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沿着表观遗传时间线漫步
表观遗传学是指所有在不改变基因序列的情况下调节基因表达的可逆、可遗传过程。研究表明，DNA和组蛋白可以发生甲基化和乙酰化等化学修饰（仅对组蛋白而言），这些修饰可以引导DNA缠绕在组蛋白周围[5]，并决定染色质的压缩。这些化学修饰通常被称为表观遗传“标记”。DNA和组蛋白之间的相互作用可以导致真染色质构象，在这种构象下基因可接近并因此被激活，或者导致异染色质构象，在这种构象下基因无法接近并因此受到抑制[6]。除了DNA和组蛋白修饰之外，其他机制也参与表观遗传调控，如核小体定位[7]和非编码RNA[8]。在这里，我们选择关注与衰老相关的研究最多的 DNA 和组蛋白修饰，尽管重要的是不要忘记所有表观遗传机制都是相互联系、相互影响的 [ 9 , 10 ]。例如，DNA 甲基化失调会诱导
TraCSS 时间线 JULY_07252023
• 太空政策指令 3 将向商业和民用运营商提供基本 SSA 服务的职责从国防部 (DoD) 转移到 DOC ▪ 认识到迫切需要更准确、更及时的 SSA 数据 ▪ 使国防部能够集中资源用于国家安全
具有最佳能量性能的离散时间线性多代理系统的分布式控制
受自然界生物运动的启发，在过去的十年中对多机构系统（MASS）的合作运动进行了广泛的研究（Wang等，2017，2019; Wang and Sun，2018; Wang等，2020b; Koru等，2021年； Wang and Sun，2021年）。与单个代理相比，网络质量具有快速命令响应和鲁棒性的优势。由于分布式网络计算系统具有强大的可伸缩性和快速计算速度的特征，对多机构系统的分布式合作控制问题的研究已吸引了控制科学家和机器人工程师在许多情况下的广泛应用的越来越多的注意力，例如移动机器人，例如移动机器人（Mu等，2017; Zhao et al。 2016; Li等人，2019年）和航天器（Zhang等，2018; 2021a）。与开关拓扑合作控制与开关拓扑合作的经典框架。Ren和Beard（2005）进一步放松了Olfati-Saber和Murray（2004）给出的条件，这些条件就线性质量的共识提出了一些新的结果。实际上，有必要在离散时间内调查多代理系统的控制问题，而大多数计算机系统是离散的结构。在Liang等人的研究中。 （2017），研究了不均匀离散时间线性多代理的合作遏制控制问题，并设计了一种新型的内部模式补偿器来处理系统动力学的不确定部分。 （2018）。 su等。 多代理共识在Liang等人的研究中。（2017），研究了不均匀离散时间线性多代理的合作遏制控制问题，并设计了一种新型的内部模式补偿器来处理系统动力学的不确定部分。（2018）。su等。多代理共识Liang等人在研究中给出了基于线性基质不等式（LMI）的离散时间MAS分散共识问题的解决方案方法。LV等人讨论了基于终端迭代学习框架的多代理共识控制问题。（2018）提出了基于时间变化控制输入的自适应控制方法以改善系统的控制性能。（2019）提出了一种基于低增益反馈方法和修改的代数riccati方程的分布式控制算法，以实现离散时间质量质量降低输入饱和条件的半全球共识。
2021 年量子威胁时间线报告
量子计算机带来的威胁可能导致网络系统灾难性故障，既通过直接攻击也通过破坏信任。通过采用旨在抵抗量子攻击的新型加密工具，可以减轻量子威胁。这些所谓的量子安全加密工具本质上可以是传统的，也可以是量子的。第一种相当于采用基于问题的加密协议，这些问题对于量子计算机来说也是困难的，或者至少是人们强烈认为困难的。第二种量子安全工具基于量子现象本身，例如量子密钥分发（Nielsen & Chuang，2002）。然而，过渡到量子安全加密既艰巨又微妙（Mosca M.，2013）：它需要开发和部署硬件和软件解决方案、建立标准、迁移遗留系统等等。
基于时间线分析的飞行员心理负荷预测
摘要 背景：飞机座舱是高度密集的人机交互系统，其设计直接影响飞行安全。目的：为优化复杂飞行任务中的显示界面设计，本研究旨在提出一种动态概念框架和时间线任务分析方法，用于量化心理负荷预测模型中心理负荷的动态时间效应和任务类型影响因素。方法：整合基于注意力资源配置的多因素心理负荷预测模型，建立心理负荷动态预测模型。通过记录嵌入式子任务执行数据、美国国家航空航天局任务负荷指数（NASA-TLX）主观评价和眼动追踪，开展人机工效学仿真实验。结果：结果表明，该预测模型在不同模拟界面和复杂任务下均具有良好的预测精度和有效性，实现了对飞行员心理负荷状态的实时监控。结论：综上所述，可以应用预测模型和实验方法，通过优化显示界面和调整飞行任务，避免飞行员在整个飞行阶段的超负荷。