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HDnn-PIM：具有特征提取的超维计算高效内存设计
摘要 受大脑启发的超维 (HD) 计算是一种新的机器学习方法，它利用简单且高度可并行化的操作。不幸的是，迄今为止已发布的 HD 计算算法都无法准确地对更复杂的图像数据集（例如 CIFAR100）进行分类。在这项工作中，我们提出了 HDnn-PIM，它通过使用内存处理实现复杂图像的特征提取和基于 HD 的分类。我们将 HDnn-PIM 与各种图像数据集的纯 HD 和 CNN 实现进行了比较。与纯 HD 计算相比，HDnn-PIM 的准确率提高了 52.4%。与最先进的 CNN 相比，它的准确率也提高了 1.2%，但内存占用减少了 3.63 倍，MAC 操作减少了 1.53 倍。此外，HDnn-PIM 比 RTX 3090 GPU 快 3.6 倍 –223 倍，比最先进的 FloatPIM 能效高 3.7 倍 [5]。
枳果梗多糖调节谷氨酸代谢和紧密连接蛋白表达改善酒精 ...
摘 要 ： 目的：本研究旨在明确枳椇果梗多糖（ HDPs ）对酒精暴露所致的小鼠神经行为异常的改善效果，并探究谷 氨酸代谢和紧密连接蛋白表达在其中的作用。方法：雄性 C57BL/6 小鼠按 114 μL/20 g 剂量连续酒精灌胃 14 d ，建 立酒精暴露模型，同时设置干预组进行 HDPs 干预（ 114 μL/20 g 酒精 +100 mg/kg HDPs ）。应用行为学实验（旷场 实验、高架十字迷宫实验）评估神经行为学变化，采用气相色谱法测定小鼠血液中乙醇浓度， γ -H2AX 荧光检测小 鼠脑海马组织 DNA 损伤，免疫组化分析检测小鼠脑组织中紧密连接蛋白 Claudin-1 和 ZO-1 的表达，并通过超高 效液相色谱 - 四级杆飞行时间质谱法（ UPLC-Q-TOF-MS ）代谢组学技术对小鼠脑组织代谢物进行分析。结果： HDPs 可有效降低酒精暴露小鼠血液乙醇浓度，由 4.69±0.29 g/L 降至 1.64±0.104 g/L ；改善酒精暴露所致的小鼠神 经行为异常，旷场实验中，与酒精组相比， HDPs 干预组总路程显着提升至 27340±3304 cm （ P <0.05 ），平均速度 显着提升至 67.4±13.4 cm/s （ P <0.05 ），不动时间缩短 29% （ P <0.05 ）；高架十字迷宫实验中，与酒精组相比， HDPs 干预组闭臂停留时间显着减少至 195.6±10.3 s （ P <0.05 ），开放臂进入次数显着增加 26% （ P <0.05 ））；还 可降低酒精诱导的脑组织氧化应激与 DNA 损伤水平， ROS 、 MDA 分别降低 5.4% 、 29.5% （ P <0.05 ）， T-AOC 提 高 10.9% ，上调脑海马组织中 Claudin-1 （ 2.2 倍）和 ZO-1 （ 0.1 倍）蛋白的表达；并调节脑组织谷氨酸代谢通路， 提高甘氨酸（ 19.7% ）、谷光甘肽（ 25% ）、琥珀酸（ 22.6% ）等代谢物水平。结论： HDPs 可有效改善酒精对小鼠 神经行为的影响，其机制或可能通过抗氧化、保护紧密连接蛋白和调节谷氨酸代谢通路发挥作用，研究结果可为 扩展枳椇资源在食品领域中的应用提供理论依据。
2023年合成生物学在健康与医药领域的应用 - 生命科学
主题 1 ：无障碍健康监测 目标 1.1 确定健康的生物指标 —— 在 5 年内，利用新型传感器识别至少 10 种下一代健康生物指标，这些指标可以作为健康生活 和预防医学实践的一部分进行监测，例如，免疫能力或微生物组组成。 目标 1.2 综合健康诊断 —— 在 20 年内，开发和分发一种简单易用、负担得起的家庭诊断检测试剂盒 ( 健康工具包 ) ，利用新的健 康生物指标，在诊所和社区中使用，满足不同人群的需求，将健康结果的差异减少 50% 。 主题 2 ：精准多组学医学 目标 2.1 收集多组学数据 —— 在 5 年内，从来自不同人群的大型队列中收集多组学信息，并确定哪些与至少 50 种高发病率和高 影响的疾病的诊断和管理最相关。 