XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标选择
受中华人民共和国政府支持的势力侵入并维持对美国关键基础设施的持续访问
美国编写机构已确认，Volt Typhoon 已破坏了美国大陆和非大陆及其领土（包括关岛）内多个关键基础设施组织的 IT 环境，主要涉及通信、能源、交通系统以及供水和废水系统部门。Volt Typhoon 的目标选择和行为模式与传统的网络间谍或情报收集行动不一致，美国编写机构高度确信，Volt Typhoon 攻击者正在 IT 网络上预先定位自己，以便能够横向移动到 OT 资产以破坏功能。美国编写机构担心，如果发生潜在的地缘政治紧张局势和/或军事冲突，这些攻击者可能会利用其网络访问权限造成破坏性影响。CCCS 评估认为，来自中国国家支持的行为者对加拿大关键基础设施的直接威胁可能低于对美国基础设施的威胁，但如果美国基础设施受到破坏，由于跨境整合，加拿大也可能会受到影响。 ASD 的 ACSC 和 NCSC-NZ 分别评估澳大利亚和新西兰的关键基础设施可能容易受到中国国家支持的行为者的类似活动的攻击。
不同底物灭菌方法在胸膜中的影响。蘑菇种植：全面的评论
有效的底物灭菌是成功蘑菇培养的基石，可防止通过竞争微生物污染。本评论全面研究了各种灭菌方法，从科学文献中汲取了见解。我们探索诸如堆肥之类的既定技术，分析它们在创造有利于所需真菌增长的选择性环境中的作用，同时抑制不需要的微生物。审查考虑了化学灭菌，考虑到其对污染物的功效以及潜在的环境问题。随后进行了热水处理，揭示了它们在污染物控制和底物营养价值保存之间达到平衡的能力。然后对蒸汽技术进行精心分析，评估其在不同的压力和时间组合下实现无菌性的效率。最后，引入了基于创新的臭氧灭菌和冷等离子体技术，突出了其优化消除污染物和保留最佳蘑菇生长有益组件之间平衡的潜力。对各种灭菌技术的这种批判性评估使研究人员和耕种者为其特定的蘑菇物种和耕种目标选择了最合适的方法，最终促进了增强的产量，提高的作物质量以及蘑菇种植行业的发展。
对氨基酸水平和认知di
提供对目标调制的见解，从而可以在作用和功效机理之间提出链接。在适当的临床前模型中建立药代动力学/药效/功效关系可以建立目标介导的疗效，并为药物动力学调节提供阈值，可用作化合物优化的cria。此外，应用校正因子在跨阶段的血浆蛋白结合允许人们预测可用于人类靶向人类目标的药物浓度，这些药物浓度可用于人类剂量投影，然后在I期试验中使用药物学测定期间使用药效分析进行测试（2）。跟随此框架提供了药物与靶标之间的机械联系，允许对治疗假设进行测试，并提供了将药物推向后期临床发育以确认功效的信心（在参考文献中进行了综述。3，4）。尽管在发展有针对性的疾病方面取得了进展，但只有7％的患者获得了益处（5）。针对更广泛的患者人群开发有效的疗法，针对这种医疗需求的空间，将需要遵守有关目标选择，效力和选择性的重要性以及解决阻力的原则。获得的新见解
超级扭曲算法 Djihad Matouk - ijicic
摘要。目前，无人机型四轴飞行器的跟踪控制是研究人员的热点。为了解决这个控制问题，根据期望的目标选择合适的控制器是一个基本问题。尽管存在有害的抖动现象，滑模控制 (SMC) 仍表现出可接受的性能。本文通过二阶滑模控制 (2-SMC) 实现四轴飞行器的轨迹跟踪控制。它是保留传统 SMC 优势同时避免不良抖动效应的替代解决方案之一。具体而言，采用超扭转算法，该算法是对 2-SMC 的改进，无需任何滑动变量导数。为了确保稳定性并增强四轴飞行器的跟踪轨迹，设计了一种基于超扭转算法的全局块控制。所提出的技术具有很高的稳定性，因为它允许为每个位置和姿态状态推导适当的控制律。仿真结果证明了该方法在稳定性和跟踪控制方面的有效性。与经典SMC和2型模糊逻辑控制器进行了比较研究，以阐明所提出的2-SMC的有效性。关键词：四轴飞行器无人机，全轨迹跟踪，非线性控制，二阶滑模控制，超扭转算法
DEEPCCR：改善水稻育种的大型基因组学深度学习方法
大米是全球一半人口的主食。基于表型的传统和标记辅助选择方法已用于稻米改进，但它们既耗时，昂贵又富有劳动力。因此，提高水稻产量的新型育种策略的研究和实施是一个很高的优先事项。基因组选择（GS）为克服这些局限性铺平了道路（Yu等，2016）。有效应用GS育种模型的主要因素是建造具有涵盖目标选择材料的基因组多样性的大规模培训人群（Fu等，2022）。然而，在应用水稻育种计划中的一般人群的实际实施仍处于新生阶段，并且对各种特征的基因组可预测性的全面评估尚未进行。为建造一个普遍代表的培训人群，我们编制了第一个中国耕种的水稻人口（CCRP），其中包括来自25个中国省份的4015个水稻加入，涵盖了五个主要的水稻种植地区，这些地区占中国年总水稻种植面积的99％以上（图1A; tables S1和S2）。这些加入包括1943年的Indica和2072 Japonica水稻加入，其中96％以上是品种和育种线（图1B；表S1和
模块化异构集群自主在轨卫星组装
