XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System命中率
2023 年网络安全完整指南
我们唯一能察觉到的可见影响是，您可能会发现互联网连接速度变慢。仅此而已。您不会看到任何其他影响。部分原因是黑客使用受感染的设备，将它们集中起来，发起拒绝服务 (DDoS) 攻击和垃圾邮件活动，然后从中获利。这完全取决于规模。如果网络犯罪分子可以发送 1000 万条垃圾邮件，并获得 0.1% 的命中率，那就足够了。此外，我们看到 IoT 设备最近被应用于加密货币挖掘。要破解加密货币挖掘所涉及的素数，您需要大量的计算能力。因此，犯罪分子再次利用单个设备的计算能力来组成更大的网络。
一种针对疟疾病原体恶性疟原虫的溴结构域PFBDP1的新型抑制剂
疟疾中耐药性的兴起需要探索新颖的治疗策略。靶向表观遗传途径可以开放新的有前途的治疗途径。在这项研究中，我们关注PF BDP1，这是恶性疟原虫中必不可少的溴脱域蛋白。 利用泛选择性溴结构域抑制剂MPM6，我们确定了有效的初始命中率，然后将其开发到纳摩尔粘合剂中。 通过虚拟对接，等温滴定量热法和X射线晶体学的结合，我们阐明了新抑制剂与PF BD1的分子相互作用。 我们的发现包括PF BD1和PV BD1与这些抑制剂的第一个共晶结构，提供了对其结合机制的见解。 使用PF BDP1在恶性疟原虫中的有条件敲低的进一步验证表现出对抑制剂的寄生虫敏感性，强调了其作为针对疟疾的靶向治疗方法的潜力。在这项研究中，我们关注PF BDP1，这是恶性疟原虫中必不可少的溴脱域蛋白。利用泛选择性溴结构域抑制剂MPM6，我们确定了有效的初始命中率，然后将其开发到纳摩尔粘合剂中。通过虚拟对接，等温滴定量热法和X射线晶体学的结合，我们阐明了新抑制剂与PF BD1的分子相互作用。我们的发现包括PF BD1和PV BD1与这些抑制剂的第一个共晶结构，提供了对其结合机制的见解。使用PF BDP1在恶性疟原虫中的有条件敲低的进一步验证表现出对抑制剂的寄生虫敏感性，强调了其作为针对疟疾的靶向治疗方法的潜力。
exma：精确匹配的基因组加速器
摘要 - 基因组学是精密医学，全球粮食安全和病毒监测的基础。精确匹配是在基因组学的几乎每个步骤中广泛使用的操作之一，例如对齐，组装，注释和相互作用。现代基因组学采用Ferragina-Manzini指数（FM-索引）增强空间 - 有效的Burrows-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler Transform（BWT），并具有其他数据结构，以允许超快速的精确匹配操作。但是，FM索引因其空间局部性和随机内存访问模式而臭名昭著。先前的工作创建GPU-，FPGA-，ASIC-甚至是基于内存过程（PIM）的加速器，以增强FM-Index搜索吞吐量。尽管他们实现了最新的FM索引搜索吞吐量，但与所有先前的常规加速器相同，但在每个DRAM行激活后仅处理一个DNA符号，因此仅处理一个DNA符号，从而遭受了记忆带宽利用率不佳。在本文中，我们提出了一个硬件加速器EXMA，以增强FM-Index搜索吞吐量。我们首先创建一个具有多任务学习（MTL）基于多任务的索引的新型EXMA表，以在每个DRAM行激活中处理多个DNA符号。然后，我们构建一个加速器以在EXMA表上进行搜索。我们提出了2阶段的安排，以提高加速器的高速公路命中率。我们介绍了动态页面策略，以提高DRAM主内存的行缓冲区命中率。我们还提出链条压缩，以减少EXMA表的数据结构大小。与最新的FM索引PIM相比，EXMA将搜索吞吐量提高了4。9倍，并增强每瓦4瓦搜索吞吐量。8×。 索引术语 - 特定于硬件加速器，ge- sickics，精确匹配8×。索引术语 - 特定于硬件加速器，ge- sickics，精确匹配
威斯敏斯特2040综合计划
大部分社区参与发生在2019年，估计有77,000人在内，包括针对拉丁裔和亚洲社区以及地区青年的有针对性的宣传。该计划在2020年初进行，当时Covid-19的大流行命中率降低了计划，以允许优先考虑其他即时需求。此暂停提供了时间，以重新考虑住房，就业和所有社区绿色空间的需求。这种重新考虑包括与城市内的每家业务联系，总共2800多，以确定它们的直接和长期需求。还开发了一个会议式的会议，以允许居民举办小型家庭聚会，以在遵守COVID-19方案的同时提供计划的意见。
