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预测9月北极海冰-AMS期刊
米切尔·布什克（Mitchell Bushuk），位于撒哈拉阿里（Sahara Ali），b david A. Bailey，C Qing Bao，D LaurianeBatté，E Uma S. Bhatt，E Edward Blanchard-Wrigestworth，G Ed Blockley，G Ed Blockley，Hgavin Cawley，Hgavin Cawley，i Junhaw Goulet I. Culllet Richlet I. Cullath，M，M，Kk Francis Dirkis X. diberial Exracu，QMaximilianGöbel，R William Gregory，S Virgini Guemas，T Lawrence Hamilton，U Bean He，D Senifer E. Caya，Uther，Uther，Elliot Kim，M Noriaki Kimura，N Dmitry Condrashov，Y Zachary M. CCED WISED LIN，DD YU’MASSONNET，GG WALTER N. pp Steefen Titsche, qq Michel Tsamadus, rr Keguang Wang, ss Jianwu Wang, b Wonqi Whee Yigo Wang, c Younghua, dad James Williams, bolun Yag, dedd Zhang, n and Youngfei Zhang s
NOAA ATLAS 15试点技术报告
●NOAA ATLAS 15团队的所有技术成员（按字母顺序列出）：Idoliris bacallao（Lago），Brian Beitler（IBSS），Maria Bravo（Lago），Ryan Clare（IBSS），Tori Clear（IBSS），Jacquelyn Crowell（IBSS）悉尼·莱布兰德（IBSS），詹妮弗·马尔凯蒂（IBSS），鲍恩·潘（RTI），科迪·波拉拉（IBSS），凯文·桑切斯（Kevin Sanchez），凯文·桑切斯（IBSS），liqiang sun（ncsu），xia sun（xia sun（ncsu） Trabachino（RTI），Danielle White（IBSS）和Shu Wu（RTI）。●NOAA ATLAS 14团队的所有技术成员（按字母顺序列出）：Austin Jordan（IBSS），Michael St. Laurent（RTI），Rama Sesha Sridhar Mantripragada（IBSS），Carl Trypaluk（IBSS），Carl Trypaluk（RTI）和Dale Unruh（RTI）。●所有参加NOAA ATLAS 15的技术研讨会的主题专家，为联邦合作伙伴进行，实际上是在2023年1月18日和2024年8月14日举办的。●提供了有关国家气象局公共通知声明的个人和团体，于2022年9月15日发布。●所有主题专家以及国家科学，工程和医学学院的其他成员，现代化可能的最大降水估算委员会。●支持NOAA与美国土木工程师学会（ASCE）和联邦公路管理局（FHWA）之间建立的理解备忘录的主题专家。● The many other diligent individuals who impacted and contributed to this project with their expertise, guidance, and commitment, including David Conrad, Elizabeth Duffy, Meg Galloway (Association of State Floodplain Managers), John England (U.S. Army Corps of Engineers), Michelle Irizarry-Ortiz (United States Geological Survey), Joseph Krolak and Robert Kafalenos (Federal Highway Administration), and Kelly Mahoney（NOAA海洋和大气研究）。
后量子密码算法的侧通道分析
当今使用的公钥加密方案依赖于某些数学问题的难解性，而这些问题已知可以通过大规模量子计算机有效解决。为了满足长期安全需求，NIST 于 2016 年启动了一个项目，旨在标准化后量子密码 (PQC) 原语，这些原语依赖于未知的量子计算机目标问题，例如格问题。然而，从传统密码分析的角度来看是安全的算法可能会受到旁道攻击。因此，NIST 重点评估候选算法对旁道攻击的抵抗力。本论文重点研究了两个 NIST PQC 候选方案 Saber 和 CRYSTALS-Kyber 密钥封装机制 (KEM) 对旁道攻击的敏感性。我们提供了九篇论文，其中八篇重点介绍 Saber 和 CRYSTALS-Kyber 的旁道分析，一篇演示了对 STM32 MCU 中集成的硬件随机数生成器 (RNG) 的被动旁道攻击。在前三篇论文中，我们演示了对 Saber 和 CRYSTALS-Kyber 的高阶掩码软件实现的攻击。主要贡献之一是单步深度学习消息恢复方法，该方法能够直接从掩码实现中恢复秘密，而无需明确提取随机掩码。另一个主要贡献是一种称为递归学习的新神经网络训练方法，该方法可以训练神经网络，该神经网络能够以高于 99% 的概率从高阶掩码实现中恢复消息位。在接下来的两篇论文中，我们表明，即使受一阶掩码和改组保护的 Saber 和 CRYSTALS-Kyber 软件实现也可能受到攻击。我们提出了两种消息恢复方法：基于 Hamming 权重和基于 Fisher-Yates (FY) 索引。这两种方法都可以成功恢复密钥，但后者使用的痕迹要少得多。此外，我们扩展了基于 ECC 的密钥
