预印本(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2024 年 11 月 25 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.12.14.519751 doi:bioRxiv 预印本
他在制药和消费品领域拥有将近三十年的经验,在那里他担任过各种营销和国家领导地位。他还担任过几个咨询机构,包括新加坡药房委员会,NUS的新加坡药房计划咨询委员会和Ngee Ann Polytechnic的生命科学和化学咨询委员会,为生活科学教育和实践的发展做出了贡献。
Jorge Abad(BancodeEspaña),Saki Bigio(UCLA),GaloNuño(BancodeEspaña),Salomon Garcia-Villegas(Banco deEspaña)和JoëlMarbet(西班牙银行)
d Bellum Pace Parati!” 1 自 1881 年以来,位于堪萨斯州莱文沃思堡的美国陆军指挥参谋学院 (CGSC) 及其前身机构一直秉承通过学术环境的教育为战争培养校级军官的宗旨。参加 CGSC 的常驻中级教育 (ILE) 可以让您有专门的时间和空间思考战争的未来。参加 CGSC 是军事职业发展传统中的一个重要里程碑,可以追随从总统德怀特·艾森豪威尔到退役将军安·邓伍迪等领导人的脚步。除了核心课程外,CGSC 和合作机构还为军官提供了大量其他机会。但是,没有时间做所有事情,尤其是在听从导师的重要建议以及投资个人生活和与同事建立关系时。 2 此外,CGSC 的许多机会都需要你到达后不久就做出决定和采取初步行动,在此期间,任务分配过程和对新环境的简单调整将争夺你的注意力。思考你的目标和 CGSC 的机会
攻击者入侵软件开发商或供应商的系统,然后将恶意代码注入他们提供的软件中。用户认为他们正在从受信任的来源下载软件,但实际上它是受感染的软件。这使攻击者可以滥用供应商的权限来窃取客户和合作伙伴组织的数据,传播恶意软件并进行攻击,导致勒索软件感染和信息泄露。2021 年,网络犯罪组织 REvil 利用该公司远程监控和管理解决方案中使用的软件漏洞攻击了美国 IT 公司 Kaseya。然后 REvil 使用被盗凭据向数百名用户部署勒索软件
TiAl金属间化合物可通过形变诱导相变显著提高材料性能,但对TiAl金属间化合物塑性变形机制尚缺乏足够的认识。本文以双晶结构TiAl合金中的γ − TiAl和α 2 − Ti 3 Al为对象,在纳米尺度上研究了TiAl金属间化合物的位错滑移和孪生变形机制。利用应用扫描电子显微镜(SEM)和电子背散射衍射对变形内部组织进行表征和分析,采用Schmidt因子µ分析技术计算滑移能垒,研究了临界剪应力下γ − TiAl和α 2 − Ti 3 Al相的孪生变形机制以及γ − TiAl和α 2 − Ti 3 Al相的位错滑移动力学。两种双晶结构 γ − TiAl 和 α 2 − Ti 3 Al 的 TiAl 金属间化合物所需的临界剪应力分别为 92 和 108 MPa,孪生萌生时锥形 < a > 和基底 < a > 滑移所需的临界剪应力次之。孪生萌生时锥形 < c + a > 滑移所需的临界剪应力最高,且两者在数值上相等
在人类基因组中的短串联重复扩张在多种神经系统疾病中的代表性过多。最近表明,亨廷顿(HTT)重复膨胀具有完整的外观,即40或更多的CAG重复序列通常会导致亨廷顿氏病(HD),在肌萎缩性侧索硬化症患者(ALS)的患者中代表过多。携带HTT重复膨胀的患者是渗透率降低(36-39 CAG重复序列),还是具有中间渗透率的等位基因(27-35 CAG重复序列),尚未研究ALS的风险。在这里,我们研究了HTT重复扩张在运动神经元疾病(MND)队列中的作用,搜索了扩展的HTT等位基因,并研究了与表型和神经病理学的相关性。包括含有C9ORF72六核苷酸重复扩张(HRE)的MND患者,以调查该组HTT重复扩张是否更常见。我们发现,与欧洲血统的其他人群相比,该队列中的中间体(5.63%–6.61%)和降低(范围为0.57%–0.66%)HTT基因扩展的率降低(范围为0.57%–0.66%),但没有MND队列与对照组之间的差异,对C9 orff的状态没有差异。在三名中间或降低渗透率HTT等位基因的患者尸检后,在尾状核和额叶中观察到亨廷顿蛋白夹杂物,但在神经系统的不同部位未检测到明显的体细胞骨髓。因此,我们首次证明了具有MND和中间和降低的渗透率HTT重复扩张的个体中的亨廷顿蛋白包含物,但是需要更多的临床病理研究来进一步了解HTT基因扩张相关的多oi ofiotiropropropy的影响。
生成AI(Genai)系统使用户能够快速生成高质量的内容。大语模型(LLM)的最新进展(Radford等人,2019年; Chowdhery等。,2022;布朗等人。,2020年; Touvron等。,2023; Bubeck等。,2023; Schulman等。,2022; Openai,2023年;拟人化,2023年),视觉语言模型(VLMS)(Radford等人,2021;刘等。,2023a; Driess等。,2023;团队,2023年)和扩散模型(Ramesh等人,2021; Song等。,2020年;杨等。,2023年)彻底改变了Genai的能力。开放的Web应用程序安全项目(OWASP)已编制了对LLM应用程序的十大漏洞和威胁的详细列表(Owasp,2023)。Genai模型旨在了解和生成具有超过传统机器学习系统的自主权,提供新颖的能力来理解视觉场景,生成文本,代码,图像以及与人类和互联网服务互动的新型功能。此功能可以实现更广泛的应用程序,并以这种方式引入了这些新型Genai集成应用所特有的新安全挑战。在本文中,我们讨论了该领域的挑战和机遇,从本节开始,从安全风险开始,包括Genai模型如何成为攻击的目标,一个无意中损害安全性的“傻瓜”,或者是坏演员攻击他人的工具。