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高通量测序检测新的可能基因...
导致脑动静脉畸形 (bAVM) 的分子信号迄今为止仍难以捉摸，这首先是由于家族性病例发生率低。相反，散发性 bAVM 是最弥漫的疾病，是表征该疾病遗传基础的主要来源。进行了几项研究以检测与 bAVM 发展相关的生殖系和体细胞突变，在这种情况下，下一代测序技术为输出信息量提供了关键资源。我们对一名患有散发性 bAVM 的男孩进行了全外显子组测序。在 Illumina 平台上进行了双端测序，并通过 Sanger 测序验证了筛选出的变体。我们检测到了 20 个可能影响许多基因位点的基因破坏变体。在这些变体中，11 个是遗传的新变体，一个是影响 STK4 基因的新生无义变体。此外，我们还考虑了影响血管分化基因位点的罕见已知变体。为了解释它们可能参与 bAVM 发病机制，我们在 Cytoscape 平台上分析了分子网络。在本研究中，我们重点研究了在一名受 bAVM 影响的儿童中检测到的一些基因点变异。因此，我们建议优先考虑这些新的受影响位点，以进一步研究 bAVM 病变的发病机制。
小型 UAS 检测和规避必要要求...
摘要：通过大量行业范围的数据调用收集了潜在的 sUAS BVLOS 操作场景/用例和 DAA 方法。向每个 333 豁免持有者征求了相同的信息。记录了来自 5,000 多名豁免持有者的摘要信息，收到的信息具有不同的详细程度，但提供了相关的经验信息来概括用例。制定了一项计划并完成了测试以评估 RLOS，这是安全 BVLOS 操作的潜在关键限制因素。介绍了所用设备、飞行测试区域、测试有效载荷和在不同高度进行测试的装置的详细信息，并提供了简化数学模型、在线建模工具和飞行数据的比较结果。介绍了一个操作框架，该框架定义了推荐要求将使 sUAS 操作 BVLOS 成为可能的环境、条件、约束和限制。该框架包括可以建立在 FAA 和行业行动基础上的策略，这些策略应该会在短期内导致 BVLOS 航班的增加。对 sUAS DAA 方法的评估是通过五个子任务完成的：文献综述
使用机器学习检测语音特征...
3）财务：用于诊断患者的测试数字化对医院具有巨大的经济价值。通过使医生工作的部分自动化，医院能够更有效地利用医生的能力，并可以降低不必要的费用。瑞典的医生平均每年约2100小时的工作[18]，并参加医生的平均每年获得636 000秒的薪水[6]。标准医生任命的平均成本约为3100 sek [15]。因此，可以计算数字化测试过程的经济价值，因为医生需要进行测试和与之相关的成本所花费的时间，每次约会3100 sek。由于患者仅支付约200秒钟的预约[15]，因此费用确实是一种社会成本，并且可以将保存的钱分配给医院内的其他有益原因。尽管整合了实质性的利益，但考虑到移动应用程序的可伸缩性限制，实施成本可能过高。如果我们进入ALS，我们已经知道，受该疾病影响的人群中的一小部分。瑞典的人口也相对较少，医院不是在政府的领导下，而是在该国不同地区。因此，财务增益对移动应用程序的开发和集成成本敏感。
区块链集成框架以检测和防止CAV
