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DNA适体的特点及应用
(a)：本土医疗技术的主要特点和潜在应用：(i) 用于前列腺癌检测的脱氧核糖核酸 (DNA) 适体：适体是可以与特定靶标（例如蛋白质、碳水化合物甚至活细胞）以高亲和力结合的小分子。适体在癌症中的作用：在癌细胞中，某些特定于癌症类型的蛋白质的含量与正常细胞相比异常高。这些蛋白质可用于识别癌细胞的存在、它们在体内的定位以及癌症治疗。由于适体可以与特定靶标（例如蛋白质、碳水化合物甚至活细胞）以高亲和力结合，因此它们可用于靶向癌细胞表面的这种特定蛋白质。IITD 的贡献：印度理工学院德里分校的研究人员已经制造出 DNA 适体来靶向前列腺癌细胞表面的蛋白质。由于其尺寸小（2 纳米）、对特定配体/结合剂的高亲和力和稳定性，它可以作为生物传感器的出色传感元件。潜在应用：除了检测之外，印度理工学院德里分校制造的 DNA 适体还可以用于治疗前列腺癌细胞。为此，制造的适体已与用于治疗前列腺癌的药物结合。由于尺寸小（约为抗体的五分之一），适体作为光子生物传感器设备的传感层具有额外的优势；并且可以作为药物输送剂。
高级网络钓鱼检测：在全面的URL数据集上利用T-SNE功能提取和机器学习
抽象的网络钓鱼攻击在当今的数字世界中继续构成重大挑战。因此，需要复杂的检测技术来解决不断变化的策略。在本文中，我们提出了一种创新的方法，可以使用广泛的Phiusiil数据集识别网络钓鱼尝试。提议的数据集包括134,850个合法URL和100,945个网络钓鱼URL，为分析提供了强大的基础。我们将T-SNE技术应用于特征提取，将原始51个特征缩合为2，同时保留了高检测精度。我们评估了完整和减少数据集的几种机器学习算法，包括逻辑回归，天真的贝叶斯，k-nearest邻居（KNN），决策树和随机森林。决策树算法在原始数据集上显示出最佳性能，精度达到99.7％。有趣的是，所提出的KNN在功能提取的数据上表现出了显着的结果，其精度达到了99.2％。使用特征提取的数据集时，我们观察到逻辑回归和随机森林性能的显着改善。提出的方法在计算效率方面提供了可观的好处。功能提取的数据集需要更少的处理能力；因此，它非常适合资源有限的系统。这些发现为开发更强大，更灵活的网络钓鱼检测系统铺平了道路，这些系统可以在实时场景中识别和中和新兴威胁。
数据空间中数据受托人选择的设计功能
摘要：随着世界变得越来越数字化，数据已成为关键资源。有效使用时，它可能会导致更准确的预测，过程优化和创新业务模型的创建。必要的数据通常分布在多个组织之间，并且其全部价值只能通过共同的协作来实现。数据空间为组织提供了一个用于主权和安全数据共享的平台。为了使合法安全的数据共享并确保遵守法规，数据受托人作为受信任的中介机构发挥着关键作用。但是，选择一个合适的数据受托人，以满足想要彼此共享数据的参与者的需求。我们的研究旨在阐明数据空间参与者可以选择适当的数据受托人的过程。为此，我们实施了白名单的方法。我们报告了设计科学研究项目的结果，其中包括设计功能，以促进白名主义方法将其整合到不同的数据空间实例化中。在专家研讨会期间发现并解决了潜在的缺点。通过提供经过验证的设计知识，我们帮助数据空间社区的从业人员结合了如何选择最合适的数据受托人的概念。
预后意义和神经网络衍生的心电图特征的关联
结果：总共包括1 808 584例患者。在派生队列中，3个现象群具有显着不同的死亡率。调整已知的协变量后，现象B与现象A相比，长期死亡率增加了20％（危险比，1.20 [95％CI，1.17-1.23]； P <0.0001; P <0.0001; phanogroup A死亡率，2.2％; femogroup B死亡率，6.1％）。在单变量分析中，我们发现现象B在所有队列中的死亡风险都明显更大（所有5个同类群中的对数秩P <0.01）。全球范围的关联研究表明，现象B的未来房颤率较高（优势比，2.89; p <0.00001），心室心动过速（优势比，2.00; p <0.00001），缺血性心脏病（优势比，1.44; p <0.00001; p <0.00001）; cardiy1 <0.00001）<，cardibath 一项单特征基因组的关联研究产生了4个基因座。 SCN10A，SCN5A和CAV1在心脏传导和心律不齐中具有作用。 ARHGAP24没有明确的心脏作用，可能是一个新颖的目标。一项单特征基因组的关联研究产生了4个基因座。SCN10A，SCN5A和CAV1在心脏传导和心律不齐中具有作用。ARHGAP24没有明确的心脏作用，可能是一个新颖的目标。
使用语言特征检测具有预训练模型的AI生成的文本
复杂的大语言模型的出现，例如Chatgpt和其他AI驱动的平台，导致了近距离模仿人类写作的文本的产生，这使得识别它是人类生成还是AI生成的内容非常具有挑战性。这对内容验证，学术完整性和检测误导性信息构成了重大挑战。为了解决这些问题，我们开发了一个分类系统，以使用多样化的HC3英语数据集区分人体编写的文本和a-ager of a-aged文本。此数据集利用语言肛门和结构特征，包括一部分语音标签，词汇大小，单词密度，词密度，具有被动的语音用法以及可读性指标，例如验收的读数，验阅读便捷，引起式和爆发性。我们采用了基于变压器和深入学习的模型来完成策略任务，例如CNN_BILSTM，RNN，BERT，GPT-2和ROBERTA。其中，罗伯塔模型表现出了优越的表现，其出色的精度为99.73。这些结果表明了尖端深度学习方法如何在数字领域中提出信息完整性。
Listowel Technology Inc. 业务特色
Listowel Technology Inc. (LTI) 是创新和社区精神的灯塔。从一开始，LTI 就不仅仅是一家企业。它是一个创新与奉献相结合的地方，也是当地劳动力受到重视和赋权的地方。LTI 成立于 1997 年，从一家小型工厂发展成为一家蓬勃发展的企业，拥有约 485 名员工，占地面积 45.4 英亩，运营面积 266,000 平方英尺。
罗阿诺克县 VA 401(a) 计划特点和亮点
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罗阿诺克县 VA 457 计划特点和亮点
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