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分段通知 - 基因组 - 核苷酸 -
基础模型在几个领域取得了巨大的成功，例如自然语言处理，计算机视觉和最近的生物学。DNA粉底模型尤其是作为基因组学有前途的方法而出现的。然而，到目前为止，尚无模型在广泛的基因组和调节元素上提供颗粒状的核苷酸水平预测，从而限制了其实际实用性。在本文中，我们基于以前在核苷酸变压器（NT）上的工作，以开发一个分割模型，即分割，该模型在单核苷酸分辨率下处理输入DNA序列的输入DNA序列，以预测14个基因组学元素的14种基因组学元素。通过利用NT的预训练权重，分段超过了几种消融模型的性能，包括具有单热编码的核苷酸序列和从SCRATCH训练的模型的卷积网络。分段可以处理多个序列的多个序列长度，以零拍概括，以达到50kbp的序列。我们在整个基因组的剪接位点检测中显示出改善的性能，并表现出强核苷酸水平的精度。因为它同时评估了所有基因元素，因此分段可以预测序列变体对剪接位点变化的影响，而且还可以预测转录本同工型中外显子和内含子重排的影响。最后，我们表明，对人类基因组学元素进行训练的分段模型可以推广到不同物种的元素，并且训练有素的多种属性分段模型可以实现对不见物物种的所有基质元素的更强的一般性。总而言之，分段表明DNA粉底模型可以在单核苷酸分辨率下处理基因组学中复杂的颗粒状任务。分段很容易扩展到其他基因组学元素和物种，因此代表了我们分析和解释DNA的新范式。我们使我们的jax的github存储库中可在pytorch的jax和huggingface空间上提供分段-30kb的人类和多物种模型。
在云环境中实施网络分段和加密
和 CISA 建议使用 IPsec VPN。特别是经过测试和验证并列入国家信息保障伙伴关系 (NIAP) 产品合规列表 的 IPsec VPN 产品。基于 TLS 的 VPN 缺乏标准化，无法客观衡量其保障，目前不建议用于通用 IP 流量的隧道传输。使用此选项的组织可以将其云租户配置为仅接受来自 VPN 的连接。然后，他们可以使用 VPN 集中管理访问并记录和监控网络流量，为组织提供额外的安全层和对其云租户使用情况的可见性。有关 VPN 的更多指导，请参阅 NSA 的报告：选择和强化远程访问 VPN 解决方案、网络基础设施安全指南和配置 IPsec 虚拟专用网络。[4]、[5]、[6] 组织可以使用 VPN 来保护客户端与租户的连接以及与云资源的连接。虽然它们不是执行此操作的唯一机制，但 VPN 是确保在整个组织内一致执行加密要求的不错选择。
利用微分段做好防范攻击的准备
精心规划的主动网络防御方法，利用微分段技术弥补了这一缺陷。微分段是网络防御不可或缺的一部分。它与 EDR、防火墙和防病毒防御策略的不同之处在于，它假设入侵已经成功发生。微分段通过在企业网络中的每个资产周围建立微边界并阻止其横向移动，在入侵发生后阻止恶意软件或勒索软件的传播。它是一种工具，可以缩小入侵的爆炸半径和攻击者可利用的攻击面。它允许您定义哪些资产组应该通信，哪些资产组通常不应该通信，以及该资产在业务中的上下文。微分段策略基于以下上下文定义：
自主精确组装分段镜面砖，用于
组装大型空间结构意味着将模块化组件有序地组装在一起，这由指示每个部件相对定位的高级总体规划决定。在空间应用中，常见的机器人系统在执行任务方面具有较低的自主性。操作通常依赖于远程命令，这需要为操作员提供适当的反馈渠道，通常会受到相当大的时间延迟的影响。共享自主性的概念提高了此类机器人系统的灵活性，并减少了操作员在复杂任务中的工作量。尽管如此，由于组装任务的精细度，远程操作方法在组装复杂结构时使用有限，因为操作员命令和机械手动作的同步会消耗
分割任何模型（SAM）到分段超声图像的能力
超声（US）图像的自动分割可以帮助筛查，诊断和评估预后。但是，由于以下困难，准确的美国细分是一个挑战。首先，美国图像通常患有低信噪比（SNR）（1）和不均匀强度分布（2）。第二，由于美国探针与身体表面之间的接触不足或存在干扰扫描的组织界面的解剖结构，阴影是常见的发生（3）。这些阴影区域具有低强度或深色像素，通常是解剖区域和病变不可或缺的（4）。如图1所示，在美国图像中经常观察到阴影伪像和模棱两可的病变边界，对准确的美国分割提出了重大挑战。最近，已经提出了元AI的任何模型（SAM）（5），作为自然图像分割的可促进基础模型，并最少。SAM是一种深度学习模型（基于变压器），已接受大量图像和面具的培训 - 超过1
在超高场临床前和临床扫描仪上的离体脑样品MRI的分段螺线管RF线圈
磁共振成像（MRI）是神经科学研究和神经系统疾病的临床诊断的众所周知且广泛的成像方式，主要是由于其能够可视化脑微观质量并量化各种代谢物。此外，它的无创性使从体内脑样本与组织学的高分辨率MRI与组织学的相关性有可能，从而支持了神经退行性疾病的研究，例如阿尔茨海默氏病或帕金森氏病。但是，离体MRI的质量和分辨率高度取决于具有最大化填充因子的专业射频线圈的可用性，用于研究样品的不同大小和形状。例如，在超高田中全身MRI扫描仪中并不总是在商业上可用的小型，专用的射频（RF）线圈。即使对于超高场临床前扫描仪，特异性RF线圈的体内MRI也很昂贵，并且并不总是可用。在这里，我们描述了两个RF线圈的设计和构造，基于7T全身扫描仪中人脑组织的螺线管几何形状以及9.4T陶醉师中Marmoset脑样品的离体MRI的体内MRI。我们设计了7T螺线管RF线圈，以最大程度地提高磁带上的人脑样品的填充因子，以进行组织学，而构建了9.4T螺线管以适应50 mL离心管的条件。两个螺线管设计都以收发器模式运行。测得的B 1 +地图显示出感兴趣的成像量的高均匀性，并且与成像量相比，信噪比高。使用9.4T螺线管线圈以60 µm的各向同性分辨率获取了人脑样品的高分辨率（在平面为500 µm切片的厚度为500 µm）。
Morpheus8 分段式射频微针的皮肤科面部应用
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