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鼠标关键时期期间的视觉剥夺重组网络级功能连接
一个依赖经验可塑性的经典例子是眼部优势（OD）转移，其中单眼剥夺（MD）在视觉皮层中的神经元的反应性得到了深刻的改变。已经假定，OD转移还改变了全球神经网络，但是从未证明这种影响。在这里，我们使用宽局部荧光光学成像（WFOI）来表征具有遗传编码钙指示剂（THY1 -GCAMP6F）的雌性和雄性小鼠急性（3 d）MD期间基于钙的静息状态功能连通性的。我们首先通过将信号计算到噪声属性的整个数据处理管道来建立WFOI的基本性能。MD后，我们发现剥夺视觉皮层中δ条带（0.4 - 4 Hz）GCAMP6活性降低，这表明MD降低了该区域的兴奋活动。此外，MD之后，半球间视觉同位功能连通性降低，伴随着顶叶和运动同位型连通性的降低。最后，我们观察到了MD后2天达到峰值的视觉和顶叶皮层之间增强的互联网连接。一起，这些发现支持以下假设：早期MD诱导包括关联皮质在内的不同功能网络的动态重组。
零信任分数基于企业网络中的网络级访问控制
摘要 - 零信任安全最近引起了企业网络安全性的关注。其关键想法之一是根据信任分数做出网络级别的访问决策。但是，企业领域的基于得分的访问控制仍然缺乏我们理解中的基本要素，在本文中，我们在三个关键方面做出了贡献。首先，我们提供了29个信任属性的综合列表，可用于计算信任评分。通过引入一种新颖的数学方法，我们演示了如何量化这些属性。第二，我们描述了一种基于动态风险的方法，以计算信任得分必须满足允许访问所需的信任阈值。第三，我们基于主观逻辑引入了一种新颖的信任算法，该算法结合了前两个贡献，并提供了精细的决策可能性。我们讨论了与轻质添加剂算法相比，该算法如何显示出更高的表现力。性能方面，基于主观逻辑方法的原型表明，将访问决策与添加剂方法相似的计算时间。此外，与静态阈值相比，动态阈值计算仅显示决策时间增加7％。索引条款 - 网络安全，访问控制，信任
通过浅神经网络级联的模拟RF电路尺寸
摘要 - 提出了用于模拟电路组件自动尺寸的深神经网络体系结构，重点是2至5 GHz区域的射频（RF）应用。它解决了通常少数网络培训示例的挑战和多种解决方案的存在，其中该型解决方案是集成电路实现的不切实际值。，由于一系列专用的浅神经网络（SNN），我们通过一次将学习限制到一个组件大小来解决这些问题，在该级联限制了下一个网络的预测。此外，SNN是通过遗传算法单独调整预测顺序和准确性的。在每个步骤中的解决方案空间的缩小允许使用小型训练集，以及SNNS处理组件相互依赖的限制。该方法在三种不同类型的RF微电路上成功验证：低噪声放大器（LNA），电压控制的振荡器（VCO）和混合器，使用180 nm和130 nm CMOS实现。所有预测均在成分和性能水平的真实值的5％之内，所有响应均在4至47分钟后在不到5 s的情况下获得。在常规PC站进行培训。获得的结果表明，所提出的方法快速且适用于任意模拟电路拓扑，而无需为每组新的所需电路性能重新训练开发的神经网络。
下级神经胶质瘤切除后设定转移恶化的网络级预测
目的本研究的目的是预测低级神经胶质瘤切除后的固定转移恶化。方法作者回顾性分析了102例接受低级神经胶质瘤手术的两分之一系列。术前和手术后3-4个月评估了Trail制作测试B和A（TMT B-A）的完成时间之间的差异。与手术腔形态相关的信息的高维度以四种不同的方式减少到一小组预测因子：1）手术腔之间的重叠与组成YEO的17 network大脑的122个皮层包裹之间的重叠； 2）拖拉克斯：主要白质束的空腔断开； 3）手术腔与YEO网络之间的重叠；和4）脱节：Yeo网络的空腔结构断开连接的签名。实施了一种随机的森林算法，以预测TMT B-A Z分数的术后变化。结果最后两种基于网络的方法在剩下的受试者中产生了明显的精度（接收器操作特征曲线下的区域[AUC]大约等于0.8，p大约等于0.001），并且构成了两个替代方案。在单一树层次模型中，YEO皮质皮质网络12（CC 12）的损害程度是一个关键节点：损害CC 12的患者高于7.5％（皮质重叠）或7.2％（DISCONETS）（DISCONETS）具有更高的降低风险，在该网络上首次损害了该网络和良好的损害之间的损害。结论作者的结果对网络级方法是解决病变 - 症状映射问题的有力方法，使机器学习能力具有个人结果预测的强大方法。