目标 2.2 实现个人多组学 —— 在 20 年内，开发用于诊断、预防和治疗的分子分型，以解决美国疾病相关死亡的主要原因，并 通过开发用 1 000 美元就能完成的多组学分析来实现这些分型。 主题 3 ：细胞疗法的生物制造 目标 3.1 提高治疗效果 —— 在 5 年内，扩大用于开发细胞疗法的技术，使细胞活力至少达到 75% 。 目标 3.2 扩大规模 —— 在 20 年内，增加细胞治疗的制造规模，以扩大可及性、减少健康不公平并将细胞疗法的制造成本降低 至 1/10 。 主题 4 ：人工智能驱动的治疗药物生物生产 目标 4.1 提高制造速度 —— 在 5 年内，利用国家资源实验室网络解决现有生物治疗药物的自主生产和生物生产障碍，将 10 种常 见处方药的制造速度提高 10 倍。 目标 4.2 增加制造多样性 —— 在 20 年内，将人工智能和机器学习 (AI/ML) 整合到国家资源实验室网络中以设计新的生物治疗药 物，将新药发现和生产的速度提高 10 倍。 主题 5 ：基因编辑的先进技术 目标 5.1 提高编辑效率 —— 在 5 年内，进一步开发用于临床的基因编辑系统，以在几乎没有或没有副作用的情况下治愈 10 种已 知遗传原因的疾病。 目标 5.2 扩大规模 —— 在 20 年内，加强生物制造生态系统，每年至少生产 500 万剂治疗性基因编辑制剂。
dds-e-sim：基于变压器的生成框架，用于模拟DNA数据存储中易用错误的序列
摘要。单倍型组装是重建在母体和父亲遗传的染色体拷贝上等位基因组合的问题。单个单倍型对于我们对不同变体组合如何影响表型的理解至关重要。在这项工作中，我们专注于单个二倍体基因组的基于读取的单倍型组件，该组件直接从变体基因座的读取对齐中重建了两种单倍型。我们介绍了Ralphi，这是一种新颖的深入强化学习框架单倍型组装的框架，该框架将深度学习的代表力与强化学习的代表力整合在一起，以准确地将片段读取其各自的单倍型集。为了为增强学习设定奖励目标，我们的方法将问题的经典减少到片段图上的最大片段切割公式中，其中节点与读取和边缘权重相对应捕获共享变体站点上读取的冲突或一致。我们在1000个基因组项目中衍生自基因组的片段图拓扑数据集上训练了Ralphi。我们表明，在标准人类基因组基准中，在短和长的范围内，Ralphi始终以在明显和长的覆盖范围下以相当或更长的单倍型块长度在最新的读取状态下达到较低的错误率。Ralphi可从https://github.com/popiclab/ralphi获得。
超电导web21
国际超导工业技术中心（主席：Araki Hiroshi）的超导工程研究所（教师Tanaka Shoji）开发了一个4x4超导数据包开关，该开关在40GHz工作，大约100倍，大约100倍。开关容量为5mm平方芯片上的每秒160千兆位（Gbps），已经与商业可用的高端路由器的开关相同，该路由器的尺寸为几十厘米。通过扩大将来的规模，可以实际使用大容量数据包开关，从而破坏半导体的技术极限。 这种超高速度超导路由器开关开发的技术背景在以下几点中。换句话说，如果信息和通信跟踪以年龄的2到3倍的速度增加，到2010年，核心路由器的容量将需要数十TBP，这是当前容量的数百倍。但是，该发展是由于在半导体中将路由器能力提高到该水平的困难而激发了发展。此外，超导开关被认为最有可能使用称为SFQ的电路，该电路的原理与半导体不同，并且近年来制造和电路设计技术的快速进步一直是技术开发背后的主要推动力。 该SFQ电路是一种通过操作单个单元量子SFQ的每个单元（英文名称，单通量量子）来处理信息的设备技术，尽管它比半导体更快地操作，但它会消耗低功率，从而使高度积分较少。开关电路这次开发了4,200个基于尼伯的超导式约瑟夫森连接，并且具有4x4（4个输入和4个输出）开关函数，可以大规模扩展。 该报告的结果于2004年4月19日在IEEE高性能转换和路由（HPSR）的研讨会上宣布，这是在美国亚利桑那州凤凰城举行的国际路由器相关会议。 （Hidaka Mutsuo，SRL/ISTEC设备研发部低温设备开发办公室主任，编辑办公室Tanaka Yasuzo）
增强病毒生产的细胞系
