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Android-SEM：基于迁移学习的 Android 恶意软件语义增强模型的生成对抗网络
摘要：目前，在数以百万计的 Android 应用程序中，存在着许多恶意程序，对人们的安全和隐私构成重大威胁。因此，开发检测 Android 恶意软件的方法势在必行。最近开发的恶意软件检测方法通常依赖于各种功能，例如应用程序编程接口 (API) 序列、图像和权限，从而忽略了源代码和相关注释的重要性，而这些注释通常不包含在恶意软件中。因此，我们提出了 Android-SEM，这是一种基于迁移学习的 Android 源代码语义增强模型。我们提出的模型建立在 Transformer 架构之上，以实现从恶意软件源代码生成代码注释的预训练框架。使用生成对抗网络优化预训练框架的性能。我们提出的模型依赖于一种新颖的基于回归模型的过滤器来保留高质量的注释和源代码，以进行与语义增强相关的特征融合。与传统方法相反，我们创造性地结合了量子支持向量机 (QSVM) 来对恶意 Android 代码进行分类，结合了量子机器学习和经典深度学习模型。结果证明，Android-SEM 在恶意软件检测和恶意软件分类方面的准确率分别达到 99.55% 和 99.01%。
分配问题和扩展的新拍卖算法
我们考虑经典的线性分配问题，并为其最佳和次优的解决方案引入了新的拍卖算法。该算法建立在二元理论上，并且与人类对物体和随之而来的市场等级的竞争性竞标思想有关，这是现实生活中拍卖过程的基础。我们区分了两种根本不同类型的招标机制：侵略性和合作。在数学上，侵略性的投标取决于双重空间中近似坐标下降的概念，一个合并的松弛条件以调节下降近似值的数量，以及𝜖尺度的概念有效地解决价格战争，这些价格战争是自然而然的，因为多个竞标者竞争了较小的价值对象。合作投标避免了通过检测和合作解决涉及一组人的竞争性僵局的合作解决。我们讨论了侵略性和合作招标方法之间的关系，我们得出了结合两者中思想的新算法和变化，并且我们还与其他原始的偶联方法（包括匈牙利方法）建立了联系。此外，我们的讨论指向算法扩展的道路，这些扩展更广泛地适用于网络优化，包括最短路径，最大流量，运输和最低成本流问题以及线性和凸成本功能。
斯威士兰国家行动计划 (COP) 2022 战略......
ADR 药物不良反应 AE 不良事件 AG 青春期女孩 AGYW 青春期女孩和年轻女性 AHD 晚期 HIV 疾病 AHF 艾滋病医疗基金会 ALHIV 感染 HIV 的青少年 ANC 产前诊所 API 活性药物成分 APN 接入点名称 ARV 抗逆转录病毒 ART 抗逆转录病毒疗法 C/ALHIV 感染 HIV 的儿童和青少年 CAG 社区依从性小组 CANGO 非政府组织协调大会 CBS 基于病例的监测 CBO 社区组织 CCD 社区商品分销 CCM 国家协调机制（全球基金） CDC（美国）疾病控制中心 CERA 社区参与和康复联盟 CLM 社区主导的监测 CMAC 和解、仲裁和调解委员会 CMIS 客户管理信息系统 CMS 中央医药库 CoAg 合作协议 COP 国家行动计划 COVID-19 2019 年冠状病毒病 CQI 持续质量改进 CS 民间社会 CSO 民间社会组织 DBS 干血斑 DNO 诊断网络优化 DQA 数据质量评估 DMPPT 决策者计划工具包 DREAMS 坚定、坚韧、授权、无艾滋病、指导和安全 DSD 差异化服务交付 DTG 多替拉韦 ECHO 临床艾滋病毒结果效率 EDCU 流行病学和疾病控制单位 EHHRRB 斯威士兰健康与人类研究审查委员会 EHLS 斯威士兰健康实验室服务 EID 早期婴儿诊断 eLMIS 电子物流管理信息系统 EQA 外部质量保证
治疗目标和多模式设备干预
