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寄生计算：评论
将这个大问题分成几个小问题，并将其解码为校验和与数据包之间的关系，如果校验和有效，则答案正确，校验和无效，不正确的校验和也是问题的答案，所以黑客将大问题分成几个小问题，将较小部分的校验和发送给主机。然后主机检查校验和的值，如果该值与校验和正确值匹配，则答案正确，如果校验和值无效，则主机向用户发送确认，要求黑客发送另一个校验和，在此过程中，发送和接收确认使黑客之间建立会话。实习生在用户和黑客之间建立 TCP IP 连接。[14] 讨论了机器学习算法在医疗目的中的应用。寄生计算在 IT 行业中扮演着重要的角色，因为近年来未经授权访问计算机的数量不断增加，如今发生的大多数欺诈行为也是一种寄生行为，但寄生计算更受关注的是互联网协议上的 TCP IP 连接，如今许多用户在互联网上使用 TCP IP 协议，而 TCP IP 协议使用户和主机之间建立会话，因此很容易建立会话和主机的信息资源，使用 TCP IP 协议的互联网上的服务器很容易被这种寄生计算入侵。这导致当今互联网上的服务器缺乏可以轻松检测到这种未经授权的服务器访问的检测工具。
基于单细胞打印技术和乳液偶联分析对 CRISPR/Cas9 RANKL 敲除间充质干细胞克隆进行表征，作为单细胞克隆的低细胞工作流程
基因改造单细胞的同质性对于许多应用（例如细胞系开发、基因治疗和组织工程，尤其是再生医学应用）而言是必需的。缺乏有效分离和表征 CRISPR/Cas9 工程细胞的工具被认为是这些应用中的一个重大瓶颈。尤其是蛋白质检测技术不兼容，无法在没有先决条件大规模克隆扩增的情况下确认蛋白质表达变化，这在许多应用中造成了僵局。为了改善工程细胞的表征，我们提出了一种改进的工作流程，包括基于高产量荧光特性的单细胞打印/分离技术、基因组编辑筛选（测量测定）、评估改变的基因表达的 mRNA rtPCR 和一种称为乳化偶联的多功能蛋白质检测工具，以提供高含量、统一的单细胞工作流程。该工作流程以 RANKL 敲除永生化间充质干细胞的工程和功能验证为例，这些细胞的骨形成能力发生了改变。由此产生的工作流程经济实惠，无需大规模克隆扩增细胞，整体克隆效率高于 CRISPR/Cas9 编辑细胞的 30%。尽管如此，由于单细胞克隆在细胞发育的早期高度并行阶段得到全面表征，包括 DNA、RNA 和蛋白质水平，因此该工作流程可提供更多成功编辑的细胞以供进一步表征，从而降低开发过程中后期失败的可能性。
使用可重复使用的食物样品中的猪肉DNA快速检测...
