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World File Search System传统方法
将 dsDNA 与 ssDNA Oligo 和 NEBuilder HiFi DNA 组装连接起来，创建 sgRNA-Cas9 表达载体
摘要 本应用说明展示了将 sgRNA 序列插入 9.5 kb 载体进行靶向 DNA 组装的便利性。与必须合成并重新退火两个寡核苷酸的传统克隆方法不同，此新方案提供了一种简单的方法来设计寡核苷酸并将其与所需载体组装。NEBuilder HiFi DNA 组装主混合物比传统方法有了显著的改进，特别是在节省时间、易于使用和成本方面。
将 dsDNA 与 ssDNA Oligo 和 NEBuilder HiFi DNA 组装连接起来，创建 sgRNA-Cas9 表达载体
摘要 本应用说明展示了将 sgRNA 序列插入 9.5 kb 载体进行靶向 DNA 组装的便利性。与必须合成并重新退火两个寡核苷酸的传统克隆方法不同，此新方案提供了一种简单的方法来设计寡核苷酸并将其与所需载体组装。NEBuilder HiFi DNA 组装主混合物比传统方法有了显著的改进，特别是在节省时间、易于使用和成本方面。
将 dsDNA 与 ssDNA Oligo 和 NEBuilder HiFi DNA 组装连接起来，创建 sgRNA-Cas9 表达载体
摘要 本应用说明展示了将 sgRNA 序列插入 9.5 kb 载体进行靶向 DNA 组装的便利性。与必须合成并重新退火两个寡核苷酸的传统克隆方法不同，此新方案提供了一种简单的方法来设计寡核苷酸并将其与所需载体组装。NEBuilder HiFi DNA 组装主混合物比传统方法有了显著的改进，特别是在节省时间、易于使用和成本方面。
利用人工智能检测内部威胁
内部威胁对组织构成重大风险，需要强大的检测机制来防范潜在损害。传统方法难以检测到在授权访问范围内运行的内部威胁。因此，使用人工智能 (AI) 技术至关重要。本研究旨在通过综合先进的 AI 方法为内部威胁研究提供有价值的见解，这些方法为增强组织网络安全防御提供了有希望的途径。为此，本文通过承认组织在识别和防止内部人员恶意活动方面面临的挑战，探讨了 AI 与内部威胁检测的交集。在此背景下，认识到传统方法的局限性，并研究了 AI 技术，包括用户行为分析、自然语言处理 (NLP)、大型语言模型 (LLM) 和基于图的方法，作为提供更有效检测机制的潜在解决方案。为此，本文探讨了内部威胁数据集的稀缺性、隐私问题以及员工行为的演变等挑战。本研究通过调查 AI 技术检测内部威胁的可行性为该领域做出了贡献，并提出了加强组织网络安全防御的可行方法。此外，本文还概述了该领域未来的研究方向，重点关注多模态数据分析、以人为本的方法、隐私保护技术和可解释的 AI 的重要性。
量子机器学习：数据库研究的基础、新技术和机遇
在过去的几年中，量子计算领域取得了显著的进展。量子计算机的原型已经存在，并通过云服务（例如 IBM Q experience、Google quantum AI 或 Xanadu quantum cloud）提供给用户。虽然容错和大规模量子计算机尚未面世（而且可能在很长一段时间内都不会面世，甚至永远不会面世），但这项新技术的潜力是不可否认的。量子算法已被证明能够在多项任务上胜过传统方法，或者在合理的复杂性理论假设下无法通过传统方法进行有效模拟。据推测，即使是不完善的当今技术也比传统系统具有计算优势。最近的研究正在使用量子计算机来解决机器学习任务。同时，数据库社区已经成功地将各种机器学习算法应用于数据管理任务，因此结合这两个领域似乎是一项有前途的努力。然而，量子机器学习对于大多数数据库研究人员来说是一个新的研究领域。在本教程中，我们将对量子计算和量子机器学习进行基本介绍，并展示其对数据库研究的潜在优势和应用。此外，我们还将演示如何将量子机器学习应用于数据库中的连接顺序优化问题。