检测-响应任务——用途和限制
摘要：检测-反应任务是一种评估驾驶环境中认知负荷注意力效应的方法。每隔 3-5 秒，驾驶员会受到一次感官刺激，并被要求通过按下手指上的按钮来做出反应。反应时间和命中率被解释为认知负荷注意力效应的指标。刺激可以是视觉、触觉和听觉的，并根据正在评估的车载系统或设备的类型进行选择。它最大的缺点是该方法本身也会影响驾驶员的表现和次要任务的完成时间。尽管如此，这是一种易于使用和实施的方法，可以对车载系统进行相关的评估和评价。通过遵循建议并考虑到其局限性，研究人员可以获得关于认知负荷对驾驶员注意力影响的可靠且有价值的结果。
税务合规改进计划（2024-2025 年）
本合规改进计划将重点关注两个主要领域：一般合规干预和具体合规干预。我们的一般合规干预将涉及税务合规的四个核心领域：登记、备案、缴纳和准确报告。具体合规干预将分为两部分：国内税收和海关服务。对于国内税收，我们将重点关注四个行业，即：批发和零售贸易行业、制造业、酒店、酒吧和餐饮业以及专业活动行业。对于海关服务，我们将针对经营高风险商品的进口商、高风险原产地商品的进口商、受益于东非共同体关税减免计划（豁免）的贸易商、命中率最高的选择标准和报关行（清关机构）。
使用 Domainex 的共价片段库和基于 LC-MS 的共价片段筛选平台搜索转谷氨酰胺酶 2 (TG2) 共价抑制剂
支持共价抑制剂药物发现/设计的工具的最新进展以及奥希替尼和伊布替尼等重磅药物的成功，导致人们对“亲电试剂优先”共价药物发现的兴趣日益浓厚。通过完整蛋白质质谱 (MS) 进行共价片段筛选已被证明是一种强大的工具，KRAS(G12C) 抑制剂的发现证明了这一点 [1]。支持共价片段筛选的其他检测方法，包括通过 GSH 检测评估弹头反应性以及通过蛋白酶消化和肽图分析识别结合位点，可进一步优化命中率。共价抑制是时间依赖性的，因此效力的首选测量方法是二级速率常数 kinact/Ki，而不是 IC50。
使用机器学习的新物理学的信号无关搜索的多次测试
摘要在这项工作中，我们解决了如何通过利用多个测试策略来增强信号无关搜索的问题。特别是我们考虑依靠机器学习的假设检验，其中模型选择可以引起对新物理信号的特定家庭的偏见。专注于新的物理学习机，这是一种进行信号不合命中率检验测试的方法，我们探索了多种多次测试的方法，例如组合P值和聚集的测试统计量。我们的发现表明，结合不同的测试，特征性的囊型玻璃参数是有益的，并且与最佳可用测试相当的表演是可以实现的，同时也可以提供对各种异常的响应更加均匀的响应。本研究提出了一种方法，该方法是有效的，该方法是在机器学习方法之外的方法，并且可以原则上应用于基于假设检验的较大类模型分析。
向所有UNMC教师开放：2024年4月30日到期
向所有UNMC教职员工开放：2024年4月30日到期，UNMC药物设计与创新中心（CDDI）是内布拉斯加州大学医学中心的校园范围内的药物发现企业。我们的使命是催化科学家和临床医生的多学科团队的形成，这些团队合作将科学发现和临床观察转化为未满足医疗需求领域的新疗法。为了组建此类多学科团队，CDDI通过多种机制提供了种子资金。该中心的一个目标是消除有希望的早期研究发展计划的障碍。发射种子赠款机制向所有UNMC教职员工开放，并试图资助专注于寻找类似药物的小分子的项目，这些项目可以构成目标验证，健壮的测定开发，高吞吐量筛查（HTS）和/或命中率对铅的药物化学项目以及其他临床研究。使用合成化学探针的拟议目标验证研究也被认为对此RFA有反应。通过此机制的资金可以纳入一年的$ 45K $ 45K。成功的应用程序不仅会提供初步数据，还将提供针对特定里程碑的可靠计划，如果实现将定位该项目以获得外部资金。通过这种机制寻求支持的教师将在2024年4月30日下午5点之前向Corey Hopkins，PhD（Corey.hopkins@unmc.edu）提交申请。预次提取的查询也可以针对科里·霍普金斯（Corey Hopkins）。使用合成化学探针的拟议目标验证研究也被认为是对此RFA的接受。发射种子赠款机制向所有UNMC教职员工开放，并试图资助专注于寻找新型药物样的小分子的项目，这些分子可以构成强大的测定开发，高通量筛查（HTS）和/或命中率对铅的药物化学项目以及其他纽约市研究。CDDI启动种子赠款计划的申请必须作为单个PDF提交，由三个部分（A-C）组成：A。应用叙述（最大三页，0.5英寸边缘，11分），其中包括以下内容。