本研究旨在证明可重复使用的电化学传感器在溶液中检测猪肉DNA的潜在用途。该方法基于电化学原理，其中DNA和氧化还原物种之间的静电相互作用在引入电荷时会产生可检测的信号。在这项研究中，将五烷六胺（RUHEX）用作氧化还原物种，结果基于输出电流。再加上为猪肉DNA设计的高度特异性聚合酶链反应（PCR）引物，该研究成功证明了拟议的新型检测方法的可靠性，这些方法利用可重复使用的电化学传感器，并有可能将其发展成为清真和kosher食品工业的快速检测工具。索引术语：猪肉DNA，清真，洁食，电化学传感器，PCR，唯一己胺1。引言“清真”和“犹太洁食”的概念分别被穆斯林和犹太人付诸实践。这两个术语在其各自的经文中经常提到，并且通常在穆斯林和犹太人中进行作为食品法的一部分。当适用于食品法时，“清真”一词指的是穆斯林消费的允许食品，其中不包含任何违禁成分。1 PCR是一种基于DNA的技术，已成功地进行了检测猪肉和脂肪。它也被认为是最有效，最可靠的检测方法之一。2,3通常，随后进行琼脂糖凝胶电泳以检测PCR扩增子。然而，这种检测方法具有耗时耗时的PCR样品准备，高压，笨重的仪器的要求，并且可能产生相当模糊的定性结果。此外，与可重复使用的传感器的成本相比，使用琼脂糖的长期成本相对昂贵，并且该方法也是
人工智能工具和学术写作
摘要目的——本研究调查了 ChatGPT 在提高沙特 EFL 本科生学术写作技能方面的潜在效果。它还研究了与其使用相关的挑战，并提出了在教育领域解决这些挑战的有效方法。设计/方法/方法——该研究采用了顺序混合方法，包括分发问卷以收集学生的数据，然后对有目的选择的八名学生和六名教师进行半结构化访谈。调查结果——调查结果显示，学生普遍对 ChatGPT 在提高学术写作技能方面的效果感到满意。然而，他们也指出了使用 ChatGPT 的一些挑战，包括抄袭、过度依赖、文档不足、对学术诚信的威胁以及信息不准确。为了缓解这些挑战，有效的策略包括部署检测工具、为学生和教育工作者提供培训课程以及重新审视学术政策和评估方法。建议负责任地使用 ChatGPT 作为辅助工具，结合学生的想法和教师的反馈。这种方法可以显著提高学生的写作能力，并有助于完成他们的研究项目和作业。实际意义——ChatGPT 可以成为教育领域的宝贵工具，但必须明智地使用它。因此，教师将 ChatGPT 有效地融入课堂可以显著提高学生的写作能力并简化他们的研究过程。原创性/价值——这项研究为最近的基于人工智能的研究做出了贡献，并提供了关于在应对潜在挑战的同时负责任地将 ChatGPT 融入教育的实用见解。关键词 人工智能、学术写作技巧、ChatGPT、有效性、沙特学生、有效方法 论文类型 研究论文
使用机器学习模型在CS1课程中检测CHATGPT生成的代码提交
出现公开访问的大语言模型（LLM），例如Chatgpt，带来了前所未有的新型植物和作弊风险，学生使用LLMS为他们解决练习。检测此行为将是入门计算机科学（CS1）课程中的必要组成部分，并且在需要时，教育工作者应配备良好的检测工具。但是，chatgpt非确定生成代码，因此，传统的相似性检测器可能不足以检测AI创建的代码。在这项工作中，我们探讨了用于检测任务的机器学习（ML）模型的负担。我们使用了CS1分配的学生程序的公开可用数据集，并使ChatGPT生成了相同作业的代码，然后评估了传统的机器学习模型和基于抽象的基于抽象的基于AST的基于AST tree（基于AST）的深度学习模型，从学生代码提交中检测CANTGPT代码。我们的结果表明，传统的机器学习模型和基于AST的深度学习模型都可以有效地识别Chatgpt生成的代码，准确性超过90％。由于部署此类模型需要并非总是可以为教师提供的ML知识和资源，因此我们还探索了通过深度学习模型检测到的模式，这些模型指示可能使用的CHATGPT代码签名，教师可能会使用这些模型来检测基于LLM的作弊。我们还探讨了是否明确要求Chatgpt冒充新手程序员会影响所产生的代码。我们进一步讨论了提出的模型以增强入门计算机科学教学的潜在应用。
