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使用P4和深度学习R. Mohammadifar*，R。Javidan，R。
这项研究解决了在切片间切换过程中确保5G及以上（6G）网络（6G）网络的挑战（DDOS）。提出了基于P4可编程开关和门控复发单元（GRU）算法的混合模型，以高准确性和低延迟来检测和预测此类攻击。p4可以实时提取钥匙质量服务（QOS）参数，包括数据包损耗率，延迟和优先级，用于有效的交通分析和攻击检测。所提出的模型达到了DDOS检测准确性为98.63％，灵敏度为98.53％，F1得分为98.58％，同时预测合法切片的精度为98.7％。误报率（FPR）降低到小于2.1％，检测和决策制定的总系统延迟保持在350毫秒以下，使其适用于诸如URLLC之类的延迟敏感应用程序。可伸缩性测试表明，该系统的检测准确性超过90％，延迟少于500毫秒，最多15个开关和4个切片，即使在较高的交通负载下也是如此。这项研究突出了将深度学习与P4相结合以增强高级网络中的安全性和可扩展性的有效性，从而为下一代网络安全提供了强大的框架。
超越信心：自主系统感知的双阈值共形预测中的自适应弃权
摘要 - 安全至关重要的感知系统都需要可靠的不确定性量化和原则上的弃权机械，以在不同的操作条件下保持安全性。我们提出了一个新颖的双阈值共形框架，该框架可提供统计保证的不确定性估计，同时在高风险场景中实现选择性预测。我们的ap-proch唯一结合了共形阈值，以确保有效的预测集和通过ROC分析优化的弃用阈值，从而提供无分布的覆盖范围保证（≥1-α），同时识别不可靠的预测。通过对CIFAR-100，ImagEnet1k和ModelNet40数据集进行全面评估，我们在不同的环境扰动下展示了跨摄像头和激光痛的较高鲁棒性。该框架在严重的条件下达到了出色的检测性能（AUC：0.993→0.995），同时保持高覆盖率（> 90.0％），并实现适应性弃权（13.5％→63.4％±0.5），作为环境严重程度。对于基于激光雷达的感知，我们的方法表现出特别强大的表现，保持了强大的共识（> 84.5％），同时适当弃权不可靠的预测。值得注意的是，该框架在重扰动下显示出显着的稳定性，检测性能（AUC：0.995±0.001）在所有模式中的现有方法都显着超过现有方法。我们的统一方法弥合了理论保证和实际部署需求之间的差距，为在挑战性的现实世界中运行的安全至关重要的自主系统提供了强有力的解决方案。代码可在https://github.com/divake/conformal预测基于传感器的信任可达检测
超越安全策略：埃塞俄比亚儿童的患病率和相关因素的系统审查和荟萃分析
1埃塞俄比亚Debre Tabor大学医学与健康科学学院眼科科，埃塞俄比亚Debre Tabor，2公共卫生系，Debre Tabre University，Debre Tabre University，Debre Tabor，Debre Tabor，埃塞俄比亚Debre Tabor，医学实验室科学系，医学实验室学院3。医学与健康科学，Wollo大学，埃塞俄比亚Dessie，4儿科与儿童健康护理系，健康科学学院，Debre Tabor University，Dabre Tabor大学，Debre Tabor大学，Debre Tabor，Ethiopia，埃塞俄比亚5号，埃塞俄比亚5号，医学院医学院医学院医学院医学院医学院，埃塞尼大学医学院及6座公立医学院医学院，埃塞哥大学，埃塞哥大学，埃塞哥大学，教育学。贡达，贡达，埃塞俄比亚贡达，埃塞俄比亚儿科和儿童健康系7
领域以外：印度的体育技术进化
运动中采用技术的潜力是多种多样的。体育中的技术应用可以广泛地分为两个不同的类别：粉丝参与，参与和运动表现。虽然粉丝参与和体育媒体的消费历史上一直依赖于传统技术，例如卫星和有线电视广播，但数字技术的最新创新已被证明是粉丝如何参与职业体育的概括点。数字消费和参与模式，也许最好用幻想运动（FS）为例，为粉丝们开辟了新的途径，以与他们喜欢的运动联系。狂热者长期以来一直是许多人对许多人的热情的表达，如今的技术通过为更加知识和周到的粉丝群创造更具互动体验来放大。这导致了几种积极的影响，从而为运动员和球队提供了更大，更忠诚的追随者，这为这些运动的发展和发展提供了更多的资源。
超越营养免疫
