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严重程度及复发风险评估
背景与目的：药物相关性颌骨坏死（MRONJ）严重影响患者的生活质量，且对治疗效果不佳。关于MRONJ的X线特征识别的研究很多，但通过定量X线分析评估MRONJ严重程度和复发风险的报道却很少。本研究旨在利用ITK-SNAP研究MRONJ患者溶骨性病变的体积和骨硬化性病变的放射密度值，以预测其严重程度并评估预后。材料与方法：本研究纳入78例MRONJ患者（78个病变），其中53例为溶骨性病变，25例为单纯骨硬化性改变。综合调查患者的CBCT图像、人口统计学特征和临床资料。利用ITK-SNAP进行体积分析和放射密度测量。使用SPSS 25.0进行统计学分析。结果：接受静脉双磷酸盐治疗的MRONJ患者（P=0.004）与无骨质疏松症患者（P=0.027）的溶骨性病变体积均较大，但与治疗时间无明显相关性（P=0.094）。硬化性病变的放射密度值与治疗时间有明显相关性（P=0.040）。复发的MRONJ患者术后病变周围放射密度值较大（P=0.025），但与硬化性病变向溶骨性病变的转化无明显相关性（P=0.507）。结论：接受静脉双磷酸盐治疗的MRONJ患者更容易发展为大体积溶骨性病变。双磷酸盐治疗时间长可能与骨硬化病灶骨密度增高有关，而骨密度增高与骨硬化病灶向溶骨性病灶转化无关，术后病灶附近骨密度增高可能是MRONJ复发的预测因素。
生物识别技术在增强网络安全中的作用-IJRPR
然而，它们的脆弱性，例如对盗窃和蛮力攻击的敏感性，突显了需要更强大的身份验证机制。为了应对这些挑战，整合生物识别技术已成为增强网络安全的有希望的解决方案。结合计算机科学，工程和生物学的生物识别技术使用独特的身体或行为特征来验证个人的身份。通过利用指纹，面部特征，虹膜图案，语音色调和行为等功能，生物识别身份验证比传统方法具有许多优势，包括改善的安全性，便利性和用户接受。在网络安全中采用生物识别技术是由于其有效地解决身份验证脆弱性和应对新兴威胁的潜力所推动的。生物识别系统提供了高度准确和可靠的身份验证，从而降低了未经授权的访问和欺诈的风险。此外，它们无缝集成到智能手机和笔记本电脑（例如智能手机和笔记本电脑）等数字设备中，导致用户广泛接受和可用性。，尽管生物识别技术有望在增强网络安全方面，但它们也带来了挑战和考虑。关注生物识别数据的隐私和安全性，潜在的欺骗攻击以及监管合规性问题引发了网络安全社区中的辩论。应对这些挑战需要对生物特征识别验证的技术，道德和法规方面有全面的了解。本研究论文旨在对生物识别技术作为网络安全方法进行全面综述。通过探索生物识别验证的潜在概念，技术，应用，挑战和未来的前景，本文旨在阐明其在增强网络安全防御方面的作用。通过批判性地评估生物识别技术的优势，局限性和道德意义，本文旨在为数字时代的网络安全提供更好的理解。
BRAIN-2020-0815-ver9-Long_3P 430..446 - NSF-PAR
目的：在本研究中，我们提出了一种新颖的自适应约束独立向量分析 (acIVA) 方法来有效捕捉动态血氧水平依赖性 (BOLD) 活动 (dBA) 的时间和空间特性，并有效地量化 dBA (sdBA) 的空间特性。我们还建议将 dBA 纳入大脑动力学研究，以深入了解活动连接共同进化模式。简介：使用功能性磁共振成像 (fMRI) 研究人脑动力学，可以识别独特的功能网络连接 (FNC) 状态，并为精神障碍提供新的见解。有证据表明，fMRI 捕捉到的 BOLD 活动和 FNC 都与心理和认知过程有关。然而，只有少数研究评估了这两个功能领域的相互关系。此外，由于需要研究精神分裂症的异质性，识别精神分裂症亚组具有重要的临床意义。方法：我们设计了一项模拟研究来验证 acIVA 的有效性，并将 acIVA 应用于从精神分裂症患者和健康对照者 (HC) 收集的静息态 fMRI 数据的动态研究，以调查 dBA 和动态 FNC (dFNC) 之间的关系。结果：模拟研究表明 acIVA 准确捕捉了空间变异性并提供了 sdBA 的有效量化。fMRI 分析产生了同步的 dBA-时间属性 (tdBA) 模式，并表明 dBA 和 dFNC 在空间域中显着相关。利用这些动态特征，我们可以识别出在临床症状方面具有显著差异的精神分裂症亚组。结论：我们发现，与 HC 相比，精神分裂症患者的脑功能组织异常，因为精神分裂症患者的同步 sdBA-tdBA 模式较少，并且精神分裂症患者更喜欢融合多个脑区的部分。使用动态特征识别精神分裂症亚组启发了神经影像学在研究疾病异质性方面的应用。
通过可解释的人工智能解释中风受损的肌电图模式
