XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System使用数据
Gofetch：使用数据内存依赖的预摘要
微构造的侧通道攻击动摇了现代处理器设计的基础。针对这些攻击的基石防御是为了确保关键安全计划不会使用秘密依赖数据作为地址。简单：不要将秘密作为地址传递给，例如数据存储器说明。然而，发现数据内存依赖性预定器（DMP）（DMP）（将程序数据直接从内存系统内部转换为地址）质疑该方法是否会继续保持安全。本文表明，DMP的安全威胁要比以前想象的要差得多，并使用Apple M-Series DMP证明了对关键安全软件的首次端到端攻击。对我们的攻击进行了探讨，这是对DMP的行为的新理解，该行为表明Apple DMP将代表任何受害者计划激活，并试图“泄漏”任何类似于指针的缓存数据。从这种理解中，我们签署了一种新型的输入攻击，该攻击使用DMP对经典的经典恒定时间实现（OpenSSL Diffie-Hellman键交换，GO RSA解密）和后Quantum Cryptogragra-Phy（Crystals-kyber-kyber-kyber and Crystals-dilith）进行端到端的键提取。
Gofetch：使用数据内存依赖的预摘要
微构造的侧通道攻击动摇了现代处理器设计的基础。针对这些攻击的基石防御是为了确保关键安全计划不会使用秘密依赖数据作为地址。简单：不要将秘密作为地址传递给，例如数据存储器说明。然而，发现数据内存依赖性预定器（DMP）（DMP）（将程序数据直接从内存系统内部转换为地址）质疑该方法是否会继续保持安全。本文表明，DMP的安全威胁要比以前想象的要差得多，并使用Apple M-Series DMP证明了对关键安全软件的首次端到端攻击。对我们的攻击进行了探讨，这是对DMP的行为的新理解，该行为表明Apple DMP将代表任何受害者计划激活，并试图“泄漏”任何类似于指针的缓存数据。从这种理解中，我们签署了一种新型的输入攻击，该攻击使用DMP对经典的经典恒定时间实现（OpenSSL Diffie-Hellman键交换，GO RSA解密）和后Quantum Cryptogragra-Phy（Crystals-kyber-kyber-kyber and Crystals-dilith）进行端到端的键提取。
使用数据网格转换您的公共部门组织
云数据治理和目录可提供全合一的数据发现，数据目录，数据治理，数据谱系和对受信任数据的访问，从而很容易找到相关的数据资产并了解其关系。多亏了Informatica的Claire®AICopilot功能，域团队可以轻松提取，索引和从分布式来源分类为集中式目录。此目录可以用作整个数据网格数据资产的常见元数据平台。自动数据发现还允许域独立集成，分类和发布其数据资产。，它可以在促进协作和重用的同时控制域的可见性和可访问性。
使用数据驱动的精密医学模型
ying li，医学博士是兰州大学第一医院的副首席医师。她的研究兴趣是肝病学，再生医学。yingli1994@126.com。Jing Gao博士，医学博士是Karolinska Institutet（瑞典），赫尔辛基大学和赫尔辛基大学医院（芬兰）的研究员。她的研究兴趣包括呼吸医学，生物信息学和全球健康。jing.ga@ki.se。Xubin Zheng博士是大湾大学计算与信息技术学院的助理教授。他还是大湾高级研究研究所的研究员。他的研究兴趣是癌症的精确医学，疾病诊断和转录调节。xbzheng@gbu.edu.cn。Guole Nie博士学位学生是兰州大学临床医学一所学校；他的研究兴趣是肝病学和再生医学。 niegl20@lzu.edu.cn。 Jican Qin是大湾大学计算与信息技术学院的研究助理。 他的研究兴趣是精确的医学和疾病诊断。 jcqin@163.com。 MPH的Haiping Wang是Lanzhou大学第一医院的研究员；研究方向是生物统计学。 wanghp2016@hotmail.com。 Tao He，医学博士是中国Changchun的Jilin Hepato-Biliary疾病医院的临床医生，专门治疗慢性肝炎，肝硬化和肝癌。 381418349@qq.com。 asa.wheelock@ki.se。 chuan-xing.li@ki.se。 easonlcheng@gmail.com。Guole Nie博士学位学生是兰州大学临床医学一所学校；他的研究兴趣是肝病学和再生医学。niegl20@lzu.edu.cn。Jican Qin是大湾大学计算与信息技术学院的研究助理。他的研究兴趣是精确的医学和疾病诊断。jcqin@163.com。MPH的Haiping Wang是Lanzhou大学第一医院的研究员；研究方向是生物统计学。 wanghp2016@hotmail.com。 Tao He，医学博士是中国Changchun的Jilin Hepato-Biliary疾病医院的临床医生，专门治疗慢性肝炎，肝硬化和肝癌。 381418349@qq.com。 asa.wheelock@ki.se。 chuan-xing.li@ki.se。 easonlcheng@gmail.com。MPH的Haiping Wang是Lanzhou大学第一医院的研究员；研究方向是生物统计学。wanghp2016@hotmail.com。Tao He，医学博士是中国Changchun的Jilin Hepato-Biliary疾病医院的临床医生，专门治疗慢性肝炎，肝硬化和肝癌。381418349@qq.com。asa.wheelock@ki.se。chuan-xing.li@ki.se。easonlcheng@gmail.com。ÅsaM。Wheelock博士是瑞典斯德哥尔摩Karolinska Institutet的医学系和分子医学中心的副教授兼呼吸医学部门负责人。她的研究兴趣涉及使用多媒体整合和系统药物方法的COPD，哮喘和急性后遗症等阻塞性肺疾病的分子亚表型。Chuan-Xing Li，PhD是Karolinska Institutet（瑞典）的研究人员。她的研究兴趣在于计算精确医学和多组合整合。Lixin Cheng博士是中国深圳市深圳人民医院的生物信息学的首席研究员。他的研究兴趣包括用于医学和生物学大数据分析的建模和算法。Xun Li，PhD，医学博士是兰州大学第一医院（中国）的甘西省生物疗法和再生医学关键实验室的教授。他的研究兴趣包括肝胆管手术，外科内窥镜检查和肝移植。lxdr21@126.com。收到：2023年9月30日。修订：2023年11月16日。接受：2023年12月1日©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
