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World File Search System臭名昭著
打造澳大利亚未来潜艇的探索
美国海军情报局 (ONI) 最近在国会作证时强调了这一评估。ONI 还预计，到 2020 年，中国潜艇部队的“绝大多数”将配备“先进的远程反舰巡航导弹”。此外，除了新型 095 型核潜艇可能配备对地攻击能力外，证词重申了五角大楼的预期，即晋级弹道导弹核潜艇将于 2014 年投入使用，标志着“中国首次拥有可靠的海上二次核打击能力”，打击美国本土、夏威夷和关岛。如果中国海军 (PLAN) 将其晋级潜艇从三艘增加到五艘，它就可以在西太平洋或印度洋维持持续的弹道导弹核潜艇存在。最后，中国海军开始更加严肃地解决其臭名昭著的反潜战能力不足问题。例如，美国海军学会《程序杂志》（仅限订阅者）最近发表的一篇文章分析了中国在其沿海部署固定海底声学网络，以监视其“近海”外国潜艇活动。虽然作者指出，目前尚不清楚“普遍较弱”的中国反潜战能力将在多大程度上受益于该网络，但他们也强调，中国海军无疑
评估甲壳虫甲虫中的基因表达分析的候选参考基因，Phaedon Brassicae（鞘翅目：Chrysomelidae）
Brassica Leaf Beetle Phaedon Brassicae是十字花科植物的臭名昭著的截肢者。然而，由于序列数据有限，很少对该害虫进行分子研究。最近，RNA测序提供了一个强大的平台来生成许多转录组数据，该数据需要RT-QPCR来验证靶基因表达。选择可靠的参考基因以归一化RT-QPCR数据是基因表达分析的先决条件。在本研究中，使用四种不同的统计算法评估了生物条件下八个候选参考基因（发育阶段和各种组织）和临界扰动（热应激和农药暴露）的表达稳定性。建议针对各自的实验条件使用参考基因的最佳套件。用于组织表达分析，建议将RPL32和EF-1α作为合适的参考基因。RPL19和TBP是不同发育阶段的最佳参考基因。RPL32和TBP被确定为热应力最合适的参考。此外，RPL32和RPL19被评为杀虫剂暴露的最佳参考。这项工作提供了针对各自的实验条件的最佳参考基因的系统探索，我们的发现将促进p的分子研究。铜管。
精神控制：过去和未来 - 哈佛肯尼迪学院
冷战时期，东西方阵营的情报机构都秘密开展实验，以设计精神控制和洗脑方法，从而获得对敌人的优势。其中最臭名昭著的是美国中央情报局 (CIA) 的非法 MKUltra 计划，该计划从 1953 年持续到 1973 年。为了寻找一种可用于强迫不合作对象认罪的吐真剂，并希望能够操纵人们的行为，CIA 对数千名对象进行了实验——部分实验是在他们不知情或未经同意的情况下进行的，而且往往带来了灾难性的后果。在本文中，我将首先仔细研究 MKUltra 计划，调查其中的一些实验。然后，我将把该计划的目标与可用于干扰大脑的最新技术（即所谓的“脑机接口”）联系起来，以确定人们是否原则上可以使用这些新奇的设备进行精神控制。最后，我将寻找迹象表明利益相关者可能确实计划利用该技术来实现冷战期间技术无法实现的目标。我的结论是，脑机接口确实可以用来实现一些最初的目标，而且对精神控制的兴趣仍然存在。
导航加密丛林
比特币（Nakamoto，2008年）被广泛认为是最臭名昭著的加密货币，如果不是流通中最有价值的“加密”。现在的价值约为34.734,90美元（https://www.google.com/finance/quote/btc-usd），使其成为高价值的数字资产。研究表明，比特币和加密货币通常呈现出气泡的特征：“它非常挥发，表现出较大的峰度和负偏度”（Camerer，1989），但结果仍然不确定。必须强调，这些资产的潜在买家和消费者应行使审慎，并对相关风险有全面的了解。在处理此类挥发性资产时可能会损失大量资本，如重要的例子所证明（https://www.investopedia.com/what what went-went-wrong-with-ftx- 6828447）。从我的角度来看，我们正在处理由投资者支持的数字资产的投机价值，并以似乎提供过夜利润的乌托邦的方式进行销售。我坚持认为加密货币狂热最终将不再永久存在，但我不得不欣赏比特币出现（可能带来某些危害但也带来许多好处）获得突出的技术。
第40期，2024年6月的内容
这是Anshm EC在Arc Decra研究员Ronan Nguyen博士和行业参与（数据科学）经理Angela Dahlke的帮助下产生的第一个水果。对于那些有兴趣拥有传单的印刷版本的人，请给我发电子邮件。我们还为此提议的“未来基础架构监控” ARC ITRH/ITTC准备了一份更详细的文件，总结了要解决的行业挑战，合作伙伴的福利以及ARC，大学合作伙伴和行业合作伙伴的预期贡献。作为ANSHM的成员，我在下面显示了小册子的一些细节（草案），以供您的信息和考虑参加此建议的ITTC/ITRH。为解决基础设施和建筑物的适当结构性健康监测（SHM）而无法解决的行业挑战可能是灾难性的。下面列出了几个臭名昭著的全球和澳大利亚基础设施故障。灾难性后果包括：人类死亡和其他严重的OH＆S事件；关键的结构性故障（昆士兰州的候选人发电站，离线约2亿美元，涡轮机更换）；对公用事业，服务，企业和房屋的破坏；破坏财产；大量直接和间接的财务成本；和法律负债。
