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Physiofit：量化细胞生长参数和细胞外通量的软件
摘要摘要：生长参数和细胞外摄取和生产通量的量化是系统和合成生物学的核心。通量，通过拟合细胞和细胞外底物和产物的浓度的时间顺序测量。非计算生物学家可以使用一种工具来计算细胞外通量，但几乎无法互操作，并且仅限于单个硬编码的生长模型。我们介绍了我们的开源通量计算软件Physiofit，可以与任何增长模型一起使用，并且可以通过设计可互操作。Physiofit包括一些最常见的增长模型，高级用户可以实施其他模型来计算遵循替代动力学的代谢系统或实验设置的细胞外通量和其他增长参数。Physiofit可用作Python库，并提供图形用户界面，以直观使用最终用户和命令行界面，以简化现有管道中的集成。可用性和实现：Physiofit在Python 3中实现，并在Windows，Unix和MacOS平台上进行了测试。Physiofit也可以在https://workflow4metabolomics.org上在线免费获得。源代码，数据和文档是在https://github.com/metasys-lisbp/physiofit/和https://physiofit.readthedocs.io/上自由分布的。
开放的EEGLAB门户界面：使用EEGLAB进行高性能计算
EEGLAB 信号处理环境是目前处理脑电图 (EEG) 数据的领先开源软件。神经科学网关 (NSG，nsgportal.org) 是一个基于 Web 和 API 的门户，允许用户在美国 XSEDE 网络中的高性能计算 (HPC) 资源上轻松运行各种与神经科学相关的软件。我们最近报道了 (Delorme 等人，2019) Open EEGLAB Portal 扩展了免费 NSG 服务，以允许神经科学界使用 EEGLAB 工具环境构建和运行 MATLAB 管道。我们现在发布了一个 EEGLAB 插件 nsgportal，它可以在任何个人实验室计算机上的 MATLAB 上运行的 EEGLAB 中直接将 EEGLAB 与 NSG 连接起来。该插件具有灵活的 MATLAB 图形用户界面 (GUI)，允许用户轻松提交、交互和管理 NSG 作业，以及检索和检查其结果。支持这些 GUI 功能的命令行 nsgportal 工具允许 EEGLAB 用户和插件工具开发人员构建高度自动化的功能和工作流程，包括可选的 NSG 作业提交和处理。这里我们详细介绍了 nsgportal 的实施和文档，提供了示例应用程序的用户教程，并展示了使用 HPC 与笔记本电脑处理的计算时间的比较示例测试结果。
开放的EEGLAB门户界面
EEGLAB 信号处理环境是目前处理脑电图 (EEG) 数据的领先开源软件。神经科学网关 (NSG，nsgportal.org) 是一个基于 Web 和 API 的门户，允许用户在美国 XSEDE 网络中的高性能计算 (HPC) 资源上轻松运行各种与神经科学相关的软件。我们最近报道了 (Delorme 等人，2019) Open EEGLAB Portal 扩展了免费 NSG 服务，以允许神经科学界使用 EEGLAB 工具环境构建和运行 MATLAB 管道。我们现在发布了一个 EEGLAB 插件 nsgportal，它可以在任何个人实验室计算机上的 MATLAB 上运行的 EEGLAB 中直接将 EEGLAB 与 NSG 连接起来。该插件具有灵活的 MATLAB 图形用户界面 (GUI)，允许用户轻松提交、交互和管理 NSG 作业，以及检索和检查其结果。支持这些 GUI 功能的命令行 nsgportal 工具允许 EEGLAB 用户和插件工具开发人员构建高度自动化的功能和工作流程，包括可选的 NSG 作业提交和处理。这里我们详细介绍了 nsgportal 的实施和文档，提供了示例应用程序的用户教程，并展示了使用 HPC 与笔记本电脑处理的计算时间的比较示例测试结果。
#停止勒索软件：LockBit 3.0
LockBit 3.0 在编译时配置了许多不同的选项，这些选项决定了勒索软件的行为。在受害者环境中实际执行勒索软件时，可以提供各种参数来进一步修改勒索软件的行为。例如，LockBit 3.0 接受其他参数，用于横向移动和重新启动到安全模式中的特定操作（请参阅“妥协指标”下的 LockBit 命令行参数）。如果 LockBit 关联公司无法访问无密码的 LockBit 3.0 勒索软件，则在执行勒索软件期间必须输入密码参数。如果 LockBit 3.0 关联公司无法输入正确的密码，则无法执行勒索软件 [T1480.001]。密码是解码 LockBit 3.0 可执行文件的加密密钥。通过以这种方式保护代码，LockBit 3.0 阻碍了恶意软件的检测和分析，因为代码在加密形式下是不可执行和不可读的。基于签名的检测可能无法检测到 LockBit 3.0 可执行文件，因为可执行文件的加密部分会根据用于加密的加密密钥而有所不同，同时还会生成唯一的哈希值。当提供正确的密码时，LockBit 3.0 将解密主要组件，继续解密或解压缩其代码，并执行勒索软件。
tomocpt：一种可概括的模型，用于3D粒子检测和在低温电子断层图中的定位
冷冻电子断层扫描是一个快速发展的领域，用于研究其天然环境中的宏观复合物，并有可能彻底改变我们对蛋白质功能的理解。然而，在低温图中，快速准确地识别颗粒是具有挑战性的，它代表了下游过程中的显着瓶颈，例如亚图平均图。在这里，我们提出了tomocpt（断层式质心预测工具），这是一种基于变压器的解决方案，该解决方案将粒子检测重新探测为使用高斯标签的质心预测任务。我们的方法是建立在Swinunetr架构的基础上的，它表现出了卓越的性能，而二进制标签策略和模板匹配都相比。我们表明，tomocpt通过零弹性推断有效地将新型粒子类型推广到新颖的粒子类型，并且可以通过有限的数据进行微调来显着增强。The efficacy of tomoCPT is validated using three case studies: apoferritin, achieving a resolution of 3.0 A ˚ compared with 3.3 A ˚ using template matching, SARS-CoV-2 spike proteins on cell surfaces, yielding an 18.3 A ˚ resolution map where template matching proved unsuccessful, and rubisco molecules within carboxysomes, reaching 8.0 A ˚ resolution.这些结果证明了Tomocpt处理各种场景的能力，包括密集的环境和膜结合的蛋白质。该工具作为命令行计划的实现，再加上其微调数据要求，使其成为高通量冷冻数据处理工作流的实用解决方案。