本文是对有效的非侵入性疗法的跨学科叙事回顾，越来越多地用于恢复慢性脊髓损伤患者的功能（SCI）。首先提出的是原发性病变正在运动的继发性损伤级联反应和治疗性发育中的亮点，以减轻急性病理生理过程。然后总结是当前调节NORAD肾功能，血清素能和多巴胺能神经递质的药理策略，以增强亚急性和慢性SCI的长凳和临床研究的恢复。上次检查的是如何全面地设计神经力学设备（即电刺激，机器人辅助，脑部计算机界面和增强的感觉反馈），以吸引传出和传播的摩托学途径以诱导基于神经泄露性的神经模式产生。新兴证据表明，人类神经肌肉骨骼系统的计算模型（即人数字双胞胎）可以用作功能化的锚固剂，以将不同的神经力学和药理干预措施整合到单一的多模态原则中。如果适当地构建该系统，可以通过协调异质生物感觉，系统输出和控制信号来网络网络优化治疗结果。总体而言，这些康复方案涉及神经调节以引起保存的上脊髓，内部和周围神经肌肉电路中有益的适应性变化，以引起神经系统改善。因此，定性地推进对脊髓神经生物学和神经力学的理论理解对于设计新方法来恢复SCI后的运动是关键的。未来的研究工作应集中于个性化组合疗法，包括药理辅助，有针对性的神经生物学和神经肌肉修复以及脑部计算机界面，这些疗法遵循多模式的神经力学原理。
着装：智能网络基于扩散推理的奖励成型方案
摘要 - 通过人工智能（AI）基于人工智能（AI）基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代（6G）通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围，在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质，结合物理约束，使AI解决方案（例如深度强化学习（DRL））很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是，许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI（Genai）（尤其是扩散模型）的强大功能的启发，在捕获复杂的潜在分布时，我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案（着装），以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作，着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式，逐渐完善了潜在表示，以产生有意义的辅助奖励信号，以捕获网络系统模式。此外，连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成，允许连衣裙辅助的DRL（装扮得出）即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明，穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比，在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本，并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。
人工智能与机器学习 IV 年级课程大纲
神经网络与深度学习 B.Tech. IV 第一年 学期 LTPC 3 0 0 3 课程目标： 介绍人工神经网络的基础知识 获取有关深度学习概念的知识 学习各种类型的人工神经网络 获取应用优化策略的知识 课程成果： 能够理解神经网络的概念 能够选择学习网络来建模现实世界系统 能够使用有效的深度模型算法 能够将优化策略应用于大规模应用 UNIT-I 人工神经网络简介、ANN 的基本模型、重要术语、监督学习网络、感知器网络、自适应线性神经元、反向传播网络。联想记忆网络。模式关联的训练算法、BAM 和 Hopfield 网络。 UNIT-II 无监督学习网络-简介，固定权重竞争网络，Maxnet，Hamming 网络，Kohonen 自组织特征映射，学习矢量量化，反向传播网络，自适应共振理论网络。