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利用人工铁载体的微生物固定化元件
受微生物利用铁载体吸收铁的机制的启发，制备了四种不同的含有儿茶酚酸和/或异羟肟酸基团的典型人工铁载体配体的 Fe III 配合物，即 K 3 [ Fe III - L C3 ]、K 2 [ Fe III - L C2H1 ]、K[ Fe III - L C1H2 ] 和 [ Fe III - L H3 ]。它们被修饰在金基底表面 ( Fe-L /Au)，并用作微生物固定化装置，可快速、灵敏、选择性地检测微生物，其中 H 6 L C3 、H 5 L C2H1 、H 4 L C1H2 和 H 3 L H3 分别表示三儿茶酚酸、双儿茶酚酸-单异羟肟酸、单儿茶酚酸-双异羟肟酸和三异羟肟酸类型的人工铁载体。利用扫描电子显微镜 (SEM)、石英晶体微天平 (QCM) 和电阻抗谱 (EIS) 方法研究了它们对几种微生物的吸附性能。在金底物 Fe-L C3 /Au、Fe-L C2H1 /Au、Fe-L C1H2 /Au 和 Fe-L H3 /Au 上修饰的人工铁载体-铁配合物表现出特定的微生物固定行为，并且基于人工铁载体的结构具有选择性。它们的特异性与微生物从细胞中释放或用来吸收铁的天然铁载体的结构特征很好地对应。这些研究结果表明，释放和吸收是通过人工铁载体-Fe III 配合物与微生物细胞表面受体之间的特定相互作用实现的。这项研究表明，Fe-L/Au 体系具有作为有效的微生物固定探针的特殊潜力，可以快速、选择性地检测和鉴定各种微生物。
使用果蝇
抽象的果蝇Melanogaster是探索宿主与微生物之间共生关系的宝贵模型。本综述总结了有关果蝇肠道微生物群的维持机制，生理角色和营养不良的最新发现。果蝇的肠道微生物群是通过饮食中的微生物的连续摄入量与其在肠道中的定殖和增殖之间保持的。果蝇的活性氧（ROS）产生和抗菌肽（AMP）的不同途径在识别致病性和共生微生物中起着至关重要的作用。肠道菌群对果蝇的生理功能有重大影响。在幼体阶段已经报道了促进生长的作用，肠道菌群也表现出各种成人果蝇的功能。由衰老或疾病引起的肠道菌群异常导致肠道炎症和肠道屏障功能降低，导致寿命缩短。 此外，已经建议营养不良影响神经退行性疾病模型的病理。 使用果蝇的肠道微生物群研究的未来进步有望阐明宿主微叶相互作用的基本机制。 关键词：肠道菌群；抗微生物肽；活性氧；寿命；本能行为； drosbiosis；果蝇由衰老或疾病引起的肠道菌群异常导致肠道炎症和肠道屏障功能降低，导致寿命缩短。此外，已经建议营养不良影响神经退行性疾病模型的病理。使用果蝇的肠道微生物群研究的未来进步有望阐明宿主微叶相互作用的基本机制。关键词：肠道菌群；抗微生物肽；活性氧；寿命；本能行为； drosbiosis；果蝇
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
利用人工智能辅助网络恢复加速事件响应
Rubrik 是一家网络安全公司，我们的使命是保护全球数据。我们率先推出了 Zero Trust Data Security™，帮助组织实现业务弹性，抵御网络攻击、恶意内部人员和运营中断。Rubrik Security Cloud 由机器学习提供支持，可在单一平台上跨企业、云和 SaaS 应用程序提供数据保护和网络弹性。我们的平台可在整个数据生命周期内自动执行数据策略管理和数据安全执行。我们帮助组织维护数据完整性、提供数据可用性、持续监控数据风险和威胁，并在基础设施受到攻击时使用数据恢复业务。
利用人工智能在网络杀伤链中阻止勒索软件
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利用可再生能源系统减少高速公路网络能源费用
约旦因其优越的地理位置和气候条件而具有巨大的可再生能源潜力。这种潜力提升了在能源开发中采用多种创新的可再生替代能源的潜力，这可以有效地减少传统能源的过度进口。本研究的目的是研究在约旦沙漠公路 15 号等公路沿线利用清洁、廉价的太阳能的潜力，以符合联合国可持续发展目标 (UN-SDG)，方法是安装具有足够摩擦力和能够让太阳辐射到达太阳能电池的选定太阳能电池板，此外还允许负载绕过电池。这条公路的路肩长 315 公里，宽 3.0 米，已被利用来为邻近地区提供能源，用于这些道路，特别是夜间光线不足的铺装道路。此外，本研究还提供了有关非传统路面材料（一种路基或路面加固形式）的结构性能的方向和指导。还评估了原型板在各种结构基础上的性能。总体而言，本文发现，设计一种能够承受交通荷载的太阳能道路板是可能的，而且混凝土结构基础可以显著改善所分析的原型设计，特别是在约旦等能源有限且依赖进口的国家。
使用机器学习预测网络链接上的带宽利用
摘要 - 在网络链接上预测带宽利用率对于检测拥塞以在发生之前对其进行纠正非常有用。在本文中，我们提出了一种解决方案，可以预测不同网络链接之间的带宽利用率，其精度非常高。创建了一个模拟网络，以收集与每个接口上网络链接的性能有关的数据。这些数据通过功能工程进行处理和扩展，以创建培训集。我们评估和比较了三种类型的机器学习算法，即Arima（自回归的集成移动平均线），MLP（多层感知器）和LSTM（长期短期记忆），以预测未来的带宽消耗量。LSTM的表现优于Arima和MLP，其预测非常准确，很少超过3％的误差（Arima为40％，MLP为20％）。然后，我们证明建议的解决方案可以通过由软件定义网络（SDN）平台管理的反应实时使用。索引术语 - 国王检测，LSTM，MLP，Arima，实时带宽预测