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报告名称：更新到巴西的柑橘年度报告
这提供了对Citrus Annuy_brasilia_brazil_br2024-0043的报告的更新。该报告已从其原始版本进行了编辑，以修改估算并更新生产，消费和出口的帖子预测。巴西橙色农作物的营销年度（MY）2024/25预测为3.2亿磅90磅盒（MBX） - 标准参考，相当于1300万吨（MMT），与我的2023/24盒子（3亿盒子或12.3亿盒子或12.3 mmt）相比，相比之下，增加了5.4％。巴西在我2024/25中的生产预计将从当前季节稍微恢复，这是自1988年以来最低的。帖子预测，我的2024/25的巴西FCOJ 66 Brix等效产量为1.0 mmt，相对于我2023/24（930,000 MT）的后估计增加了8％，这是由于从较低的橘子量中较低的流量恢复，用于从当前收获中进行处理。
网络知情性：使用CVSS增加对入侵检测系统的信任
入侵检测系统（IDSS）是必不可少的网络安全组合。以前的网络攻击检测方法更多地依赖于签名和规则来检测网络攻击，尽管过去十年来范式发生了变化，机器学习（ML）实现了更有效，更灵活的统计方法。，ML目前无法将网络安全信息集成到其内部运作中。本文介绍了网络知情性，这是一个新的指标，考虑到网络安全信息，以更明智地表示绩效，受到遇到的攻击的严重性的影响。该指标在网络安全方面使用了事实：共同的漏洞评分系统（CVSS）。在两个公共数据集上的结果表明，这种新的度量标准验证了使用通用指标获得的结果。此外，这种新的度量强调了基于ML的IDSS，优先考虑了严重攻击的高度绩效，这对通用指标看不到。因此，这个新的指标通过弥合ML和网络安全之间的差距很好地完成了通用指标。
策略性沉默，信任受损：不同 COVID-19 疫苗情绪对医护人员与同事和患者关系的影响
背景：关于 Covid-19 疫苗接种和医护人员 (HCW) 疫苗强制要求的两极化辩论对比利时 HCW 与同事和患者讨论 Covid-19 疫苗情绪的能力提出了挑战。尽管研究已经确定了 HCW 疫苗犹豫的驱动因素，但这些研究并未包括工作场所互动的影响，也没有解决疫苗覆盖范围以外的后果。方法：对 74 名在比利时执业的 HCW 进行访谈和焦点小组讨论，探讨了 Covid-19 疫苗情绪以及与同事和患者讨论疫苗接种的经历。结果：大多数参与的 HCW 报告称很难与同事和患者讨论 Covid-19 疫苗接种。未接种疫苗的 HCW 经常担心表达他们的疫苗情绪可能会让患者或同事不高兴，并担心自己会被停职。因此，他们使用社交线索来评估其他人对疫苗怀疑论言论的开放程度，并避免讨论疫苗。令人惊讶的是，一些对疫苗有信心的医护人员隐藏了他们对疫苗的看法，以避免与同事和患者发生冲突。接种疫苗和未接种疫苗的医护人员都观察到，未接种疫苗的患者偶尔会得到不理想的护理。不理想的护理是未接种疫苗的医护人员不愿向同事表达他们对疫苗的看法的核心。接种疫苗和未接种疫苗的医护人员都描述了与持有不同疫苗看法的同事和患者的信任丧失和社会关系破裂。讨论：比利时医护人员认为 Covid-19 疫苗是一个有风险的讨论话题，并在疫苗接种方面“策略性地保持沉默”，以维持在卫生机构中的正常工作关系和就业。医护人员与同事或患者之间失去信任，加上基于疫苗接种状况的患者护理不理想，有可能削弱比利时以及其他国家的卫生系统，并催化可预防的疾病爆发。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ ) 开放获取的文章。
经济正义司反垄断局 – 纽约市……
纽约州总检察长办公室 (OAG) 正在招募律师加入纽约市反垄断局，担任助理总检察长 (AAG)。OAG 致力于通过严格执行保护消费者、工人和企业并禁止企业滥用的州和联邦法律来保护纽约人。选定的律师将直接参与反垄断局关键且持续的执法工作，从而促进纽约州的经济正义。反垄断局的使命是代表纽约及其公民执行联邦和州反垄断法，并促进和保护竞争过程和纽约经济。反垄断局参与各种反垄断问题，包括价格操纵、串通投标、横向和纵向限制、垄断和合并。此外，反垄断局还与其他州反垄断执法机构就具有地区或国家影响的事务以及美国司法部和联邦贸易委员会密切合作。职责：
受自然启发的基于挤压的微流体方法......