特殊网络-各种网络的介绍。 UNIT - III 深度学习简介、深度学习的历史趋势、深度前馈网络、基于梯度的学习、隐藏单元、架构设计、反向传播和其他微分算法 UNIT - IV 深度学习的正则化：参数范数惩罚、范数惩罚作为约束优化、正则化和欠约束问题、数据集增强、噪声鲁棒性、半监督学习、多任务学习、早期停止、参数类型化和参数共享、稀疏表示、Bagging 和其他集成方法、Dropout、对抗性训练、切线距离、切线 Prop 和流形、切线分类器 UNIT - V 训练深度模型的优化：神经网络优化中的挑战、基本算法、参数初始化策略、具有自适应学习率的算法、近似二阶方法、优化策略和元算法应用：大规模深度学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理教科书：1. 深度学习：麻省理工学院出版社出版的书籍，作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 2. 神经网络和学习机器，Simon Haykin，第 3 版，Pearson Prentice Hall。
元素强化学习方法用于自适应资源优化
摘要 - 随着无线网络的增长，可以支持更复杂的应用程序，开放无线电访问网络（O-RAN）架构具有其智能RAN智能控制器（RIC）模块，成为实时网络数据集合，分析，分析以及包括无线电资源块和下降链接电源在内的网络数据收集，分析和动态管理的至关重要的解决方案。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），O-Ran解决了具有前所未有的效率和适应性的现代网络的可变需求。尽管在使用基于ML的策略进行网络优化方面取得了进展，但仍然存在挑战，尤其是在不可预测的环境中资源的动态分配中。本文提出了一种新型的元强化学习（Meta-DRL）策略，灵感来自模型 - 现象元学习（MAML），以推动O-RAN中的资源块和下行链路分配。我们的方法利用虚拟分布式单元（DUS）和元DRL策略来利用O-RAR的分类架构，从而实现了适应性和局部决策，从而大大提高了网络效率。通过集成元学习，我们的系统迅速适应了新的网络条件，实时优化了资源分配。这将导致19。与传统方法相比，网络管理性能的增长8％，推动了下一代无线网络的功能。I. I Trattuction通过开放无线访问网络（O-RAN）体系结构，尤其是其RAN Intelligent Controller（RIC）模块[1]，[2]大大增强了无线网络以支持多样化和苛刻应用程序的发展。这些模式通过智能资源管理和复杂的控制技术增强网络功能，对于通过实现实时数据收集和分析提供高级服务至关重要[1]。此外，将人工智能（AI）和机器学习（ML）整合到这些模块中，有助于动态资源分配，提高操作效率并适应快速变化的条件。这项创新的核心，RIC模块采用开放式和标准化的接口进行实时和非实时控制，从而使网络更加智能，完全虚拟化和可互操作[3]。ML的策略，尤其是对于自适应网络的形象，在无线网络的动态领域至关重要。RIC使用关键绩效指标（KPI）并执行实时服务分析的能力使NET工作能够适应动态的波动需求。尽管对基于ML的权力和资源分配进行了深入的研究，但在不可预测的条件下管理实时资源管理的复杂性
2023年5月25日，美国医学博士Robert M. Califf美国专员...2023年5月25日，美国医学博士Robert M. Califf美国专员...