量子时代的网络物理防御
网络控制系统（NCSS），一种网络物理系统，由紧密整合的计算，通信和控制技术组成。在非常灵活的环境中，它们容易受到计算和网络攻击的影响。最近的NCSS黑客事件产生了重大影响。他们呼吁对网络物理安全进行更多研究。担心使用量子计算破坏当前的密码系统会使事情变得更糟。虽然量子威胁促使创建新学科来处理该问题，例如Quantum加密术，但其他领域却忽略了支持量子的对手的存在。这种情况是网络物理防御研究，这是对网络物理保护的独特但互补的学科。网络物理防御是指针对网络物理攻击的检测和反应的能力。具体而言，它涉及在发生事件发生期间和之后识别不良事件并准备响应计划的机制的整合。在本文中，我们假设最终可用的量子计算机将为对抗者提供优势，除非他们也采用这项技术。我们设想了进行范式转变的必要性，在量子至高无上，对抗资源的增加并不能转化为更高的破坏可能性。通过一个例子，我们表明，NCSS的捍卫者可以学习并改善他们从攻击中恢复和恢复的策略。与其他领域的当前系统设计实践一致，例如使用人工智能来加强攻击检测工具，我们概述了下一代网络物理防御层的愿景，从量子计算和机器学习中利用思想。
国会记录
来自全国各地的 750 名志愿者、倡导者和患者齐聚一堂，代表着几乎每一个国会选区，包括我所在的俄亥俄州第三国会选区的选民。他们无私地捐献出自己的时间和精力，为消灭癌症而战。议长先生，每天约有 1,680 名美国人死于癌症。仅在俄亥俄州，今年就有近 24,000 人死于癌症，使俄亥俄州的死亡率位居全国第六。这些数字令人震惊，也警醒我们，几乎我们所有人都有朋友或家人与这种疾病作斗争。就在两个月前，就在这个会议厅，我们悲痛地失去了我的好朋友、我们的同事、国会女议员希拉杰克逊李，她与胰腺癌进行了勇敢的斗争，不幸去世。战胜癌症的最大障碍之一是我们早期发现癌症的能力有限。这就是为什么来自俄亥俄州的美国癌症协会癌症行动网络志愿者来到这里，倡导增加对癌症预防和研究的资金，并呼吁通过 HR 2407，即《南希·加德纳·塞维尔联邦医疗保险多癌症早期检测筛查覆盖法案》。这项法案由我的朋友和我们的同事、国会女议员泰瑞斯·尤厄尔领导。她希望增加获得更早、更简单的癌症筛查的机会。早期检测带来了希望，特别是对黑人美国人而言，他们面临着美国所有种族或族裔群体中最高的癌症死亡率和最短的存活率。我们必须更好地了解癌症并为我们服务不足的社区提供服务。我们必须共同努力，因为共同努力将确保所有美国人都能平等地获得新的癌症检测工具。议长先生，我们在这个会场上进行了许多激烈的辩论，但随着
Tirzepatide的安全信号和抑郁症的风险
沙特食品和药物管理局（SFDA）建议所有医疗保健专业人员都意识到与使用Tirzepatide相关的抑郁症的安全信号。该信号是由于常规药物监测活动而起源的。引言Tirzepatide是一种葡萄糖依赖性的胰岛素多肽（GIP）受体和胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂，指示为饮食和运动辅助，以改善2型糖尿病类型成人的血糖控制。[1]抑郁症是一种常见但严重的情绪障碍。它会引起严重的症状，影响一个人的感受，思考和处理日常活动，例如睡觉，饮食或工作。要被诊断出患有抑郁症，症状必须至少存在2周。有不同类型的抑郁症，其中一些由于特定情况而发展。[2]本综述的目的是评估与使用Tirzepatide相关的抑郁症风险，并在需要时建议监管建议。SFDA的方法论信号检测团队使用国家药物宣传中心（NPC）数据库和世界卫生组织（WHO）数据库，Vigibase进行了信号审查，并进行了文献筛选，以检索所有相关信息，以评估抑郁症和Tirzepatide使用之间的因果关系。2024年7月进行的搜索。结果案例审查：SFDA的信号检测团队搜索了沙特国家数据库和谁数据库以找到个人案例安全报告（ICSRS）。WHO数据库导致了153个全球病例报告，而发现了五个本地案件。作者使用信号检测工具（Vigilyze）检索所有报告的全局病例。[3]作者还对30个提取的ICSR应用了WHO-AMC因果关系评估标准，最高完整性得分为1.0。[4]，其中3例，可能与Tirzepatide有关，并且由于缺乏有价值的信息而被评估为不可评估的27例。