摘要：肌电图 (EMG) 在识别缺血性中风引起的神经肌肉改变方面具有宝贵的肌电表现，可作为诊断缺血引起的步态障碍的潜在标记。本研究旨在开发一个可解释的机器学习 (ML) 框架，通过可解释的人工智能 (XAI) 技术区分中风患者和健康个体的肌电模式。该研究包括 48 名在康复中心接受治疗的中风患者（平均年龄 70.6 岁，65% 为男性），以及 75 名健康成年人（平均年龄 76.3 岁，32% 为男性）作为对照组。在步态实验室的室内地面行走期间，从放置在双下肢股二头肌和外侧腓肠肌上的可穿戴设备记录 EMG 信号。我们部署了 Boosting ML 技术，利用 EMG 步态特征识别中风相关的步态障碍。此外，我们还采用了 XAI 技术，例如 Shapley 加法解释 (SHAP)、局部可解释模型不可知解释 (LIME) 和 Anchors，以解释 EMG 变量在中风预测模型中的作用。在评估的 ML 模型中，GBoost 模型在与训练数据集进行交叉验证时表现出最高的分类性能 (AUROC：0.94)，并且在使用测试 EMG 数据集进行评估时也表现出色 (AUROC：0.92，准确率：85.26%)。通过 SHAP 和 LIME 分析，研究发现有助于区分中风组和对照组的 EMG 频谱特征与右侧股二头肌和外侧腓肠肌有关。这种可解释的基于 EMG 的中风预测模型有望成为预测中风后步态障碍的客观工具。它的潜在应用可以通过提供可靠的 EMG 生物标志物极大地帮助管理中风后康复，并解决缺血性中风患者的潜在步态障碍。
英国生物识别策略：重置时间？
2024年5月22日，总理随后宣布将举行一场大选，导致议会解散。因此，撤回了几项立法提案，其中包括高度争议的数据保护和数字信息（第2号）法案，这些法案除其他事物外，还试图废除英格兰和威尔士的生物识别技术和监视摄像机专员的双胞胎办公室。这是我自2021年以来强烈反对的一项提议，包括由于对苏格兰的下放后果。在1月8日在我的网站上发表的新年舆论文章中，我讨论了英国的令人担忧的民主反向行驶模式，包括独立监管机构的权力。违反了旨在将独立监督生物识别技术的独立监督的政策灭亡的背景，我认为英国大选现在为英国政府生物识别策略提供了一个“战略重置”的机会，这些策略自2018年以来就没有刷新。需要在2020年3月进行战略重置，艾伦·图灵研究所（Alan Turing Institute）的新兴技术与安全中心（CETAS）发表了一份研究报告：“警务和执法生物识别技术的未来：通知英国监管”。该研究表明，在未来五到十年中，可用于执法的生物识别类型可能会大大扩展。这项研究强化了我自己的观点，即英国生物识别技术的法律框架（和战略）不足，并且需要改革，主要是因为它未能跟上生物识别技术的快速变化。该研究强调了技术的发展，而不是传统验证和识别无摩擦和行为生物特征识别格式，包括多模式系统，这些系统结合了多个生物识别数据源，以增强执法和安全功能。这项研究还强调了公众对保护个人免受一系列风险的保障措施的充分性的证据，例如数据滥用和某些“新颖”新兴用例的歧视性含义。
小麦（TRITICUM ...）的农业品种
尽管多年来它有过各种各样的名字，但目前这才是真正有效的名称。 Koernicke（1873 年）和 Koernicke 和 Werner（1885 年）对小麦进行了迄今为止最完整的分类，并创建了小麦属不同种类的植物变种。 1915 年（5），Flaksberger 发表了一篇有关俄罗斯小麦的长篇著作。然而，正是瓦维洛夫 (27) 在 1916 年对伊朗北部的考察中，收集并研究了代表小麦所有物种和品种的最大数量的材料，确定了这种草的不同起源中心。 1921 年（19），英国的珀西瓦尔（Percival）因其关于小麦的经典著作，而将自己的名字列入了小麦分类学家之列。 1923 年（28），俄罗斯的瓦维洛夫 (Vavilov) 为他的植物育种研究所组织了最完整的小麦收集工作，通过在俄罗斯全境和其他国家进行长期收集。他的收藏品达31,000件标本，涵盖680个品种，超过了英国珀西瓦尔组织的收藏。通过将他的差别系统学方法应用于这种丰富材料的研究，并进一步借助细胞学和遗传数据，瓦维洛夫为小麦的植物地理知识建立了新的基础。 1927 年，智利的 Opazo (16) 发表了有关该国小麦种植和分类的信息。 1929 年（10），阿根廷的 Klein 对 12 个品种的特征进行了研究，观察了通过谷粒特征识别它们的可能性。 1933 年（25），葡萄牙的 Vasconcelos 描述并系统化了大多数本国和引进的小麦栽培类型。 1934 年，阿根廷的 Cios (4) 和 Hirschhorn (7) 发表了小麦品种鉴定的结果，前者利用形态特征，后者利用 1% 石炭酸对种子、穗和茎秆的作用。 1935 年（6），Flaksberger 发表了对世界各地小麦物种和品种的起源和分类进行长期研究后获得的新成果。 