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World File Search System所选域
所有车辆域的软件平台和生态系统
与AutoSar Classic平台相比，AutoSar自适应平台并未定义其自己的操作系统TEM，而是使用已建立的POSIX接口。除了通过零拷贝机械态的ECU-Inter NAL数据交换以及诸如某些/IP之类的通信协议的有效连接之外，中间件还支持其他汽车用例，例如Diag Nostics和网络管理。在其定义上，特别重点是并且放在功能安全性和网络安全性上，而无需忽略有关数据吞吐量的高要求。由于这些特征，Autosar自适应平台已确立为ADA/AD应用程序以及在车身和舒适等其他车辆域中的中间件。在信息娱乐域中，越来越多地使用受消费电子启发或源自消费电子的软件解决方案。由于其起源和方向，通常需要进行特定于车辆的集成。一个重要的例子是Android Automo
所选因素影响从食物中分离出的枯草芽孢杆菌降解的因素
摘要：现代食品技术研究已经研究了降低食物中生物胺浓度的可能方法，从而增强并确保食品安全。应用可以代谢生物胺的辅助培养物是达到后者目标的潜在方法。因此，本研究的目的是研究可以使用枯草芽孢杆菌DEPE IB1与Gouda-type奶酪分离出的食物中生物胺浓度降低（组胺，酪胺，苯甲胺，presscine和cadaverine）的关键因素。在有氧和厌氧条件下，培养温度（8℃，23℃和30℃）和培养基（5.0、6.0、7.0和8.0）的初始pH值的综合作用导致测试的生物基因胺在培养时间（另一个因素测试）的降低。在补充有生物胺的培养基中培养了枯草芽孢杆菌（体外），并使用配备有紫外探测器的高性能液相色谱法检测到它们的降解。枯草芽孢杆菌Depe IB1的生物胺降解过程受到培养温度以及培养基的初始pH值的显着影响（p <0.05）。在培养结束时，所有监测的生物胺的浓度显着降低了65-85％（p <0.05）。因此，该菌株可用于预防目的，并有助于增强食品安全性。
CAT-DTI：具有针对药物目标相互作用的域适应性域的跨注意和变压器网络
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdo- main/Zero/Zero/1.0/）适用于本文提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
cel：通过通过弹性重量巩固来利用域的适应域来进行疾病爆发预测的持续学习模型
1深圳先进技术研究所，中国科学院，深圳518055，中国2深圳先进技术学院，中国科学院科学院，北京大学100049，中国3号，3月3日中国 *通讯作者：Hongyan Wu（hy.wu@siat.ac.cn）摘要：持续学习，模型随着时间的流逝而不必忘记以前的知识，因此对新数据的适应性，在疾病爆发预测等动态领域中至关重要。深神经网络，即LSTM，由于灾难性遗忘而容易出错。这项研究引入了一种新型的CEL模型，用于通过通过弹性重量巩固（EWC）利用域的适应性来进行持续学习。该模型旨在减轻域增量设置中的灾难性遗忘现象。使用EWC构建Fisher Information Matrix（FIM），以开发正规化术语，该术语对重要参数的变化进行了惩罚，即重要的先前知识。CEL的表现通过不同的指标评估了三种不同的疾病，流感，MPOX和麻疹。在评估和重新评估期间，高R平方值在几种情况下优于其他最新模型，表明CEL可以很好地适应增量数据。cel的鲁棒性和可靠性受到其最小的65％遗忘率和更高的记忆稳定性的强调。它提供了一个有价值的模型，可以通过准确，及时的预测进行主动疾病控制。这项研究强调了CEL在疾病爆发预测中的多功能性，以时间模式解决了不断发展的数据。
多域战：21 世纪联合兵种的演变...