第一百二十六届毕业典礼
Nathan Collin Allen 已授予 2023 年 5 月 9 日 Michael Christopher Andary 已授予 2023 年 5 月 9 日 Manbir Singh Arora 已授予 2023 年 5 月 12 日 Gursimmer Banwait 已授予 2023 年 5 月 8 日 Leo Bao 已授予 2023 年 5 月 24 日 Gabriel Euzebio Chirico Baranoski 已授予 2023 年 5 月 9 日 Benjamin James Beazley 已授予 2023 年 5 月 9 日 Charlie Cai 已授予 2023 年 5 月 9 日 Alex Chen Chen 已授予 2023 年 5 月 8 日 Elijah Yilang Chen 已授予 2023 年 5 月 12 日 Adrian Hei Tung Chow 已授予 2023 年 5 月 18 日 Thomas Edward Cojocar 已授予 2023 年 5 月 8 日 Karan Dahiya 已授予 2023 年 5 月 9 日 Harsimran Singh Darhan 已授予 2023 年 3 月 21 日2023 Elizabeth Margaret Drew 授予 2023 年 5 月 9 日 Ji Yuan Feng 授予 2023 年 5 月 9 日 Aidan Ronald Gordon Foster 授予 2023 年 5 月 24 日 Tristan Pierre Gervais 授予 2023 年 5 月 9 日 Selina Hsu 授予 2023 年 5 月 8 日 Chun-De Hu 授予 2023 年 5 月 16 日 Daniel Igino Ingriselli 授予 2023 年 5 月 9 日 Alexander Jabbour 授予 2023 年 5 月 12 日 Hadi Khadra 授予 2023 年 5 月 9 日 Muhammad Ayan Khan 授予 2023 年 5 月 12 日 Larry Li 授予 2023 年 5 月 16 日 Jacky Liang 授予 2023 年 5 月 12 日 Kaiwen Liao 授予 2023 年 5 月 8 日 Branden Alexander Lisk 授予2023 Kimberly Kim Yen Liu 授予 2023 年 5 月 16 日 Shu Yan Liu 授予 2023 年 5 月 9 日 Aleksi Aaron Luoma 授予 2023 年 5 月 24 日 Kyle Fraser Macdonald 授予 2023 年 5 月 16 日
社论：O-Glcnacylation和Immune System
免疫稳态维持是一个复杂的生物学过程，涉及多种途径和分子机制。这样的机制是可逆的细胞内翻译后修饰，o-glcnacylation。它在调节细胞信号传导，转录和翻译，营养感应，代谢，发育，正常生理和病理方面起关键作用。改变了细胞蛋白的O-Glcnacylation与免疫功能障碍有关，导致自身免疫性，炎症和过敏性疾病以及免疫和非免疫细胞的恶性肿瘤的发展。O-Glcnacylation如何调节健康和疾病中的免疫系统是新的研究领域，并且了解O-Glcnacylated蛋白在免疫细胞中的精确作用和免疫反应的知识受到限制（1）。本研究主题包括七篇原始研究文章和六篇全面的评论文章，其中涵盖了O-Glcnacylation在免疫系统中的作用的广泛领域。作为该研究主题的恰当前奏，Mannino等。，已编制了一份出色的初学者O-Glcnacylation审查指南，作为一种营养敏感途径，对免疫系统有显着影响。本综述提供了有关调节O-Glcnacylation，O-GLCNAC转移酶（OGT）和O-GlCNACase（OGA）（OGA）的酶的详细细节，并将O-Glcnacylation作为细胞中的营养感应性感应。在评论中提供了O-Glcnacylation在免疫细胞恶性肿瘤中的作用的进一步阐述，Shu等人的原始文章提供了综述。和Schauner等。它还讨论了O-Glcnacylation如何直接调节蛋白质功能，以及通过与其他蛋白质修饰的串扰，对免疫系统的功能，自身免疫和炎症性疾病以及免疫细胞恶性肿瘤的影响。吊索已经全面审查了慢性淋巴细胞性白血病（CLL）中O-Glcnacylation对致癌信号通路的影响，召集了关键调节剂，例如p53，AKT，AKT，NF-KB，NF- KB，RAS，RAS，WNT，WNT，NOTCH，NOTCH，NOTCH，MYC和Stat蛋白，以及Cll cll cll cll cll cll cll cll berbolism and cll cll cll clll spolabolism。还讨论了T细胞和肿瘤相关巨噬细胞在CLL中的作用，包括有关
基因组基因座影响人脑结构协方差的模式
Juna M. Nasrallah，Abdulkadir B，Theodore D. Boquet -Pjadas G，Elizabeth Mamourian B，Sinnivasan Srinavasan。 Yang H，Paola Dazzan J，Rene St. Kahn K，Hugo G. Schnack，Marcus V.Wood Q，消息来源，拉蒙塔尼（Lamontagne），苏珊·奥斯丁（Susan Austin），莱诺尔·J·劳纳（Lenorer J.