每月
20 岁的加州大学洛杉矶分校学生克莱门汀·布林 (Clementine Breen) 已对美国最臭名昭著的性别医生之一乔安娜·奥尔森-肯尼迪 (Johanna Olson-Kennedy，简称 JOK) 提起医疗过失诉讼。布林回忆说，在告诉学校辅导员“如果她是个男孩，生活会容易得多”之后，她的父母带她去了洛杉矶儿童医院的跨性别青年健康中心。布林声称，她很快就被诊断出患有性别焦虑症，并迅速接受了一项危险的治疗方案，该方案利用了她对成为女性的不适感，而没有探究她疼痛的原因。在与 JOK 进行了一次短暂的预约后，布林在 12 岁时被开具了青春期阻滞剂，13 岁时被开具了雄性激素，14 岁时被开具了双乳切除术。在克莱门汀能够喘口气之前，她的自然青春期就被阻止了，她的身体被肢解了。事实证明，布林的恐惧和不适有很多原因，包括长期的性虐待。
预测美国联邦和国际化学监管政策2025
Bergeson＆Campbell，P.C。（B＆C®），其全球咨询会员ACTA集团（ACTA®）和财团管理会员B＆C®财团管理公司，L.L.C。（BCCM）很高兴与您分享我们的预测2025。出于您可能想象的所有原因，我们经验丰富的团队今年在猜测2025年对全球工业，农业和杀菌性化学监管和政策计划的期望方面受到挑战。鉴于去年夏天的欧洲议会选举以及他们带来的右翼转变，以及新的特朗普政府，预计大西洋两岸的化学政策会发生变化。即将上任的特朗普政府和共和党恭喜的主导地位预示着重大政策变化，这在监管和政策计划中最明显的变化扭转了拜登·哈里斯气候计划和环境正义（EJ）议程。即将到来的政府对放松管制和“右规模”的关注如何影响更细微的化学产品法和法规，尚不清楚。担心，现在臭名昭著的“ 2025年项目”文档将是政府的蓝图，而不是一系列详细的利益相关者建议会影响对内部和外部的美国环境保护局（EPA）决定的反应。
皮质微电路的密集计算机复制品揭示了听觉惊喜反应的细胞基础
摘要 神经系统因其对意外感觉输入的强烈反应而臭名昭著，但这种现象的生物物理和解剖学基础仅被部分理解。在这里，我们利用生物详细模型的新皮层微电路的计算机实验来研究听觉皮层中的刺激特异性适应 (SSA)，即神经元反应对重复（“预期”）音调有显著的适应性，但对罕见（“意外”）音调则无适应性。通过刺激投射到微电路的音调定位映射的丘脑皮层传入神经来模拟 SSA 实验；这些传入神经的活动是根据我们对单个丘脑神经元的体内记录建模的。建模的微电路自然地表达了许多实验观察到的 SSA 特性，表明 SSA 是新皮层微电路的一般特性。通过系统地调节电路参数，我们发现 SSA 的关键特征取决于突触抑制、尖峰频率适应和循环网络连接的协同作用。探索了这些机制在塑造 SSA 中的相对贡献，解释了与 SSA 相关的其他实验结果，并提出了进一步研究 SSA 的新实验。简介初级听觉皮层 A1 中的神经元表现出一种称为刺激的现象
能源工程的符号回归
能源工程中的符号回归探讨了机器学习，以解决臭名昭著的资源波动引起的可再生能源挑战。符号回归，一种机器学习技术，可从没有预定义结构的数据中发现数学模型，从而提供了可解释和准确的模型。本文研究了符号回归在能源工程中的应用，尤其是在预测可再生能源输出（例如风速反对功率输出）方面，这些输出速度高度可变且无法预测。这项研究利用遗传编程来发展符号表达式，以模拟风能系统中的复杂关系。该方法包括收集和预处理数据，训练符号回归算法以及使用各种指标评估模型。结果证明了符号回归在创建预测模型方面的有效性，以优于准确性和可解释性的传统回归方法。通过捕获固有的数据模式，符号回归提供了一种有希望的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率。讨论强调了符号回归比传统方法的优势，包括更好的模型解释性和减少人类偏见，并建议未来的研究方向，以进一步提高该技术在能源工程中的适用性。
通过生成建模增强Rubisco中的碳固定
碳捕获是从大气中去除二氧化碳（CO 2）的碳捕获，它引起了人们的注意，以减轻全球变暖的影响。植物和光营养微生物具有通过CO 2固定捕获碳以产生生物量的固有能力。然而，天然碳固定途径受到催化活性低的关键酶的限制，导致低能效率。Rubisco就是一种关键酶，以其表现不佳而臭名昭著。过去的研究未能通过常规方法来增强Rubisco的碳固定。生成建模已成为一种创新的酶工程方法，利用不同的神经网络体系结构来提出具有期望特征的新型变体。在这里，将在Rubisco序列空间训练的变异自动编码器（VAE）应用于Rubisco Engineering的挑战。训练了两种模型，并使用VAE的降低性降低特性，探索了Rubisco的健身景观。序列用催化相关的数据标记，并建立回归模型，目的是预测这些序列具有增强的催化活性。在对低维空间进行系统审查后，生成了新型Rubisco序列。这里使用生成建模提供了Rubisco工程的新观点。