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DMF：基于多模式融合的深层网络流量分类模型
摘要：随着加密流量的兴起，传统的网络分析方法变得越来越有效，导致转向基于深度学习的方法。其中，基于多模式的基于学习的分类方法由于能够利用加密流量的各种功能集而提高了分类准确性，因此引起了人们的关注。但是，现有的研究主要依赖于晚期融合技术，这阻碍了数据中深度特征的全面利用。为了解决此限制，我们提出了一种新型的多模式加密流量分类模型，该模型将模态融合与多尺度特征提取同步。具体来说，我们的方法在特征提取的每个阶段进行实时融合方式，在每个级别上增强特征表示，并保留层间相关性，以实现更有效的学习。这种连续的融合策略提高了模型检测加密流量中细微变化的能力，同时促进其鲁棒性和对不断发展网络条件的适应性。对两个现实世界加密的流量数据集的实验结果表明，我们的方法达到的分类精度为98.23％和97.63％，表现优于现有的基于多模式学习的方法。
五天的研讨会：以特殊参考天气预测的物理驱动的机器学习（PDMF-WP 2025）
关于该研究所：Atal Bihari Vajpayee印度信息技术与管理学院（ABV-IIITM）GWALIOR是印度的一家首要研究所，从事信息技术和管理教育领域。成立于1997年，拥有一家国家重要性研究所的地位。IT，管理和应用科学的本科，研究生和博士课程的研究所。ABV-IIITM以其强烈的研究重点而闻名，尤其是在人工智能，网络安全和计算科学等领域。在最先进的校园内，该研究所促进了创新，企业家精神和跨学科学习，从而为印度的技术和管理进步做出了重大贡献。
面向大众的神经质量建模：利用 FastDMF 实现全脑生物物理建模的民主化
最近，人们开发了不同的全脑计算模型来研究与大脑机制相关的假设。其中，动态平均场 (DMF) 模型尤其引人注目，它结合了通过平均场方法扩展的生物物理现实模型和多模态成像数据。然而，DMF 模型广泛使用的一个重要障碍是，当前的实现在计算上成本高昂，仅支持对考虑不到 100 个大脑区域的大脑分区进行模拟。在这里，我们介绍了一种高效且易于理解的 DMF 模型实现：FastDMF。通过利用分析和数值方面的进步（包括对反馈抑制控制参数的新型估计和贝叶斯优化算法），FastDMF 绕过了以前实现的各种计算瓶颈，提高了可解释性、性能和内存使用率。此外，这些进步使 FastDMF 能够将模拟区域的数量增加一个数量级，这一点已通过与 90 和 1,000 个区域划分的 fMRI 数据的良好拟合得到证实。这些进展为广泛使用基于生物物理的全脑模型开辟了道路
CDMFT+HFD：动态平均场理论的扩展...
我们使用CDMFT + HFD，群集动力学平均场理论（CDMFT）的组合和Hartree Dynamial-Fock均值段的群体间消除群群间扩展相互作用的组合。对于有吸引力的非局部相互作用，该模型在半填充附近表现出一个相分离的区域，在附近，我们发现了D波超导性的岛屿，随着掺杂的函数迅速衰减，具有较小的（高）电子密度的扩展S-波序的断开区域。另一方面，当扩展的相互作用令人反感时，在强耦合限制下，孔掺杂以hole掺杂的稳定性，有利于D-波超导性。在颗粒 - 孔不变的化学电位上，我们发现了从抗铁磁性（AF）到d波超强度的一阶相变，这是有吸引力的最近邻居相互作用的函数，以及密度偏离半填充极限的偏差。反复的扩展相互作用而不是半填充的电荷密度波（CDW）订单。
药品主文件 (DMF) 和 REMS 修改的使用
• 已知或潜在不良事件的严重性 • 药物的预期效益 • 疾病的严重性 • 药物是否为新药[即新分子实体（NME）] • 预期治疗持续时间 • 可能使用该药物的人口规模
DMFAS 战略计划 2020-2024
