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国防部 (DoD) 云原生接入点 (...
本 CNAP 参考设计 (RD) 的目的是描述和定义 CNAP 中的一组功能、基本组件和数据流。它介绍了部署、连接和操作 CNAP 的逻辑设计模式和派生的参考实现。这是一个未来状态的设计，旨在指导下一代连接和网络安全能力的开发，以改善基于互联网的机器和用户对国防部云（特别是商业云托管）资源和服务的访问。CNAP 使用云原生和云就绪安全机制的组合，为个人实体 (PE)（即最终用户和特权用户）和非个人实体 (NPE) 提供对云飞地的访问。此外，CNAP 允许授权出站访问互联网，例如，实现 COTS 补丁或新版本的自由和开源软件 (FOSS) 项目的软件存储库同步以及与任务合作伙伴（例如其他联邦部门）的系统到系统接口。
建立有效的原生质体再生和...
田芥 ( Lepidium campestre ) 是一种潜在的油料作物，近几十年来一直在驯化。 CRISPR/Cas9 是快速改良性状和表征基因以及利用原生质体转染系统生成无转基因突变体的有力工具。然而，原生质体再生对许多植物物种来说仍然具有挑战性。在这里，我们报告了一种有效的田芥原生质体再生和转染方案。优化了基础培养基类型、植物生长调节剂的类型/组合和不同培养基上的培养时间等重要因素。在测试的基础培养基中，Nitsch 最适合 MI 和 MII 培养基中的原生质体生长。对于原生质体生长早期的细胞壁形成，相对较高的生长素浓度（0.5 mg L −1 NAA 和 2,4-D），不添加细胞分裂素，是维持原生质体活力的首选。细胞壁形成后，1.1 mg L −1 TDZ 与 0.05 mg L −1 NAA 或 2,4-D 结合使用可有效促进原生质体生长。在固体芽诱导培养基中，不含任何生长素的 1.1 mg L −1 TDZ 可使芽产生频率超过 80%。在 MI 培养基中培养时间过长会抑制原生质体生长，而在 MII 培养基中培养时间过长会显著延迟芽形成。利用这种优化的原生质体再生方案，我们建立了一种有效的 PEG 介导的转染方案，使用含有 GFP 基因的载体，转染效率为 50 – 80%。这种有效的原生质体方案将有助于通过基因组编辑进一步遗传改良田芥，并有利于开发相关植物物种的原生质体再生方案。
原生AI引擎+机械臂+视觉系统
AI Cobot 是一款无缝融合人工智能、视觉和协作机器人三大技术领域的协作机器人。这种融合有效地结合了“大脑”、“眼睛”和“手”的功能，使协作机器人能够像人类一样执行视觉任务、做出判断并执行动作。自动化流程不仅可以节省时间和资源，还能促进有效的人机协作，提升整体生产质量，并为您的工厂带来显著的价值。十五年前，协作机器人引入了人机协同工作的概念。如今，新一代 AI 协作机器人将拥有智能可靠伙伴的梦想变成了现实。
霞浦湖的原生动物生物群：形态观察和环境 DNA 分析……
[背景和目标] 原生生物是一类生物，占真核生物系统发育多样性的大部分，存在于地球的所有环境中，包括土壤、海洋和湖泊。在水生生态系统中，它们作为重要的初级生产者、初级消费者和分解者，在微生物循环中发挥着重要作用。此外，底栖和附生原生动物是鱼类和甲壳类动物的直接食物，因此对生态系统内的营养循环做出了巨大贡献。因此，了解原生生物群对于更深入地了解该环境中的整个生态系统至关重要。针对深海、南极洲和海洋等环境的原生动物生物群的详细分析已经有很多报道，但是对于涵盖陆地上所谓熟悉的普通环境（普遍环境）中的许多生物群的详细分析却知之甚少。霞浦湖是日本第二大海底湖，平均深度为4米，堪称普遍淡水环境的代表性湖泊之一。自 1976 年以来，日本国立环境研究所 (NIES) 一直在霞浦湖的 10 个点对水质和生物群落进行长期监测。然而，在其中两个地点，对原生动物生物群的调查仅限于使用光学显微镜进行的目视识别，尚未报告DNA水平的详细分析。此外，由于仅收集了地表水样本，对底栖原生动物和附生原生动物的研究不足。 在本研究中，除了在显微镜下进行形态观察外，我们还使用环境 DNA 分析来研究原生动物生物群，包括底栖生物和固着生物，目的是进一步增强对霞浦湖生态系统的了解的基础。 [方法] ○ 调查地点及抽样方法
分离和转染原生质体以进行编辑......
