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快速热量仪仿真的生成模型
模拟在粒子和核物理学中起重要作用。它被广泛用于DECOTER设计和实验数据和理论模型之间的比较。在特定上，模拟依赖于蒙特卡洛方法，需要显着的计算资源。尤其是，这种方法不能扩展以满足高光度大型强子对撞机（HL-LHC）运行期间预期的大量数据所产生的增长需求。使用众所周知的仿真软件Geant4捕获的粒子碰撞和相互作用的详细模拟需要数十亿个CPU小时，构成了LHC实验的一半以上的计算源[1，2]。更具体地说，对热量表中粒子阵雨的详细模拟是计算最高的步骤。已经开发了利用重复使用先前计算或测量物理量的思想的模拟方法，以减少计算时间[3，4]。这些方法从专门进行到单独的实验中，尽管它们比完整的模拟更快，但它们的速度不够快或缺乏准确性。因此，粒子物理社区需要使用新的更快的模拟方法来建模实验。模拟热量计响应的可能方法之一是使用深度学习技术。，特别是最近的工作[5]提供了证据，表明可以使用生成性副本网络来效果模拟粒子阵雨。虽然实现了超过100 000倍的速度，但设置非常简单，因为输入粒子为
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
人工智能作为快速有效生产再利用的推动因素：一项探索性研究
摘要 Covid-19 的爆发导致制造业运营中断。最严重的负面影响之一是关键医疗用品的短缺。制造公司面临来自政府的压力，要求其利用制造能力重新利用生产来满足对必需产品的关键需求。为此，技术和人工智能 (AI) 的最新进步可以作为应对解决方案，以克服与重新利用制造 (RM) 相关的威胁。该研究的目的是通过系统的文献综述 (SLR) 来调查人工智能在 RM 中的重要性。本研究收集了 SCOPUS 数据库中选定研究领域的约 453 篇文章。结构主题模型 (STM) 用于从选定的 RM 中 AI 文档中生成新兴的研究主题。此外，为了研究 RM 中 AI 领域的研究趋势，使用 R 包进行了文献计量分析。研究结果表明，由于该领域每年全球文章的产量有限，因此该领域的研究空间巨大。然而，这是一个不断发展的领域，已经确定了许多研究合作。该研究提出了一个全面的研究框架和未来研究发展的建议。
快速服务餐厅-Ambit
QSR，超出当前的放缓，还提供了可扩展的，重要的是有利可图的机会。在全球基准和自下而上的商店潜在工作中，我们看到某些品牌（尤其是肯德基）有机会在FY30到30财年的双重商店。汇总者部分民主化了该部门（尤其是交付），但我们将品牌偏好和过程复杂性视为可以阻止任何市场份额损失并维持该行业增长潜力的护城河。因此，我们更喜欢鸡肉作为类别，在蓝宝石食品（蓝宝石）中，对其提供的可伸缩性进行了合理的估值。Devyani International（DIL）虽然拥有与蓝宝石相似的驾驶员，但尽管有可选的方式，但仍不保证溢价。欢欣鼓舞的食品工厂（JFL）有限的Domino（以下简称）和更重要的是SSSG概况（vs vs之前），即使考虑了DP Eurasia和Popeyes，也使估值太高了。我们更喜欢蓝宝石（买）> dil（卖出）> jfl（卖出）。
印度在数字风口库中的快速发展的医疗保健行业
需求已经存在。印度已经拥有4亿个数字健康用户，使用了Tele Health，Home Health，Home Testing，E-Pharmacies和其他具有数字功能的产品，即使没有大型医疗保健提供者的创新也是如此。Arthur d Little的一项调查，以确定印度数字化的医疗保健采用驱动的是什么，在使用电子商务服务的客户中，对数字健康解决方案的接受程度高达65％。据报道，长期疾病（如心脏血管疾病，糖尿病和高血压）的患者报告了数字保健工具的采用明显更高。大流行迫使人们将数字渠道用于护理需求。经历了以数字化实现医疗保健服务的好处，消费者现在认为这是必要的。
快速-DNA-crime-Scene-Technology-Advancement-Task- ...
2018年3月，联邦调查局实验室建立了一个快速的DNA工作组，以研究快速DNA技术在分析法医证据样本中的潜在使用。该工作队分为两个任务组：非codis快速DNA最佳实践/外展和法庭注意事项任务组和快速DNA犯罪现场技术进步任务组（技术进步任务组）。技术进步任务小组由执法部门，地区检察官协会，主要城市酋长协会，NDIS参与实验室的DNA专家，NIST和非NDIS参与活动组成。技术进步任务小组的主要目标是驱动和不断监视快速DNA技术的成熟度，以确保其可靠，负责任和适当的犯罪现场DNA分析和Codis实施。
随着法律和技术格局的快速发展，如何跟上人工智能发展的步伐
“是否可以从其他行业的风险管理类似或具有指导意义的模式中汲取灵感，例如通过注册、激励、认证或许可促进监督的法律和政策？” 基础模式是否应区别对待？ 或者新法规将以结果为导向？ ▪ 法规将对技术保持中立吗？ 基于原则的法规（如 UDAAP 法律）不需要关注特定技术
洞悉快速射击生长和压力反应
过敏（DIR）蛋白是木质素和木质蛋白生物合成的关键调节剂，在植物激素反应，非生物胁迫耐受性以及生长和发育中起关键作用。这项研究鉴定并表征了Moso Bamboo中的47个Pedir基因，将其分为三组。系统发育和比较分析显示出强烈的进化保守性，Moso Bamboo Pedir基因与水稻和玉米中的基因密切相关。dir蛋白在每个亚家族中均表现出较高的基序组成，结构域结构和3D配置。亚细胞定位和蛋白质相互作用研究进一步阐明了踏板基因的功能。特别是PEDIR02主要定位于细胞膜，被证明无法在酵母两杂交（Y2H）测定中形成同型二聚体。转录组和表达分析揭示了Pedir基因在快速芽生长中的参与，表明在木质素生物合成和细胞壁修饰中作用。转录组和QRT-PCR数据还证明了这些基因对激素和非生物胁迫（例如干旱和盐度）的反应性。这项研究构建了转录因子（TFS）和PEDIR基因之间的第一个全面的调节网络，将ERF，DOF和MYB TFS识别为PEDIR基因表达的关键协同调节剂。
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