前理解。这些疾病仍然存在着重要的全球健康问题，尤其是在发展中国家中，强调了了解NRS介导的宿主病原体相互作用的分子机制的重要性。
交通管理 - 沃克 - 路上代码 -
该文档最初是在2004年3月3日在Roads Advisory Group上的交通管理人员认可的。修订得到咨询小组的认可，并获得了主要道路执行董事计划和技术服务的批准。咨询小组由西澳大利亚州主要道路（主要道路），澳大利亚交通规划与管理研究所（WA部门）（AITPM），民用承包商联合会（CCF），公共工程工程研究所（WA）（WA）（IPWEA）（IPWEA），交通管理协会（TMAA），WA当地政府协会（WALGA），交通管理培训培训培训商和工程师（WA）。由主要道路，IPWEA（WA Division）和Walga的成员组成的专业技术委员会提供了有关本文档各个部分的技术建议。对本文档的修订可能会不时地反映出技术，标准或立法的变化以及行业的反馈，但尚未得到咨询小组的认可。该文档的用户被警告以确保他们使用的是当前的文档，该文档可在Main Roads网站www.mainroads.wa.gov.au上找到；转到“技术与商业”>“在道路上工作”
Crossroads 2025技术进步和对SCM MIT校园的影响
Crossroads 2025 Technology Advances & the Impact on SCM MIT Campus, Media Lab March 18, 2025 8:00 Program check-in, Continental Breakfast 8:30 Welcome and Introduction Prof. Yossi Sheffi – Director, MIT Center for Transportation and Logistics (CTL) Jim Rice – Deputy Director, MIT CTL 9:00 Prof. Daniela Rus – Director, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory ( CSAIL) 10:00休息10:15约翰·哈特教授 - 机械工程系负责人；联合导演，新制造计划11:15休息11:30 Pulkit Agrawal教授 - MIT CSAIL，EECS，EECS 12:30午餐1:30 Michael Schrage博士 - MIT数字经济倡议（IDE）2:30 Break 2:45 Matthias Winkenbach - 研究主管，麻省理工学院CTL•迈克尔·德威特（Michael Dewitt） - 沃尔玛副总裁•米歇尔·艾格斯（Michelle Eggers） - 宝洁副总裁•丹·加考
新鲜和土著食品路边摊位型市场的商业模式，以促进利用泰国Ubon Ratchathani的Khemmarat步行街的社区文化基础
社区成员参与对于泰国Ubon Ratchathani的Khemmarat区的步行街社区文化场地的地区使用很重要。这项研究是故意开发的，以开发一个新建立的路边摊型市场的商业模式，该市场新建立，将文化地面和步行街连接起来。假设市场会导致其客户参与文化基础活动，随后促进文化领域的利用。目前的研究是使用定性方法进行的：目的抽样，深度访谈和焦点小组作为数据收集技术。受访者包括潜在的市场卖家，常规的步行街客户，管理文化场地的志愿团体，分区市政官员以及当前的步行街企业家。业务模型帆布（BMC模型）被用作开发市场业务模型的工具。BMC模型包括九个组织业务元素，并将收集到的数据分析和分类。目标客户是当地客户，他们定期访问步行街，尤其是老年人，家庭主妇，年轻夫妇和残疾人。向目标客户交付的市场的价值主张是新鲜的土著食品，包括湄公河（加工和新鲜）和零食。新鲜的蔬菜特别是由参与性保证系统（PGS）有机种植和认证，以满足客户对健康福利和负担能力的需求。卖方负责其产品和运输的成本。市场是物理营销渠道，而在线渠道也被采用了较小程度。自愿集团和街道市安排了市场及其必需品，包括竹摊，电力和垃圾桶。营销活动不仅可以为所有卖家带来合理的收入，而且还可以使市场客户参与文化基础活动，随后增加参与性的范围约2倍。总的来说，为路边摊位型市场开发的商业模式实际上可以促进Khemmarat步行街的社区文化基础的利用。
处理组学数据是生物学和计算机科学交叉领域的一项跨学科挑战
如今，生成组学数据是生物学实验室的常见活动。制备生物样本的实验方案描述得很好，大多数研究机构都有从这些样本生成组学数据的技术平台。此外，制造商不断提出技术改进，同时降低实验成本并增加单次实验获得的组学数据量。在这种情况下，生物学家面临着处理大型组学数据集（也称为“大数据”或“数据洪流”）的挑战。处理组学数据会引发通常由计算机科学家处理的问题，因此生物学家和计算机科学家之间的合作对于有效地研究整个细胞机制至关重要，正如组学数据所承诺的那样。在本章中，我们定义了组学数据，解释了它们的生成方式，最后介绍了它们在基础和医学研究中的一些应用。