XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开源
ProStruc：使用同源性建模的3D结构预测的开源工具
方法：ProSTRUC是一种基于Python的同源性建模工具，旨在通过直观的，自动化的管道来简化蛋白质结构的预测。集成了用于序列对齐的生物繁殖，用于模板识别的BLAST和promod3用于结构生成，ProStruc简化了复杂的工作流入到用户友好的界面中。该工具使研究人员能够输入蛋白质序列，从蛋白质数据库（PDB）等数据库中识别同源模板，并生成具有最小计算专业知识的高质量3D结构。ProStruc实现了两个阶段的Vsquarealidation过程：首先，它使用TM-Align进行结构比较，评估均平均偏差（RMSD）和针对参考模型的TM分数。第二，它通过qmeandisco评估模型质量，以确保高精度。
通过CRISPR/CAS9和多个RAAVS 成功建立了基于病毒复制元素的衣原体叶绿体中的外源基因表达系统 散装转录组分析，inmoose，python中的综合多摩管开源环境 标题：在神经退行性疾病的小鼠模型中自动评估区域脑萎缩的工具 揭示了来自单个人类皮肤部位的共生菌群的多样性 探索1 ... 中的遗传转化和基因组编辑 诱惑：纵向微生物组研究的时间信息降低 白血病蛋白PHF6和PHIP形成一种染色质复合物，抑制髓样白血病 靶向trem2-tyrobp跨膜结合的药物筛查 Klebphacol：Klebsiella的社区驱动资源... 干细胞因子抑制purkinje细胞的调节 牛的牛外胚层细胞 丰富的测量结果揭示了人类肠道微生物组中的裂解与裂解性之间的平衡 稳定的登革热病毒2包膜亚基疫苗重定向中和抗体1
我们感谢Ben Humphreys，Gaya Amarasinghe，Daisy Leung和Ting Wang的评论和建议，Robert Fulton，Catrina Fronick，Paul Cliften提供了技术帮助。这项工作得到了Siteman Cancer Center的共享资源投资计划的部分支持。
开源媒体摘要 2024 年 11 月 21 日
ASCE 2025 年度研讨会现已开放报名，研讨会将于 2 月 25 日至 27 日在德克萨斯 A&M 大学举行。学术安全与反剥削 (ASCE) 项目由德克萨斯 A&M 大学系统的 RISC 研究所牵头，源于对维护学术研究完整性的承诺，旨在培养大学研究安全专业人员的社区意识，团结他们共同防御新兴威胁。自 2016 年成立以来，ASCE 一直是抵御外国影响的灯塔，为学术机构提供保护其宝贵研究成果所需的知识和工具。今年已是第九年，ASCE 年度研讨会是培训、交流和协作的顶级聚会，专注于加强学术研究事业。在此处查看完整资源。
唐纳德·特朗普的人工智能监管可能会促进开源
https://www.ccn.com/news/technology/donald-trumps-ai-regulation-may-boost-open-source-much-to-big-techs-dismay/ 1/10
从建筑物到区域：使用德国的开源数据库加速城市建筑能源建模
摘要持续的能源过渡需要城市建筑能源建模（UBEM），该建筑能够分析从单个建筑物到整个地区的不同空间尺度的能源需求。在本文中，我们引入了一个为City Energy Analyst（CEA）软件量身定制的开源，可自定义的数据库。通过从不同的数据源收集标准数据，作者可以在城市规模上加快数据收集过程。作为概念证明，该数据库应用于三种不同幅度的用例，从单个建筑物到拥有数百个建筑物的地区，通过为UBEM从业人员应用决策树。所有三个模型均通过测量的加热消耗数据进行验证，并在所有情况下都偏离25％。拟议的决策标准可以帮助从业者透明且可重复地浏览建模过程。尽管在德国环境中进行了测试，但拟议的数据库和决策框架需要更广泛的验证，以验证其在各种区域环境中的适用性。
开源加密工具的比较分析
电子邮件：21BCS2259 [at] cuchd.in摘要：本文介绍了开放源加密工具，特别是GNUPG和Veracrypt的比较分析，重点介绍其性能，可用性和安全功能。我们的目标是通过测试各种参数（包括加密/解密时间和资源利用率）来确定它们对不同数据类型和用例的有效性。关键字：加密，加密，解密，安全性，gnupg，veracrypt 1。简介密码学涉及将明文（正常，可读文本）转换为密文的过程，即一种称为加密的方法，并随后将其转换回明文，被称为解密。加密算法可以通过各种方式进行分类，最常见的类型是秘密密钥密码学也称为对称密钥密码学和公共密钥密码学，也称为非对称密钥密码[1]。这是一门侧重于编码和解码数据的数学科学，允许在网络或渠道上进行安全的存储和关键信息转换，除了预期的接收者[2]以外，任何人都无法阅读。目前，各个安全领域的研究人员，尤其是在身份验证和关键交换方面，正在开发各种协议，以增强和保护物联网（IoT）环境并有效地实施此方法[3]。本文比较了两种广泛使用的开源加密工具：GNU隐私保护罩（GNUPG）和Veracrypt。gnupg是一种使用公共/私钥密码学来确保文件和通信的加密标准，我们将与AES（Veracrypt）进行比较。该研究将证明，尽管这两种工具在不同的情况下都表现出色，但它们的优势和劣势使它们适合于不同的用例，这是通过多个测试案例研究强调的。将通过动手测试比较性能，可用性和安全功能。这两个工具将在不同的方案下进行评估，包括多种大小的加密文件，其中包括文本文件以及诸如“ MP4”和JPG图像之类的媒体。我们将测量加密/解密速度和系统资源使用情况。详细的测试案例提供了这些工具如何在现实世界环境中运行的深入观点。
适应低资源语言的开源大型语言模型：土耳其语的案例研究
尽管具有英语主导性的大语言模型的进步，但低资源语言仍需要进一步的开发才能增强全球可访问性。代表这些语言的主要方法是单语和多语言预读。单语言预告片由于硬件要求而昂贵，而且多语言模型在语言中通常具有不平衡的性能。这项研究通过调整大型语言模型（接受英语培训）来探讨一种替代性，从而探讨了低资源语言。我们评估各种策略，包括持续的培训，教学微调，特定的微调和词汇扩展。结果表明，持续的训练可以证明语言理解，如困惑得分所反映，而特定于任务的调整通常会增强下游任务的性能。但是，扩展词汇并没有显示出实质性的好处。此外，虽然较大的模型通过几次调整来改善任务性能，但在适应时，多语言模型的形式比单语的同行更糟。
