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AWS规定指导 - AWS上的网络威胁情报共享
结构化威胁信息表达式（Stix）是一种开源语言和序列化格式，用于交换CTI。指标，例如文件哈希，域，URL，HTTP请求和IP地址，是要共享威胁阻塞的重要输出。但是，有效的行动取决于其他智能，例如确定性评分和入侵集相关性。stix 2.1定义18个stix域对象，包括攻击模式，行动过程，威胁参与者，地理位置位置和恶意软件信息。它还引入了概念，例如置信等级和关系，这些概念可帮助实体在威胁智能平台收集的大量数据中确定噪声中的信号。您可以在AWS环境中检测，分析和分享有关威胁的细节。有关更多信息，请参见本指南中的预防和侦探安全控制。
血浆动脉粥样硬化指数与糖尿病前期和2型糖尿病的非线性相关性45岁及以上的中国成年人中：Charls
结果：调整了潜在的混杂因素后，我们观察到AIP与糖尿病前期的风险[优势比（OR）= 1.75，95％的置信间隔（CI）：1.49 - 2.06]和T2DM（OR = 2.91，95％CI：2.38：2.38 - 3.57）。具有较高AIP水平的参与者表现出糖尿病前期风险的显着升高（OR = 1.52，95％CI：1.33 - 1.74）和T2DM（OR = 2.28，95％CI：1.92 - 2.71）。AIP在不同亚组中表现出与糖尿病前期和T2DM风险的一致相关性。结果表明，AIP和T2DM的AIP与风险之间的非线性关系，分别为0.29和0.04。当AIP> 0.29时，AIP与糖尿病前期风险之间存在正相关（OR = 2.24，95％CI：1.67 - 3.00，p <0.0001）。同样，当AIP> - 0.04时，AIP与T2DM的风险正相关（OR = 3.33，95％CI：2.67 - 4.16，p <0.0001）。
引文：Pietra D、Brisci A、Rumi E、Boggi S、Elena C、Pietrelli A、Bordoni R、Ferrari M、Passamonti F、De Bellis G、Cremonesi L 和 Cazzola M. Dee
对于 HRM 检测，采用补充表 S1 中报告的优化内含子引物。PCR 在 20 μ L 中进行，其中包含 100 ng DNA、0.5 单位 HotStart Taq 聚合酶以及 1x 缓冲液（Qiagen，德国希尔登）、1.5 mM MgCl 2、800 μ M dNTP、300 nM 每种引物和 1x EvaGreen（Idaho Technologies，犹他州盐湖城）作为插入染料。循环和 HRM 分析在 Rotor-Gene ™ 6000 实时分析仪上进行，采用以下热方案：95°C 持续 15 分钟（一个循环）；95°C 持续 30 秒，55°C 持续 30 秒，72°C 持续 30 秒（50 个循环）；72°C 持续 10 分钟（一个循环）；熔化温度从 85°C 升至 95°C，每秒上升 0.1°C。使用相关的 Rotor-Gene ™ 6000 系列软件 (v1.7.87) 分析数据。标准化条在前导范围的 88°C 和 88.5°C 之间，在尾随范围的 92.5°C 和 93°C 之间，置信阈值为 90%：如果 HRM 图超出了指定参考基因型的置信范围，则软件会将样本识别为变异。图 S1A 显示了健康受试者和 3 名 MPN 患者的 DNA 样本的 HRM 图谱，这些样本先前已通过微电子微芯片分析进行了基因分型（未显示数据）。患者 PV02_113 为 MPL (W515K) 纯合子（TGG>AAG 转换），其 HRM 曲线相对于野生型序列向左移向较低温度，这与纯合变体导致熔解温度 (Tm) 降低的预期一致。患者 PV04_494 为 MPL (W515A) 纯合子（TGG>GCG 转换）等位基因
机器和人类的自信学习
机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力（例如，在写歌词时提高押韵密度，通过情绪检测增强同理心，以及在在线课程中个性化学习）。不幸的是，人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最先进的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于它以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此，我们引入了置信学习，即机器（像人类一样）必须使用带有噪声的标签数据进行学习，直接量化和识别标签噪声，并通过在清除错误标签的清理数据上自信地重新学习来消除误解。我们通过开发一个用于置信学习的原则性理论和框架来实现这一目标，该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力，并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证：我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%；检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性；并提供更正的测试集，以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后，我们构建并评估了三个人工智能系统，以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即：（1）通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言，（2）通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词，以及（3）通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习，以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下，人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关，并且进一步说，与人类对执行相关任务的能力的信心相关。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 未来的人工智能 和Ledclinical longt5booksum，Ledbooksum，Ledlegal，Bartcnn，报告：评估GPT3Davinci，AI辅助radiologic
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
最近的极端冷浪可能不会再次发生...
