XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System法在
挑战机器学习算法在预测脆弱的JavaScript函数Rudolf Ferenc†，p´eter Hegedus ∗，p´eter gyimesi†，g´abor
摘要 - 网络犯罪活动的迅速上升以及受其威胁越来越多的设备将软件安全问题引起了人们的关注。由于所有攻击中约有90％利用已知类型的安全问题，因此寻找脆弱的综合和应用现有的缓解技术是与网络犯罪作斗争的可行实际方法。在本文中，我们研究了最新的机器学习技术（包括流行的深度学习算法）如何在预测JavaScript程序中可能具有安全性漏洞的功能方面执行。我们应用了8个机器学习算法来构建从节点安全项目和SNYK平台的公共数据库中为本研究构建的新数据集构建预测模型，并从GitHub中构建了代码修复补丁。我们使用静态源代码指标作为预测变量和广泛的网格搜索算法来找到最佳的性能模型。我们还研究了各种重新采样策略的影响，以处理数据集的不平衡性质。最佳性能算法是KNN，该算法为预测弱势函数的模型以0.76（0.91 Precision和0.66召回）的预测模型。此外，深度学习，基于树木和森林的分类器和SVM具有竞争力，其F-MEASERIORS超过0.70。尽管F-测量结果与重新采样策略没有很大差异，但精度和召回的分布确实发生了变化。似乎没有重新采样似乎会产生偏爱高精度的模型，而重新采样策略可以平衡IR措施。索引术语 - 泄气性，JavaScript，机器学习，深度学习，代码指标，数据集
IL-1RA基因疗法在马骨关节炎中改善关节变性的生理，解剖和生物学结果 饮食中纤维素对急性急性腹泻的狗的临床和肠道微生物群回收的影响：一种随机前瞻性临床三亚
结果以下发现在统计学上是显着的。注射Scaavil-1RA会导致高滑液水平的IL-1RA（0.5至9μg/ml）。在整个持续时间内，我们观察到Scaavil-1RA以提高la la（在0到5的尺度上相对提高1.2），导致前列腺素E 2（相对下降30 pg/ml）的促进，并导致关节软骨的组织学改善（较小的软骨骨骼骨骼骨骼骨骼骨骼骨骼形成），并降低了（较小）。骨软骨病变）。在Scaavil-1RA处理的关节的滑膜膜中，我们还观察到与CD3阳性WBC的血管周围浸润，这表明通常观察到经病毒转导通常观察到的淋巴细胞T细胞周围血管周围浸润。
评估机器学习方法在乌克兰文本数据中检测虚假信息的有效性
摘要在当今世界上，信息以前所未有的速度传播，虚假信息对公共信任和信息安全构成了严重的挑战。俄罗斯在2022年对乌克兰的全面入侵激活了虚假信息作为混合战的工具，强调了需要有效的识别和控制方法。本文着重于评估各种机器学习方法在乌克兰文本数据中检测虚假信息的有效性，该数据集使用包括冲突期间收集的新闻头条的数据集。该研究涵盖了逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，梯度提升，KNN，决策树，XGBoost和Adaboost的分析。使用标准指标进行模型评估：精确度，召回，F1得分，整体准确性和混淆矩阵。结果表明，在打击虚假信息中使用机器学习的显着潜力，尤其是随机森林模型的有效性最高。这项研究强调了适应和优化分类器对虚假信息分析的特定任务的重要性，为在该领域的进一步研究铺平了道路。
使用遗传算法在卫星通信中直接辐射阵列的多束光束形成
载卫星通信的最新进展提高了动态修改直接辐射阵列（DRA）的辐射模式的能力。这不仅对于传统的通信卫星（例如地球轨道（GEO））至关重要，而且对于低轨道（例如低地球轨道（LEO））的卫星也至关重要。关键设计因素包括光束的数量，梁宽，有效的各向同性辐射功率（EIRP）和每个梁的侧叶水平（SLL）。然而，当试图同时满足上述设计因素的要求时，在多微型方案中出现了一个挑战，这些设计因素反映为不均匀的电源分配。这导致过度饱和，尤其是由于每个光束的激活时间（通常称为激活实例），在中心位置的天线元件中。应对这一挑战，本文提出了一种平衡每个必需光束天线元件激活实例的方法。我们的重点是在位于地球表面500公里的立方体上以19 GHz运行的光束。我们引入了一种基于遗传算法（GA）的算法，以通过调节每个天线元件的重量矩阵的振幅分量来优化光束成型系数。该算法的关键约束是对每个元素激活实例的限制，避免了射频（RF）链中的过度饱和。此外，该算法可满足梁的要求，例如梁宽，SLL，指向方向和总功率。使用先前的关键设计因素，该算法将优化所需的基因，以解决所需的光束特性和约束。我们使用8×8 DRA贴片天线在三个方案中测试了该算法的有效性，该天线具有圆形极化，并在三角形晶格中排列。结果表明，我们的算法不仅符合所需的光束模式规格，而且还确保了整个天线阵列的均匀活化分布。
过敏原免疫疗法在...
