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变态发现：重新考虑DNA证据的可接受性，以防止潜在的错误定罪
本文提出了一个分析框架，用于评估法院诉讼中脱氧核糖核酸（“ DNA”）证据的可靠性和可接受性。对DNA的法医分析的可靠识别能力是无与伦比的。因此，有效地灌输或阐明个人在刑事调查和起诉中。法医DNA分析在法院诉讼中扮演的重要作用是，在任何给定的包含DNA的给定法医样本中，个体实际上是DNA的来源。科学家报告了制造法医DNA样品的方法。这一发现的出现可能会变态，质疑刑事司法系统对DNA证据的现成依赖。此处提出的分析框架始于以下假设：DNA证据符合适用的标准，以评估法院历史上使用历史上使用的科学证据的可靠性和可靠性，然后在据称涉及Forensic DNA样品中DNA的真实性的情况下提出了负担变化的框架。
准确的抗体环结构预测使零...
蛋白质环的特征是它们的多功能结构具有不同的尺寸和形状，可以承认具有较高规格和亲和力的广泛范围。由于其有效的TAR-获得有效的TAR-获得识别能力，因此对抗纤维互补性确定区域（CDR）的可变回路对于免疫反应和治疗应用特别重要。这些抗体环的精确结构前词对于在治疗或工业用途的目标结合抗体的有效设计中至关重要。但是，由于缺乏来自相关蛋白质的进化信息，预测抗体环结构具有挑战性。因此，无需结构模板或相关序列运行的成功从头算结构的词典方法对于有效设计抗体环介导的介导的相互作用至关重要。这项研究表明，高度准确的抗体环结构预测可以实现目标结合抗体的效率零射击设计
企业风险管理，COMDTINST 5200.3
a. 管理和预算办公室 (OMB) 通函 A-123 要求各机构实施 ERM 能力，并与《政府绩效与结果法现代化法案》(GPRAMA) 规定的战略规划和战略审查流程以及参考文献 (d) 和 (e)、《联邦管理人员财务诚信法》(FMFIA) 和《联邦政府内部控制标准》（称为“绿皮书”）所要求的内部控制流程相协调。各机构还必须实施 ERM；不断在框架中构建风险识别能力，以识别新出现的风险和/或现有风险的变化；并整合风险管理和内部控制功能。国土安全部各部门还负责继续开发、实施和完善 ERM 工作，以管理对本部门的使命、目标和宗旨的风险，包括维护和更新风险登记册。参考文献 (a) 和 (c) 对此进行了扩展，指出 ERM 不应是一项孤立的活动，而应融入组织的管理并最终融入其文化。
GAO-18-614，西南边境安全：CBP 正在评估边境屏障的设计和位置，但在没有关键信息的情况下继续进行
为了实现这些目标，我们审查了相关文件并会见了机构官员，包括 CBP 设施和资产管理办公室 (OFAM) 内的边境墙系统计划、边境巡逻队运营需求管理部和国土安全部项目问责和风险管理办公室的官员。为了研究 CBP 如何评估屏障的潜在设计，我们访问了边境巡逻队的圣地亚哥分部，CBP 在那里建造并测试了屏障原型。我们观察了原型测试并参观了 CBP 计划更换现有屏障的边境巡逻站。我们会见了圣地亚哥和里奥格兰德河谷地区的边境巡逻官员，CBP 计划在这些地区修建新的屏障，以进一步了解他们使用 7 GAO、西南边境安全：需要采取额外行动以更好地评估围栏对行动的贡献并提供识别能力差距的指导，GAO-17-331（华盛顿特区：2017 年 2 月 16 日）的经验。
基于3D打印树脂的表面刻度聚合物，用于选择性细菌检测
摘要表面刻度聚合物（SIPS）是模仿抗体的分子识别能力但具有增强稳定性的仿生受体。传统的接触印记，用于sip fabripation是劳动力密集的，由于手动聚合物合成，可能会产生不一致的结果。为未来的SIP奠定基础，并用三维（3D）打印机印刷，我们的研究先驱者使用FormLabs清除3D打印树脂来创建针对细菌检测的SIP，从而消除了手册的综合步骤。我们使用大肠杆菌作为基准模板细菌生产SIP，分析其结构，并通过荧光显微镜评估其重新固定能力。为了测试交叉选择性，产生了五个其他细菌菌株的SIP，随后暴露于每种细菌菌株，突显了SIPS的特定属性针对其原始细菌模具。鉴于其3D打印适用性和材料的商业可用性，我们设想在复杂的表面上使用bacte-ria结合烙印，从而加强了生物技术，工业和环境单调的生物传感。
游离和 gRNA 结合的 FnCas9 和 SpCas9 蛋白的比较结构和动力学研究
基于 CRISPR/Cas9 的基因编辑的引入大大加速了治疗性基因组编辑。然而，CRISPR/Cas9 蛋白的脱靶 DNA 切割阻碍了其临床转化，从而阻碍了其作为可编程基因组编辑工具的广泛使用。尽管已经开发出具有更好错配识别能力的 Cas9 变体，但它们的靶向 DNA 切割率明显较低。在这里，我们将来自新凶手弗朗西斯菌 (FnCas9) 的更特异性的天然 Cas9 与最广泛使用的 SpCas9 蛋白的动力学进行了比较。对两种 Cas9 蛋白的游离形式和 gRNA 结合形式进行了长期原子 MD 模拟，并比较了它们的域重排和与 gRNA 的结合亲和力，以揭示 FnCas9 蛋白特异性增强的可能原因。与 SpCas9 相比，FnCas9 与 gRNA 的结合亲和力更大、域静电更大、波动性更大，这可以解释其特异性增强和对错配的容忍度更低。
