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World File Search System不规则性
诊断乳房中凯撒评分的定量评估
背景实质增强（BPE）是乳房的正常生理状态，被视为注射造影剂后乳腺磁共振成像（MRI）中乳腺纤维组织的正常增强。BPE可以在成像检查中识别（1-5）。2013年美国放射学院乳房成像报告和数据系统（BI-RADS）地图集将BPE分类为最小，温和，中度和标记的分类。尽管BPE是乳房的正常状态，但BPE的存在降低了病变的对比，并且早期病变被光增强覆盖。这导致遗体诊断，病变边缘模糊，病变形态的解释中的错误以及对病变范围的高估（6,7）。BI-RADS是每天使用的常见诊断工具，具有许多诊断描述符，使医生更容易讨论疾病诊断。BI-RADS目前被认为是诊断乳房疾病的全球标准。但是，使用BI-RADS对图像的解释可能会具有一定程度的主观性，尤其是对于经验不足的医生而言，这可能导致诊断错误（8-10）。由于BPE的存在增加了假阴性和假阳性诊断的速率，因此一些研究表明，高级BPE（中度和标记）MRI的诊断准确性低于低度BPE（最小值和轻度）的MRI（1,11-11-13）；因此，在诊断高级BPE病例中使用BI-RAD会导致高误诊率。增加在2013年，Baltzer及其同事提出了初步的Kaiser评分模型，该模型是一个直观的流程图，结合了5个单独的诊断标准：根标志，时间强度曲线（TIC），边距，内部增强模式，内部增强模式和周期性水肿。“根符号”是指任何类似细胞的边缘不规则性，即使在原本平滑的边界病变中，“肿瘤性水肿”是指明显延长的软组织的T2的存在不受管道eCtasia引起的延长（14）。Kaiser评分基于11个分类，其截止值为4，得分大于4表示恶性肿瘤（15）。一些研究表明，Kaiser评分可以提高图像读取器的一致性（15-17）。一项荟萃分析（3）提出，表现最少或轻度背景的女性患乳腺癌的风险不会升高。类似的研究（1,5,11）还表明，与BPE最小或轻度BPE的女性相比，具有高级BPE的女性更可能患乳腺癌。
2025年2月20日，JD，MPH，MBA导演...
February 20, 2025 Sheila Garrity, JD, MPH, MBA Director Office of Research Integrity Via e-mail: AskORI@hhs.gov Dear Ms. Garrity: I'm writing on behalf of People for the Ethical Treatment of Animals (PETA) to request that the Office of Research Integrity (ORI) investigate National Institutes of Health (NIH)–funded Principal Investigator George Q. Daley for research misconduct.戴利博士目前担任哈佛医学院的院长。他曾是十个由NIH资助的项目的首席调查员，包括NIH董事的先驱奖。他的研究已获得55,344,059美元的联邦资金。近年来，迪恩·戴利（Dean Daley）的《美国国家航空航天局》（NIH）资助的几本出版物引起了科学界的关注，因为它们包括重复或拼接的图像。Daley实验室在十个单独的数字中撤回了一个出版物1的错误，而原始数据无法支持。Daley的实验室还需要纠正其他几个出版物2,3,4,5，这是由于重复的图像面板和/或剪接的图像。此外，他的至少十本出版物提出了对重复或操纵图像的尚未解决的问题，在线论坛Pubpeer上标记了6,7,8,9,11,11,12,12,13,14,15。例如，在《血液》文章中的图2b中，“人类血液中诱导多能干细胞的产生”，12描绘两个不同基因表达的面板看起来与增强的对比度相同。此外，Bik博士在PubPeer上指出，在补充图11a中关于PubPeer的几位评论者还指出，对于“ Lin28调节干细胞代谢并转化为启动多能性）的文章，9发表在细胞干细胞中，许多图描绘了带有两个组蛋白甲基化带的蛋白质印迹数据。在图2c和自然文章的图2c和2d中，还使用了一个重复的图像，“人类体细胞对具有定义因素的多能重新编程”。 15正如伊丽莎白·比克（Elizabeth Bik）博士在Pubpeer上指出的那样，“ Lin28/Let-7轴调节细胞中发表的葡萄糖代谢”的文章具有多种不规则性。具体来说，图3D和4D显示了在两个不同的实验条件下看起来相同的蛋白质印迹，并且图5a被认为描绘了尺寸明显不同的小鼠，但显示了图像裁剪的证据。
