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World File Search System归因
归因血清学
弓形虫是一种人畜共患寄生虫，可感染所有温血动物，包括人类。环境弓形虫卵囊污染对感染的影响研究不足。本研究旨在探索弓形虫血清学作为一种使用稳健的逐步方法确定感染源的方法。我们从弓形虫组学数据中计算机识别出 32 种有希望的卵囊特异性抗原，对其进行重组表达和纯化，并验证基于这些蛋白质的血清学是否可以区分卵囊和组织囊肿驱动的实验感染。为此，我们使用了三种特征明确的血清组，这些血清组是在感染后 0 至 6 周从实验感染弓形虫卵囊或组织囊肿的猪和羊身上采集的。候选蛋白最初通过蛋白质印迹法筛选，所用血清来自感染不同时间的猪或羊，这些动物要么感染了卵囊或组织囊肿，要么感染了未感染的动物。只有重组蛋白 TgCCp5A 和 TgSR1 在感染后会引起血清转化，并且似乎可以区分猪血清中卵囊和组织囊肿驱动的感染。随后，它们被用于开发一种针对猪的酶联免疫吸附测定测试。根据该测定和蛋白质印迹分析，所有猪血清均缺乏阶段特异性和低抗原性。当使用整个血清组进行分析时，蛋白质 TgERP、TgSporoSAG、TgOWP1 和 TgOWP8（之前被描述为来源归属抗原）的情况也是如此。我们
attexplore：解释的归因
由于现实世界中的噪音和人为增强的扰动，达到深度神经网络（DNNS）的信任度是一项艰巨的任务。因此，为这些非线性和复杂的参数化模型做出的决策提供解释至关重要。归因方法对于这个目标有希望，但其性能可以进一步提高。在本文中，我们首次提出了归因的决策边界探索方法与可转移的对抗攻击的过程一致。具体而言，可转移的对抗性攻击来自源模型的一般对抗性，这与可以跨越属性中多个决策边界的副本样本的生成一致。UTI-liz liz of the Enstancions，我们通过模型Pa-Rameter探索引入了一种新颖的归因方法。此外，灵感来自研究模型参数的频率能力，我们通过基于频率信息来探索不同模型的决策范围的输入功能来为DNN提供增强的解释。大规模实验表明，使用模型参数e x ploration（attexplore）进行电子i xplanation的方法优于其他最先进的可解释性方法。此外，通过采用其他可转移攻击技术，Attexplore可以探索归因结果的潜在变化。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/lmbtough/attexplore。
草稿测试归因-488-Transgenic-rodent-Somation-and-...
1。根据科学进步，改变监管需求和动物福利的考虑，定期审查了化学物质测试的OECD测试指南。最初的测试指南488在2011年采用。在2013年，采用了修订的指南，以更新：治疗开始时动物的年龄范围；将要收集的生殖道的部分用于精子收集；并且，啮齿动物精子干细胞成为成熟精子并到达尾子肌的正确时间。 在2020年，采用了修订的指南，该指南更新了推荐方案，以分析男性生殖细胞的突变。 目前对测试指南（TG）的修订重点是整合体细胞组织和生殖细胞中突变的分析，并与最近修订的OECD测试指南（TGS）协调进行遗传毒性测试。在2013年，采用了修订的指南，以更新：治疗开始时动物的年龄范围；将要收集的生殖道的部分用于精子收集；并且，啮齿动物精子干细胞成为成熟精子并到达尾子肌的正确时间。在2020年，采用了修订的指南，该指南更新了推荐方案，以分析男性生殖细胞的突变。目前对测试指南（TG）的修订重点是整合体细胞组织和生殖细胞中突变的分析，并与最近修订的OECD测试指南（TGS）协调进行遗传毒性测试。
归因科学基于过程的建模方法