研究发现，可靠地检测人工智能生成的文本是不可能的
马里兰州学院公园市敲响了警钟。根据最近的一项研究，研究人员怀疑是否有可能可靠地检测出人工智能生成的文本。计算机科学教授 Soheil Feizi 与四名博士生一起研究了“人工智能生成的文本能被可靠地检测到吗？”不幸的是，他们的答案是否定的。鉴于大型语言模型 (LLM) 可用于抄袭、进行令人信服的社会工程攻击和大规模传播错误信息，这项研究绝对令人担忧。当前的人工智能生成文本检测工具还有很多不足之处 OpenAI 的人工智能生成文本检测器非常不准确。事实上，OpenAI 承认它并不可靠，因为该工具只能正确识别 26% 的人工智能书写文本（真阳性）。此外，有 9% 的时间，它会将人类编写的文本错误地标记为 AI 编写的文本（误报）。市场上另一种流行的工具 GPTZero 本质上是测量给定文本的随机性。根据 GPTZero 的 FAQ 页面，该工具能够在 99% 的时间内识别人类创建的文本，在 85% 的时间内识别 AI 生成的文本，尽管有些人可能对这种说法感到不满。可以可靠地检测 AI 生成的文本吗？通过实证分析，马里兰大学的学者研究了市场上几种流行的 AI 文本检测模型，发现它们并不可靠。通过研究水印方案、零样本分类器和基于神经网络的检测器，他们发现释义攻击可以帮助对手逃避人工智能检测。他们写道：“我们表明，释义攻击（将轻量级基于神经网络的释义器应用于人工智能生成模型的输出文本）可以逃避各种类型的检测器。”此外，他们声称基于水印的检测器很容易被欺骗，使其看起来像是人造文本被加了水印。这样的对抗性欺骗
在综合性中风中心对用于检测大血管闭塞的商业人工智能解决方案进行头对头比较
急性缺血性卒中 (AIS) 仍然是全球致残和死亡的主要原因 (1)。大血管闭塞 (LVO) 尤其与更严重的表现缺陷有关，并且是导致功能依赖和死亡率上升的主要原因 (2)。血管内治疗对 LVO 的影响是深远的，减少一名患者的残疾需要治疗的人数为 2.6 (3)。加快血栓切除术至关重要，因为从门诊到血运重建的时间每缩短 15 分钟，独立行走和功能结果的比率就会提高 (4)。因此，及时诊断 LVO 对于选择符合条件的患者以及在患者转诊和治疗方面提供更大的灵活性至关重要。急性卒中分诊的时间依赖性对于工作繁忙的放射科医生来说可能具有挑战性，但自动检测工具有望筛查并优先处理工作列表顶部的阳性 LVO 病例，从而使放射科医生能够首先诊断最需要时间的患者 (5)。用于自动检测 LVO 的商业软件越来越多地用于临床工作空间。一些工具基于传统的机器学习算法，而另一些工具则使用深度学习 (6、7)。RAPID LVO (RAPID 4.9、iSchemaView、加利福尼亚州门洛帕克) 是一种传统的机器学习模型，已证实的灵敏度和特异性分别为 97% 和 74% (6)。CINA LVO（Avicenna.ai，法国拉西奥塔）是一种深度学习模型，其灵敏度和特异性分别为 98.1% 和 98.2%（7）。尽管这些商业人工智能工具可用于 LVO 检测，但在现实环境中比较传统机器学习和深度学习解决方案的数据仍然不足。据我们所知，这是第一项在综合性卒中中心比较 LVO 工具的研究。本研究的具体目的是比较和验证 RAPID LVO 和 CINA LVO 在前循环卒中 LVO 检测中的表现，并描述每种方法的局限性。