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评估西北喜马拉雅山的气候趋势
抽象的气候变化对喜马拉雅山脉提出了重大挑战，喜马拉雅山的特征是其脆弱的生态系统和依赖环境资源的脆弱社区。准确的CLI伴侣数据对于了解区域气候变化和评估气候变化的影响至关重要，特别是在观察网络有限的领域。这项研究代表了位于喜马拉雅河西北部的jhelum盆地的气候波动的一项PIO Neering努力，并利用各种各样的网格气象数据集（Aphrodite，Chirps，Chirps，Chirps，Cru和Imdaa）以及来自印度气候学院的观察到的气候数据。主要目标是确定具有有限数据的区域的最有效的网格气候数据产品，并探索将网格数据集与观察到的数据相结合以了解气候变异性的潜力。的发现表明，所有数据集中TEM Perature的上升趋势一致，增加的速度增加。cru记录在t max中的升高为1 c，在t min中升高为1.6 c，而阿芙罗狄蒂则显示了t的平均增加约为1 c。观察到的平均年度最大和T min显示净增加1 C和0.6 C。关于降水，除IMDAA以外的所有数据集都表现出越来越多的趋势，与观察到的数据相反，该数据在40年内从1266 mm降低到1068 mm。chirp，CRU和阿芙罗狄蒂显示出趋势的增加，而IMDAA与观察到的数据紧密一致，但往往高估了沉淀的30％。我们的研究将IMDAA视为最多的
评估陆军网络部队结构 - USAWC 出版社
作战需求，它们阻碍了陆军网络部队内部的团结，增加了组织和作战成本。联合网络社区正在进行反省。由于所有 CMF 团队最近都实现了全面作战能力，美国网络司令部正在评估其当前规模并请求陆军和空军部署更多团队。3 为了对网络空间采取更统一的方法，空军通过重新指定和重新分配第 67 网络空间联队的几个单位，重新调整了其内部组成部分的结构和组成。4 现在是重新审视陆军内部结构以更好地支持网络空间行动的理想时机。陆军如果不重新评估过去必要决策的有效性就忽视其影响，那就太失职了。我们认为，陆军必须推动网络部门内部的更大团结，以便该组织继续发展成为网络空间中一支有效的战斗力量。
评估指标用于评估糖尿病预测模型的性能
日期：6 06,2024摘要：评估指标在评估糖尿病预测模型的性能中起着至关重要的作用。这些模型旨在根据年龄，体重，家族病史和血糖水平等各种因素来预测个体发展糖尿病的可能性。对这些模型的准确评估对于确保其有效性和可靠性至关重要。本文概述了常用的评估指标，以评估糖尿病预测模型的性能。本文讨论的评估指标包括准确性，灵敏度，特异性，精度，接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线下的面积（AUC）（AUC），F1分数和Matthews相关系数（MCC）。定义了每个度量标准，并解释了其计算方法，解释和局限性。本文强调了考虑模型的目标和应用以及不同指标之间的权衡的重要性，以选择最合适的评估方法。此外，本文重点介绍了模型评估中的其他考虑因素，例如用于模型概括，偏见和公平评估以及预测校准的交叉验证。这些因素有助于全面的评估过程，并确保糖尿病预测模型的可靠性和公平性。
用零信任评估安全性360°
使用埃森哲零信任到期模型，我们开发了零信任360°（ZT360），这是由ServiceNow提供支持的全面安全评估。ZT360通过评估模型的每个组件以产生ZT成熟度得分来评估组织的安全姿势。此分数可帮助组织了解其当前的成熟度，并为衡量进度提供了基准。该评估还产生了量身定制的ZT战略规划路线图，该路线图优先考虑安全解决方案，技术升级和过程改进，以帮助组织实现最佳的零信任成熟度。
评估CRISPR-CAS9
背景：基于CRISPR-CAS9的基因编辑方法的发现为生物学和医学工程的前所未有的新潜力开放，引发了人们对CRISPR应用的潜在和危险的越来越多的公众辩论。鉴于技术发展的速度和几乎瞬时的全球新闻传播，重要的是要遵循不断发展的辩论，毫不拖延，足够详细地进行，因为某些事件可能会对公众舆论产生重大的长期影响，后来又影响了政策决策。目的：Twitter等社交媒体网络已证明是新闻传播和公共话语的主要驱动力。他们几乎实时提供大量的半结构数据，并直接访问对话的内容。由于机器学习和自然语言处理的最新发展，我们现在可以快速挖掘和分析此类数据。方法：在这里，我们使用了来自Transformers（BERT）的双向编码器表示，一种基于注意力的变压器模型，结合统计方法来分析自2013年第一个基因编辑应用以来的CRISPR上发表的所有推文。结果：我们表明，推文的平均感情最初是非常积极的，但随着时间的流逝开始下降，并且这种下降是由强烈的负面情感的罕见峰推动的。由于数据的高时间分辨率，我们能够将这些峰与特定事件相关联，并观察趋势主题如何随时间变化。结论：总的来说，这种类型的分析可以为正在进行的公开辩论提供宝贵的补充见解，从而扩展了传统的经验生物伦理工具集。
