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2024本地公用事业端互连请求...
SRP的服务领域正在经历爆炸性的增长。Maricopa县是美国增长最快的县之一。这种巨大的增长，增加了客户通过无碳资源来满足其能源需求的兴趣，而SRP对减少碳排放的承诺促使人们需要为我们的一代产品组合增加大量的无碳资源。在接下来的十年中，SRP预计需要添加数千兆瓦（MW）的太阳能和一千多个电池存储。srp具有连接到传输系统的大型实用规模太阳能和存储系统的经验，以及客户位置的屋顶和/或电池安装，主要集中于抵消幕后客户负载。SRP有兴趣探索项目，该项目直接连接到其12KV分配系统，SRP可以控制该项目，以提高灵活性，可靠性和弹性。
液化气端 - 设计有安全性
海洋装置具有特定的危害，因为存在一艘或多个携带大量易燃液化气体的船只。由于船只漂浮，因此它具有漂移的潜力。大多数终端位于繁忙的工业港口内，因此携带有害货物的船只之间存在碰撞的风险。在某些情况下，与其他终端操作员分享了码头，这些终端操作员处理非常不同的材料，这些材料通常不考虑液化气体（例如非常有毒的材料）。此外，行业的本质意味着使用码头的船只拥有来自世界各地的船员。这需要在设计码头操作时特别注意人为因素，以最大程度地减少由于语言或文化差异而导致的人类错误的潜力。
云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。
关于土壤健康和近端传感的关键作用
1土壤与景观科学，分子与生命科学学院，科学与工程学院，科廷大学，GPO盒U1987，珀斯WA 6845，澳大利亚。2分子与生命科学学院，科廷大学，GPO盒U1987，珀斯WA 6845，澳大利亚。 3 Ecohealth Network，1330 Beacon St，Suite 355a，Brookline，MA 02446，美国4土壤科学，荷兰瓦格宁根大学。2分子与生命科学学院，科廷大学，GPO盒U1987，珀斯WA 6845，澳大利亚。3 Ecohealth Network，1330 Beacon St，Suite 355a，Brookline，MA 02446，美国4土壤科学，荷兰瓦格宁根大学。
TGS1 影响 snRNA 3 端加工，改善...
1 斯坦福大学医学院斯坦福癌症研究所，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国，2 斯坦福大学医学院医学系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国，3 斯坦福大学医学院生物化学系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国，4 癌症信号和表观遗传学计划和癌症表观遗传学研究所，福克斯蔡斯癌症中心癌症研究所，费城，宾夕法尼亚州 19111，美国，5 罗马大学生物学和生物技术系，意大利罗马，6 斯坦福大学生物医学数据科学系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国，7 生物科学和生物资源研究所，IBBR，CNR，意大利那不勒斯，8 科隆分子医学中心人类遗传学研究所，科隆大学遗传学研究所，50931 科隆，德国，9科隆分子医学，科隆大学遗传学研究所，50931 科隆，德国，10 IFOM-The FIRC 分子肿瘤学研究所，米兰，意大利，11 分子遗传学研究所，CNR-Consiglio Nazionale delle Ricerche，帕维亚，意大利，12 生命纳米和神经科学中心，意大利基金会基金会Tecnologia (IIT)，罗马 00161，意大利，13 人类技术中心，Fondazione Istituto Istituto Italiano di Tecnologia (IIT)，热那亚 16152，意大利，14 Department of Biology, Howard Hughes Medical Institute,Stanford University,Stanford, CA 94305, USA，15 Institute for Zoology, Developmental Biology,University of Cologne, 50674 Cologne,德国，16 帕多瓦大学生物系，意大利帕多瓦、17 哥伦比亚大学运动神经元生物学和疾病中心、纽约 10032、美国、18 哥伦比亚大学病理学和细胞生物学系、纽约 10032、美国、19 哥伦比亚大学神经病学系、纽约 10032、美国、20 科隆大学医院罕见疾病中心、科隆 50931、德国和 21 CNR 分子生物学和病理学研究所 (IBPM)、意大利罗马
BRCA1及其脆弱的C端BRCT域
摘要：BRCA1是一个编码BRCA1蛋白的肿瘤抑制基因，在DNA修复，细胞周期调节和基因组稳定性的维持中起着至关重要的作用。BRCA1蛋白与各种其他在基因调节和胚胎发育中起重要作用的蛋白质相互作用。它是由多个结构域组成的大蛋白质。BRCA1蛋白的C末端区域由两个由短接头连接的BRCT结构域组成。BRCT结构域在蛋白质 - 蛋白质相互作用以及通过其磷酸化蛋白结合模块中调节DNA损伤反应和细胞周期调节至关重要，这些模块识别其他激酶的磷酸化蛋白序列基序。BRCT结构域中的突变会破坏BRCA1的正常功能，并导致患乳腺癌和卵巢癌的风险增加。在此，我们探讨了BRCA1的结构特征，重点是BRCT结构域，其与关键细胞成分的相互作用及其参与各种细胞过程。此外，讨论了BRCT结构域突变对乳腺癌和卵巢癌敏感性，预后和治疗选择的影响。通过对BRCA1的BRCT结构域提供全面的了解，本综述旨在阐明该重要领域在乳腺癌和卵巢癌的发病机理和潜在的治疗方法中的作用。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
增强Oracle云基础架构中的云安全性
摘要：云计算已成为现代IT基础架构的重要组成部分，为组织提供了可扩展且灵活的解决方案。安全问题仍然是其广泛采用的重大障碍。本研究探讨了Oracle云基础架构（OCI）的关键安全挑战，包括数据泄露，未经授权的访问，身份管理和网络漏洞。虽然Oracle的安全工具（例如Oracle Cloud Guard和Data安全）有助于减轻这些风险，而不断发展的网络威胁需要持续适应。共同的责任模型进一步需要采取主动的安全措施和法规依从性。为了提高云安全性，这项研究研究了混合加密技术的性能，比较了OCI中基于RSA，Blowfish，基于池塘的关键管理。结果表明，RSA + Blowfish模型可显着提高加密速度，降低解密延迟并增强安全指标。绩效评估指标以准确性（99.47％），精度（99.12％），召回（99.08％）和F1得分（99.10％）确认其鲁棒性。这些发现建立了混合加密作为确保基于云的数据的有前途的方法。