该战略旨在解决包括二十国集团在内的国际社会对发展中国家外债可持续性总体前景以及一些国家债务数据透明度相关问题的严重关切。虽然人们普遍认为，及时、全面的债务水平和构成数据不仅是有效管理公共债务的先决条件，也是识别债务危机风险和限制其影响的先决条件，但人们也认识到，许多国家缺乏有效记录和报告债务的能力。这种情况对国家一级的有效债务管理以及国际社会帮助避免债务危机和在债务危机发生时向各国提供支持的能力产生了严重影响。不完整或薄弱的债务数据妨碍了有效的债务可持续性分析和中期债务战略的制定。许多国家的公共债务数据质量和报告水平存在重大问题。面对日益复杂的投资组合，许多国家尚未达到一些关键领域的最低标准，高员工流动率仍然是一个普遍且反复出现的问题。另一个常见问题是公共债务总额覆盖范围有限，地方债务和或有负债方面存在特殊困难。债务形势日益复杂，为透明度带来了更多挑战和风险。为了解决这些问题，该计划以债务管理和金融分析系统作为债务管理能力发展领域技术合作的主要提供者所取得的成就以及其先前战略的成功实施为基础。迄今为止，它已为 71 个国家提供了支持，在该计划的重点领域拥有丰富的经验。该计划拥有一系列能力发展工具和服务，将对其进行改进和传播，以满足各国的新要求。这项新计划侧重于在该计划具有比较优势的领域，即债务管理的“下游”领域提供技术援助，同时调整其支持以帮助发展中国家管理日益复杂的债务管理。它补充了世界银行和国际货币基金组织的工作，后者主要关注数据可持续性分析和中期债务战略（“上游”债务管理）。
面向大众的神经质量建模：利用 FastDMF 实现全脑生物物理建模的民主化
1 瓦尔帕莱索神经科学跨学科中心，瓦尔帕莱索大学，2360103，瓦尔帕莱索，智利。 6 2 剑桥大学心理学系，剑桥 CB2 3EB，英国 7 3 伦敦玛丽女王大学心理学系，伦敦 E1 4NS，英国 8 4 伦敦帝国理工学院脑科学系迷幻药研究中心，伦敦 SW7 2DD，英国。 9 5 伦敦帝国理工学院数据科学研究所，伦敦 SW7 2AZ，英国 10 6 伦敦帝国理工学院复杂性科学中心，伦敦 SW7 2AZ，英国 11 7 剑桥大学临床神经科学系和麻醉科，剑桥，CB2 0QQ，英国 12 8 剑桥大学利华休姆未来智能中心，剑桥，CB2 1SB，英国 13 9 阿兰图灵研究所，伦敦，NW1 2DB，英国 14 10 布宜诺斯艾利斯大学布宜诺斯艾利斯物理研究所和物理系，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 15 11 圣安德烈斯大学，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 16 12 大脑和流体研究所，ICM，F-75013，巴黎，法国 17 13 拉丁美洲脑健康研究所（BrainLat），布宜诺斯艾利斯大学Adolfo Iba˜nez，智利圣地亚哥 18 14 牛津大学精神病学系，牛津 OX3 7JX，英国。 19 15 奥胡斯大学临床医学系大脑音乐中心，奥胡斯 15 8000，丹麦。 20 16 米尼奥大学医学院生命与健康科学研究所，布拉加 4710-057，葡萄牙。 21 17 CIMFAV-Ingemat，瓦尔帕莱索大学工程学院，瓦尔帕莱索，智利。 22 18 巴黎萨克雷神经科学研究所综合与计算神经科学系，国家研究中心 23 科学中心，伊维特河畔吉夫，法国 24 19 大脑与认知中心，计算神经科学组，信息与通信技术系，Universitat 25 Pompeu Fabra, Roc Boronat 138, 巴塞罗那, 08018, 西班牙。 26 20 加泰罗尼亚研究研究所 (ICREA), 巴塞罗那 08010, 西班牙。 27 21 马克斯·普朗克人类认知和脑科学研究所神经心理学系，莱比锡 04103，德国。 28 22 莫纳什大学心理科学学院，墨尔本，Clayton VIC 3800，澳大利亚。 29 * rubenherzog@ug.uchile.cl, ** 同等最后作者贡献 30