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疟疾疫苗在非洲开始推广：需要加强非洲的监管和安全监测系统
引言 疟疾每年导致 60 多万人死亡，其中大多数死亡发生在非洲大陆。1 气候变化的影响和抗疟药物耐药性的出现进一步加剧了疟疾病例的增加。2 这两个因素严重威胁着有效的疟疾治疗和控制。有效的疫苗有可能减少耐药性感染。2 世卫组织建议在 2021 年推出两种疟疾疫苗 RTS、S/AS01，并在 2023 年推出 R21/Matrix-M，这是疫苗研发的一个重大突破。3 在努力引入这些疫苗的同时，重要的是要确保有一个有弹性和强大的药物警戒 (PV) 系统来有效监测疫苗安全，并借鉴引入 COVID-19 疫苗所获得的经验。PV 对于提供及时准确的疫苗安全数据、影响数据驱动的决策和解决公众担忧以提高疫苗接受度至关重要。然而，在全球卫生背景下，PV 经常被忽视。在本文中，我们探讨了通过非洲疾病控制和预防中心 (Africa CDC) 拯救生命和生计 (SLL) 干预措施、经验和战略利用 COVID-19 疫苗安全监测经验的重要性，这些干预措施、经验和战略可用于支持目前在疟疾流行国家推出的疟疾疫苗。在全球疫苗和免疫联盟、世卫组织、联合国儿童基金会和其他合作伙伴的支持下，已向 12 个非洲国家分配了 1800 万剂 RTS、S/AS01，将于 2023 年至 2025 年推出。4 疟疾疫苗的引入将彻底改变抗击疟疾的斗争
使用深度学习技术从ECG图像检测的心血管疾病检测 将数字创新用于社会变革-IJRPR 心脏病发作检测系统-IJRPR
心电图（ECG）是用于识别心血管问题的关键诊断工具，评估心脏的电和肌肉功能。虽然测试本身易于执行，但解释ECG读数需要大量的专业知识。传统上，ECG记录以纸质形式保持，使手动审查劳动密集型。通过数字化这些记录，可以改善自动诊断和分析。this project aims to use machine learning techniques to transform ECG paper records into a onedimensional signal, focusing on the P, QRS, and T waves that reflect heart activity.该过程涉及将ECG报告分割为13个线索，将数据转换为信号，应用平滑并通过阈值生成二进制图像。降低尺寸降低，例如主成分分析，将增强数据理解。机器学习模型，包括KNN，Logistic回归，SVM和集成分类器，将实现。最终模型将诊断诸如心肌梗塞或心律不齐之类的疾病，有助于有效的心脏健康评估。
用于嵌入传感器界面的实时热监测系统
摘要：本文提出了一种使用嵌入式集成传感器界面的实时热监测方法，该界面专用于工业集成系统应用。工业传感器接口是涉及模拟和混合信号的复杂系统，其中几个参数可以影响其性能。这些包括在敏感的综合电路附近存在热源，需要考虑各种传热现象。这需要实时热监测和管理。的确，瞬态温度梯度或温度差异变化的控制以及先进集成电路和系统早期设计阶段可能引起的热冲击和应力的预测至关重要。本文解决了微电子应用在几个领域的增长需求，这些领域的高功率密度和热梯度差异的差异是由于在同一芯片上实施不同系统（例如新生成5G电路）引起的。为了减轻不良热效应，使用应用于Freescale嵌入式传感器板的McUxPresso工具提出了实时预测算法，并通过将嵌入式传感器编程到FRDM-KL26Z板上，以实时监控和预测其温度预测。基于离散温度测量值，嵌入式系统用于预测嵌入式集成电路（IC）中的过热情况。在本文中，还提供了FPGA实施和比较测量值。这些结果证实了所提出算法的峰检测能力，该算法可令人满意地预测FRDM-KL26Z板中的热峰，并使用有限元元素热分析工具（用于系统分析的数值集成元件（NISA）工具），以评估可能是当地热力学压力的水平。这项工作为热应力和局部系统过热提供了解决方案，这是集成传感器界面设计人员在设计各种高性能技术或恶劣环境中的集成电路时的主要关注点。
医疗必需品指南 医疗福利药物 连续血糖监测系统：Freestyle 和 Dexcom 产品