无机固体材料的机器逆向设计
开发更先进材料的技术需求在不断增长，而开发功能更完善的材料则必须超越已知材料并深入化学空间。1材料科学的基本目标之一是了解结构-性能关系，并从中发现具有所需功能的新材料。在传统方法中，首先凭借直觉或略微改变现有材料来指定候选材料，然后通过实验或计算来仔细检查其属性，并重复该过程，直到找到已知材料的合理改进（即从最先发现的材料逐渐改进）。2这种传统方法在很大程度上受人类专家知识的驱动，因此结果因人而异并且可能很慢。材料信息学涉及使用数据、信息学和机器学习（ML，与专家的直觉相补充）来建立材料的结构-性能关系并以显著加快的速度发现新的功能。因此，在材料信息学中，人类专家的知识要么被纳入算法，要么被数据完全取代。材料信息学中有两个映射方向（即正向和逆向）。在正向映射中，主要目的是使用材料结构作为输入来预测材料的性质，这些输入以各种方式编码，例如组成原子的简单属性、成分、结构等。
无标题
电磁波是所有等离子体（实验室聚变等离子体或天体物理等离子体）的固有组成部分。研究电磁波特性的传统方法依赖于适合在当今经典计算机上实现的麦克斯韦方程的离散化。传统方法对于量子计算实现并不有效——量子计算是一种未来的计算资源，它提供了极快的速度和显著降低计算成本的诱人可能性。本文讨论了与在量子计算机上实现麦克斯韦方程相关的两个主题。第一个主题是制定麦克斯韦方程的量子薛定谔表示，用于在冷、非均匀和磁化等离子体中传播波。这种表示允许幺正、能量守恒、演化，并且很方便地适用于量子计算机的适当离散化。借助这些结果，第二个主题是开发一系列幺正算子，这些算子构成了量子比特格子算法 (QLA) 的基础。 QLA 适用于量子计算机，可在现有的经典计算机上实施和测试，以保证准确性以及计算时间随可用处理器数量的缩放。为了说明麦克斯韦方程的 QLA，我们给出了电磁波包在空间中局部非色散介电介质中传播和散射的时间演化全波模拟结果。
AI-Policing Paradigm
威斯康星州发现研究所分析了不同的犯罪现场和交通事故文档方法，包括传统素描/摄影，静态3D扫描和移动3D扫描。这项研究强调了3D扫描与传统方法的三个主要好处；避免了时间成本，减少流量延迟并访问其他信息。该研究还证明了静态和移动扫描方法之间的差异。在车祸场景中，传统方法花费了159分钟的记录，静态3D扫描需要70分钟，而移动扫描仪仅需43分钟即可挖掘现场。〜分钟可以增加数小时，为调查部门以及Pub-Lec占用了宝贵的时间。通过使用移动3D扫描仪，由于致命交通事故而导致的道路封闭。官员可以轻松安全地在现场捕获高质量的证据和措施，而无需任何三脚架设置和重新定位。这种能力通过限制他们接触交通的时间，并为公众开放的道路开放，从而提高了官员的安全。减少时间的同时增加了准确的证据，对于任何机构来说都是双赢的。另外，一些用户正在利用移动扫描系统来补充静态扫描仪，以对周围环境进行更完整的图片，以在事件前围绕导线提供更多相关的叙述。
验证COVID-19疫苗接种记录卡
华盛顿州卫生部将创新作为我们公平，创新和参与的基石价值之一。对我们来说，创新并不是一个开始并停止一个项目或活动的旅程。这是一种破坏传统方法来打击新的和不断发展的公共卫生威胁的传统方法。该战略计划将我们的劳动力定位为拥抱新的机会，投资现代技术并实现公共卫生行动。在一起，我们正在为华盛顿所有人创造更健康的未来。