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疫苗到期与超越使用日期之间的混乱...
一个小社区中的医疗保健组织正在与当地公共卫生部门合作，提供COVID-19-19疫苗接种诊所。一名新手的护士正在审查疫苗供应，并发现可用剂量的疫苗已经过了芽。随后对疫苗管理记录的审查表明，在芽前4到31天之间，有50多人接收了疫苗。一个多级事件管理团队，包括组织和社区领导力以及公共卫生专家，立即成立，以确定适当的护理响应并向受影响的社区成员提供信息。事件管理团队与疫苗制造商的咨询提出了一项建议，以重新接种约40％的相关人员。
比较基因组学揭示了大规模混乱基因组的进化起源
摘要 纤毛虫是经历广泛程序性基因组重排的微生物真核生物，这是一种自然的基因组编辑过程，可将较长的生殖系染色体转换为较小的富含基因的体细胞染色体。三种研究较为深入的纤毛虫包括 Oxytricha trifallax 、 Tetrahymena thermophila 和 Paramecium tetraurelia ，但只有 Oxytricha 谱系具有大量乱序基因组，其在发育过程中的组装需要数十万个精确编程的 DNA 连接事件，代表了已知生物中最复杂的基因组动态。在这里，我们通过检查 Oxytricha 谱系中不连续和乱序基因的起源和进化来研究这种复杂基因组的出现。本研究比较了来自三个物种的六个基因组，即 Euplotes woodruffi、Tetmemena sp. 和模型纤毛虫 O. trifallax 的生殖系和体细胞基因组。我们对 E. woodruffi 的生殖系和体细胞基因组（它是一个外群）以及 Tetmemena sp 的生殖系基因组进行了测序、组装和注释。我们发现 Tetmemena 的生殖系基因组与 Oxytricha 的一样具有严重的杂乱和中断：13.6％的基因位点需要程序性易位和/或倒位，一些基因在发育过程中需要数百个精确的基因编辑事件。这项研究表明，早期分化的螺旋藻 E. woodruffi 也有一个杂乱的基因组，但只有大约一半的基因位点（7.3％）是杂乱的。此外，它的杂乱基因不太复杂，共同支持了 Euplotes 作为此谱系中可能的进化中间体的地位，处于积累复杂的进化基因组重排的过程中，所有这些都需要大量修复来组装功能性编码区。比较分析还表明，混乱的基因座通常与局部重复有关，支持了通过许多小的 DNA 重复和衰减事件来产生复杂的、混乱的基因组的渐进模型。
使用混乱工程研究Kafka簇的异常检测
分布式系统正在在IT组织中广泛采用。这些系统中的监视故障，包括松散的耦合应用程序，很麻烦，需要手动关注。本研究重点是在运行Kafka的沙箱中实现异常检测，以自动检测故障。用于训练和测试模型，“混乱工程”用于将受控故障注入系统。由于沙盒当前不在负载下，因此创建了负载模拟器以模拟五种不同的方案：恒定负载，线性增加负载，线性减小负载，正弦负载和现实生活中的场景负载。该研究还研究了从5、10到未来30分钟的各种预测范围上预测指标的能力。预测模型显示出不同的性能结果，具体取决于沙箱上的当前负载和预测度量，因为一些指标显示出较高的波动性，从而导致预测性能较差。总体而言，增加预测范围会导致预测较差，但在合理的利润率之内。该研究得出的结论是，CPU使用度量对于现实生活中的模拟以及所有模型的正弦载荷表现最佳。对于线性增加，消费者组滞后的指标对于所有型号都是最好的。该度量在线性减少载荷期间也对LSTM表现最好。但是，KNN最好的指标是网络错误增加和内存使用量。隔离森林的最佳指标是主题偏移。在整体模型性能方面，KNN是现实生活模拟和线性增加负载的最佳选择。对于持续的模拟，Kafka延迟是LSTM和KNN的最佳指标，而网络错误最适合隔离林。隔离森林最适合正弦，线性减少和恒定模拟。该研究还得出结论，与常规负载模拟相比，沙盒中的混乱工程能够注入足够的误差，以使模型对负载的反应不同。本研究中引入的新方法提供了一种方法，用于使用混乱工程在测试环境中建立机器学习模型，而无需生产数据或现实生活中的使用。
lista：在混乱环境中基于几何对象的变更检测
