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图像分割 - 基于 - 基于系统的群集 -
计算机视觉的抽象工业应用有时需要检测数字图像中小组像素的非典型物体。这些对象很难单一单，因为它们很小并且随机分布。在这项工作中，我们使用新型基于ANT系统的聚类算法（ASCA）提出了一种图像分割方法。ASCA对蚂蚁的觅食行为进行建模，蚂蚁的觅食行为在搜索高数据密度区域的数据空间中移动，并在其路径上留下信息素跟踪。信息素图用于识别簇的确切数量，并使用信息素gra-denient将像素分配给这些簇。我们将ASCA应用于数字乳房X线照片中的微钙化，并将其与最先进的聚类算法进行比较，例如1D自组织图，k -meanss，模糊C-Meanss和可能的模糊模糊C-Meanss。ASCA的主要优点是，群集的数量不需要先验。实验结果表明，在检测非典型数据的小簇时，ASCA比其他算法更有效。
有关城市化和气候变化的部长级会议的结果
○确保在COP峰会中确保城市气候议程的连续性。○鼓励未来的COP主持人优先考虑其议程上的城市弹性和气候适应。●加强全球事件协同作用：认识到城市气候行动的动力，领导者强调了使未来的气候和城市化事件保持一致的重要性。值得注意的是，巴库将主持2026年世界城市论坛（WUF13）和世界环境日，为城市气候对话提供关键平台。● Recognition of existing partnerships and initiatives, such as the collaboration between the Slovak Ministry of Environment and UN-Habitat on the SURGe Initiative—formalized through a Letter of Intent signed earlier this month at the World Urban Forum (WUF12)—was highlighted as a key example of how national governments are advancing urban resilience through multilevel climate action.
接种辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗
● 将这批疫苗用于第一剂和第二剂； ● 该部门发布了疫苗沟通和宣传指南；从第 6 页开始，是如何联系尚未接种疫苗的患者的想法：https://health.maryland.gov/mdpcp/Documents/Vaccine_Communication_and_Outreach_Strateg ies_in_Primary_Care.pdf；● 我们允许诊所之间转移疫苗剂量。我们可以提供有关运输疫苗的指导。我们建议您联系您熟悉的其他办公室或查看此网站上的提供商列表：https://coronavirus.maryland.gov/pages/vaccine。MDH 还可以将您的诊所与另一家 COVID-19 疫苗提供商联系起来，以启动提供商之间的转移；以及 ● 我们很乐意与当地的免疫协调员分享您的诊所信息，以讨论可能收到较小剂量的疫苗。
基于单核细胞增生李斯特菌的疫苗制剂...
摘要：顶复门寄生虫新孢子虫是全球范围内导致牛流产和死胎的主要原因。通过删除毒力基因 actA 、 inlA 和 inlB ，设计出减毒突变单核细胞增生李斯特菌菌株 (Lm3Dx)，以避免全身感染并将载体靶向抗原呈递细胞 (APC)。插入编码新孢子虫主要表面蛋白 NcSAG1 的 sag1 ，产生疫苗菌株 Lm3Dx_NcSAG1。评估 Lm3Dx_NcSAG1 的有效性的方法是，将 1 × 10 5、1 × 10 6 或 1 × 10 7 CFU 的 Lm3Dx_NcSAG1 接种到雌性 BALB/c 小鼠体内，每隔两周进行三次肌肉注射，然后在怀孕第 7 天用 1 × 10 5 个高毒性 NcSpain-7 菌株的犬新孢子虫速殖子进行攻击。观察到剂量依赖性保护作用，用 1 × 10 7 CFU 的 Lm3Dx_NcSAG1 治疗的组的出生后后代存活率为 67%，而未接种疫苗的对照组的存活率为 5%。在安乐死时（产后 25 天），接受两个较高剂量的组的 IgG 抗体滴度显著降低，接种组的脾细胞培养上清液中的细胞因子回忆反应（IFN-γ、IL-4 和 IL-10）增加。因此，Lm3Dx_NcSAG1 在怀孕的新孢子虫病小鼠模型中诱导与平衡 Th1/Th2 反应相关的免疫保护作用，应在反刍动物模型中进一步评估。
出版信息 John, John Jacob, Arash Beiranvand 和 Paul Cuffe。“通过识别走廊对有向无环图中的节点进行聚类
摘要 — 本文提出了一种基于电网内现行功率流条件的节点聚类新方法。为此，首先，将网络的有功功率流状态建模为有向无环图。该有向图明确表示功率流向何处，这有助于监控和分析系统漏洞。有向无环图表示还可以轻松识别仅提供或吸收有功功率的总线：这些总线分别是纯源节点和纯汇节点。对系统中的每个节点应用迭代路径查找程序，以枚举供电的源节点和其将功率转发到的下游汇节点。然后应用新颖的聚类算法将共享同一组可达源节点和汇节点的节点分组在一起。首先提出这种新颖的聚类方法作为一种工具，通过更好地总结大型电网中的总功率流配置来提高控制室操作员的态势感知能力。所提出的方法应用于两个样本电网，并阐述了与河流系统的类比，将支流、分流和中央主流等概念应用于电网。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
植物雄性不育的最新见解和进展
植物雄性不育 (MS) 是指植物无法产生功能性花药、花粉或雄配子。开发 MS 系是植物育种计划中最重要的挑战之一，因为建立 MS 系是 F1 杂交生产的主要目标。出于这些原因，已在几种具有经济价值的物种中开发了 MS 系，特别是在园艺作物和观赏植物中。多年来，MS 已通过许多不同的技术实现，从基于交叉介导的传统育种方法的方法到基于遗传学和基因组学知识的先进设备，再到基于基因组编辑 (GE) 的最先进分子技术。GE 方法，特别是由 CRISPR/Cas 相关工具介导的基因敲除，已经产生了灵活而成功的战略思想，用于改变关键基因的功能，调节包括 MS 在内的许多生物过程。这些精准育种技术耗时较少，可通过积累有利等位基因加速新遗传变异的产生，能够显著改变生物过程，从而提高品种开发绕过有性杂交的潜在效率。本文的主要目的是概述植物雄性不育方面的见解和进展，重点介绍最近通过靶向特定核基因座诱导 MS 的新型育种 GE 应用。本文总结了近期 CRISPR 技术的潜在机制和主要作物和观赏植物的相对成功应用。本文将讨论 CRISPR/Cas 系统在 MS 突变体生产中的未来挑战和新潜在应用以及其他潜在机会，例如通过瞬时转化系统生成 CRISPR 编辑的无 DNA 和跨代基因编辑以引入所需等位基因和精准育种策略。
屏蔽数据王国：掌握计算机的艺术...
在一个时代，信息占据了至高无上的“屏蔽数据王国：掌握计算机安全的艺术”是浏览复杂数字保护景观的重要指南。这本综合书籍研究了保护敏感数据免受网络威胁所必需的基本原理和高级技术。将理论见解和实际应用结合在一起，涵盖了各种各样的主题，包括加密，网络安全，威胁检测和事件响应。无论您是IT专业人员，网络安全爱好者，还是只是希望增强知识的人，这本书都是您掌握计算机安全艺术的确定资源。
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摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。