从电化学阻抗光谱
电化学系统的电化学阻抗光谱（EIS）数据的分析通常包括使用专家知识来定义等效电路模型（ECM），然后优化模型参数以反应各种抗性，能力，电感，电感性或扩散反应。对于小型数据集，可以手动执行此过程；但是，对于具有广泛的EIS响应的广泛数据集，手动定义适当的ECM是不可行的。对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。 我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。 最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。 使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。 我们发布数据并开源关联的代码。 本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。 关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。 ©2023作者。 由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。 [doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。我们发布数据并开源关联的代码。本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。©2023作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
金属探测器探测物体的信号印记 - CORE
人道主义排雷任务是将操作员安全和时间消耗作为关键问题的活动。为了提高我们一直在使用的 ATMID 金属探测器的识别能力，我们扩展了探测器的功能，在探测器头部安装了惯性测量单元 (IMU)，并辅以两个光学距离传感器。这使我们能够根据 IMU 在所有三个轴上测量的加速度和角速率进行航位推算。光学距离传感器用于补偿目的和初始距离测量。我们的主要目标是将探测器感测到的磁性印记与其头部的精确定位互连，从而估算印记尺寸及其位置。由于基于低成本微机电系统 (MEMS) 的 IMU 实现，我们不得不处理不稳定的航位推算结果。为此，我们使用了我们设计的复杂磁性标记 (CMM)，它标出了搜索区域，并为我们提供了其两侧的精确定位。本文的主要贡献在于研究和识别了 CMM 磁印特征及其与 CMM 在排雷过程中使用的各个方面及其条件相关的差异。根据多项实验室实验研究和分析了 CMM 的特性，并给出了结果。
神经符号人工智能：最新技术 - Lirias
[书名、编辑、印刷 ISBN 或在线 ISBN、页数、年份和 DOI 或 URL]。人们普遍认为，学习和推理对于实现真正的（人工智能）都至关重要 [1]。这也解释了为什么神经符号人工智能 (NeSy) [2、3、4、5]（它将高级推理与低级感知相结合）的探索在研究议程中占据重要地位。推理的两个最突出的框架是逻辑和概率。</div>虽然在过去，它们是由人工智能领域的不同社区进行研究的，但大量研究人员一直致力于将它们整合，并旨在将概率与逻辑和统计学习结合起来；参见统计关系人工智能 (StarAI) [6、7] 和概率逻辑编程 [8] 领域。统计关系人工智能方法的推理能力与深度学习的强大模式识别能力相得益彰。通常，神经符号系统将逻辑与神经网络相结合。概率论已经与逻辑（参见统计关系人工智能）和神经网络相结合。因此，考虑逻辑、神经网络和概率的集成是有意义的。这有效地导致了概率逻辑与神经网络的集成，并开辟了新的能力。此外，尽管乍一看，包括
神经成熟提供了表征的稳定性和理解复杂概念的解决方案 Hiroyasu Watanabe Bream 研究小组
神经成熟提供表征的稳定性和理解复杂概念的解决方案 Hiroyasu Watanabe Bream 研究小组 摘要 通过人工智能实现类似人类大脑功能的最新进展日益显著。然而，人工智能的这些惊人进步并不一定需要了解现代分子生物学。在这里，我说明了神经成熟在基于神经网络的信息处理模型中的重要性。在监督和强化学习范式中，未成熟的传递可以学习像正常高保真条件这样的属性，但在达到灾难性点后会失去这些属性。然后我研究了负责神经元成熟的基因，发现候选基因 KCNH7 在小鼠大脑发育过程中以更高的水平表达。在具有 KCNH7 通道属性的模拟神经模型中，激发阈值增加，从而产生线性响应属性。这些属性增强了表征回忆的稳定性，并使无监督学习模型能够理解复杂的概念。这些结果强调了神经成熟在成年人实现更高识别能力方面的重要性。