HardBit 4.0: шифрование по паролю и сложные методы обхода анализа
网络犯罪分子已经放弃了泄密站点，转而采用重复的直接威胁。
这篇文章向您展示了如何使用其他依赖项扩展 Amazon SageMaker Distribution，以创建针对地理空间分析量身定制的自定义容器映像。虽然这篇文章中的示例侧重于地理空间数据科学，但所介绍的方法可以应用于基于 SageMaker Distribution 的任何类型的自定义映像。
OMOP & DataSHIELD: A perfect match to elevate privacy-enhancing healthcare analytics?
OMOP 和 DataSHIELD：提升隐私增强型医疗分析的完美搭配？探索 DataSHIELD 和 OHDSI/OMOP 之间的协同作用，以实现协作医疗分析背景跨境或多站点数据共享可能具有挑战性，因为法规和法律存在差异，并且对数据隐私、安全和所有权存在担忧。然而，对开展大规模跨国和多站点临床研究的需求日益增长，以便为更好的医疗保健提供更可靠、更及时的证据。为了解决这个问题，罗氏的联邦开放科学团队认为联邦分析（隐私增强型分散统计分析）是一种有前途的解决方案，可以促进更多的多站点和数据驱动的协作。高质量（精选）患者级数据的可用性和可访问性仍然是进步的持续瓶颈。联合模型是医疗领域协作分析和机器学习
在这篇文章中，我们探讨了如何将 LLM 集成到企业应用程序中以利用其生成功能。我们深入研究了工作流实施的技术方面，并提供了您可以快速部署或修改的代码示例，以满足您的特定要求。无论您是希望将 LLM 整合到现有系统中的开发人员，还是希望利用 NLP 功能的企业主，这篇文章都可以作为快速入门。
短短几年内，分析和 AI 模型已经不再是主要受本地青睐的项目和概念验证，而演变为在云端开发和部署、能够支持大规模业务决策的大体量关键任务技术。但正如 Foundry 的调查显示的那样，大多数 IT 部门的发展尚不足以有效地支持大规模云分析的新环境。
Breaking Ground: Cutting-Edge Innovations in Data Analytics
来源在不断发展的数据分析领域，保持领先地位对于解锁新见解、推动明智决策和获得竞争优势至关重要。从高级算法到创新技术，数据分析领域不断开辟新天地，为组织提供前所未有的机会来利用...阅读更多»突破性：数据分析的前沿创新首先出现在 Big Data Analytics News 上。
Unlocking Data Insights: Key Pandas Functions for Effective Analysis
本文旨在介绍一些对数据分析至关重要的 Pandas 函数。通过掌握这些工具，您可以无缝处理缺失值、删除重复项、替换特定值以及执行其他几个数据操作任务。
Position Areas for Artillery (PAA) Analysis in Severely Restricted Terrain
工作人员对规划的重要贡献之一是地形分析，支持确定合适的岗位。火炮 PAA 区域。
From Social Media to Macroeconomics: ALERTA-Net and the Future of Stock Market Analysis
ALERTA-Net 是一种新的深度神经网络，结合了社交网络、宏观经济指标和搜索引擎数据。该独特模型可以预测股价走势和股市波动，超越了传统的分析方法。
Sequence Feature Extraction for Malware Family Analysis via Graph Neural Network
恶意软件对我们的设备和生活造成了很大的危害。我们迫切希望了解恶意软件的行为及其造成的威胁。恶意软件的大多数记录文件都是可变长度的、带有时间戳的基于文本的文件，例如事件日志数据和动态分析配置文件。利用时间戳，我们可以将这些数据分类为基于序列的数据，以便进行后续分析。然而，处理可变长度的基于文本的序列很困难。此外，与自然语言文本数据不同，信息安全中的大多数序列数据都具有特定的属性和结构，例如循环、重复调用、噪声等。为了深入分析 API 调用序列及其结构，我们使用图来表示序列，这可以进一步研究信息和结构，例如马尔可夫模型。因此，我们设计并实现了一个注意力感知图神经网络 (AWGCN) 来分析 API
«Лаборатория Касперского» пилотирует интеллектуальную систему для аналитики чрезвычайных ситуаций
卡巴斯基实验室展示了其新开发成果 - 用于分析紧急情况的卡巴斯基神经网络系统。该解决方案在自然灾害、人群众多的公共活动、道路交通困难的特大城市中非常有用。使用神经网络从无人机实时进行数据分析。
Covid-19: Data Quality and Considerations for Modeling and Analysis
GAO 的发现COVID-19 大流行的迅速蔓延和严重程度凸显了拥有描述 COVID-19 潜在轨迹的高质量数据、分析和模型的重要性，以帮助了解该疾病在美国的影响美国疾病控制与预防中心 (CDC) 正在与州、地方、学术界和其他合作伙伴合作，使用多个监测系统收集美国境内的 COVID-19 数据。这些监测系统的数据有助于了解疾病，但决策者和分析人员必须了解其局限性，以便正确解释它们。例如，据 CDC 和其他机构称，由于多种原因，报告的 COVID-19 病例数的监测数据不完整，并且低估了真实病例数。有多种方法可以分析 COVID-19 数据产生不同的见解。例如，一些方法可以帮助比较疾病对不同人群
Understanding coordinate systems and DICOM for deep learning medical image analysis
关于医学成像中深度学习的多个入门概念，例如从机器学习角度进行的坐标系和 dicom 数据提取。
Jamie Daw（@Jamie_Daw）和Adam Sacarny（@asacarny）都是哥伦比亚大学邮政公共卫生学院卫生政策与管理部的助理教授。随机对照试验（RCT）是产生有关政策和计划影响的因果证据的黄金标准。然而，在社会上，RCT极为罕见。
大量数据的收集、组织、可访问性和解释是美国陆军工程兵团 (USACE) 跨多个业务线的许多主要决策和行动的基础。这些数据集包括 USACE 船闸和国家港口的性能和交通量、驳船的货物统计数据（国内和国际的内陆水道和港口）、有关 USACE 娱乐场所的使用和游客天数的统计数据、USACE 堤坝防止的洪水损失损害、USACE 水力发电设施发电量和价值，以及 USACE 土木工程计划的其他信息。
Matrix andPUBLICATION NOTICE: Target Particle-Size Effects on LIBS Analysis of Soils
摘要：激光诱导击穿光谱 (LIBS) 是一种快速、低成本的分析方法，在土壤主量元素和微量元素的定量分析中具有潜在的应用前景。在这里，我们研究了基质和目标颗粒尺寸对 LIBS 测量土壤成分的影响。实验方法包括将干净的砂基质研磨成六种不同的颗粒尺寸（中值：19 至 810 µm），并在每种颗粒中添加两种不同的铁 (Fe) 矿物（中值：1 和 74 µm）至 5 wt% 的恒定浓度。