图 2：与亲本细胞系相比，ATCC CRISPR 编辑的病毒生产细胞系显示病毒基因组拷贝数增加。MDCK.STAT1KO、Vero.STAT1KO 和 293.STAT1 BAX KO 病毒上清液的 TCID ⁵⁰ 染色显示，与各自的亲本细胞系相比，甲型流感病毒产量增加了 2 倍，登革热 II 病毒产量增加了 30 倍，仙台病毒产量增加了 1.8 倍。
质量死亡率事件发生后，在Pinna nobilis中Toll样受体库的表征表明自适应intodression
fi g u r e 3 TLR-7编码DNA序列单倍型的中间连接网络以及在侵入性个体中Microsatellites和TLR基因座的P. rudis等位基因的组成。上面：考虑了八十六个序列：敏感，抗性和未定义的诺比利杆菌表型的38、30和8单倍型，以及rudis或杂交的10个单倍型，自然抗性表型。连接线上的破折号提到了单倍型之间的突变数。饼图的大小反映了观察到的单倍型的个体的数量。下面：分别考虑了微卫星和TLR基因座的十二个基因座和14个基因座。左：个人内部的P. rudis等位基因的比例。右：TLR基因座的P. Rudis等位基因的组成。ptl，蛋白质收费，（a）重叠群38,093，（b）重叠群84,580，（c）重叠群39,158。
DeepGo：预测定向灰盒模糊测试
在本文中，我们提出了一个预测定向灰盒模糊测试器 DeepGo，它可以结合历史和预测信息来引导 DGF 通过最佳路径到达目标站点。我们首先提出路径转换模型，该模型将 DGF 建模为通过特定路径转换序列到达目标站点的过程。突变产生的新种子将导致路径转换，而高奖励路径转换序列对应的路径表示通过它到达目标站点的可能性很高。然后，为了预测路径转换和相应的奖励，我们使用深度神经网络构建虚拟集成环境 (VEE)，它逐渐模仿路径转换模型并预测尚未采取的路径转换的奖励。为了确定最佳路径，我们开发了一个强化学习模糊测试 (RLF) 模型来生成具有最高序列奖励的转换序列。RLF 模型可以结合历史和预测的路径转换来生成最佳路径转换序列，以及指导模糊测试突变策略的策略。最后，为了练习高奖励路径转换序列，我们提出了行动组的概念，全面优化模糊测试的关键步骤，实现高效到达目标的最优路径。我们在 2 个基准测试套件（共 25 个程序，100 个目标站点）上对 DeepGo 进行了测试。实验结果表明，与 AFLGo、BEACON、WindRanger 和 ParmeSan 相比，DeepGo 在到达目标站点方面分别实现了 3.23 倍、1.72 倍、1.81 倍和 4.83 倍的加速比，在暴露已知漏洞方面分别实现了 2.61 倍、3.32 倍、2.43 倍和 2.53 倍的加速比。
Acuité 评级与研究有限公司
分销酒精饮料。公司董事为 Bhimji Nanji Patel 先生、Kunal Bhimji Patel 先生和 Dhara Kunal Patel 先生。公司业务遍布马哈拉施特拉邦、卡纳塔克邦、果阿邦、哈里亚纳邦、特伦甘纳邦、拉贾斯坦邦等地。2024 财年的营业收入为 18.92 亿卢比，而 2023 财年为 16.574 亿卢比。收入的增长得益于品牌数量的增加和地域多样化。此外，2024 财年的 EBITDA 利润率为 16.50%，而 2023 财年为 17.25%。2024 财年的税后利润率 (PAT) 为 8.98%，而 2023 财年为 9.39%。 Acuite 认为，Monika Alcobev Ltd 将在中期内继续受益于其既定的运营业绩记录和经验管理。中等财务风险状况该公司的财务风险状况以中等资本结构和债务保护指标为标志。Monika Alcobev Limited 的净资产在 2024 财年为 59.14 千万卢比，而 2023 财年为 17.54 千万卢比，原因是利润增加和股本注入。由于长期债务大幅减少，杠杆率（债务-股权）在 2024 财年为 2.08 倍，而 2023 财年为 4.11 倍。2024 财年总外部负债与有形净值（TOL/TNW）比率高达 2.66 倍，而 2023 财年为 6.33 倍。覆盖率指标中等，2024 财年的利息覆盖率 (ICR) 为 3.60 倍，而 2023 财年为 4.60 倍。2024 财年的债务偿还率 (DSCR) 为 2.56 倍，而 2023 财年为 2.71 倍。然而，该公司的财务风险状况在近期将保持平均水平，没有资本支出计划。