病原体具有众所周知的因素，这是由于短期和大量人群而迅速发展的。然而，病原体很少有注意所涉及的压力和局部压力的脆弱性。这里介绍的是免疫学方面的许多新范式，尤其是免疫代谢，这些范式来自研究如何利用宿主利用病原体脆弱性的压力。普遍的增殖需要资源和综合，这些资源和综合分别容易受到资源限制压力和破坏性/有害压力的影响。病原体在最威胁时特别容易受到压力的影响 - 当它们激增时。由于免疫细胞积极控制病原体（效应细胞）通常不会在感染部位增殖，因此存在“应力脆弱性差距”，其中增殖的病原体比任何类型的压力更容易受到攻击效应细胞。通过限制资源（资源限制压力）并在此处的基本防御中产生有害废物产品（损害/破坏性压力），主持人会积极强调脆弱的增殖病原体，并产生有害的废物产品（损害/破坏性压力），称为“免疫应激”。虽然营养免疫强调否认病原体微量营养素，但免疫压力扩展了概念，以限制所有资源，尤其是葡萄糖和氧气，再加上有害代谢产物，例如乳酸，活性氧（ROVIADIVE）（ROS）（ROS），并加热以进一步损害病原体或致病性病原体。相比之下，免疫压力强调了免疫系统如何使用营养和代谢来控制感染。目前，免疫代谢的大部分领域都集中于营养和代谢如何调节免疫功能，这是一种通过有氧糖酵解（乳酸/乳酸的产生大量）通过效应的免疫细胞对葡萄糖的效率低下。免疫压力解决了感染部位的效应细胞糖酵解，通过指出与乳酸高输出相关的葡萄糖的高摄取是靶向增殖病原体的理想的双臂胁迫。一旦认识到病原体增殖的基本脆弱性，挑战了许多其他免疫代谢的范式和整个免疫学的范围。
基因编辑（GE）在新西兰Aotearoa 2025及以后 - 资源小册子
这一相同的病毒输送过程可以应用于提供特别有助于个人的医学活性蛋白质，进一步促进了我们制造个性化药物的能力，该药物完全适合由个人的遗传代码控制的代谢。简单的GE CRISPR贴片或注射可以使医生使用患者自己的身体提供治疗方法，以特别精确地治疗疾病。在英国和美国，CRISPR已经成功地用于治疗患有β地中海贫血和镰状细胞疾病的患者，这两者都是由基因序列错误引起的。在新西兰，正在使用遗传编辑的T细胞进行临床试验，以独特有效地治疗癌症患者。
向超越5G网络管理增强
摘要 - 电信网络的复杂性日益增加，突显了对强大的网络管理框架的需求。这样的框架就是FCAP，它涵盖了广泛的功能，包括故障管理，配置管理，会计管理，绩效管理和安全管理。为了有效地解决现代网络的复杂性，人工智能（AI）技术的集成，尤其是机器学习（ML）和机器推理（MR），已成为FCAPS中的关键策略。ML为网络提供了数据驱动的算法，以识别模式并做出明智的预测，而MR专注于开发可理解的AI系统，这些系统可以根据明确的知识得出结论。在本文中，我们探讨了MR及其在FCAP中的使用范围。首先，我们介绍了FCAPS框架的概述，包括对FCAPS级别的分类。然后，我们提供了MR方法的新颖分类法，介绍了传统和高级MR。接下来，我们审查MR技术，以解决FCAP中新兴问题的问题。最后，我们讨论了对6G网络进行进一步研究的开放问题和未来方向。
超越体素预测的不确定性：识别值得信赖的脑损伤
摘要。深度神经网络已成为自动分割 3D 医学图像的黄金标准方法。然而，由于缺乏对提供的结果进行可理解的不确定性评估，临床医生仍然无法完全接受它们。大多数量化不确定性的方法，例如流行的蒙特卡罗 dropout，都限制了体素级预测的某种不确定性。除了与真正的医学不确定性没有明确的联系外，这在临床上也不令人满意，因为大多数感兴趣的对象（例如脑病变）都是由体素组组成的，而体素组的整体相关性可能不会简单地归结为它们各自不确定性的总和或平均值。在这项工作中，我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估，该方法由蒙特卡罗 dropout 模型的输出训练而成。该网络允许融合三个体素不确定性估计量：熵、方差和模型置信度；并且可以应用于任何病变，无论其形状或大小如何。我们证明了我们的方法在多发性硬化症病变分割任务中的不确定性估计的优越性。
超过2,5-富含二羧酸：基于生物的聚合物的呋喃单体的现状，环境评估和盲点
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疫苗标签：存储和超越使用日期跟踪
请注意，这些标签遵循制造商的指导，以储存疫苗。标签遵循制造商有关年龄和其他迹象的指导，除非免疫实践咨询委员会（ACIP）建议与制造商的指导不同。如果ACIP建议与制造商的指导不同，则标签遵循ACIP建议（例如，AREXVY RSV疫苗（GSK）批准了50 - 59年的高风险人群FDA，成年人60岁及60岁以上。但是，ACIP建议使用这种疫苗60 - 74年，高风险和所有75岁及以上的成年人）。