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原生质体技术和家族中的体细胞杂交
摘要：apiaceae家族的物种占据了主要市场份额，但迄今为止取决于开放的授粉品种。这导致缺乏生产统一性和降低的质量，从而促进了杂种种子的产生。困难的渗透性emanculation导致育种者使用包括体细胞杂交在内的生物技术方法。我们讨论了原生质体技术在商业特征（例如CMS（细胞质雄性雄性不育）），GMS（遗传性雄性不育）和EGMS（环境敏感的遗传无效性）等商业性状的体细胞杂种，cybrid和体外繁殖中的开发。还讨论了CMS及其候选基因的分子机制。基于摘除剂（伽马射线，X射线和紫外线）以及代谢中使用化学物质（例如碘乙酰胺或碘乙酸酯）的原生质体的饮食策略。融合原生质体的差异荧光染色通常可以用非毒性蛋白来代替新的标记方法。在这里，我们专注于初始的植物材料和组织源，用于原生质体隔离，测试的各种消化酶混合物以及对细胞壁再产生的理解，所有这些都干预了体细胞杂种再生。尽管没有躯体杂交的替代方法，但在最近的针对性状识别和选择的繁殖计划中，还讨论了各种方法，即机器人平台，人工智能，人工智能。
迈向 6G 网络中的原生人工智能
摘要 — 移动通信系统已转变为支持所有行业部门数字化需求的基本基础设施，而 6G 的设想将远远超出单纯的通信用途。人们逐渐达成共识，6G 将以人工智能 (AI) 为基石，并具有提供“智能包容”的潜在能力，这意味着任何人都可以随时随地访问人工智能服务。显然，智能包容愿景对 6G 中相应的网络架构设计产生了深远的影响，值得重新思考。在本文中，我们提出了 6G 的端到端系统架构设计范围，并讨论了整合独立数据平面和新型智能平面的必要性，特别强调端到端人工智能工作流编排、管理和操作。我们还强调了在网络功能平面上提供融合连接和计算服务的优势。我们相信，受益于这些方法，6G 将转向“一切即服务”（XaaS）平台，商业价值将显著增强。
6G原生AI架构与技术白皮书
6.1 AI模型选择与调优 ...................................................... 20 6.2 端网协同的AI模型训练 ...................................... 22 6.3 端网协同的AI模型推理 ...................................... 24 6.4 基于数字孪生的AI性能预验证 ...................................... 26 7 总结与展望 ............................................................. 27 缩略语 ......................................................................... 30 作者 ......................................................................... 30 参考文献 ......................................................................... 31
原生植被清除 Brinkworth 电池能源 ...
4.1.4. 照片日志...................................................................................................................................................................................... 30
确保云原生容器化应用程序
摘要 - 在过去的几年中，网络安全专业人员已公开认识到集装箱技术越来越受欢迎并被众多企业使用。云本地环境在促进许多位置的应用程序创建和部署应用程序方面已经获得了巨大的动力，从而提高了灵活性和简化的开发生命周期。容器提出了不同的网络安全问题，这些问题涉及几个组件，例如图像，容器，主机，运行时，注册和编排系统。这强调了分配资源来确保容器堆栈安全性的必要性。这项研究由Aqua Security于6月21日发布，重点介绍了攻击者可能损害公司的集装箱基础架构和图像供应链的各种方法。此外，如果未采取适当的措施，他们预计未来几年将增加600％。本文研究了集装箱编排和软件供应链环境中涉及的安全因素。为了解决这些问题，实施标准化的安全性和配置控件至关重要。本研究介绍了三个广泛的方案，这些方案可以解决容器管理中普遍的安全漏洞，以及当前可访问的相应解决方案。The use cases encompass: (I) Ensuring the security of application containers by preventing misconfigurations in the orchestrator (II) Protecting application containers from potential threats posed by insecure registries (III) Implementing a shielding cloud platform to protect against hacked containers Keywords — Cybersecurity, Containers, Orchestrations, Kubernetes, Infrastructure, Software Supply chain