检查点CER FIED安全管理员（CCSA）R81.20
描述检查点三层体系结构的主要组件，并说明它们如何在检查点环境中一起工作。解释如何确保沟通以及如何在检查点环境中路由。描述GaiaOperaɵng系统的基本功能。iDenɵfy为单域溶液安装安全管理服务器和安全网关的基本工作流程。创建与组织拓扑相对应的智能对象，以用于策略和规则。同名工具，用于管理检查点许可证和合同，包括其目的和使用。同意的功能和capabiliɵs，增强了安全策略的配置和管理。解释政策层面如何影响效果。•arɵculting网络地址如何转化效果。描述如何配置手册和自动网络地址Translaɵon（NAT）。展示对应用程序控制和URL过滤和自动威胁的理解，预防capabiliɵEs以及如何配置这些溶剂以满足组织的安全要求。提出预先共享的键和CERTIFES如何与第三方和外部管理的VPN•网关进行验证。描述如何分析和解释VPN隧道漏斗。•配置记录参数。使用预定的和自定义查询来填充日志结果。使用Gaia门户和命令行监视支持的Check Point硬件的健康状况。描述用于备份检查点系统信息的不同方法，并讨论最佳的pracɵces和推荐方法对于每种方法。
Certifai：建立 AI 系统信任的工具包
随着越来越多的公司和政府构建和使用机器学习模型来实现决策自动化，在部署这些模型后，监控和评估这些模型行为的需求也日益增长。CognitiveScale 团队开发了一个名为 Cortex Certifai 的工具包来满足这一需求。Cortex Certifai 是一个框架，用于评估在表格数据上训练的任何分类或回归模型的稳健性、公平性和可解释性，而无需访问其内部工作原理。此外，Cortex Certifai 允许用户沿着这些不同的轴比较模型，并且只需要 1) 对模型的查询访问和 2) “评估”数据集。在其基础上，Cortex Certifai 生成反事实解释，它们是接近输入数据点但在模型预测方面不同的合成数据点。然后，该工具利用这些反事实解释的特征来分析所提供模型的不同方面，并提供与各种不同利益相关者（例如，模型开发人员、风险分析师、合规官）相关的评估。可以使用命令行界面 (CLI)、jupyter 笔记本或云端配置和执行 Cortex Certifai，结果记录在 JSON 文件中，并可在交互式控制台中可视化。使用这些报告，利益相关者可以了解、监控和建立对其 AI 系统的信任。在本文中，我们简要概述了 Cortex Certifai 的功能演示。
版本3.1.0 Certbot项目
4用户指南9 4.1 certbot命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.2获得证书（并选择插件）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.3管理证书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 4.4我的证书在哪里？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 4.5预验证挂钩。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.6更改ACME服务器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 4.7锁定文件。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29 4.8磨难菲尔特。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29 4.9愚蠢的旋转。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 4.10 certbot命令行选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 4.11获得帮助。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 div>
能量分析用户指南
第 1 章：能源分析用户指南 能源分析工作流程 ......................................................................................3 构建和管理能源分析驱动程序 ......................................................................6 为能源分析准备目标 Linux* 系统 ........................................................8 为能源分析准备目标 Android* 系统 ........................................................9 为能源分析准备目标 Windows* 系统 .................................................. 10 Intel ® SoC Watch 命令行工具选项 ............................................................. 11 运行能源分析 ...................................................................................... 