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基于端到端生成模型的XSS有效载荷创建
摘要 - 在Web安全领域，越来越多的转变用于利用机器学习技术用于跨站点脚本（XSS）漏洞检测。这种转变认识到自动化的潜力，即简化识别过程并减少对手动人类分析的依赖。另一种方法涉及安全专业人员积极执行XSS攻击，以精确地指出Web范围内的脆弱区域，从而促进了有针对性的补救。此外，人们对基于机器学习的方法在学术和研究领域中创建XSS有效载荷的兴趣越来越大。在这项研究中，我们介绍了一种新模型，用于生成XSS有效载荷，利用自动回火和生成的AI模型的组合来制作旨在利用潜在脆弱性的恶意脚本。我们对XSS漏洞检测的方法涵盖了前端和后端代码，为组织提供了增强Web应用程序安全性的全面手段。
激活内源性逆转录病毒和胰腺癌中MEK1/2抑制病毒模仿的诱导
虽然胰管导管腺癌（PDACS）沉迷于KRAS激活突变，但下流kras效应子的抑制剂，例如MEK1/2激酶抑制剂TRAMETINIB，却没有治疗作用。但是，由KRAS途径衰减驱动的监管电路的广泛重新布线可能会引起治疗相关性的脆弱性。在MEK1/2通过Trametinib抑制后的最初几个小时，对PDAC细胞中的转录和表观基因组变量进行了深入的分子分析，揭示了诱导内组逆转录病毒（ERV）（ERVS）的诱导，从而逃脱了表观遗传的硅烷，从而产生了双链RNAS和Interfecn of interfece and Interfecron的生产（导致了Interfef）（Interfe）的产生。我们跟踪了ERV激活，以早期诱导量写因子ELF3的早期诱导，该因子ELF3在IFN和IFN刺激的基因的激活中与IRF1（干扰素调节因子1）进行了广泛结合和激活。在免疫肿瘤学中合理设计中，可以利用 trametinib诱导的PDAC中的病毒模仿。
在临床环境中使用内叶蛋白的优点和挑战
摘要：抗生素的病原体越来越普遍和有问题。传统的抗生素不再是处理这些多物种微生物的可行选择，因此需要新的方法。噬菌体衍生的蛋白质（例如内olysins）可以提供一种有效的溶液。内olysins是噬菌体编码的肽聚糖水解酶，通过靶向细胞壁，特别是在革兰氏阳性细菌中，由于其天然暴露的肽聚糖层而作用于细菌细胞。近年来，这些裂解酶因其特殊的行动方式，工程潜力和缺乏抵抗机制而受到了科学界的极大兴趣。在过去十年中，对内olysin疗法的新兴趣导致了许多成功的应用。重组内olysins已被证明对明显的病原体有效，例如MRSA，单核细胞增生李斯特菌，生物纤维形成中的葡萄球菌菌株和铜绿假单胞菌。内叶蛋白也已与其他抗菌剂结合研究，从而产生协同作用。尽管Endolysin Therapy带来了一些监管和后勤障碍，但随着工程“下一代”裂解素的出现，未来看起来很有希望。本综述将重点放在内olysins成为可行的新抗菌疗法以及一路上可能必须克服的挑战的可能性上。
内源性逆转录病毒表达在间皮瘤发育的实验小鼠模型中激活I型干扰素信号