我们学校的两支球队在国际遗传上取得了胜利
今年，我们的学校与其他几所当地中学组成了两个联合团队，参加了国际基因工程机器竞赛（IGEM）。团队“ HK-ord-School”由TWGHS的九龙True Light School的学生组成，Wu York Yu纪念学院，Hoi Ping Chamber of Secondary Schoop，Baptist Lui Ming Choi中学和Carmel Pak U中学和我们的学校和我们的学校和我们的学校。“ HK-United”团队由Tsung Tsin Christian Academy，Pope Paul VI学院，基督教和传教士Alliance Sun Kei中学，Pui Ching中学，Wah Yan College，Kowloon和我们的学校组成。两支球队于10月中旬前往巴黎参加IGEM大Jamboree，在那里取得了非凡的成绩：HK-Con-Con-School团队赢得了金牌，最佳教育提名和最佳模特提名，而HK-Atited Team则获得了银牌。由马萨诸塞州理工学院于2003年创立，IGEM是国际生物技术领域中最负盛名，最既定的竞争，每年吸引高中生，大学生和来自世界各地的研究人员。今年，IGEM拥有来自48个国家 /地区的410多个研究团队，共有9,507名参与者。HK - 接头学校团队对“合成具有肺癌治疗潜在价值的抗癌肽的合成”研究，使用人工智能开发新型的抗癌肽。他们还应用了知识来教育同龄人和社区，从而提高了人们对肺癌的认识。在他们的研究中，该小组采访了癌症幸存者，生物医学初创企业，传统中药从业人员和医学专家，包括Cuhk的即将上任的丹尼斯·卢·尤克·明（Dennis Lo Yuk Ming），以及肺癌专家BBS，BBS教授。
建模北极海洋中浮游植物的最新变化
最近的北极气候变暖引起了北极海洋（AO）海冰厚度和范围的逐渐逐渐下降（Comiso等，2008; Kacimi＆Kwok，2022; Kwok，2018; Laxon et al。 AO表面变暖趋势（Z. Li等，2022; Shu等，2022; Steele等，2008），主要是由于有据可查的气候变暖趋势（Rantanen等，2022）。然而，当前AO分层的空间和时间变化似乎不仅受海冰融化和海洋变暖的控制，而且还通过风和河流淡水径流的强度来控制（Hordoir等，2022年）。此外，即使是亚极区域（大西洋和太平洋）的水质量对流的变化也可以改变AO分层（Polyakov等，2020）。海冰融化和积聚的季节性周期强烈调节AO植物浮游生物的生命周期（Janout等，2016）。Kahru等。 （2010，2016）使用遥感观察结果表明，在近几十年以前的春季浮游植物布鲁姆（SPB）时，春季浮游植物的时机（SPB）的时机发生了，并假设这是由于气候变暖驱动的海冰的较早破裂所致。 在温带和高纬度海洋中，SPB通常开始其发育，这是由于水柱的季节性增加引起的光限制（Siegel等，2002）是由对流驱动的混合减少引起的（Mignot等人，2018年）。Kahru等。（2010，2016）使用遥感观察结果表明，在近几十年以前的春季浮游植物布鲁姆（SPB）时，春季浮游植物的时机（SPB）的时机发生了，并假设这是由于气候变暖驱动的海冰的较早破裂所致。在温带和高纬度海洋中，SPB通常开始其发育，这是由于水柱的季节性增加引起的光限制（Siegel等，2002）是由对流驱动的混合减少引起的（Mignot等人，2018年）。物理海洋的这些特定条件使海洋浮游植物可以在舒适的区域中度过足够的时间，从而提高了细胞的倍增率并超过其死亡率。这些环境条件即使在极地海洋中也可以触发SPB（Behrenfeld等，2017； Uchida等，2019），其中
Sime Darby财产欢迎Urban
