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World File Search System红色光
带有红色光...
具有可调机械性能的水凝胶已被设计为哺乳动物细胞的矩阵，并允许对细胞命运和功能的动态，机械响应的操纵。最近的研究产生水凝胶，其中生物感受器将光学信号转化为水凝胶力学的可逆变化。他们的初始应用提供了对机械生物学的重要见解，但更广泛的实现受到少量动态可寻址的限制。在此，通过开发具有可逆性调节的基于光感受器的水凝胶来克服这种限制，从≈800pa到SOL状态。水凝胶基于星形的聚乙烯乙二醇，用红色/远红色光感受器植物色素B（Phyb）或植物色素相互作用因子6（PIF6）功能化。用红光照明后，Phyb与PIF6异构二聚体，从而交联聚合物并导致凝胶化。然而，在用远红光照明时，蛋白质会解离并触发完整的凝胶到溶液过渡。全面表征水凝胶的光响应性机械性能，并将其用作可逆的细胞外基质，用于在微流体芯片中哺乳动物细胞的空间控制沉积。预计该技术将为细胞的站点和时间定位开放新的途径，并有助于克服空间限制。
关于 ELGI - Amazon S3
# LED 描述 1 自动 表示机器处于自动开/关模式。当 1 时，LED 会发出琥珀色光。压力计划已启用（或）自动重启已启用 2 空气过滤器 当 1 时发出琥珀色光。空气过滤器服务应根据服务小时数2 进行。空气过滤器数字输入 (DPAF) 已打开且 DPAF 已启用 3 主电机过载 当主电机过载数字输入打开时，主电机过载发出红色光。4 反向旋转 当反向旋转数字输入关闭时，反向旋转发出红色光 5 冷却器故障 当冷却器数字输入打开时，发出红色光 6 压力 当 1 时发出红色光。HSP 数字输入已打开 2。模拟压力输入已打开（探头故障）Dis。压力高于设定的 HSP 7 温度在以下情况下亮红灯 1.模拟温度输入打开（探头故障） 2.断开。温度高于设定的跳闸温度。8 压差在以下情况下亮琥珀色灯 1.DPOF 数字输入打开且 DPOF 已启用 油过滤器服务到期 9 压差在以下情况下亮琥珀色灯 1.油分离器过滤器服务到期 2.高压差（仅当启用油底壳压力时） 10 启动和停止 1.机器停止/空闲时亮红灯 2.机器运行时亮绿灯
VT-3 - 红骑士队
17 1210 1240 UTD 3W MOORE, ROBERT CUMMINGS, TRACY I2201 1.3 18 1210 1240 UTD 6W TATE, PAUL TAYLOR, DANIEL I2201 1.3 19 1210 1240 OFT 6W MENTZER, THOMAS JONES, AMINAH# N3101 1.3 双倍 20 1210 1240 OFT 9W SURDEL, RICHARD# ARMSTRONG, ZION# C3101 1.3 21 1330 1400 UTD 5W LAWRENCE, WILLIAM REICHERS, HUNTER I2201 1.3 22 1330 1400 OFT 2W REESE, THOMAS# MAYES, GABRIELLA I3202 1.3 NET 1210 23 1330 1400 OFT 8W YOUNG II, BENJAMIN LILLEY JR, JUSTIN I3202 1.3 **从双打改为单打 24 1450 1520 UTD 7W BOYER, BENNETT KELLY, SAMUEL C2202 1.3 NLT 1610 25 1450 1520 OFT 7W Turner, Steven BURKE, JOSHUA C2201 1.3 NLT 1610 26 1610 1640 UTD 6W REESE, THOMAS# WYNN, JAMES I2201 1.3 27 1610 1640 OFT 3W LINSCOTT, JASON# CRANE, ELLIOTT# C3101 1.3 28 1610 1640 OFT 6W TANNER, JOSEPH JONES, AMINAH# N3201 1.3 DOUBLE 29 1730 1800 UTD 5W MOORE, KEVIN GONCALVES, GABRIEL I2201 1.3 30 1730 1800 OFT 8W VIRGILIO, JOE SANKAR, AIDAN# C3101 1.3 **从 LILLEY 更改为 SANKAR 31 1850 1920 UTD 4W LINSCOTT, JASON# TURCOTTE, MATTHEW I2201 1.3 32 1850 1920 UTD 5W REESE, THOMAS#莫利，凯尔 I2103 1.3 33 1850 1920 UTD 7W 汤姆斯，克里斯托弗 罗莎，加布里埃尔 I2103 1.3 34 2010 2040 UTD 3W 贾丁，汤姆 加拉格尔，托马斯 I2201 1.3
来自红土地的声音
正是这种合作精神为 DHT 的成功和长盛不衰奠定了基础。DHT 与迈阿密市和迈阿密戴德县、历史悠久的汉普顿之家、弗吉尼亚礁岛海滩公园信托基金以及黑人警察局和法院博物馆合作，推出我们的教育计划。DHT 与各种志同道合的非营利组织合作，这些组织的使命在重要的倡导问题上与我们一致。从奥弗敦的黑人档案馆到北迈阿密的 Arch Creek 公园信托基金、Allapattah 社区发展公司和南戴德关心公民组织，DHT 接纳了可能需要帮助并且也有潜力支持 DHT 计划的组织。在本期中，您将了解 DHT 的一些合作伙伴及其对我们社区的积极影响。继续与组织和当地政府合作对于 DHT 的成功以及确保我们在不断发展的迈阿密戴德县保持相关性至关重要。