II。文字调查2.1。 标题：基于3D无线电地图的GPS欺骗检测和缓解蜂窝连接的无人机作者：Yong Chao dang； ALP Karakoc;年：2023参考链接：https：//ieeexplore.ieee.org/document/10254521问题：该论文涉及蜂窝连接的无人驾驶飞机（UAV）对GPS欺骗攻击的脆弱性，原因是它们对无键合的公民GPS服务的依赖。 这些攻击可以操纵“无人机”位置并破坏其任务，并强调安全的导航解决方案。 目的：目的是利用3D无线电图和机器学习技术来检测并置于蜂窝连接的无人机中的GPS欺骗攻击。 这涉及构建理论3D无线电图，采用机器学习方法（多层感知器，卷积神经网络和经常性神经网络）来分析II。文字调查2.1。标题：基于3D无线电地图的GPS欺骗检测和缓解蜂窝连接的无人机作者：Yong Chao dang； ALP Karakoc;年：2023参考链接：https：//ieeexplore.ieee.org/document/10254521问题：该论文涉及蜂窝连接的无人驾驶飞机（UAV）对GPS欺骗攻击的脆弱性，原因是它们对无键合的公民GPS服务的依赖。这些攻击可以操纵“无人机”位置并破坏其任务，并强调安全的导航解决方案。目的：目的是利用3D无线电图和机器学习技术来检测并置于蜂窝连接的无人机中的GPS欺骗攻击。这涉及构建理论3D无线电图，采用机器学习方法（多层感知器，卷积神经网络和经常性神经网络）来分析
评估地球物理方法探测地下空洞
相对评估了四种地球物理方法的检测地下异常/空隙的能力，即电阻率层析成像（ERT），表面波的多通道分析（MASW），地面穿透性雷达（GPR）（GPR）和全波形倒置（FWI）。我们发现： ERT非常适合检测和定位地下异常，但可能无法准确大小或表征异常/空白的材料组成； b。在大多数现实的现场条件下，MASW是不合适的。 c。基于计算模拟，FWI似乎合适，并且可能满足现场条件的需求，但是该功能未测试。和d。由于深度限制，GPR在异常检测中的能力非常有限，它缺乏一致性，并且很大程度上取决于操作员的经验。即使检测成功，使用GPR的异常大小和表征也是不可行的。给定大多数基础架构项目常见的现场现实，我们建议继续使用ERT检测地下异常/空隙。我们还建议将来的研究努力集中在a上。联合发生和基于多物理的方法； b。软件开发。
RSA NetWitness Detect AI – 云分析和 UEBA
RSA NetWitness Detect AI 的云架构为分析师提供了直接价值。云的弹性、可扩展性和处理能力推动 RSA NetWitness Detect AI 的无监督机器学习算法应用于广泛的用例，包括检测内部威胁、暴力破解身份验证和机器操作活动。RSA NetWitness Detect AI 将其专有的机器学习算法与创新的风险评分模型相结合，旨在通过仅对高保真度和高优先级威胁发出警报来减轻分析师的警报疲劳。这可以加快攻击调查和响应时间，并推动更高效、更全面的事件管理。
纠缠退化作为检测引力改变特征的工具
我们研究量子修正黑洞附近的纠缠退化。我们考虑一个双粒子系统 (Alice-Rob)，其中 Alice 自由 (径向) 落入量子修正黑洞的事件视界，而 Rob 位于黑洞事件视界附近。我们考虑一个最大纠缠态 (在 Fock 基中)，并从 Rob 是匀加速观察者的基本假设开始。然后，我们对涉及闵可夫斯基真空态和林德勒数态的关系进行了教学分析。按照 Martín-Martínez 等人 [ Phys. Rev. D 82 , 064006 (2010) ] 中给出的类比，我们从闵可夫斯基-林德勒关系中建立了哈特尔-霍金真空态与 Boulware 和反 Bouware 数态之间的关系。然后，我们利用近视界近似以适当的形式写出量子修正黑洞度量。接下来，我们得到对数负性和互信息的解析形式，并绘制为 Rob 与 r = 0 点距离的函数。我们观察到，纠缠退化减慢，这是因为通过在史瓦西黑洞中加入量子引力修正，度量的失效函数发生了结构变化。至关重要的是要理解，任何改变度量结构的修正引力理论都会导致不同的纠缠退化速率。在视界半径处，无论底层理论如何，纠缠退化始终是完全的。这一观察结果可能导致在未来一代先进的观测场景中识别出修正引力理论的特征。这种修改可能来自更高的曲率修正、更高维度的引力理论、量子引力修正等。我们还可以将此效应解释为一个噪声量子通道，其算子和表示为完全正的和迹保持映射。然后，我们最终使用此算子和表示获得纠缠保真度。