本文提出了一种分散式、分布式制导与控制方案，将异构卫星组件群组合成大型卫星结构。异构卫星群的组件卫星的选择以提高最终形状的灵活性，其灵感来自晶体结构和伊斯兰瓷砖艺术。在选择理想的基本构建模块后，进行基本的纳米卫星级卫星设计，以协助涉及姿态控制的模拟。群体轨道建造算法 (SOCA) 是一种制导和控制算法，用于实现在轨组装所需的有限类型异构性和对接能力。该算法由两部分组成：分布式拍卖使用障碍函数来确保为每个目标选择合适的代理；轨迹生成部分利用模型预测控制和顺序凸规划来实现到达所需目标点的最佳无碰撞轨迹，即使在非线性系统动力学的情况下也是如此。优化约束使用边界层来确定是否应应用防撞约束或对接约束。该算法在模拟扰动 6 自由度航天器动态环境中针对平面和非平面最终结构以及两个机器人平台（包括一群无摩擦航天器模拟机器人）进行了测试。
J-TERM：密集课程
会议日期：1月6日至1月24日星期一。- 星期五，上午9:00至12:00 pm位置：TBD的Longwood Campus，该强化课程在一月份的三周（13堂课）中举行，涵盖了药理学原则，并将其转化为新药物发现和开发。学生参加了主要由研究生组成的项目组，提出了从目标选择到临床试验的药物开发策略。大多数会议包括哈佛大学和生物技术行业的哈佛教师和教师专家提出的讲座，小组讨论和/或案例研究；几次会议提供了与行业的专家主持人一起在小组项目上工作的时间。评估是基于小组项目的书面和口头演示以及课堂参与。入学率可能有限。课程安排注意：所有会议都必须参加，预计学生将花费大多数下午为第二天的课程做准备并在小组项目上工作。课程联合主任：David E. Golan，David_golan@hms.harvard.edu，Irene G. Wong，irene_wong@hms.harvard.edu，Mark N. Namchuk，Mark_namchuk@hms.harvard.harvard.edu课程联合主任：David E. Golan，David_golan@hms.harvard.edu，Irene G. Wong，irene_wong@hms.harvard.edu，Mark N. Namchuk，Mark_namchuk@hms.harvard.harvard.edu
抵押贷款管道对冲101
锁定 – 锁定借款人的贷款需要反映准确及时的定价。一旦发出利率锁定承诺，应立即更新渠道，通常通过贷款发放软件 (LOS) 集成（例如我们在 MCT 提供的集成），贷款文件特征的准确性对于确定适当的对冲至关重要。 覆盖率 – 必须根据市场变化和抵押贷款渠道的变化不断审查和更新活跃的对冲头寸。覆盖率基于多种因素，最明显的是拉动率和公司整体期望的对冲比率。对冲软件可以帮助您在执行交易之前模拟您的最终头寸，或者您的对冲顾问可以负责代表您执行交易。 最佳执行 – 最大化利润和保护保证金是任何二级营销经理的目标。强大的最佳执行分析可帮助您根据目标选择最佳交付方式和投资者目的地。简而言之，为每件产品找到最佳出路。 按市价报告 – 报告对于监控渠道变化和有效跟踪盈利能力都至关重要。对于所有权部门和二级部门来说，获得强大的每日报告堆栈至关重要。每天晚上，发起人都会将管道和相应的 TBA 交易头寸标记到市场上。这种实时和每日报告支持透明度和优化。
用于 VR 智能家居环境中导航和物体操控的 BCI 控制机器人助手
脑机接口 (BCI) 是一种通信系统，它从大脑活动获取输入并将其转换为外部设备的输出命令，而无需用户进行身体移动 (Wolpaw 等人，2002)。因此，BCI 可以帮助运动障碍患者通过各种控制范式重新获得与环境沟通和互动的能力。收集用户的大脑活动的方法有很多种，其中脑电图 (EEG) 最受欢迎，因为它是非侵入性的并且具有很高的时间分辨率 (Abiri 等人，2019)。根据从大脑中提取的 EEG 成分，BCI 系统可分为三大范式：P300、稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 和运动意象 (Abiri 等人，2019)。 P300 范式依赖于事件相关电位 (ERP) 形式的正偏转，该正偏转在遇到奇异范式中的预期刺激后约 300 毫秒引发 (Mat-tout 等人，2015)。因此，通过比较在一系列刺激呈现中诱发的事件相关电位，P300 BCI 可以识别用户的目标选择。与其他范式相比，P300 范式需要的用户培训较少 (Guger 等人，2009)，使其成为设计 BCI 控制的交互式环境的有前途的工具 (Fazel-Rezai 等人，2012)。BCI 控制的智能家居已经使用虚拟现实 (VR) 模拟和物理
高通量成像优先级 - ...
人类遗传学是加速目标选择并增加药物开发成功的可能性的强大工具。对疾病的遗传基础的越来越多的理解提供了识别可能针对潜在分子病理和发展疾病修饰疗法的靶标。在这里，我们开发了一个工作流程，以测试来自高吞吐量筛选（HTS）中人类遗传学的感兴趣基因（GOI）。使用有关心脏结构，功能和疾病风险的公开可用的人遗传数据，我们优先考虑100多个心肌病疾病的靶标。siRNA和AAV-ORF文库，以促进人类诱导的多能干细胞衍生的心肌细胞（HIPSC-CMS）和心脏成纤维细胞（CF）中这些基因的敲低或过表达。开发了两个定制的MATLAB HTS图像处理脚本，称为“ tamarack”和“豪猪”，用于量化HIPSC-CM肉瘤形态和CF激活，分别使用小波转换来检测亚细胞结构。tamarack可以量化肌节计数，长度和方向。豪猪能够定量成纤维细胞激活指标，包括α-平滑肌肌动蛋白，应力纤维计数，长度，方向，核α-SMA重叠和F-肌动蛋白α-SMA重叠。我们确定了CM和CF屏幕的最高命中，以进行进一步的分析。