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生物信息学软件开发：原理和未来方向
9这些作者同等贡献 *通信：huangtao@sibs.ac.cn（T.H.）; liyang_fudan@fudan.edu.cn（l.y。）; gcyu1@smu.edu.cn（g.y。）; pdu@tju.edu.cn（p.d.）收到：2024年5月9日；接受：2024年7月21日；在线发布：2024年8月13日； https://doi.org/10.59717/j.xinn-life.2024.100083©2024作者。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。引用：Ma X.-K.，Yu Y.，Huang T.等，（2024）。生物信息学软件开发：原理和未来方向。创新生活2（3）：100083。用于分析生物医学数据的生物信息学软件对于将原始数据转换为有意义的生物学见解至关重要。在这篇评论中，我们概述了使用ClusterProfiler和CirceXplorer2作为说明性示例的生物启动软件开发的关键阶段和注意事项。此外，我们研究了一些已建立的大规模生命科学平台，并总结了开放科学的大数据和人工智能时代（AI）时代的设计原理。未来的大规模平台有望提供图形编程语言，并从数据和代码共享到物理资源的平台。AI革命将改变生物信息学软件的景观，并重新定义生命科学的研究范式。
Anannya Patwari 1500课程Vita CV div>
Annyapu E，Scot，Goff A，Hadhakrishnan SV，Thanendrajan S，Zangari M，Shah N，Shah N，Van Rhee F，Hadali M，Souza A，Schinger C. Hematoxicy BCMA指导化学药品抗原T（CAR T）肌瘤的治疗。移植骨髓骨。2024年5月; 59：647-652。2。Mohan M，Monge J，Shah N，Loan D，Forsberg M，Bhatalapenumarthi V，Balive M，Patwari A，Cross H，
用机器学习授权软件开发
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子集，该子集的重点是算法和统计模型的开发，使计算机能够在没有明确指令，依靠模式和推理的情况下执行特定任务[1] [2] [2] [3]。在过去的几十年中，ML显着发展，从计算能力，数据可用性和算法创新的进步中受益。今天，ML正在彻底改变从医疗保健和金融到营销和物流的广泛行业。 ML应用最有影响力的领域之一是软件开发，它正在改变传统的方法和实践[4] [5] [6]。 软件开发领域始终是由于需要提高效率，提高质量以及管理增强复杂性的能力而驱动的。 传统的软件开发方法，例如瀑布，敏捷和DevOps，为管理SDLC提供结构化框架。 但是，在应对对快速开发周期，高质量标准以及处理大规模和复杂数据集的能力不断增长的需求时，这些方法通常会面临局限性[7] [8]。 _________________________________________________________er：mahi9vkb@gmail.com今天，ML正在彻底改变从医疗保健和金融到营销和物流的广泛行业。ML应用最有影响力的领域之一是软件开发，它正在改变传统的方法和实践[4] [5] [6]。软件开发领域始终是由于需要提高效率，提高质量以及管理增强复杂性的能力而驱动的。传统的软件开发方法，例如瀑布，敏捷和DevOps，为管理SDLC提供结构化框架。但是，在应对对快速开发周期，高质量标准以及处理大规模和复杂数据集的能力不断增长的需求时，这些方法通常会面临局限性[7] [8]。_________________________________________________________er：mahi9vkb@gmail.com
Silent Sentinel 工具实现软件风险分析自动化
