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阿肯色州人类服务部发育障碍服务部 (DDS) 社区和就业支持 (CES) 豁免提供商清单
220 Residential Care, LLC 5120 West 65th Street Little Rock, AR 72209 Lori Nelson (501) 517-0984 lknelson7@gmail.com A Better Living Developmental Services, LLC 1204 Yarrow Drive North Little Rock, AR 72117 Markisha Thomas 或 Corderio Thomas (501) 240-7595 或 (501) 240-9949 kishaprater2@gmail.com 或 thomascorderio@yahoo.com Abbacy Care of Arkansas, Inc. 2604 Garden Bend Drive Benton, AR 72015 S. Melissa Duvall (501) 507-8679 abbacycareofarkansas@gmail.com Abe's Care of Arkansas, Inc. 24005 Arch Street, Suite D Hensley, AR 72065 Michelle泰勒 (501) 304-4468 michelle@abescareofarkansas.com
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。
重新布线蛋白质序列和结构生成模型以增强蛋白质稳定性预测
快速增长的数据需要可靠且持久的存储解决方案。DNA由于其高信息密度和长期稳定性而成为一种有希望的媒介。但是，DNA存储是一个复杂的过程，每个阶段都会引入噪声和错误，包括合成错误，存储衰减和测序错误，它需要对错误校正的代码（ECC）才能获得可靠的数据恢复。要设计一种最佳数据恢复方法，对DNA数据存储通道中噪声结构的综合理解至关重要。由于在体外运行DNA数据存储实验仍然很昂贵且耗时，因此必须进行模拟模型，以模仿真实数据中的误差模式并模拟实验。现有的仿真工具通常依赖固定的误差概率或特定于某些技术。在这项研究中，我们提出了一个基于变压器的生成框架，用于模拟DNA数据存储通道中的错误。我们的模拟器将寡素（DNA序列写入）作为输入，并生成错误的输出DNA读取，与常见DNA数据存储管道的真实输出非常相似。它捕获了随机和有偏见的误差模式，例如K-MER和过渡错误，无论过程或技术如何。我们通过分析两个使用不同技术处理的数据集来证明模拟器的有效性。在第一种情况下，使用Illumina Miseq处理，由DDS-E-SIM模拟的序列显示出与原始数据集的总误率偏差仅为0.1％。第二次使用牛津纳米孔技术进行的偏差为0.7％。基本级别和K-MER错误与原始数据集紧密对齐。此外，我们的模拟器从35,329个序列中生成100,743个独特的橄榄岩，每个序列读取五次，证明了其同时模拟偏置错误和随机属性的能力。我们的模拟器以优越的精度和处理多种测序技术的能力优于现有的模拟器。
本地问题：图书馆如何解决当地关注的问题？
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新建模在TDDB外的新建模为130nm至28nm CMOS节点
TDDB仍然是超短路通道CMOS节点中的关键可靠性问题，并保证了速度性能和低消耗要求。在AC RF信号操作“外状态”过程中，从低（kHz）到非常高的频率范围（GHz）[1-2]依次以“状态”模式出现。即使“偏离状态”应力通常以比“州内”应力较小的速率降低设备，它也可能成为RF域中设备操作的限制因素，而对于逻辑应用中使用的供应电压V DD通常翻了一番。不仅设备参数漂移可能会变得很重要，而且还可以触发严重分解（BD）到Gate-Drain区域中。因此，至关重要的是要精确评估态度TDDB的可靠性，并深入了解设备级别的磨损机制，因为可以在排水管上观察到故障事件（图。1a，c）和门（图。1b，d）28nM FDSOI CMOS节点中的电流。由于影响电离的差异（ii）孔和电子的阈值能量和能屏障高度，在州或偏离状态下的热载体（HC）生成及其V GS / V DS依赖性在N通道和P通道上明显不同[3]。通过低闸门敏感性进行了的比较[4]，重点是注射的载体效率，一方面，在Onders HCD下，在N-Channel侧受到较大的损害，在N-Channel侧受到了较大的损坏，并且在较大的n-channel侧受到较大的损害，并且在较大的n-channel方面受到了较大的损害，并且在较大的n-channel侧受到了较大的损害。的比较[4]，重点是注射的载体效率，一方面，在Onders HCD下，在N-Channel侧受到较大的损害，在N-Channel侧受到了较大的损坏，并且在较大的n-channel侧受到较大的损害，并且在较大的n-channel方面受到了较大的损害，并且在较大的n-channel侧受到了较大的损害。这种暗示的高能量HC可能会在栅极排水区域的OFF模式下触发BD事件[5-6]与热孔效率相关[7]。
海湾和中东地区影响力不断增强......
对于非洲之角 (HoA) 来说，2024 年伊始，亚的斯亚贝巴和哈尔格萨之间签署了一份令人意外的谅解备忘录，该备忘录具有更广泛的区域影响。1 埃塞俄比亚与自称独立共和国索马里兰达成的海上协议将允许埃塞俄比亚进入索马里兰 20 公里的海岸线。作为埃塞俄比亚承认索马里兰主权的交换条件，索马里兰向内陆埃塞俄比亚提供了通往亚丁湾的门户，供其在 50 年内进行商业和海军军事用途。2 索马里强烈拒绝了这份谅解备忘录，索马里认为索马里兰是其领土的一部分。在索马里民族主义狂热的罕见爆发中，其联邦政府召集了该地区的盟友来反对埃塞俄比亚。3 区域联盟在对公开敌对行动的恐惧和预期中成立。4 但到年底，地区紧张局势已经平息，
AA和大数据解决医疗保健...
美国的医疗保健差异仍然是一个关键的挑战，不成比例地影响了服务不足的人群，例如种族和少数民族，农村社区和低收入群体。这些差异表现在获得医疗服务，疾病患病率的变化和健康状况较差的情况下表现出来。人工智能（AI）的出现和大数据通过实现更精确的数据驱动干预措施来解决这些系统不平等的变革潜力。AI算法可以分析大量数据集，以发现隐藏的模式和相关性，识别高危人群并以前所未有的准确性来预测健康结果。大数据来自电子健康记录（EHR），健康的社会决定因素（SDOH）和实时健康监测设备，可全面了解患者健康和社区级别的差异。本文探讨了如何利用AI和大数据来减少美国的医疗保健差异，重点是制定有针对性的策略，以改善服务不足人群的医疗保健获取，质量和成果。通过整合预测分析，机器学习模型和自然语言处理，医疗保健提供者可以更好地分配资源，个性化治疗计划和简化护理协调。此外，AI驱动的工具可以帮助识别医疗保健系统中的偏见，从而确保更公平的护理分配。本文还讨论了诸如数据隐私，算法偏见和数字鸿沟等挑战，如果不解决，这可能会加剧差异。解决方案包括道德AI框架，包容性数据实践和社区参与，以确保技术采用同等地受益。最终，人工智能和大数据有望彻底改变医疗保健服务，从而使其更加公平，高效和响应边缘化社区的需求。
WADDAICA：辅助蛋白质药物的网络服务器
[23] Li Y, Su M, Liu Z, Li J, Liu J, Han L, et al. 使用 374 评分函数评估蛋白质-配体相互作用