软材料通过紧密模仿生物体的复杂运动和变形行为，在小型机器人应用中发挥着至关重要的作用。然而，传统的制造方法在制造高度集成的小型软设备方面面临挑战。在这项研究中，利用微流体技术精确控制反应扩散 (RD) 过程，以生成多功能和区室化的钙交联海藻酸盐微纤维。在 RD 条件下，生产出复杂的海藻酸盐纤维，用于磁性软连续机器人应用，具有可定制的功能，例如几何形状（紧凑或中空）、交联程度和磁性纳米粒子的精确定位（在核心内部、围绕纤维或一侧）。这种精细控制允许调整微纤维的刚度和磁响应性。此外，纤维内可化学裂解的区域能够在旋转磁场下分解成更小的机器人单元或卷起结构。这些发现证明了微流体在处理高度集成的小型设备方面的多功能性。
相邻体细胞的类似丝状的突出形成卵母细胞的发育潜力
卵母细胞在受精之前必须生长和成熟，这要归功于与周围的体细胞进行密切的对话。这种通信的一部分是通过类似纤维状的突起，称为跨分散投影（TZP），由体细胞发送到卵母细胞膜。为了研究TZP对卵母细胞质量的贡献，我们通过产生完整的TZP结构组件肌球蛋白-X（myo10）的敲除小鼠来损害它们的结构。使用旋转盘和超分辨率显微镜结合了机器学习方法的表型卵形形态，我们表明缺乏Myo10会在卵母细胞生长过程中降低TZP密度。减少TZP并不能防止卵母细胞生长，而是会损害卵母细胞的完整性。重要的是，我们通过转录组分析揭示了基因表达在TZP缺乏的卵母细胞中发生了改变，并且卵母细胞成熟和随后的早期胚胎发育受到部分影响，从而有效地降低了小鼠的生育能力。我们建议TZP在种系的结构完整性中起作用 - 体细胞复合物，这对于调节卵母细胞中的基因表达至关重要。
帮助土地信托为新的气候做准备：挑战和促进者的经验，以翻译有关加拿大安大略省气候变化适应的知识
在气候变化的影响下，环境正在发生变化，但是许多安大略省土地信托仍然运作，目的是保持生物多样性的历史模式。这种条件和目标的错误对准可能会使这些土地信任的重要工作降低。为了帮助改善这种情况，我们进行了几项知识翻译活动，以告知安大略省土地信托基金会可能的气候变化适应选项。在整个知识翻译活动中，我们收集了参与者的评论，并通过假设和描述性编码进行了检查，以揭示有关挑战和促进因子的数据，我们将其分组为图案编码的主题。结果帮助我们确定了在参与气候变化知识翻译并试图适应气候变化时的挑战和促进者。挑战包括缺乏资源，有限的技术技能和物种知识以及竞争优先级和观点。主持人包括对气候变化的普遍兴趣，使用适应计划的工具以及资源共享。为了提高安大略省土地信托部门的气候变化适应性，我们建议土地信托之间进行更大的合作，适度的修改对现有的保护行动，从被动保护转变为主动保护以及从物种级别到社区和生态系统功能保护目标。
从内在的大脑形态和功能连接的信任倾向的预测
图3基于GMV的预测模型的贡献区域。（a）基于GMV的预测模型确定了13个贡献区域（即，利益区域，ROI，ROIS），绘制了群集大小为体素数。颜色表示不同的大脑网络模块。（b）模块化分析确定了相同颜色所示的ROI的三个稳定模块（默认模式网络，DMN，蓝色；中央执行网络，CEN，黄色；和动作感知网络，APN，RED）在连通性密度含量下，范围为0.26至0.50，增量为0.01。（c）连通性密度为0.40的三个网络模块的弹簧状布局显示了每对节点之间的欧几里得距离，反映了图理论距离和线的厚度，反映了边缘的连接强度。（d）连通性密度为0.40的功能连通性矩阵（通过模块对ROI进行排序）显示边缘内部比模块之间更强的边缘强度。（e）与每个模块相关的前四个心理主题显示功能解码曲线的对数比值比。ifg，下额回（腹外侧前额叶皮层，VLPFC）; MFG，中部额回（背侧前额叶皮层，DLPFC）; mog，中枕回； prcg，前中央回； POCG，中心后回； precuneus； SFG，上额回（背部前额叶皮层，DMPFC）； SMG;超边缘回； SPL，上顶叶； STG，上级颞回
