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更新订阅管理存储库。上次元数据到期检查：0：01：33前蒙特达州09年9月9日星期一02:45:47 PM EDT。依赖关系解决了。==================================================================================================== ================================================================================================================= 16.4.1-1.el9 enterprisedb-enterprise 9.7 k Installing dependencies: edb-as16-server-client x86_64 16.4.1-1.el9 enterprisedb-enterprise 1.8 M edb-as16-server-contrib x86_64 16.4.1-1.el9 enterprisedb-enterprise 774 k edb-as16-server-core x86_64 16.4.1-1.el9 enterprisedb-enterprise 7.2 M edb-as16-server-devel x86_64 16.4.1-1.el9 enterprisedb-enterprise 6.3 M edb-as16-server-docs x86_64 16.4.1-1.el9 enterprisedb-enterprise 18 k edb-as16-server-libs X86_64 16.4.1-1.EL9 EnterprisingB-Enterprise 712 K EDB-AS16-SERVER-PLPERL X86_64 16.4.1-1.EL9 ENTERPRIESSB-ENTERPRISE 71 K EDB-AS16-SERVER-SERVER-SERVER-PLPLPLPYTHON3 edb-as16-server-pltcl x86_64 16.4.1-1.el9 enterprisedb-enterprise 48 k edb-as16-server-sqlprotect x86_64 16.4.1-1.el9 enterprisedb-enterprise 96 k lz4 x86_64 1.9.3-5.el9 rhel-9-for-x86_64-baseos-rpms 62 k
使用Musa paradisiaca和柑橘Sinensis epeel提取物对生物合成的纳米层的抗菌活性
这项研究的目的是评估从香蕉（Musa paradisiaca L.）和甜橙（柑橘Sinensis l.）果皮中的水提取物中生物合成的银纳米颗粒（AGNPS）生物合成的抗菌活性。使用特定量的香蕉和橙皮提取物以及Agno 3作为前体，成功地将Agnps成功地生物合成。AGNP溶液中明显的颜色变化，在24小时后从黄色转移到深棕色，是AGNP形成的初始指标。uv-vis分光光度计和粉末XRD吸收光谱均用于香蕉皮 - agnps（bpagnps）和橙皮 - agnps（opagnps）均表现出明显的峰，证实了AGNP的存在。此外，FTIR光谱表明存在有助于AGNP合成的酚类化合物。sem和DLS分析表明，两种类型的AGNP的球形均为球形，平均粒径小于100 nm。此外，发现在这项研究中检查的香蕉，橙色和木瓜的果实样品被塞里芽孢杆菌，金黄色葡萄球菌，大肠杆菌和烟曲霉污染，它们使用MALDI-TOF MS进行了分离和鉴定。这项研究还确定了尼日尔，A。Alterata，P。digitatum和F. oxysporum的感染是该地区水果变质的主要因素。均表现出显着的抗菌活性，尤其是针对土壤传播的病原体。A。faecalis和M. morganii（以30 µg/ml的抗氯霉素抗性），以及某些水果变质真菌，例如digitatum和F. oxysporum和F. oxysporum（对2％酮酮的抵抗），以前曾经在研究过，以前曾经研究过，以前曾经在研究过。均表现出显着的抗菌活性，尤其是针对土壤传播的病原体。A。faecalis和M. morganii（以30 µg/ml的抗氯霉素抗性），以及某些水果变质真菌，例如digitatum和F. oxysporum和F. oxysporum（对2％酮酮的抵抗），以前曾经在研究过，以前曾经研究过，以前曾经在研究过。因此，生物型AGNP显示出有效的抗菌剂在医疗环境中应用以及保存食品质量和安全性。
合成无定形金属的新方法
在27个欧盟成员国，西巴尔干，türkiye和英国进行的调查中，并于2月3日释放，十分之一的公民中有八个以上（83％）表示，他们认为科学和技术的整体影响是积极的。三分之二（67％）说，科学和技术改善了人们的生活，使他们更容易，更健康，更舒适。
l3harris - 值得信赖的破坏者
ims提供多域功能和系统集成，以支持智能，侦察和监视（ISR），被动感应和靶向，电子攻击，自主权，权力和通信，网络和传感器。ims专门针对国家安全和国际客户的系统设计，开发，整合，生产，现代化和维持。
Handelsbanken：瑞典经济将于2025年增长
2024年12月19日，生物北极亚宣布，生物北极亚已与Bristol Myers Squibb签订了一项全球许可协议，在该协议下，Bristol Myers Squibb将全球范围内的开发以及随后的BAN1503和BAN2803和全球关联产品的任何商业化负责。该协议受美国反托拉斯立法（1976年的Hart-Scott-Rodino Antrust Revers Act Act），该条件已实现，交易现已结束。该协议的最终确定触发了生物含量1亿美元的前期付款。该许可协议进一步包括开发，监管和商业里程碑的12.5亿美元，以及针对全球产品销售的分层的低两位数特许权使用费。Bioarctic将保留在北欧地区共同商业化产品的选项。生物二氧化碳-Aβ抗体程序由针对特定截短的焦谷氨酸修饰形式的新型抗体组成。pyroglu-aβ的单体很容易骨料，导致有害骨料的形成，导致阿尔茨海默氏病的认知和其他症状使人衰弱。 该协议包括BAN1503和BAN2803抗体。 BAN2803包括生物北极的BrainTransporter™技术。 “我很高兴我们获得了许可，允许我们与Bristol Myers Squibb达成协议，” Bioarcoric首席执行官Gunilla Osswald说。很容易骨料，导致有害骨料的形成，导致阿尔茨海默氏病的认知和其他症状使人衰弱。该协议包括BAN1503和BAN2803抗体。BAN2803包括生物北极的BrainTransporter™技术。“我很高兴我们获得了许可，允许我们与Bristol Myers Squibb达成协议，” Bioarcoric首席执行官Gunilla Osswald说。“他们对帮助阿尔茨海默氏病的患者有着热情，我们现在有可能探索Braintransporter技术的潜力，可以推进和优化阿尔茨海默氏病的下一代治疗方法。”与Bristol Myers Squibb的协议是与Braintansporter
最佳的各向同性，可重复使用的桁架晶格材料与接近...