胰腺是人体内的器官，它分泌多种激素，包括胰岛素和胰高血糖素，以及有助于分解食物的消化酶。胰岛素是人体需要的一种激素，它能将血液中的葡萄糖输送到细胞中，葡萄糖用于提供能量。糖尿病是一种胰岛素分泌受损和不同程度的胰岛素抵抗的疾病，会导致高血糖症（血液中的葡萄糖水平高）。当胰腺产生很少或根本不产生调节血糖所需的胰岛素时，就会发生 1 型糖尿病。当胰腺无法产生足够的胰岛素或人体对现有的胰岛素产生抵抗时，就会发生 2 型糖尿病。无论哪种类型的糖尿病，治疗的目标都是将血糖水平保持在目标范围内。血糖控制不佳会导致许多急性和慢性并发症，其中一些并发症可能会危及生命。连续血糖监测系统 (CGMS) 是一种微创或非侵入性设备，可频繁测量间质液中的葡萄糖水平。 CGMS 旨在获取有关血糖水平昼夜变化模式的信息，当医生实时评估或回顾性审查时，这些信息可以指导治疗调整，以改善整体血糖控制。塔夫茨健康计划使用联邦医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 和 MassHealth 的指导来为其双重产品合格计划成员确定保险范围，并使用 CMS 为其医疗保险优势计划成员确定保险范围。CMS 全国保险范围确定 (NCD)、地方保险范围确定 (LCD)、地方保险范围条款 (LCA) 以及包含在医疗保险手册和 MassHealth 医疗必要性确定中的文档是确定保险范围的基础（如有）。对于计划的成员，使用以下标准：LCD - 血糖监测仪 (L33822) (cms.gov)
CRISPR-CAS12A2基于目标核酸的快速和敏感检测系统
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予MedRxiv的许可证，以在2024年9月23日发布的此版本中显示在版权所有者中。 https://doi.org/10.1101/2024.09.20.20.24314102 doi：medrxiv preprint
利用 CRISPR-Cas 技术开发多病原体检测系统，用于快速现场诊断
快速准确地检测多种病原体对于有效的疾病管理非常重要，特别是在现场环境中，及时诊断可以显著影响公共卫生结果。传统的诊断方法虽然有效，但往往面临与敏感性、特异性和同时检测多种病原体的能力相关的挑战。CRISPR-Cas（成簇的规律间隔短回文重复序列）技术的最新进展为开发强大的诊断系统提供了新的可能性，CRISPR-Cas 是一种创新的基因工程工具。CRISPR-Cas 系统以其精确的基因编辑而闻名，可以用于分子诊断，以识别与各种病原体相关的特定核酸序列。这种方法有可能创建一个多病原体检测系统，能够在不同的现场条件下提供快速准确的结果。本研究探讨了这种系统的开发，重点是整合 CRISPR-Cas 技术以增强实时诊断多种病原体的能力。
基于超图的机器学习合奏网络入侵检测系统
摘要 - 检测恶意攻击的网络入侵检测系统（NID）继续面临挑战。NID通常是离线开发的，而它们面临自动生成的端口扫描尝试，从而导致了从对抗性适应到NIDS响应的显着延迟。为了应对这些挑战，我们使用专注于Internet协议地址和目标端口的超图来捕获端口扫描攻击的不断发展的模式。然后使用派生的基于超图的指标集来训练集合机学习（ML）基于NID的NID，以高精度，精确和召回表演以高精度，精确性和召回表演以监视和检测端口扫描活动，其他类型的攻击以及对抗性入侵。通过（1）入侵示例，（2）NIDS更新规则，（3）攻击阈值选择以触发NIDS RETRAINGE RECESTS的组合，以及（4）未经事先了解网络流量本质的生产环境。40个场景是自动生成的，以评估包括三个基于树的模型的ML集成NID。使用CIC-IDS2017数据集进行了扩展和评估所得的ML集合NIDS。结果表明，在更新的nids规则的模型设置下（特别是在相同的NIDS重新培训请求上重新训练并更新所有三个模型），在整个仿真过程中，提出的ML集合NIDS明智地进化了，并获得了近100％的检测性能，并获得了近100％的检测性能。
使用机器学习的安全目的开发面部检测系统
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yolov1到Yolov10：最快，最准确的实时对象检测系统
对象检测是一项基本的计算机视觉任务，可以支持各种下游任务。例如，它可用于协助实例细分，多对象跟踪，行为分析和识别，面部识别等。因此，在过去的几十年中，它一直是一个受欢迎的研究主题。近年来，由于移动设备的流行，在边缘上执行实时对象检测的能力已成为各种现实世界应用程序的必要组件。属于此类应用程序的任务包括自动驾驶，工业机器人，身份认证，智能医疗保健，视觉监视等。在许多实时对象检测算法中，Yolo（您只看一次）系列（从V1到V10）[1] - [10]近年来开发的是特别出色的。它在计算机视觉领域已经极大地影响了各种研究。本文将回顾Yolo的技术家族及其对当代实时计算机视觉系统发展的影响。通过在对象检测领域成功实现分裂的第一个基于深度学习的方法是R- CNN [11]。r-CNN是一种两阶段的对象检测方法，将对象检测过程分为两个阶段：对象提案生成和对象提案分类。R-CNN的作用是首先使用选择性搜索[12]，该搜索通常在图像处理中使用，以提取建议。在此阶段，CNN仅用作提取建议特征的特征提取器。至于识别部分，使用SVM [13]。随后的快速R-CNN的开发[14]
