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FOSDEM 2025 闪电演讲 — 查找 Debian 打包系统中的异常以检测供应链攻击
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新型数字异常、海马萎缩和突变扩大了 Houge 型 X 连锁综合征智力发育障碍 (MRXSHG) 中 CNKSR2 的基因型和表型谱
推荐引文 推荐引文 Ghasemi，Mohammad Reza；法塔赫，萨汉德·德赫拉尼；本-马哈茂德，阿菲夫；古普塔，维杰；拉拉·G·斯图恩；莱斯卡、盖坦；查特伦，尼古拉斯；康拉德·普拉泽；埃德里，帕特里克；萨德吉，侯赛因；伊西多尔，伯特兰；本杰明·科涅；舒尔茨，海蒂 L.；克劳斯佩-施图贝克，伊洛纳；佩里亚萨米，拉达克里希南；南普蒂里，席拉；米尔法赫莱，礼萨；阿利扬普尔、萨哈尔；西尔布，史蒂芬；普法伊弗，乌尔里希；斯普兰格，斯蒂芬妮；格伦德曼-豪瑟，凯瑟琳；哈克，托比亚斯·B.；帕帕佐普卢，玛丽亚·T.；达·席尔瓦·贡萨尔维斯，泰琳； Panagiotakaki, Eleni；Arzimanoglou, Alexis；Tonekaboni, Seyed Hassan；Lacassie, Yves；等人，“新型数字异常、海马萎缩和突变扩大了 Houge 型 X 连锁综合征性智力发育障碍 (MRXSHG) 中 CNKSR2 的基因型和表型谱”(2024)。医学院教职员工出版物。3292。https://digitalscholar.lsuhsc.edu/som_facpubs/3292 10.1002/ajmg.a.63963
dev9。颅和椎骨异常。 ...
Crouzon的综合征（s。Craniofacialdissostosis）....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Saethre-Chotzen syndrome .................................................................................................. 10 Carpenter syndrome ............................................................................................................ 10 Jackson-Weiss syndrome .................................................................................................... 10 Autley-Bixler syndrome ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ......................................................................................................................................................................................................................................... 11
研究文章的一个混合LSTM-KNN检测市场微观结构异常的框架：信用DEFA中的高频跳跃行为的证据
本文提出了一个新型混合LSTM-KNN框架，用于检测高频信用违约互换（CDS）市场中市场微观结构异常。该框架将长期短期记忆网络的时间学习能力与K-Nearthert邻居分类的模式识别强度相结合，以识别价格上涨和市场异常。通过分析2020年至2023年的高频CD市场数据，包括来自五个主要CD指数的250万个数据点，该研究表明跳跃检测准确性有了显着提高。混合模型的准确率达到92.8％，与独立的深度学习方法相比，比传统统计方法提高了15.2％，增强了8.5％。该框架保持计算效率，平均处理延迟为48.2毫秒，从而实现了实时市场应用。经验分析揭示了检测到的跳跃与市场流动性状况之间的密切相关性，而投标差价和订购书籍失衡被确定为关键预测指标。该研究在风险管理和市场监视中对市场微观结构动态和实际应用有助于理论理解。
胎儿静脉系统超声检查：正常解剖、变异和异常：一篇评论文章
胎儿静脉系统在妊娠第六周左右开始发育，有三对静脉：脐静脉、卵黄静脉和主静脉。这些静脉对于将血液从胎盘输送到心脏至关重要。随着肝脏的成熟，肝脏和这些静脉之间的连接形成复杂的静脉系统。该过程的中断可能导致各种胎儿静脉异常，这些异常是由这些静脉的形成或退化异常引起的。常见的异常包括静脉导管发育不全、右脐静脉持续存在、脐静脉曲张、门静脉系统发育不全和下腔静脉中断。静脉导管发育不全可导致代偿性血流变化，而当左脐静脉退化时会出现右脐静脉持续存在。脐静脉曲张是脐静脉扩张，门静脉系统发育不全会扰乱正常的肝脏血流。 IVC 中断会影响全身静脉回流到心脏。诊断这些异常需要详细的超声评估，包括多普勒研究和产前监测，以评估潜在并发症并指导适当的临床治疗。在评估复杂的通信路径时，第一步是检查该结构的组织方式。静脉系统的分类分割可带来更广阔的视野和更高的感知能力。在这篇图文中，胎儿静脉系统及其异常根据其主要来源进行分类。特别注意使用彩色示意图和真实的二维和彩色超声图像描绘正常解剖结构和异常，这对促进空间感知和简化胎儿静脉系统异常的分类方法起着重要作用。