使用数据搜索特定靶标的肽粘合剂 -
此预印本版的版权持有人于2024年1月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.02.573878 doi：Biorxiv Preprint
使用数据搜索特定靶标的肽粘合剂 - 1标题：来自... 的生成全脑动力学模型 一种新型的人类多能干细胞基因激活系统将IGFBP2鉴定为造血祖细胞生产的介体，体外 用生成人工智能解锁从头抗体设计 活化的植物NRC4免疫受体形成六聚体抵抗 异常的非典型NF-κB信号传导重新编程表观基因组景观，以驱动多发性骨髓瘤的致癌转录组 雄性大鼠的可卡因敏化需要激活雌激素受体 上下文样本：通过样本和相关元数据收集支持欧洲生物多样性的参考基因组
在大约1.4亿31蛋白序列上预估计的生成蛋白语言模型在方向上进行了微调，以生成具有所需32个特性和结合特异性的肽。随后的多级结构屏幕 - 33 ins-33将肽候选肽的合成分布空间定期降低至34个识别真实的高质量样品，即在Sil-35 ICO阶段处于潜在的肽粘合剂。与分子动力学模拟配对，需要在湿lab实验中验证的候选36的数量从超过37220万降至16。这些电势粘合剂的特征是增强的酵母38显示器，以确定表达水平和与目标的结合亲和力。39个结果表明，只有十几个候选者需要表征以获得40种具有理想结合强度和结合特异性的肽粘合剂。总体而言，这项41个工作基于生成的42 ne-Guage模型实现了高效且低成本的肽设计，从而将从头蛋白设计的速度提高到了前所未有的43级。提议的管道是可自定义的，即适合于仅修饰的44个多个蛋白质家族的快速设计。45
使用数据共享工具，例如数字产品护照
欧盟在未来十年内将过渡到现代，资源效率和竞争更具经济的雄心壮志，其中包括一个更循环的经济体。2循环经济是一种经济模型，它是通过设计再生的。为了保留循环资源，产品，零件和材料的价值，循环经济创建了创新的商业模型系统，可允许可再生，长寿，最佳（重新）使用和回收利用以及其他各种循环策略3和生物降解。这是一种偏离当前的线性经济实践的方法，通常会导致负面影响，例如稀缺，处女资源，较短的产品寿命以及有价值的材料被视为垃圾填埋场的废物。相反，通过应用循环原则，组织可以合作设计浪费，提高资源生产力并维护行星边界内的资源使用。4
在联邦赠款申请中有效地使用数据
• U.S. Census Bureau – QuickFacts • U.S. Census Bureau Exploring Age Groups in the 2020 Census • County Health Rankings and Roadmaps • USDA Food Access Research Atlas • Elder Economic Security Standard€ Index • America's Health Rankings – Risk of Social Isolation (over age 65), by county • Background info on collecting and analyzing data for food-related grant projects • National benchmarks for congregate nutrition programs
使用数据挖掘技术的心脏病预测
大数据库受到数据挖掘技术的约束，该技术采用统计分析，机器学习和数据库技术的组合策略来发现隐藏的模式。此外，由于其作为研究领域的巨大重要性，医疗数据挖掘在创建蓬勃发展的医疗保健行业的几种应用中的重要性。在考虑全球发生的所有死亡时，心脏病似乎是主要因素。医疗专业人员在确定患者是否患有心脏病时面临着一项具有挑战性的任务，因为它要求进行广泛的测试和多年的经验。使用三种数据挖掘分类技术（例如决策树和幼稚的贝叶斯）开发预测系统，这是探索大量数据集的过程，用于以前未发现和未知的链接，模式和知识，这些链接，模式和知识在使用常规统计技术方面具有挑战性。数据挖掘和知识发现是在业务中使用了十多年的想法。数据挖掘技术已经开发出来，现在已被广泛用于商业目的以及许多其他应用，包括诸如乳腺癌筛查和心脏病诊断，临床途径中的时间依赖性模式挖掘以及重症监护医学分析。对预后和对医学数据的更深入理解具有重要意义的新兴主题是医疗保健中的数据挖掘。在本文中涵盖。关键字：数据挖掘，心脏病，数据挖掘分类技术，预测，决策树。
使用数据驱动的机器学习的锂离子电池用于电动垂直起飞和降落飞机的预后
电池的健康管理是采用电动垂直起飞和起飞车辆（EVTOLS）的关键推动力。目前，很少有研究考虑EVTOL电池的健康管理。EVTOL的电池电池的一个不同特征是，与汽车所需的电池放电率相比，在起飞和降落期间的放电率明显更大。此类排放方案有望影响电池的长期健康。本文提出了一个数据驱动的机器学习框架，以估计在不同的飞行条件下的健康状况和使用的EVTOL电池的剩余时间，并考虑了EVTOL的整个飞行配置文件。考虑了三个主要特征，以评估电池的健康：充电，排放和温度。这些特征的重要性也被量化。考虑到飞行前的电池充电，执行了针对健康和剩余的千篇一律预测任务的选择。结果表明，在预测电池最先进和剩余的少年时，与放电相关的功能确实具有最高的重要性。使用几种机器学习算法，可以通过随机的森林回归和极端的梯度提升来很好地估计电池最先进的和剩余的寿命。