XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System邻接
一种新的位置隐私保护网格划分技术
攻击者可以掌握特定用户的辅助信息，并利用这些辅助信息来识别特定用户的位置。因此，针对长期统计攻击和区域攻击，本文提出了一种优化网格扩展算法的模型，并建议将缓存策略与多假名策略相结合。基于此思想，提出了一种GBGPPA。首先，用户根据隐私保护要求确定网格划分的程度，并将自己的位置投影到相应的网格上。利用遗传算法获取每个单元格的权重，对这些权重之和取平均得到阈值。其次，采用邻接网格扩展算法。该算法从第一个单元格开始，添加水平单元格的权重，然后程序判断当前权重值之和是否等于阈值。算法递归执行，直至遍历网格中的所有单元格。扩展的结果是每个单元格的权重基本相同。第三，利用缓存策略。协作小组成员可以将查询内容上传到云端，用户可以在云端信息中获得想要的查询结果。当用户在一定时间内连续发送LBS请求时，可以利用最后一次请求形成的匿名区域得到反馈信息。最后，为了掩盖用户与变化的位置信息之间的关联，采用假名策略。当用户进入匿名区域时，移动终端选择一个假名作为用户名，用户每次请求LBS时，从多个假名中选择一个作为当前用户名。通常攻击者不会将两个假名与同一个用户联系起来，该策略降低了攻击者对真实用户的识别率。
关联级数展开和特征模式方法
功能性脑网络由底层结构网络塑造和约束。然而，功能网络不仅仅是结构网络的一对一反映。已经提出了几种理论来理解结构网络和功能网络之间的关系。然而，如何将这些理论统一起来仍不清楚。两种现有的最新理论指出：1）功能网络可以通过结构网络中的所有可能路径来解释，我们将其称为级数展开方法；2）功能网络可以通过结构网络特征模式的加权组合来解释，即所谓的特征模式方法。为了阐明这些方法从结构网络估计功能网络的独特或共同解释力，我们分析了这两种现有观点之间的关系。使用线性代数，我们首先表明特征模式方法可以用级数展开方法来表示，即，与不同跳数相关的结构网络上的路径对应于该网络特征向量的不同权重。其次，我们为特征模方法和级数展开方法的系数提供了明确的表达式。这些理论结果通过来自扩散张量成像 (DTI) 和功能性磁共振成像 (fMRI) 的实证数据得到了验证，表明基于这两种方法的映射之间存在很强的相关性。第三，我们通过分析和实证证明，特征模方法对测量功能数据的拟合度始终至少与级数展开方法的拟合度一样好，并且结构数据中的误差会导致级数展开方法估计系数的较大误差。因此，我们认为应该优先使用特征模方法而不是级数展开方法。结果适用于加权邻接矩阵的特征模以及图拉普拉斯算子的特征模。总的来说，这些结果为统一现有的脑网络结构功能关系理论迈出了重要的一步。
在描述性不确定性和加热需求的动态变化下对浅地热系统的顺序长期优化
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
CRISPR -CAS免疫和基因组编辑酶的结构生物学
crisprs和CAS蛋白提供具有RNA引导的适应性免疫的微生物，并为程序型基因组操纵提供了跨形成技术机会1，2。cas9及相关酶现在被广泛用于编辑或调节培养细胞和原代细胞，动物和植物的基因组，从而极大地加速了农业和合成生物学的基本研究和增强突破的速度。此外，基因组编辑还具有了解人类遗传学和治愈遗传疾病的潜力。CRISPR – CAS系统的生物学和技术能力促进了努力，以了解负责CRISPR – CAS功能的分子，包括针对性的DNA结合，切割，编辑和整合。CRISPR-CAS系统在结构和机械上是多样的。这些系统通常由CRISPR阵列，适应模块和CRISPR RNA（CRRNA）生物发生和DNA/RNA解关模块组成（在参考文献3，4）中进行了综述（图1，2）。为提供适应性和可遗传的免疫力，CRISPR阵列将移动遗传元件（MGE）的遗传信息存储为“间隔者”序列（通常大小约为25–50 bp，尽管大小可以在〜17至〜172 bp范围内5，6插入短的PALINDROMIC重复段（审查）（在参考中审查。7）。CAS1 – CAS2适应机械在细菌细胞中将病毒或质粒DNA（质粒DNA）的段（质粒DNA）组成，并将其整合到CRISPR阵列中（图1）。在靶向DNA靶向CRISPR-CAS系统中，原始的探针的选择取决于存在3-5 bp长的原始探针邻接基序（PAM），该基序（PAM）未集成到CRISPR阵列中，并用于
