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VeloCloud 如何弥补 AI 网络差距
安全性也必须为 AI 扩展。由于 AI 应用程序需要大规模的点对点连接，因此网络安全必须随之扩展。例如，中央 LLM 将与边缘位置的多个 SLM 代理连接。随着公司的整体 AI 解决方案不断发展并涵盖更多业务，这些点对点连接可以迅速扩展。SD-WAN 解决方案必须扩展其在 WAN 上建立加密隧道覆盖的能力。集中管理防火墙等边缘安全组件也至关重要。企业还需要利用云的强大功能来扩展核心网络安全解决方案，例如数据丢失防护和云应用程序安全代理，以确保它们能够处理更大的 AI 流量。
评估智能手机成瘾的影响及其对五岁以下儿童心理健康的影响
在越来越多的数字世界中，智能手机已成为日常生活中不可或缺的一部分，提供便利性和连接性。但是，它们的普遍用法，尤其是在5岁以下的儿童中，人们对其对心理健康的影响引起了人们的关注。本研究旨在探讨智能手机成瘾对幼儿的影响及其对心理健康的潜在影响。通过对现有文献的全面审查，这项研究研究了5岁以下儿童智能手机使用率，这些因素导致了这个年龄段的智能手机成瘾，以及对他们的认知，社交和情感发展的影响力后果。该研究还深入研究了过度使用智能手机的机制，可能导致心理健康状况负面影响，例如增加焦虑症，注意力跨度减少和睡眠模式中断。此外，这项研究还研究了父母影响力和社会规范在塑造幼儿智能手机使用模式中的作用。通过分析相关的研究和理论框架，该研究强调了在儿童生活中建立健康数字习惯的重要性，以及需要有效策略来减轻智能手机成瘾的不利影响。
利用功能连接组数据诊断精神分裂症
摘要 先前的深度学习方法尚未捕获大脑结构或功能连接组数据的图形或网络表示。为了解决这个问题，我们通过将 BrainNetCNN 和全局协方差池化纳入自注意力机制，开发了 BrainNet-全局协方差池化-注意力卷积神经网络 (BrainNet-GA CNN)。从 171 名精神分裂症谱系障碍 (SSD) 患者和 161 名健康对照者 (HC) 获得了静息态功能磁共振成像数据。我们对提出的 BrainNet-GA CNN 进行了消融分析，并使用嵌套十倍交叉验证策略与竞争方法进行了定量性能比较。将我们的模型的性能与竞争方法进行了比较。使用基于梯度的解释方法可视化判别连接，并与使用功能连接分析获得的结果进行比较。BrainNet-GA CNN 的准确率为 83.13%，优于其他竞争方法。在前 10 个判别连接中，一些与默认模式网络和听觉网络有关。有趣的是，这些区域在功能连接分析中也很重要。我们的研究结果表明，提出的 BrainNet-GA CNN 可以比其他模型更准确地对 SSD 和 HC 患者进行分类。显着区域的可视化提供了重要的临床信息。这些结果突出了 BrainNet-GA CNN 在精神分裂症诊断中的潜在用途。关键词：脑网络、功能连接组、卷积神经网络、全局协方差池、自我注意机制、精神分裂症