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使用残基相互作用网络了解蛋白质功能和进化，并为设计新蛋白质
残基相互作用网络（RINS）提供了基于图的蛋白质相互作用网络的表示，从而对驱动蛋白质结构，功能和稳定性关系的因素提供了重要的见解。存在多种工具来执行RIN分析，考虑到不同类型的相互作用，输入（晶体结构，模拟轨迹，单蛋白或跨蛋白质的比较分析）以及格式，包括独立软件，Web服务器和Web应用程序应用程序界面（API）。尤其是，使用“ metarins”对蛋白质家族进行比较RIN分析的能力提供了一种有价值的工具，可以剖析蛋白质进化。反过来，这突出了热点，以避免（或目标）体外进化研究，提供了一个强大的框架，可以利用该框架为工程师新蛋白质。
LIDAR逆传感器建模用于占用网格...
作为结论，这项研究通过表明点云处理和逆传感器建模的战略改进可以显着提高过渡网格图（TGM）的性能，从而为研究问题提供了答案。该研究通过参数确定性能和计算负载之间的适当平衡，例如0.5 m的网络分辨率和8 Hz的执行率，对于在城市环境中有效的实时导航至关重要。此外，还显示了高级3D点云数据的集成，并通过精制的预处理管道提供了精度和计算效率之间的最佳平衡，这证实了在动态设置中提出的模型的鲁棒性和适应性。这些结果不仅证实了所提出的方法的效率，而且还为未来的研究奠定了基础，旨在将这些模型扩展到更复杂的环境，最终有助于更安全地利用技术用于自动驾驶。
高级公用网络有限公司 - 语句 - 现代奴隶制
•工作权政策（预防非法工作）列出了要求所有员工进行工作权利的要求，以保护所有员工，以保护现代奴隶制。•反贿赂和礼物政策，证实我们不容忍任何形式的贿赂，无论是直接还是间接。董事会和高级管理层致力于根据《 2010年贿赂法》进行防止贿赂。•举报政策，为员工提供有关如何提出任何担忧的指导，并放心，他们可以真诚地提出关注，而不必担心报复。•平等，多样性和包容性政策阐明了我们的承诺，以确保对所有员工进行公平对待，并提供一个工作环境，从而促进尊严和尊重所有员工。•环境，社会和治理政策，确认我们积极寻找机会来改善环境，并为我们的员工和我们交易的社区的福祉做出贡献。
推荐引文 推荐引文 Octavianto, Adi Wibowo；普里永戈，安邦；和 Setianto、Yearry Panji (2024) “构建未来：使用主题建模探索印度尼西亚在线媒体中的 AI 叙事”，Jurnal Komunikasi Indonesia：第 13 卷：第 2 期，第 2 篇文章。DOI：10.7454/jkmi.v13i2.1245 可用网址：https://scholarhub.ui.ac.id/jkmi/vol13/iss2/2
人工智能 (AI) 是塑造社会的变革力量，而网络媒体在塑造公众对人工智能的看法方面发挥着关键作用。鉴于媒体的影响力，了解其对近期人工智能进步的框架，例如 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 的出现，变得越来越重要。这些模型彻底改变了人机交互，并受到媒体叙事的影响，这些叙事可以显著影响公众的理解和政策。本研究通过利用主题建模探索了印度尼西亚在线媒体中人工智能叙事的框架。该研究旨在揭示围绕人工智能的主流叙事和主题，包括对 LLM 和 Chat GPT 的细致入微的描述。使用印度尼西亚背景下的人工智能在线文章和新闻数据集，主题建模分析可以识别和分析关键主题和情绪。研究结果显示，印尼网络媒体倾向于正面描绘人工智能，强调其创新和经济增长的潜力。然而，人们也担心道德影响和工作流失。这些发现为人工智能开发者、记者和政策制定者提供了重要的见解，强调了平衡报道对于形成明智的公众舆论和道德人工智能实践的重要性。
研究文章使用网络威胁智能预测并避免未来的网络攻击
这项研究评估了网络威胁智能（CTI）在预测和减轻网络威胁方面的效率，这在当今的业务中很重要。组织忍受网络攻击并抗击网络犯罪，这威胁了商业风险。cti是对这些风险的积极主动方法，因为它提供了有关潜在网络犯罪的最佳方法和相关信息。本评论文章分析了上下文中的文献，以发现差距并包括道德研究实践。这项系统的研究可能会决定威胁情报如何改善网络安全知识并通过检查可评估信息来消除网络威胁。它可以指导开发新的威胁情报影响方法和框架。通过基于系统评价的定性方法，对研究目标进行了评估，分析和解释。Prisma图表也用于描述排除和包含研究标准，以确保正确的数据收集。结果在主题分析中介绍，同时检查了文章的可靠性，质量和有效性。作者使用归纳研究来得出主要的研究结论。使用观测或数据，归纳询问会产生假设或概括。威胁情报可能会大大提高组织预期和预防网络威胁的能力。文献强调，威胁信息可以改善事件响应，确定新威胁并加强网络安全。组织应不断培训和教育网络安全人员，以增加威胁情报利用率。指导事件响应，威胁情报分析和新兴威胁趋势。CTI帮助公司平稳发展并实现其目标。
![基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]](/simg/a/a7dc23a2ed6945ae588b3a67352e043368864ba0.webp)
