XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtwa
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
关于航空电子系统和软件的第七届研讨会...
1空客防御和太空GmbH，RechlinerStraße，85077 Manching，Andreas.schweiger@airbus.com 2德国航空航天中心E.V（DLR），飞行系统研究所，LilientHalplatz 7，38108 Braunschweig，umut.durak@drrr.decr.decr.decr.de chemnit.braunschweig Marina.reich@airbus.com，Stuttgart University of Stuttgart，飞机系统研究所，PFA 6 B. Annighoefer等人，关于航空电子系统和软件工程（Aviose'20）的第二名研讨会。 7 B. Annighoefer等人，第3条航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'21）。 8 B. Annighoefer等人，第4届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'22）。 9 B. Annighoefer等人，第5台关于航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'23）。 10 M. Reich等，第6届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'24）。6 B. Annighoefer等人，关于航空电子系统和软件工程（Aviose'20）的第二名研讨会。7 B. Annighoefer等人，第3条航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'21）。8 B. Annighoefer等人，第4届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'22）。9 B. Annighoefer等人，第5台关于航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'23）。10 M. Reich等，第6届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'24）。
加强软件收入和盈利增长
今天，2月12日，CEST 09：30，分析师，投资者，媒体和其他有关方面被邀请参加Lime Lime首席执行官Nils Olsson和CFO Anders Hofvander的网络广播，将对已发布的报告和回答问题发表评论。
JPLAG：使用令牌归一化图检测混淆的软件pla窃
pla窃在计算机科学教育中普遍存在[CJ08; MUR10]，主要是由于易于复制数字作业。尽管将其理解为不当行为，但一些学生仍继续进行窃，经常试图通过重命名，重新排序或插入代码来混淆它[kar16; NJK19; sağ+22; sağ+23b; sağ+24b]。在大型强制性课程中，手动检查不切实际[CAM+17]，使自动窃检测必不可少[OTT76]。诸如Moss和Jplag之类的软件探测器通常用于解决此问题，假设成功的混淆需要已经教授的技能。然而，窃的发电机，例如mossad [db20]，通过在不需要专业知识的情况下自动化混淆来挑战这一假设。Mossad通过插入熵或重新排序语句以逃避检测来打破基于令牌的检测器。
软件优先的物理安全的核心组件
一种混合云方法结合了两全其美的最好的：本地系统的可靠性具有云的灵活性和可扩展性。此体系结构减少了对NVR/DVR等过时的硬件的需求，从而创建了一个易于部署和扩展的解决方案。通过使用基于边缘的计算，系统可以为关键操作提供低延迟性能，同时利用云计算功能来用于集中管理，企业软件更新和基于AI的分析。
软件2.0
过去十年中，软件系统中的机器学习（ML）组件广泛采用。这几乎都发生在从自然语言处理到计算机视觉的几乎每个领域中。这些ML组件范围从相对简单的神经网络到复杂且资源密集的大语言模型。然而，尽管采用了这种广泛的采用，但对产生这些模型的供应链关系知之甚少，这可能对合规性和安全性产生影响。在这项工作中，我们对从流行的模型共享网站拥抱面的760,460款和175,000个数据集进行了广泛的分析。首先，我们评估了拥抱面部供应链中的文档现状，报告现实世界中缺点的例子，并提供可行的改进建议。接下来，我们分析现有供应链的基础结构。最后，我们探讨了当前针对先前工作中报告的许可格局，并讨论了该领域所带来的独特挑战。我们的结果激发了多种研究途径，包括需要更好的ML模型/数据集的许可管理，更好地支持模型文档以及自动化的不一致检查和验证。我们使我们的研究基础架构和数据集可用来促进未来的研究。
关于肠寄生虫胚泡sp的患病率和亚型分布的第一个流行病学调查。在越南
摘要 - 软件应用程序开发是一个复杂的功能，涉及所谓的软件供应链中的各种参与者和组织。软件供应链的演变带来了许多好处，例如利润最大化，代码相互化和交货时间的优化。但是，软件供应链的复杂性会导致多个安全问题和攻击，因为妥协非常普遍。在软件供应链中损害单个链接的攻击者（例如，通过恶意修改软件）可能会损害该软件的用户，并且这种攻击技术经常被利用以攻击知名公司。，只有在了解其安全链和功能时，我们才能为软件供应链提供整体有效的安全解决方案。我们讨论了如何实现网络威胁的软件供应链的强大弹性。接下来，我们为软件供应链提出了一种整体端到端的安全方法。
Salgenx 海水电池网格规模兆瓦组
Salgenx 的电网规模盐水电池储能是一种钠液流电池，它不仅可以储存和释放电能，还可以在充电的同时进行生产，包括海水淡化、石墨烯和使用风力涡轮机、光伏太阳能电池板或电网电力进行热储存。使用人工智能和超级计算机来制定、评估、验证和预测自组装和自修复液流电池电极。将热量储存在盐水中并在需要时使用。使用模块化集装箱设计的商业规模、家庭、海洋、远程和电网规模的储能。高峰需求定价和非高峰定价之间的电网费率套利。
对软件和硬件安全性正式方法感兴趣的博士后研究人员
软件Main Developper我在博士学位期间开发的工具及其实验评估都是在GitHub上开源的。binsec/rel：密码恒定时和秘密射击的二进制级符号分析仪。对308个Cryprograper二进制的实验评估。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel和https://github.com/binsec/rel_bench binsec/haunted：二进制分析仪：检测Spectre-Pht和Spectre-Spectre-Stl漏洞。对小测试用例和5个加密原始物的实验评估。可用：https：//github.com/binsec/haunted和https://github.com/binsec/binsec/haunted_bench properties vs.编译器：可扩展的框架，以检查多个编译器设置中恒定时间和秘密的保存。应用：分析恒定时间的总计4148个二进制文件和1156个二进制文件用于秘密呼吸。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel_bench/tree/main/main/properties_vs_compilers spectre-stl litmus测试：一组由社区重复使用的Spectre-Spectre-stl的小测试用例。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/haunted_bench/blob/master/src/src/litmus-stl/programs/spectrev4.c贡献者proteus：可扩展的RISC-V CPU用于硬件安全功能开发。特别是，我为潜在安全性扩展提供了贡献，该扩展为恒定时间程序提供了安全的推测。proteus可从https://github.com/proteus-core and Prospect提供，请访问https://github.com/proteus-core/prospect pandora：符号执行工具，用于验证Intel SGX Enclave Shielt runtimes。可在以下网址提供：https：//github.com/pandora-tee加密基准：统一基准测试以比较