结构脑网络可控性方法论考虑的实用指南
摘要 目的。预测大脑如何通过内部或外部控制进入特定状态需要从根本上理解神经连接与活动之间的关系。网络控制理论是物理和工程科学中一个强大的工具，可以提供有关这种关系的见解；它形式化了复杂系统的动态如何从其相互连接的单元的底层结构中产生的研究。方法。鉴于网络控制理论最近在神经科学中的应用，现在是时候为结构脑网络可控性的方法论考虑提供实用指南了。在这里，我们系统地概述了该框架，研究了建模选择对经常研究的控制指标的影响，并提出了可能有用的理论扩展。我们的讨论、数值演示和理论进展基于一个高分辨率扩散成像数据集，该数据集包含 730 个扩散方向，这些扩散方向是从十名健康年轻人身上扫描约 1 小时获得的。主要结果。在对该理论进行教学介绍之后，我们探讨了建模选择如何影响四个常见统计数据：平均可控性、模态可控性、最小控制能量和最佳控制能量。接下来，我们将通过两种方式扩展当前的最新技术：首先，开发一种替代的结构连接测量方法，以解释活动通过邻接组织的径向传播；其次，定义一个补充指标，量化系统能量景观的复杂性。最后，我们将提出具体的建模建议并讨论方法论上的限制。意义。我们希望这个通俗易懂的解释将激励神经成像界更充分地利用网络控制理论的潜力，解决认知、发育和临床神经科学中的紧迫问题。
地热 - 彼得·拜耳
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
高速率、高分辨率单光子 X 射线成像
在过去的二十年中，Medipix 已建立了四个连续的合作项目。这些合作旨在利用从高能物理学进步中获得的知识来开发尖端的混合像素探测器，从而能够精确探测每个事件中的单个 X 射线光子或粒子[1]。这些技术在多个科学领域有广泛的应用，包括医学成像、同步加速器 X 射线相机、基于 X 射线的材料分析、电子显微镜等。首先，Medipix1 芯片演示了在 170 µ m 像素间距内单光子计数架构的原理，并展示了通过使用脉冲处理前端在将检测阈值设置在远高于背景噪声水平的情况下实现无噪声 X 射线成像的可行性[2]。Medipix2 通过使用每像素双阈值证明了在 55 µ m 紧凑像素间距下进行光谱成像的可行性[3]。然而，由于电荷收集过程中的扩散以及高 Z 材料中的荧光光子，像素尺寸的减小导致像素间出现严重的电荷共享 [4,5]。随着 Medipix3RX 的推出，读出电子器件从单光子计数转变为单光子处理架构。一种直接在 55 µ m 像素上实施像素间算法的新方案消除了电荷扩散产生的能谱畸变 [6,7]。Medipix3RX 还引入了将 4 个像素中的 1 个连接到像素间距为 110 µ m 的传感器的选项。尽管如此，Medipix3RX 探测器只能在三侧邻接，因为芯片的一侧保留用于控制逻辑和 I/O。这使连续大面积探测器的实现变得复杂。本文介绍的 Medipix4 延续了 Timepix4 芯片的进步，使专用集成电路 (ASIC) 能够沿四侧覆盖，同时将死区降至最低 [8]。医学 X 射线计算机断层扫描 (CT) 和 X 射线成像的另一个限制因素是脉冲堆积，这是由于
PLOS ONE - ARCA – Fiocruz
白蛉亚科 (Phlebotominae) 是由对公共卫生至关重要的昆虫组成的。使用分子分类学等互补工具对于种间划界和/或发现隐秘物种是必不可少的。在此，我们评估了 DNA 条形码工具在巴西亚马逊西南部识别不同物种方面的应用。为此，我们在巴西阿克里州巴西利亚市 BR-317 高速公路沿线的森林碎片中收集了白蛉。使用细胞色素 c 氧化酶亚基 I ( COI ) 基因片段对样本进行 DNA 条形码编码。分析序列以生成 K2P 成对遗传距离和邻接树。还使用自动条形码间隙发现 (ABGD) 方法将白蛉条形码聚类为分子操作分类单元 (MOTU)。共生成了 59 个 COI 序列，包含 22 个名义物种和 10 个属。其中，11 个物种之前未曾测序过，因此对科学来说是新的 COI 序列。