2023年5月25日，罗伯特·卡利夫（Robert M.FDA-2023-N-0398）尊敬的专员卡利夫：美国血液学学会（ASH）感谢有机会回应美国食品和药物管理局（FDA）对捕获细胞和基因治疗产品上批准后批准安全性和有效性数据的方法和方法的征求。Ash代表全世界有18,000多名临床医生和科学家，致力于研究和治疗与血液和血液有关的疾病。这些疾病涵盖了恶性血液学疾病，例如白血病，淋巴瘤和多发性骨髓瘤，以及诸如镰状细胞病（SCD），thalassycd，骨髓衰竭，静脉血栓栓塞和血友病等非恶性疾病。此外，血液学家是证明治疗各种血液疾病并继续成为干细胞生物学，再生医学，输血医学和基因治疗领域的创新者的潜力的先驱。ASH会员资格由基本，转化和临床科学家以及为患者提供护理的医生组成。在2018年，Ash创立了ASH研究合作（ASH RC），从而使进行研究的效率更高，从增加获得高质量的临床数据到使血液学状况的人更容易参与研究，从而加速了变化。当前的ASH RC计划着重于多发性骨髓瘤和SCD临床研究。ASH RC的基础是其数据中心，这是一个技术平台，可通过汇总有关血液疾病的研究级数据来促进信息交换。SCD临床试验网络优化了SCD中的临床试验研究，并利用数据中心收集关键信息并确定差距以推进SCD研究和治疗。Ash很高兴看到基因编辑和细胞疗法的快速进步以及有希望的新治疗选择，这些新治疗选择有望改变血液学疾病患者的护理。对接受这些治疗的个人的长期随访至关重要，对于确保这些患者的最佳结果并帮助随着时间的推移提供研究和使用这些疗法。该社会对细胞和基因治疗产品的安全性和有效性具有重大兴趣，并赞扬FDA征求对捕获这些产品的批准数据的方法和方法的意见。我们感谢有机会让Ash RC的高级医疗顾问William Wood在2023年4月27日在FDA举行的公众聆听会议上代表该协会提供口头评论，在那里他强调了Ash和Ash RC解决这些问题的努力。除了伍德博士的讲话外，我们很高兴提供有关Ash和Ash RC的工作的更多详细信息，以支持这些疗法的进步和长期随访。我们鼓励FDA利用Ash和Ash RC资源和专业知识，因为该机构考虑了这些变革性疗法的批准设置中的数据收集。
通往节能网络的路线图
通过下一代移动网络（NGMN）的移动行业，绿色未来网络计划正在共同努力，以提高网络能源效率（EE）。本出版物，概述并优先考虑在绿色未来网络计划的第三阶段探索的各种选项。以前的出版物涉及由移动网络运营商（MNO）部署的短期解决方案，以解决具有挑战性的能源景观。相比，本报告进一步扩展了潜在的技术，这些技术可能为网络EE路线图铺平了道路，以应对MNO面临的即将到来的环境和经济挑战，每种潜在的潜在解决方案都映射到了时间霍森的指示，以实现其潜在的未来实施。首先，能够测量无线电访问网络（RAN）EE是过程的重要组成部分。探索了实验室中评估基站（BS）设备的两种方法；电力消耗的静态测量程序和EE的动态测量程序。根据上下文，在测试当今现代BS设备时，每个都有自己的位置。但是，BS可以用于许多不同的配置，目的和上下文中。此外，为了支持网络EE优化，人工智能（AI）可能是提供能源消耗（EC）估计和预测的关键工具，同时限制了在整个网络中收集和传输的数据量。本报告建议标准组织定义方法，以在控制网络配置和参数的节点上传输和更新AI模型。在这种情况下，随着AI模型规模的增加，我们提倡解决方案的需求能够调整模型复杂性，以最大程度地减少以下来自：模型培训，传输和执行的EC。我们还强调，很快，MNO可能会试图集成新颖的硬件和软件机制，以支持基于AI的网络EE建模和优化。在软件级别上，集成新的智能解决方案可以使网络通过调整每个给定时间点的实际流量负载来减少EC。在室内部署中，提出了一种新的节能技术来管理每个RU的状态，全部属于给定单元，以动态关闭任何在给定时间点不具有用户连接或数据传输的RU的功率放大器（PA）。试验强调，相对于始终在网络部署中，该解决方案可实现20％的节能增益。由于不可忽略的负载，因此不可能关闭无线电组件，此报告表明，通过限制传输频谱效率来降低发射功率的智能资源分配，可能会导致RU的负载依赖性EC降低30％，而不会影响用户的服务质量（QOS）。我们建议标准组织定义方法，以协调实施独特且潜在竞争的节能机制的正确命令。可以通过实施不同级别的协调级别的解决方案来实现进一步的收益，以实现更有效的网络资源使用。更具体地说，该出版物强调了与新型网络优化方法有关的试验，该方法利用了服务领域的异质QoS要求，最多可占
Juho Andelmin：电动汽车的最佳路线Jimmy......