软木是一种天然的无定形材料，其泊松比接近零的比率是密封玻璃瓶的无处不在。它是一种各向异性，横向各向同性，复合材料，几乎无法缩放。在这里，我们提出了一种新的各向同性和可重复使用的软木状的超材料，该类似于混合桁架材料，以显示出接近零的各向同性泊松的比例。优化是使用椭圆基函数神经网络辅助的多物镜遗传算法进行的，并与有限元仿真相结合。最佳的微结构超材料，由晶格常数为300 µm的两光片光刻制造，几乎各向同性泊松的比例在所有方向上都小于0.08。它可以恢复96。压缩测试后其原始形状的6％超过20％的应变。
金属及合金挤压成形机理
各位同仁，挤压加工是目前金属及合金塑性成形的常用方法。近年来，除了改进直接/间接挤压加工方法外，新的技术也不断被提出。金属及合金挤压的成形机理，包括材料最终性能的控制与表征以及挤压加工过程中被激活的成形机理的分析，是本期特刊的研究范围。基础研究与技术创新推动挤压技术的融合，发现现有的不足，尝试突破，不断将新的研究课题和发展路径推向前沿尤为重要。本期特刊欢迎关注新型挤压技术及其对材料最终力学性能和成形性的影响的文章，包括钢材和有色合金（镁/铝/钛合金等）。
基于PCA的入侵检测系统的案例研究
量子计算有望彻底改变我们对计算限制的理解，并且它在加密术中的含义长期以来已经很明显。今天，密码学家正在积极设计量子解决方案，以应对支持量子的对手所构成的威胁。同时，量子科学家正在创新量子协议，以增强捍卫者的能力。但是，仍需要探索量子计算和量子机学习（QML）对其他网络安全域的更广泛影响。在这项工作中，我们研究了QML对传统ML网络安全应用的潜在影响。首先，我们探讨了与网络安全特别相关的机器学习问题中量子计算的潜在优势。然后，我们描述了一种量化易于故障QML算法对现实世界问题的未来影响的方法。作为一个案例研究，我们将方法应用于网络入侵检测中的标准方法和数据集，这是机器学习在网络安全中研究最多的应用之一。我们的结果提供了有关获得量子优势的条件以及对未来量子硬件和软件进步的需求的洞察力。
一个联合学习框架，用于增强水下无人机分布式网络的数据安全和网络入侵检测
抽象的水下无人机对于科学研究，环境监测和海上操作至关重要，可以在具有挑战性的环境中收集数据。然而，他们的部署面临着低带宽，高潜伏期，信号衰减以及由于流动性和水流而导致的间歇性连通性等问题。在这些条件下，传统的集中数据处理方法效率低下，因为它们需要将大量原始数据传输到中心位置。为了应对这些挑战，本研究提出了专门针对水下网络量身定制的联合学习（FL）框架。与集中式方法不同，FL使水下无人机可以通过在本地处理数据并仅与中央服务器共享模型更新来协作训练全球入侵检测模型。这种方法可以通过确保敏感信息永远不会离开本地设备，从而降低传输过程中拦截或妥协的风险来显着提高数据安全性。此外，FL的分散体系结构固有地与水下无人机网络的动态和分布式性质保持一致。提出的框架通过利用各个无人机的局部见解来检测威胁，包括零日攻击，而无需直接暴露敏感数据，从而改善了网络入侵检测。通过保留隐私并实现协作异常检测，FL解决了水下互联网事物中的关键网络安全挑战（IOUT）。