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两个更好？将BCI和神经反馈的EEG和FMRI结合在一起：系统评价
脑电图（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）是两种常用的非侵入性技术，用于测量神经科学和脑部计算机接口（BCI）中的大脑活动。虽然脑电图具有较高的时间分辨率和低空间分辨率，但fMRI具有高空间分辨率和低时间分辨率。在这篇综述中，我们专注于在神经反馈（NF）中使用脑电图和fMRI，并讨论结合两种方式的挑战，以提高人们对大脑活动的了解并实现更有效的临床结果。已经开发出高级技术来同时记录脑电图和fMRI信号，以便更好地了解两种方式之间的关系。然而，脑过程的复杂性和脑电图和fMRI的异质性质在从组合数据中提取有用的信息时面临着挑战。我们将调查现有的EEG-FMRI组合和最近利用NF EEG-FMRI的研究，从而强调了实验和技术挑战。我们还将确定该领域的剩余挑战。
2025; 16（6）：1782-1793。 doi：10.7150/jca.102285在新的免疫疗法时期回顾溶瘤病毒疗法，通过与现有的AN
溶瘤病毒疗法是一种有前途的癌症治疗方法，其中“冷”肿瘤细胞可以成为宿主免疫系统的“热”。然而，由于几乎没有FDA批准的疗法，近年来，开发新的癌症类型的新策略已经缓慢且相对不成功，因此联合治疗在其他类型的癌症治疗方面已经成功，因此，可行的替代方法可能是提高苏囊性病毒治疗的疗效，这可能会降低当前使用单疗法的不良事件，而单疗疗法的某些不良事件，以及其他疗法治疗。将溶瘤病毒与免疫检查点抑制剂相结合时，当病毒疗法与药物ipilimumab结合使用时，有效性显着提高。第一阶段和第二阶段的研究得出的结论是，与化学疗法的结合是安全有效的，但并未显着改善当前的单层。最近的实验表明，CAR-T和CAR-M细胞的组合是一种有希望的治疗方法，但需要进步进行临床测试以观察人类对治疗的反应。与ipilimumab的病毒组合表现出成功治疗的最高潜力，并且应将临床试验推进到第三阶段，以找到确定的支持证据。本综述旨在识别和评估目前不断发展的溶瘤病毒疗法的潜力，而遗传工程的最新进展可增强肿瘤的溶瘤活性，并解决“冷”肿瘤中缺乏宿主免疫反应，在增强联合治疗疗法的常规治疗效率方面具有额外的作用。肿瘤病毒的潜力“调高肿瘤微环境免疫原性的热量”与其他抗癌治疗相结合，为新的癌症疗法提供了有希望的未来。
IR融合：静态红外滴分析的融合框架结合数值解决方案和机器学习
摘要 - 片上功率电网（PG）的摘要分析至关重要，但由于综合电路（IC）量表的迅速增长，在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析，已经引入了各种机器学习（ML）方法来解决数值方法的效率低下。但是，可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中，我们提出了IR融合，该IR融合旨在将数值方法与ML相结合，以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言，数值方法用于获得粗糙的解决方案，并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中，应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后，基于数值解决方案，采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合，并设计了Inpection unet u-net模型，旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性，将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明，其准确性明显优于以前的基于ML的方法，同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性，与数值方法相比。
压力下植物健康中的真菌 - 细菌组合
摘要：真菌 - 细菌组合在各种压力条件下提高和改善植物健康方面具有重要作用。真菌和细菌分泌的代谢产物在此过程中起着重要作用。我们的研究强调了单独的真菌Serendipita Indica分泌的继发代谢产物和Zhihengliuella sp。istpl4在正常生长条件下和砷（AS）应力条件下。在这里，我们评估了单独的S. Indica和Z. sp。的砷差异能力。ISTPL4在体外条件下。 S. indica和Z. sp的生长。 istpl4以不同的砷浓度测量，砷对使用共聚焦杂志和扫描电子显微镜确定了砷对孢子大小和形态的影响。 代谢组学研究表明，单独在正常生长条件下单独进行识别链球菌，在应力下释放五核酸，甘油三酸甘油三酸酯 - 已故，L-丙啉和环链（L-丙酰L-谷氨酸）。 同样，D-核糖，2-脱氧 - 双基（硫代） - dithiocetal是通过S. indica和Z. sp的组合分泌的。 ISTPL4。 共聚焦研究表明，与Z. sp结合使用时，孢子虫的孢子大小在1.9 mm时降低了18％，在1.9 mm时降低了15％。 ISTPL4在2.4 mm浓度为As。 砷高于此浓度，导致孢子产生和菌丝碎裂。 