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AI检测的胸部X射线异常的系统优先级用于优化的肺癌检测
表1：胸部X射线发现的三种优先策略中AI系统的性能指标，包括灵敏度，特异性，正预测值（PPV）和负预测值（NPV）。ppv：阳性预测价值 - 真正阳性的AI阳性病例的比例。npv：负预测价值 - 真正负面因素的AI阴性案例的比例。fpr：误报率 - AI标记的非癌症案件的比例。fnr：假阴性率 - AI错过的癌症病例的比例。
研究文章的一个混合LSTM-KNN检测市场微观结构异常的框架：信用DEFA中的高频跳跃行为的证据
本文提出了一个新型混合LSTM-KNN框架，用于检测高频信用违约互换（CDS）市场中市场微观结构异常。该框架将长期短期记忆网络的时间学习能力与K-Nearthert邻居分类的模式识别强度相结合，以识别价格上涨和市场异常。通过分析2020年至2023年的高频CD市场数据，包括来自五个主要CD指数的250万个数据点，该研究表明跳跃检测准确性有了显着提高。混合模型的准确率达到92.8％，与独立的深度学习方法相比，比传统统计方法提高了15.2％，增强了8.5％。该框架保持计算效率，平均处理延迟为48.2毫秒，从而实现了实时市场应用。经验分析揭示了检测到的跳跃与市场流动性状况之间的密切相关性，而投标差价和订购书籍失衡被确定为关键预测指标。该研究在风险管理和市场监视中对市场微观结构动态和实际应用有助于理论理解。
使用机器学习的基于异常的恶意软件检测
网络安全工程系Paavai工程学院，印度泰米尔纳德邦Namakkal，摘要：恶意软件检测是网络安全的关键方面，传统的基于签名的方法证明不足以防止不断发展威胁。本期刊使用机器学习探索异常基本检测，通过识别与正常行为的偏差来识别恶意活动。所提出的系统利用机器学习算法来检测未知和零日恶意软件，从而通过适应新的威胁模式来增强网络安全。该研究研究了在现实世界环境中实施该系统的运营，经济和技术可行性。通过将先进的机器学习技术与基于异常的检测相结合，提出的系统代表了网络安全领域的重大进步。它旨在为新兴威胁提供更强大的防御机制，从而增强了针对已知和未知恶意软件的保护。本期刊不仅有助于开发前沿安全技术的发展，而且还为在动态和复杂的现实世界环境中实施这些系统的实际考虑提供了宝贵的见解。简介恶意软件多年来一直在显着发展，越来越复杂且难以捉摸，这使传统的检测方法（例如基于签名的方法）越来越无效。与基于签名的方法（反应性且仅限于已知威胁）不同，基于异常的检测旨在主动识别可能指示新形式或未知形式恶意软件的可疑行为。基于签名的检测取决于已知的恶意软件签名和模式的数据库；但是，这种方法与不匹配任何已知签名或多态性恶意软件的新兴威胁斗争，这些威胁不断地改变其外观以逃避检测。基于动物的检测是一种有希望的替代方案，通过专注于确定与系统或网络中正常行为的既定模式的偏差。这种方法利用机器学习技术来构建和维护正常活动的全面模型，从而使其能够识别和标记偏离该基线的异常模式。
对人工智能生成动画中发现的异常的看法
早在有记载的人类历史之前，视觉艺术就一直是创造性思维和娱乐的基石，而动画早在 120 年前 J. Stuart Blackton 创作的《魔法图画》（1900 年）[6] 就成为这一领域的一个分支。像所有艺术一样，它反映了我们的社会以及它在创作时的样子。我们不断看到新技术的发展，例如 CGI、视觉后效、电影摄影机、计算机以及现在的机器学习。虽然机器学习的创造性使用可能有其局限性，但它有可能简化动画的实际过程，减少数百小时和人力。有人可能会说，我们正站在现代历史上动画媒介可能最大的发展之一的边缘 [8]。
自主航天器的操作：板上决策和执行异常的下行分析