第 1 章 简介 1-1. 目的。多域战：21 世纪联合兵种的演变描述了美国地面部队作为联合部队的一部分并与合作伙伴在 2025-2040 年期间如何在所有领域（太空、网络空间、空中、陆地、海上）与同等对手成功作战、战斗和战役。 1 多域战是一种具有战略和战术意义的作战概念。它有意将重点放在越来越强大的对手身上，这些对手挑战威慑力并以两种方式对美国利益构成战略风险。首先，在武装冲突以下的行动中，这些对手使用系统来实现其战略目标，以避免战争和联合部队的传统作战方法。其次，如果这些对手选择发动军事行动，他们会使用集成系统，在所有领域同时在远距离上争夺和分离联合部队的能力，使友军的反应过于危险或无关紧要。在此背景下，多域战概念描述了美国及其合作伙伴部队如何跨域、跨环境、跨职能组织、练习和运用能力和方法，跨越时间和物理空间，在武装冲突以下的行动中对抗这些对手，并在必要时在武装冲突中击败他们。尽管该概念承认各军种的独特能力和作用，但它寻求一种共同且可互操作的能力发展
MCDC跨国多域命令和控制互操作性
1。在全球安全环境中的挑战1对联盟在整个竞争的连续体中获得并保持对对手的信息和决策优势的能力溢价。为了确保信息优势，各国正在追求各种各样的指挥和控制（C2）现代化计划。期望国家将与未来的运营环境中的合作伙伴一起运作，因此这些C2现代化计划的关键特征是它们在跨国跨国联盟部队中的互操作性。现代化C2的努力范围包括所有操作领域（土地，空气，海上，空间，网络空间），军事功能区域，效果维度，对手动作/能力的改进，启用/新兴技术的影响2和遗产C2功能的改造（见图1）。这种巨大的努力范围是试图改善其C2互操作性的资源约束国家的重要障碍。
SDTM 基因组学发现 (GF) 域简介
Glenn Barnes，CDISC 临床样本和数据管理高级顾问 Christine Connolly，CDISC 标准开发高级项目经理 Erin Muhlbradt 博士，NCI/EVS 临床/生物医学信息专家 Jon Neville，CDISC 高级标准开发人员
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值
BRCA1及其脆弱的C端BRCT域
摘要：BRCA1是一个编码BRCA1蛋白的肿瘤抑制基因，在DNA修复，细胞周期调节和基因组稳定性的维持中起着至关重要的作用。BRCA1蛋白与各种其他在基因调节和胚胎发育中起重要作用的蛋白质相互作用。它是由多个结构域组成的大蛋白质。BRCA1蛋白的C末端区域由两个由短接头连接的BRCT结构域组成。BRCT结构域在蛋白质 - 蛋白质相互作用以及通过其磷酸化蛋白结合模块中调节DNA损伤反应和细胞周期调节至关重要，这些模块识别其他激酶的磷酸化蛋白序列基序。BRCT结构域中的突变会破坏BRCA1的正常功能，并导致患乳腺癌和卵巢癌的风险增加。在此，我们探讨了BRCA1的结构特征，重点是BRCT结构域，其与关键细胞成分的相互作用及其参与各种细胞过程。此外，讨论了BRCT结构域突变对乳腺癌和卵巢癌敏感性，预后和治疗选择的影响。通过对BRCA1的BRCT结构域提供全面的了解，本综述旨在阐明该重要领域在乳腺癌和卵巢癌的发病机理和潜在的治疗方法中的作用。
部分单峰域上的策略证明规则
摘要 我们考虑仅在线性有序替代方案集的子集上表现出单峰性的域。我们将此类域称为部分单峰域，并对这些域上的一致和策略证明社会选择函数进行了表征。我们获得了以下有趣的辅助结果：（i）我们表征了广义顶连通域上的所有一致和策略证明社会选择函数，广义顶连通域是最大单峰域的重要子类，（ii）我们表明策略证明性和群体策略证明性在部分单峰域上是等价的，（iii）最后，我们识别并表征接近匿名的部分单峰域上的一致和策略证明的 SCF。作为这一结果的应用，我们获得了多峰域（Stiglitz (1974)、Epple 和 Romano (1996a)）、多个单峰域（Reffgen (2015)）和图上的单峰域（Demange (1982)、Schummer 和 Vohra (2002)）上的一致和策略证明的社会选择函数的特征。