扫描电子显微镜（SEM）结果表明，在存在Z. sp。 除了逃避压力外，代谢产物还提供了其他生存策略。ISTPL4在体外条件下。S. indica和Z. sp的生长。istpl4以不同的砷浓度测量，砷对使用共聚焦杂志和扫描电子显微镜确定了砷对孢子大小和形态的影响。代谢组学研究表明，单独在正常生长条件下单独进行识别链球菌，在应力下释放五核酸，甘油三酸甘油三酸酯 - 已故，L-丙啉和环链（L-丙酰L-谷氨酸）。同样，D-核糖，2-脱氧 - 双基（硫代） - dithiocetal是通过S. indica和Z. sp的组合分泌的。ISTPL4。 共聚焦研究表明，与Z. sp结合使用时，孢子虫的孢子大小在1.9 mm时降低了18％，在1.9 mm时降低了15％。 ISTPL4在2.4 mm浓度为As。 砷高于此浓度，导致孢子产生和菌丝碎裂。 扫描电子显微镜（SEM）结果表明，在存在Z. sp。 除了逃避压力外，代谢产物还提供了其他生存策略。ISTPL4。共聚焦研究表明，与Z. sp结合使用时，孢子虫的孢子大小在1.9 mm时降低了18％，在1.9 mm时降低了15％。ISTPL4在2.4 mm浓度为As。 砷高于此浓度，导致孢子产生和菌丝碎裂。 扫描电子显微镜（SEM）结果表明，在存在Z. sp。 除了逃避压力外，代谢产物还提供了其他生存策略。ISTPL4在2.4 mm浓度为As。砷高于此浓度，导致孢子产生和菌丝碎裂。扫描电子显微镜（SEM）结果表明，在存在Z. sp。除了逃避压力外，代谢产物还提供了其他生存策略。ISTPL4（18±0.75 µm）与单独的s。在正常生长条件下（14±0.24 µm）相比。我们的研究得出的结论是，微生物财团的建议组合可用于通过打击生物胁迫和非生物压力来增加可持续农业。这是因为微生物组合释放的代谢产物显示抗真菌和抗菌特性。因此，选择财团和组合伙伴的选择很重要，可以帮助制定应对压力的策略。
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
Novavax 启动 COVID-19-流感联合治疗和独立流感治疗的 3 期临床试验
本文中有关 Novavax 未来发展、运营计划和前景、2025 财年更新的年度研发和销售、一般及行政开支目标、其 CIC 和独立流感研究用于加速审批的可能性以及与此相关的更新时间的陈述均为前瞻性陈述。Novavax 提醒，这些前瞻性陈述受多种风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与此类陈述明示或暗示的结果存在重大差异。这些风险和不确定性包括但不限于寻求更多合作机会的挑战；单独或与合作伙伴共同满足各种安全性、有效性和产品特性要求的挑战，包括与工艺鉴定、检测验证和稳定性测试相关的要求，以满足适用的监管机构的要求；在为其候选产品进行临床试验或研究方面遇到的挑战或延迟；在获得监管批准方面遇到的挑战或延迟
将投射意识模型和虚拟人类结合起来进行沉浸心理学研究：模拟TOM评估的概念证明
将明确的心理机制和可观察的行为与心理和行为科学的核心目的有关。挑战之一是理解和模拟意识的作用，尤其是其主观的观点是行为治理中内部的代表性（包括社会认知）。朝向这个目标，我们将投射意识模型（PCM）的原理实现为体现为虚拟人类的人造代理，从而扩展了该模型的先前实现。我们的目标是纯粹基于模拟提供概念验证，作为未来方法论框架的基础。其总体目的是在虚拟现实中的实验背景下，基于与意识研究相关的模型来评估人类参与者中隐藏的心理参数。作为方法的例证，我们专注于模拟心理理论（TOM）在选择方法和回避行为中的作用（TOM），以优化对代理人偏好的满意度。我们在虚拟环境中设计了一个主要实验，可以与真正的人类一起使用，使我们能够将行为分类为汤姆的秩序，直至第二阶。我们表明，使用PCM的试剂在本实验中表现出具有TOM一致参数的预期行为。我们还表明，代理可以用来正确估计彼此的汤姆顺序。此外，在补充实验中，我们证明了代理如何同时估计TOM的顺序以及归因于其他人以优化行为结果的偏好。未来的研究将在虚拟现实实验中通过经验评估和微调实际人类的框架。
在基于MLP的DDOS攻击检测中，Harris Hawks和Dragonfly优化方法合并的方法J. Ghasemi *A，R。Salah-Hassan
在本文中，提出了一个新的入侵检测系统（IDS）来处理分布式拒绝服务（DDOS）攻击。提出了一种基于Harris Hawks优化（HHO）和蜻蜓算法（DA）的组合算法，以选择相关功能，并消除NSL-KDD数据集中的无关和冗余特征。提取的特征呈现给多层感知器（MLP）神经网络。该网络（作为分类器）将网络流量分为两个类别，即正常和攻击类别。在入侵检测领域中使用两个标准和广泛使用的数据集评估所提出的模型的性能：NSL-KDD和UNSW-NB15。模拟的结果清楚地表明了在关键评估标准（例如准确性，精度，回忆和F量）方面，与以前的方法相比，所提出的方法的优越性。具体而言，所提出的方法在这些指标中分别显示出96.9％，97.6％，96％和96.8％的改善（与基线方法相比）。这些改进的主要原因是合并算法智能选择最佳特征并降低数据尺寸的能力。这种仔细的功能选择使MLP神经网络可以专注于关键信息，提高分类准确性并最终提高入侵检测系统的性能。这项研究表明，将优化算法和机器学习结合起来效果很好。因此，它有效地应对DDOS攻击。它可以导致更好的入侵检测系统。这些系统将更有效，准确。