*通讯作者：Fatma Faisal El Dakrorory。摘要简介：在大多数患者中，慢性荨麻疹的原因尚不清楚。Aeroalorerregen可能会导致慢性荨麻疹。进行了这项研究，以研究免疫疗法在慢性自发性荨麻疹患者中的临床疗效。方法：招募了至少6个月的慢性自发性荨麻疹患者并接受皮下过敏原特异性免疫疗法。人口统计数据，皮肤刺测试的过敏原致敏模式，荨麻疹活性评分，血管水肿活动评分和药物评分。记录的分数是在过敏原免疫疗法之前和之后测量的。结果：活动和药物评分的显着下降（p <0.0001）。25％的研究患者在蜂箱评分方面具有完全改善，瘙痒分数为15.6％。但是，其中43.5％和42.9％的血管性水肿和药物分别具有完全改善。致敏模式与活动得分的改善无关。结论：免疫疗法对于慢性自发性荨麻疹患者有效。在敏化模式和症状改善之间未检测到任何关系。关键字：过敏原免疫疗法；慢性自发荨麻疹；过敏原敏化简介
拜登总统的两党基础设施法在堪萨斯州取得成效
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
拜登总统的两党基础设施法在佐治亚州取得成效
拜登-哈里斯政府已开始着手实施《两党基础设施法》，并且已经为佐治亚州人民带来了成果。迄今为止，已宣布为《两党基础设施法》拨款 102 亿美元，并将拨给佐治亚州，其中已确定了 473 多个具体项目需要资助。自《两党基础设施法》通过以来，已宣布为交通运输拨款约 69 亿美元——用于投资道路、桥梁、公共交通、港口和机场——并宣布为清洁水和水基础设施拨款约 4.86 亿美元。佐治亚州获得了 18 亿美元，用于为该州的每个人提供可靠的高速互联网，截至今天，由于《两党基础设施法》，超过 722,000 个佐治亚州家庭已经节省了每月的互联网费用。随着资助机会变成拨款奖励，公式基金变成具体项目，未来几个月将增加更多项目。通过覆盖佐治亚州各地的社区（包括农村社区和历史上服务不足的人群），该法律做出了关键投资，将改善佐治亚州人民的生活并为该州的成功奠定基础。
不同底物灭菌方法在胸膜中的影响。蘑菇种植：全面的评论
有效的底物灭菌是成功蘑菇培养的基石，可防止通过竞争微生物污染。本评论全面研究了各种灭菌方法，从科学文献中汲取了见解。我们探索诸如堆肥之类的既定技术，分析它们在创造有利于所需真菌增长的选择性环境中的作用，同时抑制不需要的微生物。审查考虑了化学灭菌，考虑到其对污染物的功效以及潜在的环境问题。随后进行了热水处理，揭示了它们在污染物控制和底物营养价值保存之间达到平衡的能力。然后对蒸汽技术进行精心分析，评估其在不同的压力和时间组合下实现无菌性的效率。最后，引入了基于创新的臭氧灭菌和冷等离子体技术，突出了其优化消除污染物和保留最佳蘑菇生长有益组件之间平衡的潜力。对各种灭菌技术的这种批判性评估使研究人员和耕种者为其特定的蘑菇物种和耕种目标选择了最合适的方法，最终促进了增强的产量，提高的作物质量以及蘑菇种植行业的发展。
优化方法在动态环境中改善视觉猛击
是针对一个问题，即经典视觉大满贯系统的鲁棒性受到环境中动态目标特征点的极大影响，提出了一种使用目标检测算法来识别和消除动态目标特征点的方法。首先，使用目标检测算法yolov5识别收集的环境图像，然后选择周围环境。对象被识别为环境中的动态目标，然后将目标检测结果集成到视觉猛击前端的特征提取中，删除了提取图像特征点的动态目标部分的特征点，其余的静态特征点用于映射构造和定位，并在TUM DATA集合上进行测试。结果表明，在使用目标检测算法来消除动态特征点后，在高度动态的场景中，视觉SLAM系统的绝对轨迹误差的根平方误差将减少97.89％，从而有效提高了系统的定位准确性和鲁棒性。
使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑
拓扑优化是功能最广泛的结构优化方法之一。但是，为了换取其高水平的设计自由，典型的拓扑优化无法避免存在多个本地Optima的多模态。这项研究的重点是开发无梯度拓扑优化框架，以避免被捕获不良的本地Optima。它的核心是数据驱动的多项性拓扑设计（MFTD）方法，其中通过求解低指标拓扑优化概率生成的设计候选者通过深入的生成模型和高级授权评估进行了更新。作为其关键组件，深层生成模型将原始数据压缩为低维歧管，即潜在空间，并随机将新的设计候选者安排在整个空间上。尽管原始框架是无梯度的，但其随机性可能导致结合变异性和过早收敛性。受到进化算法的流行跨界操作（EAS）的启发，本研究合并了数据驱动的MFTD框架，并提出了一种新的交叉操作，称为潜在交叉。我们将提出的方法应用于2D结构机械的最大应力最小化问题。结果表明，潜在跨界改善了与原始数据驱动的MFTD方法相对的收敛稳定性。此外，优化的设计表现出与使用p-norm测量的常规基于梯度的拓扑优化相当或更好的性能。[doi：10.1115/1.4064979]