基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]
对网络能力的不断升级的要求催化了太空层多路复用（SDM）技术的采用。随着多核光纤（MCF）制造的持续进展，基于MCF的SDM网络被定位为可行且有前途的解决方案，可在多维光学网络中实现更高的传输能力。然而，借助基于MCF的SDM网络提供的广泛网络资源带来了传统路由，调制，频谱和核心分配（RMSCA）方法的挑战，以实现适当的性能。本文提出了一种基于基于MCF的弹性光网（MCF-eons）的深钢筋学习（DRL）的RMSCA方法。在解决方案中，具有基本网络信息和碎片感知奖励函数的新型状态表示旨在指导代理学习有效的RMSCA策略。此外，我们采用了一种近端策略优化算法，该算法采用动作面膜来提高DRL代理的采样效率并加快培训过程。用两个不同的网络拓扑评估了所提出的算法的性能，其交通负荷不同，纤维具有不同数量的核心。结果证实，所提出的算法在将服务阻断概率降低约83％和51％方面优于启发式方法和最先进的基于DRL的RMSCA算法。此外，提出的算法可以应用于具有和没有核心切换功能的网络，并且具有与现实世界部署要求兼容的推理复杂性。
cdstraj：以自主驾驶的轨迹预测为特征的扩散和时空相互作用网络
轨迹预测是Au ausostos驾驶（AD）中的一个基石，在使车辆能够在动态环境中安全有效地导航时发挥了关键作用。为了解决此任务，本文提出了一个新颖的轨迹预测模型，该模型是在面对异质和不确定的交通情况下为准确性而定制的。该模型的核心是特征性的扩散模块，这是一个创新的模块，旨在模拟具有固有不确定性的流量。该模块通过将其注入偏低的语义信息，从而增强了障碍预测准确性，从而富含预测过程。对此进行补充，我们的时空（ST）相互作用模块会导致交通情况对空间和时间段落的VEHILE动力学的细微效果，具有出色的有效性。通过详尽的评估，我们的模型设定了轨迹预测的新标准，实现最新的ART（SOTA）结果（NGSIM），高速公路无人机（Highd）和澳门相互互联的自动驾驶（MOCAD）数据集合（MOCAD）的简短和easated persalal temal spans。这种表现低估了该模型在浏览复杂的交通情况，包括高速公路，城市街道和交叉点的无与伦比的适应性和效率。
在医疗保健中采用网络安全框架
与任何其他部门一样，医疗保健行业也容易受到网络威胁。尽管威胁的性质与任何其他行业相似，但它确实需要解决特定于行业的风险以及其操作环境中的安全风险。医院每天都需要确保信息得到充分保护。目前首席信息官（CIO）和首席信息安全官（CISO）试图保护其医院信息系统（IS）部门免受安全威胁。必须采取必要的措施来确保风险管理和业务连续性。该论文通过审查医疗保健组织使用的一些常见标准和框架，解决了医疗机构在选择网络安全框架方面面临的一些挑战。本文还重点介绍了每个标准的优点和缺点：国际标准化组织（ISO）/IEC 27799，《健康保险可移植性和问责制法》（HIPAA），HITRUST，国家标准和技术研究所（NIST）（NIST）已制定了Cyber Security Security Workerwork（CSF）和一般数据保护法规（CSF）和一般数据保护（GDPR）和其他分数（GDPR）和对待。
虚拟专用网络使用的攻击连接跟踪框架
VPN（虚拟专用网络）已成为一种基本的隐私技术，尤其是对于危险的用户，例如疾病，记者，非政府组织以及其他容易受到针对性威胁的影响。虽然先前调查VPN安全性的研究集中在加密强度或交通泄漏上，但在了解VPN操作的基本较低级别的基本范围方面仍然存在差距，特别是连接跟踪，可能会破坏VPN打算提供的安全性和隐私。在本文中，我们研究了通用操作系统中使用的连接跟踪框架，并确定了我们称为港口影子的新颖利用原始功能。我们使用端口影子对VPN进行了四次攻击，这些VPN允许攻击者拦截并重定向加密流量，撤离VPN对等，甚至PortScan在VPN服务器后面的VPN对等。我们构建了现代连接跟踪框架的正式模型，并确定港口影子的根本原因在于五个共享，有限的资源。通过有限的模型检查，我们提出并验证了六个线索，以执行过程隔离。我们希望我们的工作能够更多地关注低级系统的安全方面，以及将它们集成到关键安全应用程序中的含义。
使用Keystone Transform从占用网格图中提取运动信息
考虑到OGM（占用网格图）的障碍及其在移动机器人技术的动态环境表示中的广泛使用，从连续的OGM中提取运动信息对于许多任务，例如SLAM（同时定位和映射）和DATMO（检测和跟踪移动对象）非常重要。在本文中，我们提出了一种基于信号变换的新型运动提取方法，称为S-KST（空间键石变换），以从连续的嘈杂OGMS进行运动检测和估计。它将雷达成像或运动补偿的KST扩展到1D空间案例（1DS-KST）和2D空间案例（2DS-KST），结合了关于移动障碍物的可能方向的多个假设。同时，还给出了基于Chirp Z-Transform（CZT）的2DS-KST的快速算法，其中包括五个步骤，即空间FFT，定向过滤，CZT，空间IFFT和最大功率检测器（MPD）合并及其计算复杂性与2D-FFT成正比。对点对象和扩展对象的仿真测试结果表明，Skst在非常嘈杂的环境中的子像素运动的提取方面具有良好的性能，尤其是对于那些缓慢移动的障碍物而言。