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在欧洲多个地区进行 cVDPV2 检测...
常任专家：Jean-claude Nyakiokibonga (AViQ)、Bertrand Draguez (FOD/RMG)、Anna Schmelz (DGOV)、Heidi Theeten (Department Zorg)、Jorgen Stassijns (RAG 协调员，Sciensano)、Adrae Taame (Vivalis)。具体专家：Kimberley Hansford (Sciensano – epi 疫苗可预防疾病)、Laura Cornelissen (Sciensano – epi VPD)、Veronik Hutse (Sciensano – 废水 Epi)、Marie Lesenfants (Sciensano – 废水 Epi)、Bavo Verhaegen (Sciensano – 实验室测试)、Koenraad Vanhoorde (Sciensano – 实验室测试)、Steven Callens (UZ Gent, HGR vaccinatie)、Dimitri Vanderlinden (UCL)、Elke Wollants (UZ Leuven、NRC 脊髓灰质炎病毒)、Paloma Carrillo (单细胞疫苗接种)、Pierre Van Damme (安特卫普大学)、Ilse Decoster (安特卫普大学、NVC 根除脊髓灰质炎)、Lien Bruggeman (Fedasil)、Bart Hoorelbeke (FOD/RMG)
确定人类受试者研究的指南 根据人类受试者保护办公室 (OHSP) 政策 301 研究受试者审查委员会
确定人类受试者研究的指南根据人类受试者保护办公室 (OHSP) 政策 301 研究受试者审查委员会 (RSRB) 范围和权限，RSRB 有权确定一个项目是否符合人类受试者研究的标准，因此是否需要机构审查委员会 (IRB) 审查。当咨询 RSRB 办公室讨论拟议活动时，或当项目提交进行 RSRB 审查时，RSRB 工作人员将确定是否适用 HHS 或 FDA 审查标准。研究人员、研究团队和 RSRB 工作人员将考虑提供的定义，然后按照以下程序确认此决定。研究与 QI 确定清单可用作工具，以及 HHS 人类受试者法规决策图表。定义 人类受试者：一个活着的个体，研究者（无论是专业人员还是学生）对其进行研究（1）通过干预或与个体的互动获取信息或生物样本，并使用、研究或分析该信息或生物样本，或（2）获取、使用、研究、分析或生成可识别的私人信息或可识别的生物样本。
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
使用深度学习检测阿尔茨海默病
阿尔茨海默病是老年人痴呆症的病因，影响着全球数百万人。阿尔茨海默病无法治愈，进展缓慢或迅速，可能导致丧失独立性和死亡。阿尔茨海默病的诊断依据是记忆丧失、认知障碍、病史以及身体和神经系统测试。这些方法是主观的，可能无法检测出早期疾病。因此，阿尔茨海默病的检测和诊断必须客观准确。医学成像和机器学习的最新进展使得使用脑电图和磁共振成像数据诊断阿尔茨海默病成为可能。磁共振成像产生高分辨率的大脑图像，而脑电图则以非侵入性方式测量大脑电活动。机器学习算法可以在大型脑电图和磁共振成像数据集中检测阿尔茨海默病的指标。这些算法可以将新的脑电图和磁共振成像数据识别为健康数据。本文旨在研究使用机器学习技术检测阿尔茨海默病时脑电图和磁共振成像数据的用途。我们
使用实时驾驶员困倦检测...
驾驶员疲劳是指一种疲劳或困倦的状态，会削弱驾驶员安全驾驶车辆的能力 [1]。疲劳驾驶是全球道路交通事故的重要诱因，因为它会影响驾驶员的反应时间、决策能力和整体警觉性。疲劳驾驶的后果可能与醉酒驾驶一样严重，包括车道保持能力、判断距离和有效处理驾驶环境信息的能力下降 [2]。驾驶员疲劳造成的损失是广泛而多方面的，会影响个人和公共安全。从个人角度来看，疲劳驾驶会增加发生事故的风险，导致潜在的伤害或死亡。从经济角度来看，这些事故可能导致与车辆维修、医疗费、保险费和法律费用相关的巨额财务成本。从更广泛的角度来看，驾驶员疲劳会因事故 [3]、应急响应和清理工作而导致交通拥堵，进一步影响经济生产力和交通网络的效率。
无人驾驶飞机传输缺陷检测
由于电网大小的持续增长，传输线的抽象缺陷识别已成为确保当前传输系统正确运行的关键步骤。这项研究主要涉及当前无人机传播缺陷检测的缺点，尤其是在图像质量和其他相关问题方面。为了响应，已经提出了基于边缘计算的无人机传播缺陷检测系统。该系统采用边缘计算网络和轻巧的改进，最后，通过对实验数据的分析，验证了系统的性能和检测有效性。结果表明，用于检测绝缘体的研究模型的准确性比其他模型高0.05。该系统在检测正常绝缘体和异常绝缘子方面更有效。该系统在检测传输线图像中的误差比其他算法低0.18，与其他模型误差值相比，平均百分比误差低0.20。这表明研究中使用的系统能够改善传输线的检测，并提高了检测到的图像的质量。这是一本出色的手册，可在将来增强无人机输电线路缺陷精度。
