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基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
加快长期RFP（E-LT1 RFP） - 最终结果
* E-LT1 RFP的第4.4（c）（i）条，如果其提案价格等于或高于存储阈值价格，则将存储类别的建议分配给存储类别2。E-LT1 RFP的存储门槛价格为每兆瓦的1,000美元。根据E-LT1 RFP的第4.6节，存储类别2提案有机会提交修订的提案价格。 **加权平均价格仅包括选定的支持者。 E-LT1 RFP中未能成功的建议不包括在加权平均价格中。根据E-LT1 RFP的第4.6节，存储类别2提案有机会提交修订的提案价格。**加权平均价格仅包括选定的支持者。E-LT1 RFP中未能成功的建议不包括在加权平均价格中。
长期RFP（LT1 RFP） - 最终结果（2024年5月9日）
*加权平均价格仅包括选定的支持者。在LT1 RFP中不成功的提案不包括在加权平均价格中。价格为$/mw-business日。非存储类别选定的支持者
用于临床研究的 T1 加权脑部 MRI 扫描的自动质量控制：方法比较和质量预测分类器的设计
不均匀对比度评分 (ICR) 优化 WM 段内的全局标准偏差，并通过最小问题对比度进行缩放；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 均方根分辨率 (RES) 体素大小的均方根值；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 加权平均图像质量评分 (IQR)
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。
优化公立医院供应链中的内部控制
方法：首先，我们利用文献综述和专家访谈来深入研究公共医院供应链内部控制的关键因素，形成了公共医院供应链内部控制的指数系统，该系统与当前的信息化要求相吻合。随后，我们将游戏理论的加权方法纳入了这项研究。通过分析层次结构过程和熵加权方法，我们确定了每个索引的主观和客观权重，并通过游戏理论组合加权方法获得了其全面的权重。然后，根据分析结果，我们设计了一系列内部控制构建方案，并在2019年至2023年之间在Weifang孕妇和儿童健康医院实施了这些方案。最后，使用模糊的综合评估方法来评估和比较计划实施之前和之后的实际效果，从而在设计公共医院供应链内部控制路径的设计中验证了游戏理论结合加权方法的有效性。
理解经济政策：人们知道什么、学什么？∗
2 为了解决这些细微的不平衡问题，可以重新加权样本，使其在就业、教育和种族方面也具有代表性。对所有结果都进行了检查，没有结果发生不可忽略的变化。但是，包括重新加权样本的表格会让人不知所措。这些结果可以根据需要生成和发送。
1型糖尿病与心血管疾病之间的因果关系：A
方法：我们从欧洲血统最大的全基因组关联研究（GWAS）中选择了T1DM的遗传仪器和七个CVD进行MR分析。三种互补方法：使用逆差异加权（IVW），加权中位数和MR-Egger进行MR估计。通过
圣地亚哥亚裔美国人、夏威夷原住民和太平洋岛民状况报告
20 样本太小，我们会根据少数人对大群体做出假设。ACS 是 1% 的人口样本，并使用加权来确保样本代表广泛的人口特征，包括性别和种族。这意味着，一个有 100 人的群体中预计会有 1 人，加权后代表所有 100 人。但是，一个（或五个或十个）样本的多样性不足以合理地描述该群体。基于小样本量的估计每年都会有很大差异，将这些估计解释为社区体验的准确测量会误导任何试图采取行动的人。为了确保我们使用足够的样本，我们确定了每个组的未加权样本量。