用于高性能复合材料的非周期单瓦片
非周期性就是您所需要的：用于高性能复合材料的非周期单瓦片 Jiyoung Jung 1,2、Ailin Chen 1,2 和 Grace X. Gu 1,* 1 加利福尼亚大学机械工程系，美国 CA 伯克利 94720 2 这些作者对这项工作做出了同等贡献 * 通讯作者：ggu@berkeley.edu 摘要 本研究通过采用非周期单瓦片（覆盖非平移对称表面的形状）引入了一种新颖的复合材料设计方法。采用计算和实验相结合的方法，我们研究了用这些单瓦片制作的复合材料的断裂行为，并将它们的性能与传统的蜂窝状图案进行了比较。值得注意的是，与蜂窝设计相比，我们基于非周期单瓦片的复合材料表现出了优异的刚度、强度和韧性。这项研究表明，利用非周期结构固有的无序性可以迎来新一代坚固而有弹性的材料。 1. 简介 复合材料因其可定制的机械性能而备受赞誉，是航空航天和生物医学领域不可或缺的轻质结构部件。1-5 这些材料的强度在于它们的复合性质——结合不同基础材料的特性可以创建具有多种所需特性和谐平衡的复合材料。这一概念在生物材料 6-11 中得到了很好的体现，例如珍珠层和木材，尽管它们由相对较弱的成分组成，但其机械性能通常优于工程材料。传统工程复合材料通常以重复的单元为特征，这一特征简化了设计和制造过程。然而，这种有序结构在临界载荷下会导致灾难性的故障。同时，生物材料通常呈现无序结构，其中单元在空间上有所不同。12 这种无序在改善生物材料机械性能方面发挥的作用程度仍然是正在进行的研究课题。具有不规则或无序微观结构的材料的固有优势最近引起了科学界的兴趣。 13-15 这些结构具有异质微结构的特征，可以为应力波传播提供强化路径，从而提高重载下的弹性。16-19 新兴研究表明，通过放大这种不规则性，可以提高特定细胞框架的缺陷容忍度。20 此外，多晶结构的微观复杂性，包括晶界、沉淀物和相，被视为具有增强韧性的工程材料的潜在模板。21,22 目前创建这些异质结构的方法涉及在规则晶格结构内随机移动节点、构建材料泡沫等技术，或堆叠具有不同微观结构的材料 17,23,24 然而，这些方法给设计和制造带来了一层复杂性，尤其是由于不同取向的晶胞组装不完美而带来的挑战。为了应对这些挑战，我们的研究提出了将非周期单瓦片集成到复合材料设计中。正如最近文献中发现的那样，非周期单瓦片已被证明可以完全覆盖具有内在非周期性的表面。25 这使它们成为创建无序材料的理想选择。在复合材料设计中使用非周期单瓦片将有助于实现可调特性，同时保持出色的界面结合。在这项工作中，我们探索了一个全新的架构系列
检查使用人工智能来增强计算机硬件中的安全措施，包括检测基于硬件的漏洞
3纽黑文大学摘要的高级技术解决方案工程师： - 本文研究了人工智能（AI）技术的整合，以在计算机硬件中加强安全措施，主要侧重于主动识别和缓解基于硬件的漏洞和攻击。随着数字景观的发展，确保计算机系统的鲁棒性变得越来越关键。传统的安全方法通常在解决基础体系结构中固有的脆弱性的复杂硬件级别威胁方面通常不足。该研究深入研究AI算法，机器学习模型和神经网络的应用，以增强安全系统的检测功能，从而能够早期识别和对与硬件有关的威胁的响应。通过利用AI，该研究探讨了对系统行为，异常检测和模式识别的实时分析的潜力，以识别指示硬件攻击的不规则性。此外，该论文研究了AI驱动系统在快速发展的网络安全景观中动态发展和应对新兴威胁的适应性。调查的关键方面包括对现有AI驱动的安全解决方案的深入分析，它们在减轻硬件漏洞方面的有效性以及它们为潜在攻击提供主动防御的能力。本文还探讨了为硬件安全实施AI时的挑战和考虑因素，例如需要强大的培训数据集，模型可解释性和道德含义。这项研究的发现通过提出一种将AI集成到计算机硬件的防御机制中的整体方法，这有助于持续有关加强网络安全措施的论述。这项研究所获得的见解对设计有弹性的硬件体系结构和开发自适应安全协议有实际影响，以保护数字时代的不断发展的威胁。关键字： - 人工智能，安全措施，计算机硬件，网络证券，异常检测，网络威胁，驱动的安全性。简介： - 在数字技术的快速前进的景观中，复杂的网络威胁的扩散对计算机硬件的安全构成了前所未有的挑战。随着我们对互连系统的依赖的增长，对超越传统范式的强大安全措施的需求也在增长。本文努力研究人工智能（AI）在计算机硬件内强化安全措施中的变革性作用，特别是针对基于硬件的漏洞和攻击的检测和缓解。