摘要 - 未来的太空探索任务将在很大程度上依靠自主计划和执行（APE）技术来证明航天器的可靠性并降低运营成本。，这将需要对地面操作进行完整的修改，即，从当前指定预先计划的序列的实践来指定高级目标，后来将根据航天器的状态和可感知的环境来详细阐述，后来由板上APE详细说明。特别是，在下行链路期间确定任务结果是一项艰巨的任务。在本文中，我们使用下行链接的通道数据，EVR和至关重要的空间工艺模型重建了航天器在船上执行的操作（即，执行）；我们还定量地比较了从“实际”运行与基于地面预测模拟的情况进行比较。要进行此定量比较，我们设计了基于两个相似性分数的N维动态时间扭曲（DTW）技术：（a）与执行任务相关的一项，其成本函数基于基于间隔的基于间隔的广义交叉点，而不是联合； （b）其他与飞船状态有关的其他成本函数基于归一化曼哈顿距离的关系。通过Neptune-Triton系统中多个Flyby的模拟案例研究，我们证明了我们的技术成功量化了ASSCECT的实际实际和预先分析之间的相似性，并评估其“家庭中”与“未家庭”的行为。为了降低相关的误报/负面因素，我们还设计了一个多目标评估指标，这是对任务和时间轴相关的相似性分数的加权总结。
在门诊精神卫生诊所实施异常的非自愿运动量表
这项护理实践医生最终手稿由Digital of Digital Cusd的护理与健康科学学院免费提供给您。已被数字USD的授权管理人纳入护理医生的最终手稿。有关更多信息，请联系digital@sandiego.edu。
基于机器学习的风险预测模型，以预测免疫异常的孕妇流产
方法：通过电子病历（EMR）收集了出现在四川省人民医院的免疫临床妊娠患者。数据分为训练集，测试集分别为8：2。进行了比较，以评估用于临床应用的传统怀孕风险评估工具的性能。该分析涉及评估临床治疗的成本效益，评估模型的性能并确定其经济价值。数据采样方法，特征筛选和机器学习算法用于开发预测模型。这些模型使用训练集的10倍交叉验证对这些模型进行了验证，并使用boottrapping进行了测试集的外部验证。模型性能由特征曲线（AUC）下的区域评估。基于最佳参数，开发了流产风险的预测模型，并使用Shapley添加剂扩展（SHAP）方法来评估最佳模型特征贡献。
异常的DNA甲基化扭曲了非典型Teratoid/burtabdoid肿瘤中的发育轨迹
抗菌肽（AMP）是宿主防御效应子，具有有效的中和和免疫调节功能对侵入性病原体。AMPSα-defensin 1-3/ defa1a3参与了先天免疫反应和各种疾病中患者的影响。DEFA1A3中的DNA拷贝数变化与包括尿路感染（UTIS）在内的感染性疾病的严重程度和结局有关。特定于较低的DNA拷贝数更容易受到UTI的影响。α-defensin 1-3/ defa1a3拷贝数变化导致UTI敏感性的作用机理仍有待探索。在这项研究中，我们使用先前表征的人DEFA1A3基因小鼠的转基因敲击来剖析α-二甲状腺素1-3基因剂量 - 依赖性的抗菌和免疫调节作用，期间肝癌大肠杆菌（UPEC）UTI。我们阐明了肾中性粒细胞之间的关系 - 和收集管道插入的细胞 - 衍生的α-二甲蛋白1-3/ defa1a3表达和uti。我们进一步描述了α-防御素1-3与其他增强对UPEC的中和活性的AMP之间的合作效应。累积地，我们认为Defa1a3直接保护UPEC，同时以基因剂量（依赖性方式）影响pro弹药的先天免疫反应。
大脑异常的医学视觉语言预训练
抽象视觉模型对于需要了解视觉和语言元素的任务变得越来越强大，从而弥合了这些方式之间的差距。在多模式临床AI的背景下，对具有特定领域知识的模型的需求越来越大，因为现有模型通常缺乏医疗应用所需的专业知识。在本文中，我们以脑部异常为例，以演示如何自动收集医学图像文本对齐数据，以从PubMed等公共资源进行预处理。特别是我们提出了一条管道，该管道通过最初从病例报告和已发表的期刊收集大脑图像-TEXT数据集来简化预训练过程，然后随后构建针对特定医疗任务量身定制的高性能视觉语言模型。我们还调查了将亚法图映射到医疗领域中的亚captions的独特挑战。我们通过定量和定性的内在评估评估了所得模型。可以在此处找到生成的数据集和我们的代码https://github.com/masoud-monajati/medvl_pretrataining_pipeline