1939 年，阿根廷的 Horovitz (8) 描述了 92 个最重要的商业品种，并将其列入分类表；1940 年 (18)，Patron 描述了另外 35 个品种。 1942 年，美国的 Clark 和 Bayles (3) 发表了关于 16 个不同物种的 212 个变种的大量研究成果。在葡萄牙，Vasconcelos 于 1943 年 (26) 开始出版一部著作，更新葡萄牙小麦的系统分类，以符合 Flaksberger 于 1935 年发布的新分类概念 (6)。 Paiva 于 1947 年 (17) 研究了南里奥格兰德州的小麦分类，在巴西首次对这种草进行了系统的研究。 1948 年，葡萄牙的 Beliz (2) 继承了 Vasconcelos 的工作，发表了 10 个小麦新品种的描述。
听觉处理和相关共激活轨道皮质的年代学取决于音乐专业知识
声音处理的年代和横向化对大脑中听觉刺激的处理的理解显着贡献。There is ample evidence that the temporal hierarchy and the interactions between the right- and left-sided auditory pathways significantly determine the circuits between the peripheral to the cortical level ( Tervaniemi and Hugdahl , 2003 ; Eggermont and Moore , 2012 ), pointing out that the left hemisphere is specialized for temporal processing, whereas the right hemisphere subserves processes domiciled in空间/光谱域（Zatorre和Belin，2001; Poeppel，2003; Boemio等人，2005年； Schönwiesner等。，2005年）。人类听觉皮层被细分为具有多个互连的三个主要部分：核心（主要的听觉皮层），皮带（次级听觉皮层）和正确分子区域（Hackett等人（Hackett等），1998; Rauschecker和Scott，2009年），它们从皮质下边缘投影获得皮质输入（Kraus and Nicol，2005； Wong等人。，2007年； Kraus和Chandrasekaran，2010年； Kraus and Anderson，2014年； Kraus等。，2017年）和来自较高认知水平和触发连接的自上而下的预测（Zatorre等人，2007年； Rauschecker和Scott，2009年）。音乐大脑是显示听觉处理的神经可塑性的绝佳模型（Münte等人，2002年； Wan and Schlaug，2010年）。积极的音乐制作涉及众多对感知，认知，行为和大脑活动的神经过程（Hyde等人。，2009年； Moreno等。，2009年； Skoe等。，2015年； Slater等。，2015年； Habibi等。，2018年至青春期（Tierney等人。，2015年）和成年（Pantev等人，1998; Herdener等。，2010年； Benner等。，2017年；詹姆斯等人。，2020）。此外，在了解神经处理与音乐专业知识（指音乐能力和音乐训练）和杰出的听觉技能方面的关系方面获得了宝贵的见解（Zatorre等人。，2007年； Kraus和Chandrasekaran，2010年； Zatorre and Salimpoor，2013年； Kraus and Anderson，2014年； Wengenroth等。，2014年）。发现，在听觉皮层中心的Heschl Gyri（HG）平均比非音乐家的灰质平均多130％（Schneider等人。，2002）。音乐家还具有扩大的听觉诱发响应模式（Schneider等人，2005年； Benner等。，2017年）。可以通过磁脑摄影（MEG）定位于第一HG的中心部分，包括早期中等潜在的P30和随后发生的P50响应模式，发生在刺激后，刺激性30和50 ms。听觉带和偏对区域的随后的次级N1和第三纪P2响应更多地源于第一hg的周围带区域（Schneider等人，2005年）。晚期听觉诱发领域的P1-N1-P2复合物通常与基本声音感知，注意因素，特征识别和
使用机器学习的HSRP数字板检测-IJRPR