13 使用 Intel ® VTune ™ Profiler 查看能源分析数据 ............................................. 15 使用 Intel ® VTune ™ Profiler 解释能源分析数据 ............................................. 16 使用 Intel ® System Studio 运行能源分析 ............................................................. 19 使用 Intel ® System Studio 查看能源分析数据 ............................................. 23 将能源分析结果导入 Intel ® System Studio ............................................. 25 能源分析指标参考 ............................................................................. 26 可用核心时间 ............................................................................................. 26 C 状态 ............................................................................................. 26 D0i x 状态 .................................................................................... 27 DRAM 自刷新 ................................................................................ 27 能耗 (mJ)................................................................................... 27 空闲唤醒 .............................................................................................. 27 P 状态 .............................................................................................. 27 S0i x 状态 .............................................................................................. 28 温度.................................................................................................... 28 定时器分辨率 ...................................................................................... 28 C0 状态下的总时间 ............................................................................. 28 非 C0 状态下的总时间 ............................................................................. 28 S0 状态下的总时间 ............................................................................. 29 总唤醒次数 ............................................................................................. 29 唤醒次数.................................................................................................... 29 每个核心每秒的唤醒次数 ............................................................................. 29 法律信息.................................................................................................... 29
具有人工智能的意图定义光网络-...
摘要 传统上，光网络的运行和维护依赖于工程师的经验来配置网络参数，涉及命令行界面、中间件脚本和故障排除。然而，随着 B5G 新型应用的出现，传统的配置方式无法满足实时自动配置的要求。运营商需要一种无需在底层光传送网上进行人工干预的新配置方式。为了解决这个问题，我们提出了一种面向服务目标的基于人工智能的光网络自动化运维的意图定义光网络 (IDON) 架构，通过以定制的方式引入自适应生成和优化 (SAGO) 策略。IDON 平台有三个关键创新，包括面向意图的配置翻译、自适应生成和优化策略以及闭环意图保证操作。IDON 专注于通信需求，使用自然语言处理来构建语义图以理解、交互和创建所需的网络配置。然后，利用深度强化学习 (DRL) 通过细粒度策略的动态集成来找到满足意图要求的组合策略。最后，引入深度神经进化网络 (DNEN) 来实现毫秒级的意图保证。在增强型 SDN 测试平台上验证了可行性和效率。最后，我们讨论了揭示意图定义光网络未来前景的几个相关挑战和机遇。