在间皮瘤发育实验模型中，早期事件包括双链RNA（DSRNA）中编辑水平的增加。我们假设内源性逆转录病毒（ERV）的表达有助于DSRNA形成和I型干扰素信号传导。与非肿瘤样品相比，肿瘤的 ERV和干扰素刺激的基因（ISG）表达明显更高。 12个肿瘤特异性ERV（“ Mesoerv1-12”）被鉴定出来并通过qPCR在小鼠组织中验证。 与间皮瘤细胞相比，小鼠胚胎成纤维细胞（MEF）的“ Mesoerv1-12”表达较低。 “ Mesoerv1-12”水平通过脱甲基化剂5-Aza-2' - 脱氧胞苷的处理显着提高，并伴随着DSRNA和ISGS的水平升高。 与MEF相比，间皮瘤细胞中的基底ISGS表达更高，并且通过阻断IFNAR1和沉默的MAVS，JAK抑制剂r梭替尼显着降低了。 “ Mesoerv7”启动子在5-Aza-CDR处理后，与假小鼠组织以及间皮瘤细胞以及MEF细胞和MEF相比，在石棉暴露的暴露中被脱甲基化。 这些观察结果发现了石棉诱导的间皮瘤的新颖方面，从而导致ERV表达因启动子去甲基化而引起，并且与DSRNA水平的增加和IFN型信号传导的激活相似。 这些特征对于早期诊断和治疗很重要。ERV和干扰素刺激的基因（ISG）表达明显更高。12个肿瘤特异性ERV（“ Mesoerv1-12”）被鉴定出来并通过qPCR在小鼠组织中验证。与间皮瘤细胞相比，小鼠胚胎成纤维细胞（MEF）的“ Mesoerv1-12”表达较低。“ Mesoerv1-12”水平通过脱甲基化剂5-Aza-2' - 脱氧胞苷的处理显着提高，并伴随着DSRNA和ISGS的水平升高。与MEF相比，间皮瘤细胞中的基底ISGS表达更高，并且通过阻断IFNAR1和沉默的MAVS，JAK抑制剂r梭替尼显着降低了。“ Mesoerv7”启动子在5-Aza-CDR处理后，与假小鼠组织以及间皮瘤细胞以及MEF细胞和MEF相比，在石棉暴露的暴露中被脱甲基化。这些观察结果发现了石棉诱导的间皮瘤的新颖方面，从而导致ERV表达因启动子去甲基化而引起，并且与DSRNA水平的增加和IFN型信号传导的激活相似。这些特征对于早期诊断和治疗很重要。
内皮和造血HPSC通过血红素内皮祖细胞分化
抽象背景：HPSC来源的内皮和造血细胞（ECS和HCS）是组织工程的有趣细胞来源。尽管它们紧密的空间和时间胚胎发育，但当前的HPSC分化方案仅专门用于这些谱系之一。在这项研究中，我们产生了一种可以在两种谱系的体外分化的血红素内皮人群。方法：通过CD144 + - 胚胎体（HPSC-EBS），将两条hESC和一条HIPSC线分化为血红素内皮人群，HPSC-EC和爆炸菌落（HPSC-BC）。HPSC-EC的特征是内皮菌落形成测定，LDL摄取测定，TNF-α的内皮激活，一氧化氮检测和基于基质的管子的形成。造血集落形成细胞分析是从HPSC-BCS进行的。有趣的是，我们确定了以CD144和CD45的表达为特征的HPSC-BC种群。HPSC-EC和HPSC-BC；在小鼠背侧皮肤折室上的缺血性组织损伤模型和造血重建的HPSC-ECS和HPSC-EB-CD144 +的免疫抑制小鼠中，体内实验已通过缺血性组织损伤模型实现。进行转录组分析以确认hESC衍生细胞群体的内皮和造血认同，通过将它们与未分化的hESC进行比较（例如，HPSC-EC与HPSC-EB-CD144 +），并针对人类胚胎肝（EL）内皮，血红蛋白和造血细胞亚群。结果：在无血清条件下进行84小时HPSC-EBS形成后，获得了血红素内皮种群，并根据CD144表达分离。在人间注射HPSC-EB-CD144 +的hPSC-EB-CD144 +有助于免疫缺陷小鼠中CD45 +人类细胞的一代，这表明HPSC-EB-CD144 +内血液发电性ECS存在。HPSC-EB-CD144 +的内皮分化在体外的功能性EC> 95％。HPSC-EC参与了小鼠缺血模型中体内新容器的形成。在体外，HPSC-EB-CD144 +的造血分化产生了> 90％CD43 + HPSC-BC的中间群体，能够产生髓样和红系菌落。最后，转录组分析分别证实了HPSC-EB-CD144 +，HPSC-ECS和HPSC-BC的血液层，内皮和造血认同，以及