图1：欧洲冷浪浪潮2012（ECW12）的统计分析。（a）每日平均温度平均温度（TMN10D，黑色）的10天平均时间的时间序列，并拟合了10年和50年的TMN10D回报水平，相应的5-95％置信度范围为5-95％。（b）ECW12期间欧洲的TM异常图（2012年2月2日至11日）。（c）ECW12的年概率，在包括人类影响力（红色）的事实世界中，以及在没有人类影响力的反事实世界中（蓝色）。（d）ECW12在XX年度至2100年（X轴）之间，在事实（红色）和反事实（蓝色）世界之间不发生。在（c）和（d）中，垂直黑线显示了本年度（2023），而垂直虚线则代表事件日期（2012年）。
●我们的结果表明IPS是可推广的多...
图3。km存活曲线（顶部面板）和多元Coxph森林图（底部面板）说明了POL/POLD 1的左侧的RWPF（左侧RWPF，右侧RWOS）的结果（RWOS），用免疫疗法（IO）治疗的患者（IO）以及与化学疗法和IO + IO + IO + IO + IO + IO + IO（IO）组合的结局（左侧），并与IO + IO + IO（IO）组合进行了突变（基因（其他）。在KM图中指定了随着时间的流逝的中位生存时间和处于危险中的患者人数。森林图具有多元COXPH模型的危险比（HR），所有协变量（POL/POLD1突变，TMB，MSI状态和指示）的置信间隔为95％，表明相对的进展或死亡风险。
原始文章随机对照临床试验测试...
结果43名成年人（26名男性，17名女性）参加（平均年龄34岁）和28名（Lademirsen：n 5 19;安慰剂：N 5 9）完成了48周的双盲治疗。两组的所有参与者都出现了治疗急剧不良事件，主要是呼吸道感染，头痛，头晕，代谢/电解质障碍和贫血。在双盲时期的三名经过Lademirsen治疗的参与者中停止治疗，并且在开放标签期间，由于治疗急剧不良的不良事件。在Lademirsen和安慰剂组中，在48周内的最小正方形表示EGFR斜率（95％的置信间隔）为2 5（2 8.7至2 1.1）和2 5（2 5.2至0.2至0.8）ml/min每年每年1.73 m 2。在EGFR中，在任何时间点或在EGFR中有预先降低的EGFR的参与者的比例，在EGFR中没有明显差异。
开发 - 能源数据库 -
优化建筑物中的运营能力可以提高体现能量和相关碳排放的重要性。促进低成本的能源材料和施工过程对于实现低碳发展至关重要。但是，在印度，访问可靠的建筑材料体现能源数据是进行生命周期评估（LCA）的主要挑战，以量化环境影响。这些数据集的专有性质限制了其在LCA研究中的可用性，从而导致构建LCA结果的不确定性。因此，本研究旨在在印度开发一个体现的能源数据库。将使用针对建筑物和建筑部门的统一数据收集框架，以及用于体现能量数据集的置信水平测量。该数据库将有助于减少LCA研究中的不确定性并支持知情决策。关键字：体现能量，生命周期评估，众包数据库，建筑材料简介
双重免疫疗法在GI癌中的好处
缩写化学疗法：化学疗法； CI：置信间隔； CR：完全响应； CRC：大肠癌； ctDNA：循环肿瘤DNA； CTLA：细胞毒性T淋巴细胞相关的抗原-4； DMMR：有效的DNA不匹配修复； GI：胃肠道； HCC：肝细胞癌；人力资源：危险比； ICI：免疫检查点抑制剂； IPI：ipilimumab; Len：Lenvatinib； MCRC：转移性结直肠癌； MO：月份； MRD：最小残留疾病； MSI-H：微卫星不稳定性高； NE：无法评估； Nivo：Nivolumab； NR：未报告； NSCLC：非小细胞肺癌； OS：总体生存； PD（L）：程序性细胞死亡蛋白（配体）1; PFS：无进展的生存； Q3W：每3周一次； Q4W：每4周一次； SOR：Sorafenib； TRAE：与治疗相关的不良事件。