海报：帮助自动驾驶汽车使用UWB
用于机器学习和培训的“知识”来自录制的驾驶视频，无论是与人类驾驶员或自动驾驶。这些大型数据集和实时地图数据旨在为所有可能的情况准备车辆。然而，一次性事件对于AVS仍然具有挑战性。示例（图1）包括载有树木或移动房屋的卡车混淆的AV。也许更重要的是，AV在回应试图通过手势与AV交流的执法人员方面很难；取而代之的是，AV可能试图绕过军官，将军官误认为是行人。我们称之为异常的所有这些一次性事件都是受控情况，涉及卡车司机或执法人员等负责任的人。重要的是要认识到，尽管AV配备了先进的视觉和传感器系统，但它们仍然容易在动态和复杂的交通环境中误解。该项目提议为自动驾驶汽车提供帮助，以更好地理解和导航此类异常。我们计划在携带非常规货物的车辆上安装无线信标（例如，倒下的树木和便携式房屋），类似于当今红色的灯光或警告迹象如何附加到当今此类超大负荷上以帮助人类驾驶员。这样的无线信标将很容易允许衡量与货物的距离，并提供有关卡车货物的3D结构的信息。同样，希望遇到自动驾驶汽车的POLICE官员可能会佩戴无线信标，这些信标可以帮助AV Disambive Pive Pive Pive over and the>
无线电掩盖建模实验（Romex）
摘要：强大的2023–24厄尔尼诺尼诺（ElNiño）是否辜负了炒作？尽管气候预测是继承的概率，但许多用户将厄尔尼诺事件与预期影响的确定性映射（例如，湿或干燥区域）进行了比较。在这里，使用此事件作为指南，我们表明没有ElNiño完全匹配理想的图像，并且观察到的异常只会部分匹配预期的图像。实际上，气候异常与预期的ENSO影响与事件的强度相比的程度倾向于扩展。2023–24事件通常与美国各地的ENSO期望很好。但是，情况并非总是如此，因为分析表明，与历史ENSO的影响模式更大，而某些气候变量比其他偏见（例如温度）更容易出现（例如降水）。用户应将这种固有的不确定性纳入其风险和决策分析中。
学习仅使用一个正常图像提示
摘要。使用自我发明变压器的无监督重建网络已通过单个模型实现了多级（统一）异常检测的最新性能。然而，这些自我注意重建模型主要基于目标特征，这可能会导致正常和异常特征的完美重建，这是由于与上下文的高度一致性，从而导致异常发生故障。此外，由于在低空间分辨率潜在的潜在空间中进行重建，这些模型通常会产生不准确的异常分割。为了使重建模型具有高效率，同时增强其对统一异常探测的概括，我们提出了一种简单而有效的方法，可以重建正常功能并仅使用一个正常图像提示（ONENIP）恢复异常功能。与以前的工作相比，Onenip首次仅用一个正常图像提示重建或恢复异常，从而有效地增强了统一的异常检测性能。此外，我们提出了一种有监督的炼油厂，该炼油厂通过使用实际正常和合成的异常图像来回归构造错误，从而显着改善了像素级异常分割。ONENIP优于三个行业异常脱轨基准的先前方法：MVTEC，BTAD和VISA。
胎儿中的超声皮质发育和异常：系统评价和荟萃分析
1妇产科，fondazione policlinico tor Vergata，罗马托尔加塔大学，意大利00133，意大利00133； chiarapatelli18@gmail.com（C.P.）; giuseppe.rizzo@uniroma1.it（g.r。）2罗马萨皮恩扎大学孕产妇和儿童健康与泌尿科科学系，00161意大利罗马3妇科学和产科部Chieti，66100 Chieti，意大利Chieti 5妇科和妇产科，公共卫生系，那不勒斯大学Federico II，80131 Naples，意大利； gm.mar@tiscali.it（G.M.M.）6 Fetal Medicine Unit, St George's University Hospital, London SW17 0QT, UK 7 Vascular Biology Research Centre, Molecular and Clinical Sciences Research Institute, St George's University of London, London SW17 0RE, UK 8 Twins Trust Centre for Research and Clinical Excellence, St George's University Hospital, St George's University of London, London SW17 0RE, UK * Correspondence: drcarboneluigi@gmail.com;电话。： +39-0817462972†这些作者对这项工作也同样贡献。
胎儿先天性心脏异常自动诊断的深度学习管道
先天性心脏缺陷（CHD）是最普遍的出生异常，严重影响婴儿的健康，并具有不良后果，例如残疾甚至死亡。但是，英国的产前检测仍然很低，为54％。我们提出了一条深度学习的管道，以从超声数据中进行鲁棒图像分析，以增强新生儿预后。我们揭示了脊柱的解剖学意义，并引入了一种基于斑点的新方法来定位。我们的管道使用平面检测模型提取心脏视图并执行语义分割以预测脊柱点。脊柱是自动提取诸如心脏轴和新型度量的已建立特征的地标 - 主动脉和导管血管之间的角度。我们使用逻辑回归将这些特征与含义心脏病相关联，以有效检测异常。我们的管道在诊断Fallot的四边形时达到了90％的明显准确性，而在持有的临床数据上，大动脉的转疗率为60％，超过了当前的临床检测率。这些结果强调心脏生物标志物的价值以及深度学习模型对迅速检测CHD的功效，从而改善了胎儿结局。