2025年3月11日|美国东部时间上午11点至2：15 PM（ET）目的此信息收集会议的目的是探索实现归因科学的基于物理，基于过程的建模方法的挑战和机会。本届会议将重点介绍大规模和小规模的建模挑战，需求和当前功能，以及这些量表与气候模型对归因科学的未来用途和需求之间的相互作用。
检测、稳健性、归因和缓解
在演讲中，我将介绍我的实验室在人工智能、应用机器学习和数据挖掘方面的最新进展，以打击网络和社交媒体平台上的恶意行为者（傀儡、逃避禁令者等）和危险内容（错误信息、仇恨等）。我的愿景是为每个人创建一个值得信赖的在线生态系统，并创建下一代促进健康、公平和安全的社会意识方法。总的来说，在我的研究中，我创建了新颖的图形、内容（NLP、多模态）和对抗性机器学习方法，利用 TB 级数据来检测、预测和缓解在线威胁。我的跨学科研究创新了社会技术解决方案，这些解决方案是我通过将计算机科学与社会科学理论相结合而实现的。我也热衷于将我的研究付诸实践——我实验室的模型已经部署在 Flipkart 上，影响了 Twitter 的 Birdwatch，现在正在部署在维基百科上。我的研究开启了范式转变，从当前缓慢而被动的应对网络危害的方法转向敏捷、主动和全社会的解决方案。我的演讲将概述我研究的四个重点：（1）跨平台、语言和模式检测有害内容和恶意行为者：我的研究超越了研究“推特上的英文文本”的标准实践，旨在解决解决跨平台（Micallef 等人，2022 年）、语言（Verma 等人，2022b 年）和模式（Verma 等人，2022b、c）（图像、视频、文本）根深蒂固的基本问题的巨大挑战。 (2) 通过预测未来的恶意活动，增强检测模型对敌对行为者的鲁棒性：我的工作是通过开发第一种对抗性学习技术来突破界限，以主动预测对手行为来欺骗检测模型。接下来，我们提高模型对操纵的鲁棒性。我的实验室调查了部署在一些最大平台上的模型的漏洞：Facebook 的 TIES 坏人检测器（He、Ahamad 和 Kumar 2021）、Twitter 的 Birdwatch 错误信息检测器（Mujumdar 和 Kumar 2021）和维基百科的禁令逃避（Niverthi、Verma 和 Kumar 2022）。(3) 归因于有害内容的影响和推荐系统的作用：我的实验室创建了数据驱动的技术来确定网络危害对
开发自我归因，低...
关键字持有和释放机制，分离，拆分设备，Frangibolt；奶油抽象的卫星系统通常配备可部署的结构。这样的结构（例如太阳能阵列）在发射之前将其存放并预加载到卫星的结构上。预加载和释放是通过固定和释放机制（HDRM）处理的。如今，商业上可以使用许多保留和释放机制。该机构的释放螺栓是可部署结构与卫星主体之间的接口。此螺栓释放用于部署结构。通常，该螺栓可以通过形状内存合金缸（SMA），炸药将其骨折，或者可以通过内部运动学释放，以删除将螺栓固定在适当位置以允许I/F分离的阻断元件。这些发布方法在商业产品中广泛实施。在DLR称为Cream（Collet释放机制）开发的新的HDRM技术省略了这些方法，而是通过摩擦机制固定螺栓。通过这种策略可以实现几种重大改进：设计的简单性，低冲击特征或自我共振性。基于在行业中广泛使用的自锁定夹具设备，但根据空间应用的需求量身定制的摩擦锁定机制。此机制在处理设备的处理中允许独特的简单性。本文将从有关现有持有和释放机制的最新审查开始。这将确定不同技术的个人优势和缺点。之后概述了乳霜开发的主要要求。它原则上进一步描述了奶油技术，并与1.5 kn Cream HDRM型号的设计描述相连。本文描述了该单元的资格资格和测试活动的结果。在论文末尾概述了与工业合作伙伴的商业化过程。
基于物理的几何、网格和归因建模...
什么需要（我和e效？•几何修复/清洁 - •de-decoring（对物理学的几何形状不适合物理b）•缺乏自动射击（在网状网络中且稳健性（全 - hex，复杂的边界层）•auribu•auribu（on，mul（mul）（pemmota progena（ -