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灰熊的栖息地选择和预测的运动......
在过去两个世纪中，迫害和栖息地丧失导致灰熊（Ursus arctos）的数量从大约 50,000 只减少到美国大陆仅有的 4 个分散种群。近几十年来，由于《濒危物种法》下的合作保护努力和保护，这些种群的数量和范围都有所增加和扩大。今天，北部大陆分水岭生态系统 (NCDE) 和大黄石生态系统 (GYE) 中的种群估计都超过 1000 只。塞尔柯克生态系统 (SE) 有大约 50 只灰熊，而 Cabinet-Yaak 生态系统 (CYE) 的扩建帮助将种群数量增加到估计的 50 – 60 只。到目前为止，比特鲁特 (BE) 和北喀斯喀特生态系统 (NCE) 没有任何已知的永久居民。
问问专家灰评论：老年血液学
• Retrospective cohort study, single-institution • Treatment: Teclistimab, talquetamab or investigational • N= 99 • Age range 65-89 years • 71% frail at the time of BsAb treatment • Frailty measure used: Simplified (IFM) fraily score (=age, ECOG PS, Charlson comorbidity Index)
灰松鼠控制的改变游戏规则的技术
基因驱动器是使用遗传工程工具来通过增加特征将特征转移到子孙后代的可能性来“驱动”所需的遗传特征（图1）。目前正在开发用于昆虫的开发，Roslin Institute提出，该技术可以量身定制以引起女性不育症，并用于控制我们的树林和森林中的灰松鼠数量。通常，继承的情况是，女性和男性都带有同一基因的两个副本（这些副本称为“等位基因”），但是每个父母只将基因的一个副本传递给了春季。除非给定等位基因有选择压力，否则后代的第一代的一半将带有远处的基因，则一半不会通过一半（图1，左侧）。基因驱动改变了感兴趣的基因的这种遗传模式，其目的从理论上讲，在某个时候100％的人群将携带该基因。基因驱动技术涉及使用“转基因”添加，删除，破坏或修饰基因。用于工作基因驱动器，将转基因插入
引导服务线
DC Water 的无铅 DC 计划旨在实现一项雄心勃勃的目标，即到 2030 年公平地拆除所有铅服务线。自 2019 年以来，我们更多地了解了整个特区的铅服务线位置、如何高效地完成全区范围内的铅服务线拆除，以及与客户就更换计划进行沟通的有效方式。我们利用这些经验教训修订了 2021 年铅服务线更换计划，以确保我们在 2030 年前拆除和更换特区内的每一条铅服务线。在该计划中，我们描述了最近的现场调查和更换工作的结果如何促使我们重新评估原始服务线清单的准确性。我们仔细检查了用于制定初始清单的所有数据源，并将特区内的所有服务线分类为已验证的铅服务线、疑似铅服务线、无信息（没有管道材料记录的服务线）、疑似非铅服务线和已验证的非铅服务线。此更新的库存分类系统为 DC Water 在估计特区内剩余的铅服务线时提供了更高的置信度。为了最终确定可疑的服务线是铅还是非铅，我们正在调查和验证任何被归类为可疑铅、可疑非铅或没有信息的房屋的服务线材料。在我们将要调查的房屋中，我们估计其中大约有 42,000 所房屋需要更换。随着我们在现场了解更多信息，我们将更新清单并在 Lead Free DC 网站上实时与公众分享。
FAMES 中试线
FD-SOI 技术（在欧洲发明、获得完整专利和开发，非常适合加强欧洲的工业实力）得到了众多欧盟合作项目框架（ENIAC、ECSEL、KDT、CHIPS）的支持，涉及许多学术和工业合作伙伴。这些项目为创建强大而全面的生态系统做出了巨大贡献。大部分 FD-SOI 价值链（晶圆制造、建模、芯片设计和工艺等）由欧洲掌握和托管。Soitec 是 FD-SOI 衬底晶圆制造领域的全球领导者，意法半导体 (ST) 和 GlobalFoundries (GF) 使用 Soitec 的晶圆在欧洲加工 28nm 和 22nm FD-SOI 集成电路。高通、谷歌、三星、索尼、博世、Nordic、NXP 等全球领先公司和
多目标定向灰盒模糊测试
摘要 — 定向灰盒模糊测试 (DGF) 可以通过寻求到达程序位置或按顺序探索某些位置来快速发现或重现程序中的错误。然而，由于其静态阶段划分和粗粒度的能量调度，以前的 DGF 工具在面对多个目标位置（简称目标）时表现不佳。在本文中，我们提出了多目标定向灰盒模糊测试，旨在在模糊测试活动中到达多个程序位置。具体而言，我们提出了一种新颖的策略来自适应地协调探索和利用阶段，以及一种新颖的能量调度策略，通过考虑种子和目标位置之间的更多关系。我们在一个名为 LeoFuzz 的工具中实现了我们的方法，并在崩溃重现、真正验证和实际程序中的漏洞暴露方面对其进行了评估。实验结果表明，LeoFuzz 在有效性和效率方面优于六种最先进的模糊测试器，即 QYSM、AFLGo、Lolly、Berry、Beacon 和 WindRanger。此外，LeoFuzz 在实际程序中检测到 23 个新漏洞，其中 11 个已分配 CVE ID。
RLTG：多目标定向灰盒模糊测试
定向灰盒模糊测试可以引导模糊器探索特定的目标代码区域，在补丁测试等场景中取得了良好的效果。然而，如果有多个目标代码需要探索，现有的定向灰盒模糊测试器（如AFLGo和Hawkeye）往往会忽略一些目标，因为它们使用距离的调和平均值，倾向于测试可达路径较短的目标。此外，现有的定向灰盒模糊测试器由于程序中存在间接调用，无法计算出准确的距离。此外，现有的定向灰盒模糊测试器无法解决探索和利用问题，种子调度效率低下。针对这些问题，我们提出了一种动态种子距离计算方案，当可达路径遇到间接调用时，动态增加种子距离。此外，种子距离计算可以处理多目标场景下的偏差问题。利用种子距离计算方法，我们提出了一种基于置信上限算法的种子调度算法，以解决定向灰盒模糊测试中的探索和利用问题。我们实现了一个原型 RLTG，并在实际程序上对其进行了评估。原型评估表明，我们的方法优于最先进的定向模糊器 AFLGo。在多目标基准测试 Magma 上，RLTG 以 6.9 倍的速度重现错误，并且比 AFLGo 多发现 66.7% 的错误。