植物生长促进微生物作为柑橘类氮摄取的天然刺激剂
在地中海地区提高柑橘的氮摄取效率，该农作物预先占主导地位，对于降低地下水污染和增强环境可使性至关重要。这与农场与分叉战略（欧洲绿色交易）目标保持一致，该目标旨在将矿物肥料的使用最多减少20％，并完全消除氮污染的土壤。在这种情况下，探索植物生长促进细菌以减少养分输入的潜力是一个有前途的机会。本研究的目的是评估单独接种的两种枯草芽孢杆菌菌株的作用，或与酿酒酵母结合使用15 N标记的肥料摄取效率和生理参数。个体接种对树水的积极影响，叶叶绿素浓度（Spad-values）和光合作用的prove摄，从而增强了树木的生长。肥料-15 N使用效率提高，磷和钾摄入也是如此。相反，在与S酿酒酵母共接种的树木中未观察到任何反应。因此，PGPB可以被认为是减少柑橘园合成肥料的一种有趣手段，从而最大程度地减少了环境影响并实现可持续生产实践。
启用非侵入性筛查的AI范式
每天的执行摘要，国土安全部（DHS）人员在陆基入境港口，海上港口，机场，联邦设施和总统活动中进行高批量筛查任务。在这些地点，需要筛选商用货物，乘用车和违禁品的个人物品，例如麻醉品，武器，威胁材料和设备以及其他非法商品。对于边境控制，这代表着陆地边界的1200万个海事集装箱，海港的1200万个集装箱，通过铁路的270万个集装箱和1亿乘客每年。用于运输安全性，这代表每天超过550万张筛选。，对于联邦设施，这代表了9000个联邦设施的员工和访客的筛查。为此，即使对于一组最高风险的问题，DHS都在很大程度上依赖传统的感应技术，例如在多个能量带，计算机断层扫描（CT）运行的X射线门户和痕量化学感测来检测违禁品，而无需执行彻底的彻底大密集的手动检查。今天，各种形式的人工智能（AI）通常可以通过更好地利用传感器和检测器的数据流的方法来增强现有范式。以这种形式，在许多情况下，AI是一种后端设备，可帮助管理给定图像的全部内容。我们可以考虑使用更丰富的基础模型1的使用，而不是根据已测量的图像中的内容询问图像中的内容，而是要考虑使用更丰富的基础模型1，并问：“您应该测量什么”。但是，新兴技术的领域，再加上AI的进步，正在创造新的机会，从根本上重新考虑这些方法，在某些方面将它们转向外，并因此重新考虑了基于历史方法的风险模型。重新思考我们的方法可以为DHS如何以提高准确性，更高的吞吐量和通过这些检查站的流量来执行筛查任务的重要进展。我们今天可以检测到的图像的进步与AI启用的数据，成像，可视化和表征紧密相关，并且必须将其视为不可分割的连接。在今天的成像范式中，根本不使用大部分数据。AI通过从根本上重新定义数据的处理，分析和利用方式来实现新的思考旧问题。传统上，放射学领域的工作流都依赖于将大量的原始传感器数据压缩到重建的图像中，以进行人类解释，该过程不可避免地引入了数据丢失和不确定性，即使在当今使用的狭窄方式中。数据之后是处理和过滤的，以创建适合人类观看的蒸馏，而不是在其更丰富，更丰富的环境中使用。通过绕过或增强传统的工作流程过程，AI可以直接从原始传感器数据中提取细微的特征 - 在转换为视觉格式中可能会丢失或遮盖的功能。这些创新不仅挑战了根深蒂固的工作流程，而且还强调了AI如何将感知的局限性变成机会。本报告继续进行了一系列论文，我们探讨了AI，基础模型，对抗性AI，数字内容伪造以及对DHS任务的影响。它反映了与私营部门，学者和DHS运营组件的讨论，以及我们在2024年6月27日与马萨诸塞州理工学院林肯实验室（MIT LL）在“ AI-AI-Nopable Paradigms”范围内与马萨诸塞州理工学院实验室（MIT LL）进行了更深入的研究。2,3在本报告中，我们在抽象层面上回顾了非侵入性安全筛查的技术基础，引入了非侵入性筛选