PDF：在镍和镉胁迫条件下，植物生长指标上局部合成 ACC 脱氨酶的细菌的测定
评估从重金属污染土壤中分离出的 26 种细菌产生 1-氨基环丙烷-1-羧酸 (ACC) 脱氨酶的能力，证实了它们在减少重金属胁迫条件下的重要作用。26 种细菌分离株中有 8 种对 ACC 脱氨酶的产生呈阳性。分离株 #11 通过产生 α-酮丁酸 (102 µM/mg 蛋白质/小时) 具有最高的酶活性。此外，具有多种有利特性的 ACC 脱氨酶产生、根部定植、非致病性细菌也是选择，包括地衣芽孢杆菌 10 (#10)、铜绿假单胞菌 18 (#18)、肠杆菌 11Uz (#11) 和阴沟肠杆菌 Uz_5 (#5)。用悬浮液 #11 处理小麦品种“Chillaki”种子，在金属胁迫条件下，种子发芽率和生长强度 (22%) 显著提高。在严重金属胁迫下生长的植物经悬浮液 #11 处理后，结果显示与对照处理相比，植物生长指标和总叶绿素含量显著改善。此外，在小麦种子中，用肠杆菌 11Uz 悬浮液处理后，脯氨酸、过氧化氢酶和 SOD 活性上升。结果支持使用 ACC 脱氨酶产生肠杆菌 11Uz (#11) 来减轻压力，因为它可以通过其抗氧化系统保护小麦植物免受重金属胁迫。关键词：本地细菌、小麦种子、金属胁迫条件、ACC 脱氨酶、肠杆菌、抗性、脯氨酸、SOD、CAT、发芽率、生长强度 主要发现：具有植物生长刺激特性的 ACC 脱氨酶合成细菌对镍和镉阳离子表现出最高的抗性。选择细菌成功研究了在镍和镉胁迫条件下生长的小麦植株的形态特征和叶绿素含量。细菌在缓解镍和镉胁迫条件方面表现突出。
通过增加
摘要：对象检测是每个驱动程序自主系统（DAS）功能之一。但是，当前使用的对象检测结果限于检测大物体，而对于小于80 * 80像素的小物体，使用Yolo时检测准确性可能小于60％。基于上面的低对象检测准确性结果，本研究将尝试将Yolo输入图像中的网格数量从7*7、10*10、13*13、13、16*16和19*19中的Yolo输入中提高，以提高对象检测精度的大小。获得的图像数据分为两个部分：培训数据的70％，测试30％。根据测试的结果，对80 * 80像素的物体进行了7 * 7的网格，众所周知，检测结果的准确性达到90％。同时，网格的数量10 * 10、13 * 13、16 * 16和19 * 19仍在进一步测试中。
肺部呼出气检测更新...
肺癌 (LC) 是人类最常见和最致命的癌症；诊断后 5 年的总体存活率为 10-15%。然而，如果在疾病过程中及早诊断，可以通过手术切除肿瘤，肺癌是可以治愈的。不幸的是，这种情况发生在不到 25% 的患者身上，因为肺癌在晚期之前通常都是无症状的。一项使用胸部计算机断层扫描 (CT) 筛查有肺癌风险的吸烟者的大型研究令人信服地表明，死亡率可以降低 20-40%。然而，CT 筛查费用昂贵，后勤难以实施，并且不能免除辐射暴露。因此，需要适合在护理时使用的替代 LC 诊断方法。我们的建议是使用挥发性代谢组学。这种方法背后的原理在于，当病理过程发生时，人类代谢组会表现出明显而即时的变化，并通过氧化应激、细胞色素 p450、肝酶以及碳水化合物和脂质代谢的组合改变身体的生物化学。挥发性代谢物在肺泡中从血液转移到呼吸中。人类呼吸中存在的挥发性有机化合物 (VOC) 源自正常和异常细胞，尽管混合物的成分不同。VOC 的一个子集可能只出现在异常细胞中，而不会出现在健康细胞中。我们将在这种方法中利用的一个特别重要的特性是，每种疾病可能具有独特的 VOC 模式，因此该技术可以针对某种疾病的选择性进行优化，而不考虑其他疾病。VOC 的研究融合了多学科领域（生物医学、分析化学、气相色谱-质谱 (GC-MS)、微电子学、纳米技术、计算代谢组学和基于人工智能 (AI) 的机器学习）的尖端科学和技术知识。现在的挑战是开发一种用于临床实践的新型独立工具。这一工具将是多种复杂技术的组合，这些技术仍面临许多实际挑战，包括但不限于以下领域：1）快速发展的人类代谢组领域，2）快速成熟的纳米技术领域，为生物样本提供前所未有的传感解决方案和非常低的检测水平，3）对具有极高维数据且示例数量有限的组学数据的分析具有挑战性，这些条件需要最新的模型开发和验证技术，以避免错误的发现或乐观的结果，因此，我们才刚刚开始一段漫长的旅程。
AI用于威胁检测和预防
方法论部分概述了用于分析人工智能（AI）模型在网络安全方面进行威胁检测和预防的有效性的方法。本文对2017年至2023年之间发表的50篇研究论文进行了全面的元分析，重点介绍了应用AI技术来增强网络安全措施的研究。根据其AI技术（例如机器学习，深度学习和强化学习），评估指标以及网络安全性的特定应用领域（例如恶意软件检测，入侵检测和威胁预测）对所选研究进行了审查和分类。这种方法可以详细了解不同的AI模型在各种数据集和网络安全方案中的性能。