使用软件材料清单评估软件供应链的安全风险
摘要 - 软件供应链由越来越多的组件组成，包括二进制文件，库，工具和微服务，以满足现代软件的要求。由软件供应商组装的产品通常由开源和商业组件组成。软件供应链攻击是网络安全威胁的最大增长类别之一，供应商产品的大量依赖性使单一脆弱性传播到许多供应商产品中成为可能。此外，软件供应链还提供了较大的攻击表面，可允许上游传播依赖性的漏洞影响核心软件。软件材料清单（SBOM）是一种新兴技术，可以与分析工具一起使用，以检测和减轻软件供应链中的安全漏洞。在这项研究中，我们使用开源工具Trivy和Grype来评估从各个域和大小的第三方软件存储库中开采的1,151个SBOM的安全性。我们探讨了SBOM跨SBOM的软件漏洞的分布，并寻找最脆弱的软件组件。我们得出的结论是，这项研究通过软件供应链漏洞表明了安全性的威胁，以及使用SBOMS来帮助评估软件供应链中的安全性的可行性。索引条款 - 软件供应链安全，材料清单，采矿软件存储库，第三方代码
评估气候极端事件的影响和……
本研究调查了布基纳法索气候极端事件、冲突和境内流离失所之间的动态关系。分析使用 2018 年至 2022 年洪水、风暴、暴力和非暴力冲突以及示威游行的月度数据，表明与风暴不同，洪水影响了该国所有地区。示威游行的频率较低，而暴力和非暴力冲突在萨赫勒和东部地区更为常见，并蔓延到其他地区。我们应用动态建模方法来建模和识别短期和长期关系。结果表明，在短期内，暴力事件、示威游行和风暴与境内流离失所增加有关。调整速度（21.2%）表明迅速恢复平衡。从长远来看，暴力事件和风暴与境内流离失所呈正相关，而洪水没有显着影响。这项研究强调需要有效的冲突管理政策和气候措施来减轻布基纳法索极端事件的影响。
通过准确率和召回率评估生成模型
生成模型的最新进展引起了人们对统计差异作为模型比较手段的研究兴趣。常用的评估方法，例如 Fréchet 初始距离 (FID)，与样本的感知质量有很好的相关性，并且对模式下降很敏感。然而，这些指标无法区分不同的失败案例，因为它们只产生一维分数。我们提出了一种新的分布精度和召回率定义，将差异分解为两个独立的维度。所提出的概念直观，保留了理想的属性，并自然而然地产生了一种可用于评估生成模型的有效算法。我们将这个概念与总变异以及最近的评估指标（如初始分数和 FID）联系起来。为了证明所提出方法的实用性，我们对生成对抗网络和变分自动编码器的几种变体进行了实证研究。在大量实验中，我们表明所提出的指标能够将生成样本的质量与目标分布的覆盖范围区分开来。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
评估小胶质细胞发育和胎儿编程的体外模型：一篇评论
本综述评估了用于研究怀孕期间母体影响如何影响后代小胶质细胞（中枢神经系统的免疫细胞）发育的体外模型。所研究的模型包括原代小胶质细胞培养物、小胶质细胞系、iPSC 衍生的小胶质细胞、PBMC 诱导的小胶质细胞样细胞、源自 iPSC 的 3D 脑器官和霍夫鲍尔细胞。我们将评估每种模型复制发育大脑体内环境的能力，重点关注其优势、局限性和实际挑战。重点介绍了可扩展性、遗传和表观遗传保真度以及生理相关性等关键因素。小胶质细胞系具有高度可扩展性，但缺乏遗传和表观遗传保真度。iPSC 衍生的小胶质细胞提供中等的生理相关性和患者特异性遗传见解，但面临着重编程固有的操作和表观遗传挑战。源自 iPSC 的 3D 脑类器官为研究复杂的神经发育过程提供了先进的平台，但需要大量资源和技术专长。霍夫鲍尔细胞是位于胎盘中的胎儿巨噬细胞，与小胶质细胞具有共同的发育起源，它们独特地暴露于产前母体因素，并且根据胎儿屏障成熟度表现出不同的表观遗传保真度。这使得它们特别适用于探索母体对小胶质细胞发育胎儿编程的影响。该综述的结论是，没有一个模型能够全面捕捉母体对小胶质细胞发育的所有方面的影响，但它提供了根据特定研究目标和实验限制选择最合适模型的指导。