RT-PCR 检测 SARS-CoV-2 的可靠性：风险分析
摘要。COVID-19（2019 冠状病毒病）病例数量的迅速增加迫使世界各国实施系统，尽可能广泛地检测其人口。事实上，世界卫生组织 (WHO) 已敦促所有国家尽可能多地进行检测。临床实验室必须紧急应对大量且不断增长的 SARS-CoV-2 诊断测试需求。大多数实验室不得不实施 RT-PCR（逆转录聚合酶链反应）测试方法，而没有充分的实验反馈。希望本文能够为 RT-PCR SARS-CoV-2 检测风险分析方法以及诊断测试结果可靠性分析提供有益的贡献，该方法基于鱼骨图和 FMECA（故障模式、影响和临界性分析）方法的组合。风险分析基于从真实实验室的实际经验中吸取的教训，这使作者能够确定影响 RT-PCR 测试结果可靠性的主要风险。获得错误结果（假阳性或假阴性）的概率隐含在通过 FMECA 获得的临界性评估中。换句话说，临界性越高，获得错误结果的风险就越高。因此，必须优先控制这些风险。研究了以下工艺阶段的主要风险：核酸提取、混合物制备和结果验证。对于核酸提取，高度关键风险（超过实验设定的阈值）是将样品放置在提取板上时出现错误的风险和样品不合格。对于混合物的制备，最高风险是非均质混合物，主要是将样品放置在扩增板上时出现错误。对于结果验证，关键性可以达到最高严重程度等级：在这里，需要特别注意的风险涉及原始测试数据的解释、不良的 IQC（内部质量控制）管理以及手动输入结果和/或文件编号。因此，针对人为因素影响、实验室内部污染、试剂、其他消耗品和关键设备的管理以及样品质量的影响提出了建议。本文论证了在内部和外部监控临床实验室内测试过程的质量和可靠性的必要性。
开发数据挖掘模型以检测心血管疾病
tems，发展个人的健康状况等。[1]。卫生组织产生的数据非常庞大，复杂，因此很难消除数据，以便就患者健康做出重要决定。此数据包含有关医院，患者，医疗索赔，治疗费用等的详细信息。因此，有必要生成一个强大的工具，用于分析和从此复杂数据中提取重要信息。对健康数据的分析通过增强患者管理任务的执行来证明医疗保健。数据挖掘技术的结果是为卫生保健组织提供好处，以将具有相似类型的疾病或健康问题的患者分组，以便医疗保健组织为他们提供有效的治疗。这也可用于预测医院患者的住院时间，用于医学诊断并制定有效的信息系统管理计划。最近的技术用于医学领域，以具有成本效益的方式增强医疗服务。数据挖掘技术还用于分析导致疾病的各种因素，例如食物类型，不同的工作环境，教育水平，生活条件，纯水，卫生保健服务，文化，环境和农业因素的可用性，如图1所示。
峰值检测和保持电路，用于测量和利用 RTN ...
目前，生成独特且无法复制的指纹以保护敏感数据的能力已将物理不可克隆函数 (PUF) 变成了一个令人兴奋的领域。PUF 的主要工作原理依赖于来自物理世界不可避免的变化的任何不可预测性来源 [2]。硅 PUF 是一种有吸引力的方法，可以利用时间零点变异性 (TZV) 作为熵源，它起源于集成电路的制造过程中。这种熵源固有的随机性允许以不可预测和无法复制的方式将 PUF 输入（即挑战）映射到 PUF 输出（即响应）。虽然存在多种类型的硅 PUF，但大多数都依赖于 TZV，因此通常具有较低的抗老化弹性 [3]。相比之下，最近提出的解决方案使用 CMOS 晶体管中的随机电报噪声 (RTN) 来正确实现具有强大且抗老化弹性的 PUF [4]。