种内遗传距离在 0 到 4.9% 之间，Pintomyia serrana 表现出最高的遗传距离值，此外还被划分为三个 MOTU。至于与最近邻居的距离，所有物种相对于最大种内距离都表现出更高的值，此外在邻里连接分析中形成了得到良好支持的聚类。DNA 条形码方法可用于对巴西阿克里州的沙蝇进行分子鉴定，并且可有效检测五个物种的隐蔽多样性，这可在未来的研究中使用综合方法予以证实。我们还为 Trichophoromyia auraensis、Nyssomyia shawi 和 Psychodopygus paraensis 生成了新的 COI 条形码，它们可能在巴西亚马逊地区利什曼原虫的传播中发挥作用。
提出 +5％Div
首席执行官Olivier Rigaud在评论今天的业绩时说：“我很高兴分享，在2024年，Corbion成功实现了其升级的销售目标和调整后的EBITDA目标，同时显着超过了我们的自由现金流量目标。我们实现了有机销售增长和调整后的EBITDA和调整后的营业利润的两位数增加。我们的强劲量/混合性能，专注于运营效率，成功实施我们的重组计划以及我们的资本支配纪律导致自由现金流的显着增加。在我们的强劲绩效提高以及对未来的信心之后，我们提议将常规现金股息增加 +5％，至每股0.64欧元，以供股东年度股东大会批准。在功能成分和解决方案中，由于价格下降，销售量略有下降。我们在食品业务中实现了数量/混合的增长，包括我们的产品/市场邻接 - 即乳制品稳定剂，天然抗氧化剂，天然霉菌抑制剂和面团护发素。在健康和营养方面，我们继续看到数量/混合和价格的两位数增长，尤其是在为水产养殖和宠物食品最终市场服务的营养业务中。 我们专注于高利润产品并扩大产品组合对这一增长做出了重大贡献。 在营养业务驱动的全年中，经过调整后的EBITDA增长了 +84.1％。 在第四季度，正如预期的那样，我们看到了正数量/混合的增长，尽管在第三季度的强劲相分化效果下的水平低于上一季度。”在健康和营养方面，我们继续看到数量/混合和价格的两位数增长，尤其是在为水产养殖和宠物食品最终市场服务的营养业务中。我们专注于高利润产品并扩大产品组合对这一增长做出了重大贡献。在营养业务驱动的全年中，经过调整后的EBITDA增长了 +84.1％。在第四季度，正如预期的那样，我们看到了正数量/混合的增长，尽管在第三季度的强劲相分化效果下的水平低于上一季度。”
CRISPR-CAS效应子的特异性和裂解位点确定噬菌体逃脱结果
au：PleaseconfirnheadingLevelsarerePresentedCorrected：CRISPR介导的干扰依赖于指导性CRISPR RNA（CRRNA）和靶核酸之间的互补性，以提供防御噬菌体的防御。噬菌体逃脱了基于CRISPR的免疫力，主要是通过邻接基序（PAM）和种子区域中的突变。然而，包括2类核酸内切酶Cas12a在内的CAS效应子的先前特异性研究表明，单个不匹配的耐受性很高。在噬菌体防御的背景下，尚未对这种不匹配公差的效果进行广泛的研究。在这里，我们测试了针对由Cas12a-CrrNA提供的lambda噬菌体的防御，该噬菌体含有含有先前存在的对基因组DNA中基因组靶标的不匹配。我们发现大多数先前存在的crrna不匹配导致噬菌体逃脱，无论在体外是否不匹配消融cas12a裂解。我们使用高通量测序来检查CRISPR挑战后噬菌体基因组的目标区域。在目标中的所有位置的不匹配均加速了突变噬菌体的出现，其中包括不匹配的不匹配，这些不匹配大大减慢了体外的裂解。出乎意料的是，我们的结果表明，PAM距离区域中存在的错误匹配导致目标的PAM-DISTAL区域中选择突变。体外裂解和噬菌体竞争分析表明，双Pam-Distal错误匹配比种子和Pam-Distal mis-grountes的组合要高得多，从而导致了这种选择。这些结果表明，CAS效应不匹配的耐受性，现有的靶标匹配和裂解位点强烈影响噬菌体的演变。但是，使用CAS9的类似实验并未导致PAM-DISTAL不匹配的出现，这表明切割位置的位置和随后的DNA修复可能会影响目标区域内逃生突变的位置。多种不匹配的CRRNA的表达阻止了新的突变在多个靶向位置产生，从而允许CAS12A不匹配的耐受性提供更强，更长期的protection。