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死亡一千个婴儿床：使用低地球轨道星座破坏卫星通信
多年来，地面分布式拒绝服务（DDOS）攻击主要使用了由数千台折衷计算机组成的“僵尸网络”来破坏整个Internet的服务[7]。对空间的攻击似乎是不成比例的，但是计划了数千个卫星星座。因此，值得检查这些星座是否可能代表相同的威胁。他们将以略有不同的原则运作，依靠以下事实：有一个足够密集的星座，总会有一颗卫星靠近受害者卫星和地面之间的界线，而干扰最强。但是，存在相同的攻击矢量：成千上万的近乎相同的系统通过直接（传输到卫星，瞄准远程管理接口）或间接（通过地面站攻击或内部威胁）的方式可能会从地球上几乎任何地方损害。
脉冲神经网络的并行集群架构
脉冲神经网络 (SNN) 是神经形态计算的一个分支，目前在神经科学应用中用于理解和建模生物大脑。SNN 还可能用于许多其他应用领域，例如分类、模式识别和自主控制。这项工作提出了一个高度可扩展的硬件平台 POETS，并使用它在大量并行和可重构的 FPGA 处理器上实现 SNN。当前系统由 48 个 FPGA 组成，提供 3072 个处理核心和 49152 个线程。我们使用该硬件实现了多达四百万个神经元和一千个突触。与其他类似平台的比较表明，当前的 POETS 系统比 Brian 模拟器快二十倍，比 SpiNNaker 快至少两倍。
密苏里州经济指标 - 建筑趋势
预计 2023 年至 2025 年间，密苏里州的就业岗位总数将增加 2.3%，但建筑行业的增长速度更快（3%），而且薪酬远高于平均水平。五大热门建筑行业中，木匠、电工和水管工这三种传统上是通过学徒计划进行培训的。每年有超过一千个职位空缺，投资培训这些热门行业的工人将有助于承包商满足日益增长的建筑服务需求，同时为个人提供丰厚的就业机会。附加说明和资源 • 密苏里州在建筑和其他领域的学徒计划方面处于全国领先地位。在 Missouri Apprentice Connect 上查找提供学徒制的地方和招聘人员。• MU Career Accelerator 为个人提供在线和面对面的建筑管理培训
创造力的认知神经科学：评论
大脑由 1000 到 1500 亿个神经元组成。每个神经元通过突触与 1000 到 10000 个其他神经元相连。神经元通过称为突触的连接点与 1000 到 10000 个其他神经元相连。神经元通过称为树突的短触角接收信号；它将这些信号汇总起来以确定它沿着单个轴突发送的信号强度。每个轴突具有多达一千个或更多的轴突终端，每个轴突终端将信号传输到其他神经元的树突。大多数轴突与附近的轴突相连，但一小部分神经元具有非常长的轴突，可以向大脑发送信号。所有神经元都在不断地激发，将神经递质从轴突通过突触发送到树突。信号的强度是指它每秒激发的次数。相对平静的神经元每秒激发不到 10 次；而高度活跃的神经元每秒激发 50 到 100 次。
直升机结构的有限元分析
1971 年之前，西科斯基飞机公司分析直升机结构的主要方法是通常的材料强度法。进行了半经验校正以解释复杂的切口或应力集中区域。对于一些冗余结构区域，在有限的程度上采用了弹性能量法，但主要用作高应力部件的应力检查。在 20 世纪 60 年代，机身广泛使用应变计（使用了大约一千个应变计）来将应力分析与测试结果关联起来。这项相关性研究表明，如果使用更准确的分析方法来预测内部载荷路径，可以实现显著的重量减轻。因此，使用力法重新分析机身型结构，并获得了明显改善的相关性。但主要的问题是无法利用这种改进的方法及时进行结构设计。
范围范围的定量转录组和蛋白质组揭示了酵母中基因表达变异的明显遗传控制
基因表达的调节对应于基因组中编码的信息转化为表型的过程中的关键步骤。尽管已经对转录水平变化的遗传起源进行了广泛的分析，但我们的知识仍然非常有限，因为人群水平上蛋白质丰度变异的遗传起源。在这里，我们生成了近一千个天然酵母菌株的定量蛋白质组。通过与其转录组相比，我们的分析共同表明，转录组和蛋白质组显然是两种不同的调节水平，受自然种群中不同遗传基础的控制。在一起，我们的结果突出了访问这两个级别的基因表达以更好地理解基因型 - 表型关系的相关性。
用不同的微生物生产的二旋植物（柿子）醋的表征
这项工作的目的是评估使用传统上参与葡萄酒的不同酵母和细菌生产的九种卡基醋的特征，并评估它们的酸度，密度，总酚类含量和抗氧化活性。此外，该研究还表征了由顶空气体色谱离子化迁移率挥发性指纹（HS-GC-IM）和二维气相色谱与质谱法（GCXGC-TOF-MS）结合的二维气相色谱。最后，使用高性能液相色谱法（HPLC）对单个类胡萝卜素进行表征。发现了超过一千个区别分子。发现用酿酒酵母发酵的醋会产生更多的挥发性化学物质。在用这种菌株生产的三种醋中，一种用乙杆菌发酵的醋似乎比所有其他样品都具有更精致的风味。使用T. delbruekii和乙酰杆菌的混合物产生的醋是唯一具有高浓度的类胡萝卜素的种类。
模型压缩 - CS@Cornell
1. 简介 集成是通过加权平均或投票将预测组合在一起的模型的集合。过去十年，集成方法一直是重要研究的焦点，人们推出了多种集成方法。众所周知的集成方法包括 bagging [2]、boosting [14]、随机森林 [3]、贝叶斯平均 [9] 和 stacking [17]。人们对集成方法的大部分兴趣源于其出色的实证表现。然而，集成有一个经常被忽视的缺点：许多集成很大而且很慢。这使得集成方法不适用于内存、存储空间或计算能力有限的应用（例如便携式设备或传感器网络），也不适用于需要实时预测的应用。例如，考虑 boosted 决策树、bagged 决策树或随机森林。这些模型通常包含数百或数千个决策树，每个决策树都必须存储并在运行时执行以进行预测。执行单个决策树很快，但执行一千个决策树则不然。