摘要 - 我们介绍Lista（LiDAR时空时空肛门），这是一个系统，可使用Multi-Mession Slam检测概率对象级变化。许多应用程序需要这样的系统，包括施工，机器人导航，长期自治和环境监控。我们专注于在数周或几个月内添加，减去或更改对象的半静态场景。我们的系统结合了使用学识渊博的描述符来跟踪一组开放的对象的多态度激光雷达大满贯，体积差异，对象实例描述和对应分组。任务之间的对象对应关系是通过聚类对象的描述符来确定的。我们使用在模拟环境中收集的数据集和使用安装在四倍的机器人上的LIDAR系统捕获的现实世界数据集来证明我们的方法，该数据集捕获了一个固定，半静态和动态对象的工业设施。与现有方法相比，我们的方法在检测半静态环境的变化方面表现出了卓越的性能。
在频道驱动的冷原子中的多体量子混乱
在量子混沌系统中，光谱形式（SFF）定义为两级光谱相关函数的傅立叶变换，已知遵循随机矩阵理论（RMT），即“坡道”，其次是“坡道”，其次是“高原”。最近，与所谓的“ bump”相距的通用早期偏差被证明是在随机量子电路中作为多体量子系统的玩具模型存在的。我们证明了SFF中的“凹凸障碍 - 高原”行为，用于许多范式和频道驱动的1D冷原子模型：无旋转和Spin-1/2 Bose-Hubbard模型，以及与触点或二色相互作用的不可融合的Spin-1凝结物。我们发现，与晶格大小相比，多体时间的缩放量 - rmt的发作和凸起振幅的变化对原子数的变化更为敏感，而不管超级结构，对称性类别，或者选择驱动方案的选择如何。此外，与1D光学晶格中相互作用的玻色子相比，在旋转气体中，原子数中的缩放和凸起幅度的增加的速度明显慢，这表明了位置的作用。我们获得了SFF的通用缩放函数，该功能暗示了量子混乱的冷原子系统中凸起政权的幂律行为，并提出了一种干涉测量方案。
对用于生成安全随机键的混乱地图的评论
摘要。混乱理论和密码学的融合产生了创新解决方案的动态景观，以实现安全的随机钥匙生成。本文对在该领域进行的几项研究进行了比较，旨在提炼关键的见解和辨别共同点。在提案的多样性中，出现了一个一致的建筑框架，而真正的差异化者则在于选择，配置和利用混沌地图。这些地图是因为它们固有的不可预测性而宽恕，对可靠和安全的加密系统具有重大影响。因此，调查强调了混沌图作为密码学库中多功能工具的持久相关性。数学复杂性和计算之间的相互作用是一个中心主题，说明了精致的平衡研究人员必须导航。随着基于混乱的加密系统的不断发展，该分析是从业人员和理论家的指南针，提供了对安全密钥一代不断发展的景观的见解，以及未来所面临的挑战和机遇。
S-box设计利用3D混乱地图进行加密...
在过去的几年中，图像处理技术和通信网络领域取得了重大进步。确保在有线和无线通信中保护敏感信息至关重要，因为数据的立即移动[1-3]。多媒体和视觉内容的利用在各个领域已广泛，包括军事和医务人员数据的传播。过去，传统的加密方法被用于加密照片，但它们的有效性不足以加密较大的图像[4-6]。因此，已经对几种图像加密技术的开发进行了研究。基于混乱的加密研究是这些主题之一[7-10]。混沌系统与密码学之间存在很强的相关性[11]。混沌系统具有随机性，启动参数，控制灵敏度和成真，这符合密码学的基本标准[12，13]。混沌系统创建的价值的确定性和极其不可预测的性质为加密系统提供了可观的好处。这些品质已被用来基于混乱[14-17]进行更多的加密研究。随机数序列是由随机数发生器专门为加密而产生的[18-20]。S-box是块加密系统中的重要组件，负责执行混乱操作。利用
在整个空间上为2D粘性涡流模型的混乱定量繁殖
如果我们假设f n，2（t，x，y）= f n，1（t，x）f n，1（t，y）（t，y）（分子混乱）对于任何t≥0，则我们将限制限制PDE（MFD）作为n→∞。但对于固定的n，f n，2（t）̸= f n，1（t）⊗2，即使我们从i.i.d开始。初始数据f n（0）= f n，1（0）n n，因为确实存在相关性，因为粒子确实相互作用！
海洋浮游生物Oikopleura dioica隐种的极端基因组混乱
1 冲绳科学技术研究所研究生大学 (OIST) 基因组学和监管系统组，日本冲绳恩纳村 904-0495； 2 巴塞罗那大学 (UB) 遗传学系、微生物学和国家生物学系、生物学系，巴塞罗那 08028，西班牙； 3 巴塞罗那大学 (UB) 生物多样性研究所 (IRBio), 巴塞罗那 08028, 西班牙; 4 实验植物研究所植物结构与功能基因组学中心, 779 00 奥洛穆茨, 捷克; 5 卑尔根大学SARS国际中心，卑尔根N-5008，挪威； 6 卑尔根大学生物科学系，卑尔根 N-5020，挪威； 7 鹿儿岛大学理学院，鹿儿岛 890-0065，日本；8 大阪大学理学院生物科学系，丰中市，大阪 560-0043，日本