2014 年： Juho Andelmin：电动汽车的最佳路线 Jimmy Forsman：评估合作伙伴渠道模型中的国际软件扩展选项 Raul Kleinberg：评估概率风险分析中时间相关现象的影响 Ville Koponen：根据智能卡数据估算公共交通的使用情况 Mikko Kotilainen：研究船冰致负荷的统计建模 Lasse Lindqvist：具有共同疾病的捕食者-猎物系统分析 Harri Mäkelin：基于统计学习的预测性维护中罕见事件的分类 Outi Pönni：使用扩展逻辑回归对能源生产的风速预测进行后处理 Olli Rentola：使用归因模型分析在线广告效果 Anton von Schantz：使用细胞自动机方法对出口拥堵进行建模 2013 年： Mikko Harju：模拟元建模中动态贝叶斯网络的自动构建 Rasmus Hotakainen：根据核电站的运行经验估计人为错误概率 Noora Hyttinen：经验对从事故报告中提取知识的影响 Juha Kännö：北欧电力市场的短期价格预测模型 Tuomas Lahtinen：均等交换方法中的路径依赖性 Pekka Laitila：改进排名节点在贝叶斯网络条件概率引出中的使用 Eerno Niemenmaa：使用不同的认知无线电场景计算电信市场模型中的纳什均衡 Tony Nysten：短期销售预测的制定和传达 Joonas Ollila：环境决策中的投资组合建模 Lars Östring：用于生产和维护市场特定标准配置的产品开发过程模型 Kaisa Parkkila：信用组合的风险价值分析 Heikki Puustinen：具有多目标网络优化和仿真的军用飞机路线 Vendla Sandström：实时资源管理和活动控制 - 从推送和拉动视角 Ville Viitasaari：海运远期运费建模 2012： Karin Ahlbäck：使用环境价值流图降低制造业的能源消耗 Jari Alahuhta：使用多级模型评估薪酬保密的影响 Yrjänä Hynninen：口腔保健服务提供商的效率分析 Ilkka Leppänen：Stackelberg 游戏中的廉价谈话和合作 Ilkka Mansikkamäki：基于直方图的签名用于检测保修欺诈 Juha Nuutinen：健康产品零售中的消费者选择模型 Taneli Silvonen：核电站被动自催化氢复合器的可靠性分析 Otto-Ville Sormunen：芬兰湾化学品油轮碰撞的泄漏估计 Martti Sutinen：社交机器人的基于情感的自适应决策模型 Lauri Talvikoski：短期负荷使用分析和季节性时间序列方法进行预测 Juha Törmänen：系统智能清单 Heikki Vesterinen：船舶性能分析的统计回归模型 2011：Gillis Danielsen：优化热中子探测新技术 Olli Eskola：用于分析不对称战争策略的贝叶斯游戏 Aira Hast：评估芬兰国家温室气体减排行动的风险和成本效益 Janne Junes：使用模拟模型比较道路路面维护策略 Juha-Matti Koljonen：通过简单规则和本地信息提高信噪比 Teppo Luukkonen：急救医学服务模拟和优化模型 Joni Nurmentaus：呼叫中心到达人数的战术预测。 Jirka Poropudas：篮球评分和预测的卡尔曼滤波算法 Osmo Salomaa：基于可达性的目的地和出行方式选择仿真模型 Antti Savelainen：利用加速度计从脑电图中检测运动伪影 Tero Tyrväinen：动态流程图方法中的风险重要性度量和常见原因故障 2010：Lassi Ahlvik：波罗的海经济有效的营养物减排 Lars Baarman：计算热化学平衡 Reda Guerfi：不准确参数对辐射剂量评估的影响 Lauri Haapamäki：识别网络中的商业模式 Aapo Huovila：使用多标准模型方法评估工作区性能 Lauri Hyry：客户质量感知和忠诚度与全球公司销售额之间关系的统计分析 Väinö Jääskinen：人类睡眠阶段转变 Tuomas Kervinen：一种用于估计北欧电力市场水电供应量的线性规划方法 Arttu Klemettilä：三方寡头垄断模型，用于评估认知无线电的经济影响 Juho Kokkala：防御战斗机的最佳分配 Marko Kotilainen：工业合作分析的复杂网络方法 Janne Laitonen：核安全监管控制中的风险跟进 Jari Liede：跨国公司的货币风险对冲 Mikko