Ara Damansara，2025年2月12日 - Sime Darby Property（“ Sime Darby Property”或“ Company”）以有意义的庆祝活动来欢迎蛇年，这强调了其对可持续性和城市生物多样性的承诺。今年的庆祝活动在屡获殊荣的城市Elmina Township中心的环保和环境教育枢纽Elmina Rainforest知识中心（“ ERKC”）上引起了人们的关注。Sime Darby Property的农历新年庆祝活动邀请游客拥抱本赛季的精神，同时加深了他们与自然的联系。该活动的关键亮点是特殊精心策划的植物展示，灵感来自中文角色“fú”（福），象征着繁荣。鼓励访问者在社交媒体上分享他们的时刻@simedarbyproperty，以及包括#SDP和#ChampioningurbanBiodoverity的主题标签，以获得特别的礼物。为了培养环境意识，Sime Darby的财产在2025年2月1日和15日为一系列互动周末讲习班排队。这些会议在苗圃维护，种子传播和公民科学家活动方面提供了动手经验，使参与者有能力为保存马来西亚的丰富生物多样性做出贡献。Sime Darby物业的首席营销和销售官Datuk Lai Shu Wei表示，该倡议反映了该公司促进可持续和蓬勃发展社区的愿景。“我们致力于将自然融入我们乡镇的结构中，以确保生物多样性在城市发展范围内蓬勃发展。“这是一次很棒的经历。通过ERKC的活动，我们希望激励社区参与保护工作，同时庆祝我们团结在一起的传统。周末研讨会的参与者还分享了他们对研讨会的兴奋，并有机会从事有意义的保护活动。我获得了宝贵的知识，并发现了该中心提供的许多活动。我一直很喜欢在家种植鲜花，但是在这里，我了解了有关树木的更多信息以及通过社区服务回馈环境的重要性。就个人而言，我非常感谢Sime Darby财产为社区所做的事情。这是我们选择在Elmina Green购买房屋6的原因之一。即使在两年后，该地区仍保持良好的维护，反映了Sime Darby财产对乡镇的长期承诺。” Elmina Green 6居民Ho Kian Keong说。
社论：放射学癌症诊断的人工智能应用
癌症仍然是对人类生命的最显着威胁之一，早期发现特别具有挑战性。放射学成像是识别癌症的主要工具，但早期的迹象通常是微妙的，导致可能遗漏的可治疗癌症（1）。人工智能（AI）具有巨大的承诺，是帮助放射科医生进行癌症检测的强大工具（2）。AI算法在癌症识别，分割和评估中表现出了令人印象深刻的能力（3，4）。然而，这些算法的不透明性质（通常称为其“黑盒”特征）引起了人们对它们的可解释性和临床预测的验证能力的担忧（5）。需要解决一些新出现的挑战，以有效地将AI整合到癌症检测中。在数据策划期间，公开可用的数据集通常受到扫描仪技术和成像协议中的小规模，不完整的标签或可变性的限制，这限制了其适用性（6）。在开发阶段，AI算法在很大程度上取决于专家放射科医生的手动注释，并且当应用于来自不同医院或协议的数据时，其性能可能会下降（7）。此外，当前的AI模型在处理部分或嘈杂标签，管理长尾数据分布以及适应持续学习（8）等问题上遇到了困难（8）。），头颈肿瘤分割（Zhang和Ray），乳腺癌亚型分类（Sun等）和风险因素识别（Dianati-Nasab等人。）和直肠癌生存风险预测（SHU为了增强AI作为可靠和用户友好的工具的临床采用，有必要开发可以与放射科医生协同工作的AI系统，并将人类专业知识和AI的优势结合起来，以改善癌症检测和患者的结果（9）。This Research Topic has curated articles on the applications of AI models, especially the machine learning models of Random Forest (RF), Neural Networks (NN), Bootstrap Aggregating Classi fi cation and Regression Trees (Bagged CART), Extreme Gradient Boosting Tree (XGBoost), and elastic net, and deep learning models of convolutional neural network (CNN), U-Net, ResNet, and multi-head attention fusion,对于脑肿瘤分割的任务（Luque等人），偶然发现了乳房质量分类（Ma等人