内窥镜国际开放-Thieme Connect
摘要：背景：腺瘤的检测率较高，这些内镜者花费更多时间观察结肠镜检查中的屏幕边缘。尽管如此，与病变检测有关的眼动参数仍然未知。这项研究旨在终止与结直肠腺瘤检测有关的特定眼动参数，包括特定区域的凝视率和眼动速度。方法：这项研究是对一项随机对照试验的事后分析，该试验研究了修改内镜医生对结直肠腺瘤检测的眼睛运动的影响。根据内窥镜医生在每次检查中的凝视坐标计算特定区域和眼动速度的凝视速率。排除了观察和处理息肉所需的时间。将屏幕分为6×6部分时，将下部外围区域定义为底部行。在患有和没有腺瘤的患者之间比较了这些参数。结果：五名医生进行了158次结肠镜检查。腺瘤检测组表现出较低的外围目光率（13.7％比9.5％，p = 0.004）和较小的平均眼动运动距离（29.9像素/30 ms，而33.3像素/30 ms，p = 0.022）。逻辑回归分析表明，较低的外围视觉率> 13.0％和平均眼动运动距离<30像素/30 ms是增加了腺瘤检测的独立预测指标（P = 0.024，优势比[OR]：2.53，95％的置信区间[CI]：1.71–3.28; P = 0.045; P = 0.045; 1.03–20.2），而年龄，性别和戒断时间却没有。结论：较低的外周观察速率和缓慢的眼睛运动与结直肠腺瘤的检测有关。
用交互式培训工业最终用户程序员...
新发布的机器人编程工具使最终用户可以通过将基于块的语言和直通式编程组合来编程工业机器人。要有效地使用这些系统，最终用户通常需要有限或没有程序经验的经验，就需要培训。要培训用户，辅导系统通常用于基于块的编程（即使是通过编程进行铅编程），但没有教程系统将这两种类型的编程结合在一起。我们提出了Coblox Interactive教程（CITS），这是一种新颖的辅导方法，它教授如何同时使用构成典型的最终用户机器人编程环境的硬件和软件组件。在用户切换两种编程样式之间，CIT为它们提供了宽敞的SCA旧，从而为用户提供了有关失误的立即反馈，并为下一步提供指导。为了评估CIT，我们使用ABB机器人技术发布的编程环境对79个工业最终用户进行了一项研究，将我们的培训方法与培训视频进行了比较，培训视频是行业中最常用的培训。这项研究是迄今为止最大的培训最终用户的研究之一，发现由CIT培训的用户比视频培训的用户更少的时间在更少的时间内撰写了更正确的程序。这表明硬件和软件概念的紧密整合是为培训最终用户编程工业机器人的范围。
目标 -
许多最近的机器学习研究论文在其标题中都有“开放性学习”。，但很少有人试图定义使用该术语时的含义。更糟糕的是，当更加仔细地看时，似乎对开放式学习与诸如持续学习，终身学习或自动学习等相关概念的区别是没有共识。在本文中，我们有助于解决这种情况。在插图概念的家谱和关于它真正含义的最新观点之后，我们概述了开放式学习通常是一种综合概念，这些概念包含一组不同的属性。与以前的方法相比，我们建议将开放式过程的关键基本特性隔离，该过程是在无限的地平线上不时产生元素（例如，观察，期权，奖励功能和目标），从无限的地平线上，从观察者的角度来看。从那里开始，我们建立了开放式学习问题的概念，并特别关注开放式目标条件条件的强化学习问题的子集，其中代理可以学习越来越多的目标驱动技能。最后，我们重点介绍了要填补我们基本定义之间的差距和开放性AI研究人员可能会想到的开放式学习之间差距尚有差距的差距。