Loimula：使用两种方法评估洛维萨核电站房间的火灾风险 Mikko Luttinen：无限注德州扑克 - 现金游戏策略分析 Karl Johan Mangs：使用多变量方法对个人层面的迁移行为进行分类 Maija Mattinen：本地地磁活动的建模和预测 Eero Nevalainen：芬兰全球定位系统增强选项评估 Tuomas Nummelin：识别大额支付系统数据的行为变化 Tommi Pastinen：销售和物料管理中的预测系统 Timo Pekkala：管理利率衍生品投资组合市场风险的情景测试 Harri Räsänen：资本结构和估值——芬兰公司的横断面分析 Mauno Taajamaa：ICT 领域创新过程的加速 Jukka Ylitalo：资源与增长导向作为企业增长的预测因素 Jutta Ylitalo：海上事故频率建模 2009：Samuel Aulanko：岸边集装箱起重机的工作周期建模 Juho Helander：核电站风险研究中的主要不确定性因素 Tapani Hyvämäki：在维护故障检测中测试贝叶斯网络和基于密度的聚类 Juha-Matti Kuusinen：建筑物人流建模与预测 Topi Leisti：基于网络优化的造纸工业仿真模型构建 Matias Leppisaari：使用芬兰数据对死亡率进行随机建模 Mikko Loimula：使用两种方法评估洛维萨核电站房间的火灾风险 Jukka Luoma：系统思维过程中的系统智能 Pyry- Matti Niemelä：基准测试-mittaristo sosiaali- ja terveydenhuollon tuotannonohjaukseen Arto Niinistö：模拟带有风能、太阳能和燃气发电机的微电网管理 Ville-Veikko Niskanen：估算股票指数的流动性溢价 Matti Ollila：大学研究小组与其资金来源之间相互关系的效率分析 Jouni Pousi：基于效果的运营决策分析方法 Ismo Räisänen：运输问题、其解决方法及其在海上运输中的应用 Juha Saloheimo：在宽带网络故障管理过程中使用 Syslog 消息 Kimmo Söderholm：WSFS 中湖泊流出量的计算 Antti Toppila：电信公司标准化活动的资源分配模型 2008：Mikko Dufva：以成本效益的方式减少农业对水系统的负荷 Markus Ehrnrooth：金融市场质量飞跃分析 Antti Eloranta：外来汇率期权 Tanja Eronen：非定期存款估价与对冲 Michael Gylling：为消费品制造商设计全球供应链 Matti Heimonen：多人游戏中的收入生成模型 Ville Holma：信贷篮子定价中的系动词 Petri Holappa：工业批发商的采购优化 Jussi Kangaspunta：武器系统成本效益评估中的投资组合分析 Tommi Kauppinen：食品物质投入和营养价值的效率分析 Lauri Kovanen：预测企业违约概率 Anna Matala：火灾模拟的固相反应参数估计 Sampsa Ruutu：利用系统动力学预测国家海上运输需求和能力 Erkka Ryynänen：零售银行的客户细分 Topi Sikanen：火灾模拟中的火把散射建模 Atso Suopajärvi：水平不确定性的现象学建模2 核电站的概率安全评估 Maija Vanhatalo：多元建模在改进产品创建过程中的应用 Eeva Vilkkumaa：稳健投资组合建模中的群体决策支持方法 2007：Tommi Ekholm：气候变化缓解负担分担情景 Simo Heliövaara：火灾疏散中人类行为的计算模型 Erkka Jalonen：创新管理中的投资组合决策 Harri Järvinen：彩票投注和赌博游戏的功能和数学结构 Anssi Käki：报废备件采购中的预测 Kalle Korpiaho：研发中的项目组合管理；组织 Ilkka Kujamäki：跨国论文中的客户盈利能力评估 Kimmo Lehikoinen：风险价值系统回测过程的开发 Antti Malava：期权组合的波动风险建模 Teemu Mutanen：普适计算中的消费者数据和隐私 Juuso Nis sinen：评估信息对项目组合选择的影响 Mirko Ruokokoski：电梯群控中的整数优化 Timo Salminen：远期利率市场模型的校准 Sami Sirén：核电站允许停机时间的风险知情优化 Olli Stenlund：施工项目进度优化 Olli Väyrynen：通过多种财务比率识别被低估的股票