无声前哨使用基于Linux的，基于容器的沙盒环境来对以任何语言编写的假定可信赖的应用程序进行一系列测试。用户为部署条件（例如系统调用，内存使用情况和网络配置）配置测试。该工具的报告可以对应用程序将如何影响计算环境进行现实评估。通过自动化风险分析，Silent Sentinel创建了一组统一的基线数据，团队可以反复参考，更新和使用以评估提议的更改。
llms软件安全性：脆弱性检测技术和见解的调查
大型语言模型（LLMS）正在作为用于软件漏洞检测的变革性工具。传统方法，包括静态和动态分析，效率的面部限制，假阳性率以及可扩展性，具有现代软件复杂性。通过代码结构分析，模式识别和修复建议生成，LLMS展示了一种新颖的减轻脆弱性方法。本调查研究了漏洞检测，分析问题制定，模型选择，应用方法，数据集和评估指标的LLM。我们研究当前的研究挑战，强调跨语言检测，多模式整合和存储库级分析。根据我们的发现，我们提出了解决数据集可伸缩性，模型解释性和低资源场景的解决方案。我们的贡献包括：（1）对漏洞检测中LLM应用的系统分析； （2）一个统一的框架研究了研究的模式和变化； （3）确定关键挑战和研究方向。这项工作提高了对基于LLM的漏洞检测的理解。最新发现在https://github.com/owensanzas/llm-for-vulnerability-detection
后网络安全的软件和硬件设计……
Nguyen博士的研究团队已经开发了在加密数据上运行的高度安全，准确的联合学习系统。该团队还将密码学，错误校正代码和人工智能集成到了物联网通信，自主系统和智能医疗保健的应用中。他的研究得到了国家科学基金会，陆军研究实验室，国防部，亚利桑那州商务管理局以及亚利桑那州技术与研究计划的赠款的支持。Nguyen博士致力于指导学生进行研究，这是由20多个与本科，研究生和学生一起在他的课程中共同撰写的出版物，以及他的团队获得的许多研究奖。Nguyen博士致力于指导学生进行研究，这是由20多个与本科，研究生和学生一起在他的课程中共同撰写的出版物，以及他的团队获得的许多研究奖。
使用荷马软件的可持续，可靠和经济能源的微电网配置的创新优化
梅瓦尔大学（Mewar University）与高昂的能源成本捕捉约1kWh，电源不可靠，并且对柴油发动机和电网非常依赖。这种依赖性不仅会升级能源费用，还会导致温室气体排放，加剧气候变化，全球变暖和环境污染。为了减轻这些问题，本研究提出了一项优化的微电网设计，该设计集成了PV太阳能电池板，风力涡轮机，柴油发电机和网格连接，并利用Homer软件进行优化。该软件确定了多种配置，最佳设计通过太阳能PV（每年288,947,670 kWh）组合（每年288,947,670 kWh），风力涡轮机（每年36,825,618 kWH），以及对柴油生成器的最小依据。该系统将在低续签产量期间每年从网格中购买3,827,194 kWh，并在剩余生产中每年售出167,761,193 kWh。此设计的级别的能源成本（LCOE）为0.00146/kWh，投资回报率（ROI）为10.1％，总组件支出为16,207,384美元，涵盖资本投资，运营和维护（O＆M），以及燃料成本。太阳能光伏占年产量的83％，剩余的17％来自电网和风力涡轮机，由于其对可再生能源（RES）的严重依赖，因此该系统具有成本效益和环境友好。全面的可行性，技术，经济和敏感性分析证实了实施该建议系统的生存能力。最终，拟议的微电网设计有望为大学提供可持续，经济且可靠的能源解决方案。
一个支持AI的软件和服务的全球领导者，旨在使客户能够开发，部署和运营清洁能源资产。
STEM提供了一套完整的解决方案，可以改变太阳能，混合动力和储能项目的开发，构建和运营，包括一套软件和边缘产品的集成套件，以及来自经验丰富的行业专家团队的完整生命周期服务。
硬件 +软件 +工具 +工程
CAN FD Light是基于CAN FD数据链路层的指挥官/响应者通信方法，每个数据框架最多具有64个字节数据字段。它在ISO 11898-1：2024的附件中进行了国际标准化。可以使用FD响应器节点不需要昂贵的外部电路，例如精确的时钟。它们是针对应用程序的，其中一个指挥官节点（正常的CAN CAN协议控制器）管理与多个响应器节点的通信。总线仲裁不是必需的：指挥官节点始终具有通信计划。Bosch的演示者使用了FPGA中实现的公司CAN FD Light IP内核。stmicroelectronics的网络基于其微控制器，其芯片can fd灯光响应者。向量展示了其可以使用的fd灯设计和诊断工具。