在过去五年中，使用机器学习技术对高安全性登记板（HSRP）的检测和认可取得了相当大的势头，这是在深度学习进步的推动下，尤其是卷积神经网络（CNNS）。这些模型已被证明有效地识别字母数字模式并处理与HSRP相关的复杂性，例如不同的字体，设计和安全功能。在2019年，Li等人。在CNN中引入了专门用于车辆登记板检测的CNN中的使用。通过将模型的注意力集中在数字板的关键区域上，它们的方法提高了结果的准确性和解释性。这项研究在应对复杂的HSRP设计带来的挑战方面至关重要，该设计通常包括全息图和水印。基于注意力的方法使该模型忽略了无关紧要的背景信息，而是专注于板块的重要细节[1]。Uddin等人解决了HSRP检测域中标记的数据有限的问题。在2020年，使用了转移学习技术。通过在大规模数据集上微调预训练的模型，然后将其调整为HSRP识别的特定任务，它们在速度和准确性方面都有显着提高。他们的研究还探讨了数据扩展等技术，以增强模型的概括能力，当时应用于不同的HSRP格式[2]。在2021年，Shah等人。此方法对于处理监视录像中通常遇到的模糊或扭曲的图像特别有用[3]。引入了多分辨率CNN体系结构，以改善在不同条件下（例如不同的图像分辨率，角度和环境因素）的HSRP检测。他们的方法使网络可以在多个尺度上处理图像，从而改善了鲁棒性，尤其是在现实情况下，可以从不同角度或在弱光条件下捕获板。在2022年，Patel和Rao开发了一种混合系统，将CNN与光学特征识别（OCR）技术相结合，用于检测和识别HSRPS。他们的方法利用CNN来定位和检测板，而OCR则被用来读取板上的字母数字字符。这种集成导致对HSRP的检测和识别更加准确，尤其是在安全特征或字体显着变化的情况下[4]。Kumar等。 （2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。 他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。 这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了Kumar等。（2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了
信息技术中的人工智能
人工智能是一个广泛的领域，涵盖了信息技术中的各种概念。本研究论文重点介绍人工智能中的不同技术及其如何应用于提高多个部门的绩效。本研究的目的是讨论人工智能及其现在和未来的应用。人工智能是多个概念的基础，例如计算、软件创建和数据传输。使用人工智能的技术包括机器学习、深度学习、自然语言生成、语音识别、机器人技术和生物特征识别。人工智能适用于许多领域，例如医疗保健行业、装配和制造业、商业组织以及汽车行业。人工智能还具有各种优势，使其在许多领域越来越受欢迎。人工智能机器可以同时执行多项工作；与人类相比，它们成本不高，而且准确高效。人工智能还遇到了多个阻碍其应用的问题。人工智能容易出现技术难题、安全问题、数据困难，如果用户不了解人工智能系统，还可能导致事故。人工智能的使用增加通过提高组织的绩效和促进数据安全改变了各个领域。关键词：人工智能、机器学习、语音识别和生物识别。简介 数字世界每年都变得越来越复杂。科学家和研究人员在技术领域取得了创新。数字技术的一项重大突破是人工智能 (AI)。人工智能是一个关键词，它定义了信息技术中的各种概念，例如计算、软件创建和数据传输。尽管如此，人工智能的出现正值网络攻击不断增加的时代。如今，许多公司和商业企业都应用人工智能来为其数据和信息系统提供安全保障。当人们想到人工智能时，他们会想到网络安全和网络攻击问题（Dilek 等人2015 年）。人工智能还定义了计算机科学领域的各种概念。人工智能旨在创造能够像人脑一样思考和工作的机器。工程师目前正在制造有助于制造、装配和商业行业的机器人。随着时间的推移，人工智能变得越来越复杂。机器人通过使用人工智能的概念来组装产品，从而提供信息和工作。编程的概念在人工智能中也有重要的应用，因为这些机器使用计算机程序来传递信息和执行不同的操作。除了许多优点之外，人工智能也存在一些缺点，可能会在未来影响世界人口。解决人工智能如何对人类社会有用、它的问题以及它的普及将如何影响未来的人类社会将具有重要意义。文献综述 美国是在许多技术和商业领域应用人工智能的国家之一。随着特朗普总统的当选，美国已投入大量资金在军事等对国家至关重要的许多领域发展人工智能。Srivastava (2020) 认为，美国政府投资人工智能，因为它对于维护经济和国家安全、保护美国公民的生命和生命至关重要。别忘了，政府推动联邦对人工智能的投资，与不同行业、学术机构和其他非联邦机构合作，利用人工智能创新和发展各个领域 (Srivastava, 2020)。美国政府认为，人工智能对于促进全球军事霸权和技术方面的良好治理和全球领导地位具有重要意义。通过人工智能，美国将在技术领域与其他全球大国建立伙伴关系，并加强其军事力量。
Alessio Fagioli
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