[1]计算体系结构的演变带来了复杂的互连设备的网络，形成了我们现代数字基础架构的骨干。但是，这种复杂的互连性将这些系统暴露于无数的安全风险，其中许多系统利用了将漏洞深深嵌入硬件本身。主要基于软件的传统安全方法通常很难识别和中和源于硬件级别的威胁。这种缺陷使计算机系统容易受到可能损害数据完整性，机密性和整体系统功能的攻击。将AI集成到硬件安全领域代表了我们的网络威胁方法的范式转变。AI技术，包括机器学习模型，神经网络和高级算法，提供了积极主动和适应性防御机制的希望。本文的关键重点之一是探索AI如何通过实现对系统行为的实时分析来彻底改变基于硬件的漏洞的检测。通过利用AI，安全系统可以超越常规的基于签名的方法，并动态适应不断发展的威胁景观。对基于硬件的漏洞的检测需要与传统上网络安全采用的反应性立场背道而驰。AI通过其对异常检测和模式识别的能力，使安全系统能够预测并应对潜在威胁。面对迅速发展的网络威胁，这是剥削新型脆弱性的，这是至关重要的，通常是
2025年2月20日克里斯汀·比廷特（Kristin Bittinger）
2025年2月20日，克里斯汀·比廷特（Kristin Bittinger），J.D。通过电子邮件：Kristin_Bittinger@hms.harvard.edu的学术和研究完整性教师和研究诚信办公室院长； ari@hms.harvard.edu尊敬的Bittinger女士：我代表人们为动物的道德待遇（PETA）写信，要求哈佛医学院的学术和研究完整性办公室（ARI）调查迪恩·乔治·迪利（Dean George Q. Daley），以便可能进行研究不当。 近年来，迪恩·戴利（Dean Daley）的《美国国家航空航天局》（NIH）资助的几本出版物引起了科学界的关注，因为它们包括重复或拼接的图像。 Daley实验室在十个单独的数字中撤回了一个出版物1的错误，而原始数据无法支持。 Daley的实验室还需要纠正其他几个出版物2,3,4,5，这是由于重复的图像面板和/或剪接的图像。 此外，他的至少十本出版物提出了对重复或操纵图像的尚未解决的问题，在线论坛Pubpeer上标记了6,7,8,9,11,11,12,12,13,14,15。 例如，在《血液》文章中的图2b中，“人类血液中诱导多能干细胞的产生”，12描绘两个不同基因表达的面板看起来与增强的对比度相同。 关于PubPeer的几位评论者还指出，对于“ Lin28调节干细胞代谢并转化为启动多能性）的文章，9发表在细胞干细胞中，许多图描绘了带有两个组蛋白甲基化带的蛋白质印迹数据。 此外，Bik博士在PubPeer上指出，在补充图11a中的图11a通过电子邮件：Kristin_Bittinger@hms.harvard.edu的学术和研究完整性教师和研究诚信办公室院长； ari@hms.harvard.edu尊敬的Bittinger女士：我代表人们为动物的道德待遇（PETA）写信，要求哈佛医学院的学术和研究完整性办公室（ARI）调查迪恩·乔治·迪利（Dean George Q. Daley），以便可能进行研究不当。近年来，迪恩·戴利（Dean Daley）的《美国国家航空航天局》（NIH）资助的几本出版物引起了科学界的关注，因为它们包括重复或拼接的图像。Daley实验室在十个单独的数字中撤回了一个出版物1的错误，而原始数据无法支持。Daley的实验室还需要纠正其他几个出版物2,3,4,5，这是由于重复的图像面板和/或剪接的图像。此外，他的至少十本出版物提出了对重复或操纵图像的尚未解决的问题，在线论坛Pubpeer上标记了6,7,8,9,11,11,12,12,13,14,15。例如，在《血液》文章中的图2b中，“人类血液中诱导多能干细胞的产生”，12描绘两个不同基因表达的面板看起来与增强的对比度相同。关于PubPeer的几位评论者还指出，对于“ Lin28调节干细胞代谢并转化为启动多能性）的文章，9发表在细胞干细胞中，许多图描绘了带有两个组蛋白甲基化带的蛋白质印迹数据。此外，Bik博士在PubPeer上指出，在补充图11a中在图2c和自然文章的图2c和2d中，还使用了一个重复的图像，“人类体细胞对具有定义因素的多能重新编程”。 15正如伊丽莎白·比克（Elizabeth Bik）博士在Pubpeer上指出的那样，“ Lin28/Let-7轴调节细胞中发表的葡萄糖代谢”的文章具有多种不规则性。具体来说，图3D和4D显示了在两个不同的实验条件下看起来相同的蛋白质印迹，并且图5a被认为描绘了尺寸明显不同的小鼠，但显示了图像裁剪的证据。