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发展中经济体的监管沙盒
本报告由拉丁美洲和加勒比经济委员会 (ECLAC) 生产、生产力和管理司顾问 Armando Guio 编写，由该司高级经济事务官 Sebastián Rovira 和经济事务官 Alejandro Patiño 以及德国国际合作机构 (GIZ) 数字化转型顾问 Pascal Koenig 和 Franziska Seiffarth 协调。GIZ Kompetenzcenter Digitale Gesellschaft（数字社会能力中心）委托并资助了该报告，该报告是在 ECLAC 和 GIZ 实施的“区域一体化数字化转型”项目下编写的，是 ECLAC 与德国联邦经济合作与发展部 (BMZ)/GIZ 合作计划的一部分。
金融市场基础设施 (FMI) 沙盒
正如我们之前的文章所强调的那样，2023 年《金融服务和市场法案》（该法案）为英国金融服务业带来了重大而深远的改革。该法案雄心勃勃的目标中，最重要的是推动“利用金融服务创新技术的机遇”，1 这将进一步实现政府使英国金融服务业“更加开放、更具竞争力和技术更先进……”的更广泛目标。2 从普通法的角度来看，英格兰和威尔士法律委员会最近发布了一份关于英国数字资产法律改革和发展的新建议的报告。3 该报告的结论是，尽管英国普通法总体上比较灵活，能够适应数字资产，但在可能的情况下，鼓励进一步发展，以适应新技术的推广。
带有SRS Edge的Mountera盒
panomera®具有SRS边缘的Mountera®框是专门为分散的和带宽避免使用的SRS Edge盒，该框与Panomera®多焦点传感器系统的近距离使用。所有Panomera®视频流都在本地和直接存储。录制Panomera®系统的许可已包含在交付范围中。通过Smavia录制服务器确定了通过网络实时查看和播放的访问。
M200 晶圆 SMIF 盒
Entegris ® 、Entegris Rings Design ® 和其他产品名称是 Entegris, Inc. 的商标，如 entegris.com/trademarks 所列。所有第三方产品名称、徽标和公司名称均为其各自所有者的商标或注册商标。使用它们并不表示商标所有者与它们有任何关联、赞助或认可。
说明手动安全盒-Morris
当保险箱打开时两次按“清除”按钮，并且显示屏将显示“ ------”。输入原始主代码“ 011223”。如果正确，则显示将显示“新”，然后显示“ ------”。输入新的6位代码，显示屏将显示“再次”，然后显示“ ------”。再次输入新代码，显示将显示“完成”，表明已成功设置了新的主代码。如果显示“错误”，则意味着新的主代码设置不成功。*如果您想再次更改主代码，只需按照原始步骤操作即可。
第10周：恶意软件和沙盒
这是由称为MG的安全研究人员制造的一系列渗透测试工具的新版本。 MG此前在2019年的Def Con Hacking Conference上演示了主板的较早版本。此后不久，MG说他已经成功地将电缆转移到了大规模生产中，并且网络安全供应商HAK5开始出售电缆。…被称为OMG电缆，通过创建黑客可以从自己的设备连接到的Wi-Fi热点本身来工作。从这里开始，普通Web浏览器中的接口使黑客可以开始录制击键。恶意植入物本身占据了塑料外壳长度的一半。
NHERI 风墙实验设施用户手册
佛罗里达国际大学 (FIU) 的 NHERI 风墙 (WOW) 实验设施 (EF) 由 NSF 资助，是一个国家级设施，使研究人员能够更好地了解风对民用基础设施系统的影响，并防止风灾演变成社区灾难。NHERI WOW EF 由一个组合式 12 风扇系统提供动力，通过其流量管理系统，能够在高达 157 英里/小时的风速下进行可重复测试。NHERI WOW EF 的独特优势是多尺度（全尺寸到 1:400）和高雷诺数模拟风和风雨的影响。这是通过使用十二个风扇和一个喷水系统实现的。此外，16,000 平方英尺。用围栏围起来的安全区域使研究人员能够计划和执行高达 5 级飓风风速的破坏性测试。NHERI WOW EF 使用各种设备、仪器和实验模拟协议，以及一群杰出的教师、员工和一支由技术和运营人员组成的训练有素的团队，以开展世界一流的研究。
3键电池驱动的墙开关-STANPRO
3个钥匙电池供电的墙开关是一种多功能，电池供电的无线壁开关，可提供无缝控制。它可以启用各种功能，包括开/关和可调节控制。此外，壁开关可以像遥控器一样起作用，使您可以从无线范围内的任何地方操作智能生态系统。通过智能手机轻松地使用我们的Genio应用程序来设置并重新编程或重新组合固定装置。
通过白盒、灰盒和黑盒建模方法识别代谢途径中的通量检查点
代谢途径建模在药物设计中发挥着越来越重要的作用，因为它可以让我们更好地了解生物体代谢中潜在的调控和控制网络。然而，尽管该领域取得了快速进展，但途径建模对研究人员来说可能成为一场真正的噩梦，尤其是在实验数据很少或途径高度复杂的情况下。在这里，开发了三种不同的方法来模拟溶组织阿米巴原虫糖酵解的第二部分作为应用示例，并成功预测了最终的途径通量：一种包括详细的动力学信息（白框），另一种添加了调整项（灰框），最后一种使用人工神经网络方法（黑框）。之后，每个模型都用于代谢控制分析和通量控制系数确定。该途径的前两种酶被确定为在通量控制中发挥作用的关键酶。这项研究揭示了这三种方法对于在代谢途径建模领域根据现有数据构建合适模型的重要意义，对生物学家和建模者都有用。