红腿专业公报
通常在本期中，野战炮兵参谋长会撰写一篇“部队状况”文章，对野战炮兵进行全面回顾。今年我选择不这样做，而是提出我在评估我们部队时想到的一些问题。在过去三个月中，我访问了世界各地的部队：韩国的第 2 步兵师和师炮兵 (Div Arty)；德克萨斯州胡德堡的第 1 骑兵师和师炮兵；加利福尼亚州欧文堡的两个国家训练中心轮换（重型和轻型），一个是与第 1 骑兵团的第 2 营、第 82 野战炮兵 (2-82 FA) 一起，一个是与第 2 步兵师的 1-37 FA 和夏威夷的第 25 步兵师 (轻型) C/2-82 FA；我们的加州陆军国民警卫队第 40 步兵师（机械化）炮兵；分别位于北卡罗来纳州西尔堡和布拉格堡的第三装甲军和第十八空降军炮兵；以及在埃及 Bright Star 演习期间担任中央司令部联合部队陆地组成司令部 (JFLCC) 的第三美国集团军。如果我还没有访问过你的单位——请稍候，我会去的！我正在评估从联合/联合特遣部队 (CJTF) 到营级的火力支援和 FA 单位、重型和轻型单位要求以及近距离支援和精确深度攻击火力。我的第一个观察是：我们的士兵、士官和军官都很棒。我们的军官领导能力强且适应性强，我们的士官能够熟练地领导和训练我们的士兵，我们的士兵
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官方分发：分发（免费）给美国陆军和海军陆战队现役和预备役部队 FA 单位：七份分发给军炮兵、师炮兵和旅总部；13 份分发给营；七份分发给独立炮兵连。此外，战备小组、征兵指挥部、州副官、陆军和海军陆战队图书馆和学校、联络官和其他与 FA 或火力支援问题或物资合作的国防部机构可以通过写信给编辑（参见“投稿”）索取免费副本。订阅：可通过美国野战炮兵协会获得，地址为 P.O. Box 33027, Fort Sill, OK 73503-0027。电话号码为 DSN 639-5121/6806 或商业 (405) 355-4677 或传真 (405) 355-8745（无 DSN）。寄往美国和 APO 地址的年费为 18.00 美元（两年 35.00 美元，三年 52.00 美元）。所有其他地址每年需加付 12.00 美元邮费。
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有时，我们大多数人都听到过这样一种无知和缺乏经验的指责，即军事史价值不大，因为它与现在关系不大。这种说法通常基于对过去及其对现在和未来的影响的危险的狭隘和扭曲的看法。历史为师。当盟军开始入侵诺曼底时，巴顿将军写道：“要成为一名成功的士兵，你必须了解历史。”1 历史上的伟大战场指挥官都表达过同样的看法。研究历史对于了解现在和为未来做准备至关重要。尽管近年来技术发生了变化，作战和战术理论也持续快速发展，但战斗领导者可以从过去的战斗和战役中学到很多东西。研究军事史有助于我们了解塑造现在的部队相互作用和战场动态。它还提供了从长远角度看待当前问题的方法，即了解过去的人们如何处理类似的问题和情况。敏锐地了解前人所面临的挑战以及他们设计的解决方案，使我们能够从他们的经验中受益，并更有效地处理我们今天面临的许多重要问题。为未来做准备。因为人性始终不变，历史提供了一些情景，我们可以从中洞察未来可能发生的事件。例如，历史告诉我们 50 年
红队中的人工智能
红队模拟现实世界中对组织、基础设施或个人等目标的攻击，以测试他们的防御能力并评估漏洞。人工智能在红队网络攻击中发挥着重要作用。本文通过研究人工智能方法在各种情况下如何被滥用以及确定这些攻击的典型目标，探讨了人工智能在红队中的影响。最近的研究强调了与大型语言模型（LLM）相关的风险，这是一种先进的人工智能，以及它们重塑红队领域的潜力。本文旨在进行全面回顾，分析人工智能在网络攻击中的作用及其对红队实践的影响。论文第 2 章分析了提交的文章，总结了其方法和结果。本文进行了范围界定审查，旨在确定红队中使用的 AI 方法及其有针对性攻击的性质。第 3 章介绍了扩展的文献综述，采用叙述性综述和滚雪球抽样方法来实现其目标。该评论重点介绍了红队攻击中使用的大型语言模型 (LLM)。它探讨了 LLM 和其他高级 AI 方法在网络攻击领域的作用，重点介绍了最近的研究及其目标。AI 正在推动整个红队领域的变革，而 LLM 等高级 AI 既带来了机遇，也带来了风险。自动化网络攻击的兴起带来了新的复杂程度，使得这些攻击越来越难以检测。网络犯罪分子正在利用可访问的 AI 工具执行自动化和高度逼真的攻击，通常只需要极少的人为干预。这些基于 LLM 的应用程序不仅使攻击者能够优化他们的策略，而且由于 AI 系统内的漏洞，还存在严重风险，可能导致严重后果。例如，对 AI 驱动的攻击的模拟显示出很高的成功率，凸显了这些工具增强网络攻击方法的潜力。讨论了 Auto-GPT 等工具在未来向公众推出时被滥用的可能性。需要对网络攻击中的 AI 进行研究，以应对红队中使用 AI 应用程序所带来的威胁。