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增材制造中打印质量预测的光谱特征分析：基于声学的方法
摘要：增材制造 (AM) 工艺中的质量预测至关重要，特别是在航空航天、生物医学和汽车等高风险制造业。声学传感器已成为一种有价值的工具，可通过分析特征和提取独特特征来检测打印图案的变化。本研究重点关注熔融沉积成型 (FDM) 3D 打印样品立方体 (10 mm × 10 mm × 5 mm) 的声学数据流的收集、预处理和分析。以 10 秒为间隔提取不同层厚度的时域和频域特征。使用谐波-打击源分离 (HPSS) 方法对音频样本进行预处理，并使用 Librosa 模块对时间和频率特征进行分析。进行了特征重要性分析，并使用八种不同的分类器算法（K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、高斯朴素贝叶斯（GNB）、决策树（DT）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、极端梯度提升（XGB）和轻梯度提升机（LightGBM））实施机器学习（ML）预测，以基于标记数据集对打印质量进行分类。使用具有不同层厚度的三维打印样品（代表两种打印质量水平）生成音频样本。从这些音频样本中提取的频谱特征作为监督ML算法的输入变量，以预测打印质量。调查显示，频谱平坦度、频谱质心、功率谱密度和RMS能量的平均值是最关键的声学特征。使用包括准确度分数、F-1分数、召回率、精确度和ROC / AUC在内的预测指标来评估模型。极端梯度提升算法脱颖而出，成为最佳模型，预测准确率为 91.3%，准确率为 88.8%，召回率为 92.9%，F-1 得分为 90.8%，AUC 为 96.3%。这项研究为使用熔融沉积模型进行基于声学的 3D 打印部件质量预测和控制奠定了基础，并可扩展到其他增材制造技术。
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仔细观察gan先验：利用中级特征来增强模型反转攻击
摘要。模型反转（MI）攻击旨在通过利用输出信息来重建来自发布模型的隐私敏感培训数据，从而引起了人们对深神经网络（DNNS）安全性的广泛关注。最新的生成对抗网络（GAN）的进步已大大贡献了MI攻击的性能，因为它们具有具有高忠诚度和适当语义的逼真的图像的强大能力。但是，以前的MI攻击仅在Gan Pri-Ors的潜在空间中披露了私人信息，从而限制了它们在多个目标模型和数据集中的语义提取和可传递性。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的方法，可以增强饮食，增强了g势元（IF-GMI），该方法分解了GAN结构并利用了中间块之间的特征。这使我们可以将优化空间从潜在代码扩展到具有增强表达能力的中间功能。为了防止gan先验产生不切实际的图像，我们将L 1球约束应用于优化过程。对多个基准测试的实验表明，我们的方法在各种设置下，尤其是在分布外（OOD）方案下显着执行先前的方法并实现最新结果。我们的代码可用：https：//github.com/final-solution/if-gmi
fortianalyzer新功能指南
更改日志5安全驱动的网络7 SD-WAN 7 FORTIANALYZER SD-WAN监视仪表板7增强的SD-WAN报告13安全SD-WAN评估报告6.4.2 15动态云安全性18公共云 28 IAM 29 SAML Fabric SSO 29 AI-driven Security Operations 34 SOC automation 35 Attach reports to incidents 35 Automation Playbooks 39 Add comments to incidents 46 Expanded incident analysis page 48 FortiSOC dashboards 52 FortiOS Connector 53 EMS Connector 57 Normalized Fabric logs 63 Incidents with multiple endpoints and users 6.4.2 67 Default playbook template improvements 6.4.1 68 Incident page improvement 6.4.1 71本地报告操作的过滤器6.4.2 77 SOC订阅许可6.4.1 78尝试将其输出Fortisoc 6.4.2 6.4.2 80来自EMS连接器的脆弱性和软件清单数据6.4.2 82 Fortimail Connector 6.4.2 86归一化日志上的固定日志的警报6.4.3 89报告6.4.3 89正常的日志6.4.3 92 fortig fortor 6.4.3 fortor 6.4.3 94 fortor 6.4.3 94 fortor 64 fortor 6.4.3 94 fortor 64 fortor 64 fortor 64 fortor 64 4. 34 4.服务6.4.6 98高级威胁保护102 IOC重新扫描事件102 fortideceptor记录106事件处理程序的独特计数6.4.2 108
膜的渗透性和响应能力驱动性能：将结构特征与阿霉素负载的刺激触发聚合物体的抗肿瘤有效性联系起来
摘要：聚合物膜的渗透性和反应性与用于货物输送的聚合物体的设计绝对相关。因此，我们在此将阿霉素负载（dox负载）的无反应性和刺激反应性聚合物的结构特征，渗透性和反应性与其体外和体内抗肿瘤性能相关联。聚合物囊泡（PHPMA），与聚[N-（4-异丙基苯甲酰胺）乙基酰胺乙基甲基甲基甲基酯（甲基甲基甲基酯）（Pppha）（Pppha）（pppha）（pppha）（pppha）（pppa），非pphha，nonnon block，nonnon block） poly [4-（4,4,5,5-甲基-1,3,2-二甲苯甲基-2- Yl）甲基丙烯酸酯] [Pbape，反应性氧（ROS） - 响应型块]或Poly [2-（二异丙基氨基）乙酰乙烯乙烯酸乙烯酸乙烯酸乙烯酸乙烯酸乙烯酸乙酯]（Pdpa）（pdpa），pdpa，ph-ph-block）。与抗肿瘤活性相比，基于PDPA的聚合体表现出出色的生物学性能，其抗肿瘤活性显着增强。，我们将这种行为归因于酸性肿瘤环境中快速触发的DOX释放，这是由pH响应性多聚合体拆卸pH <6.8所引起的。可能，所选肿瘤模型的ROS浓度不足会削弱Ros响应囊泡降解的速率，而PPPHA块的无反应性质显着影响这种潜在的纳米甲酶的性能。
MEG证明与模式无关的概念表示包含语义和视觉特征
可以从不同的刺激方式中访问我们大脑中存储的语义知识。例如，猫的图片和“猫”一词都具有相似的概念表示。现有研究发现了与模态无关表示的证据，但其内容仍然未知。独立于模式的表示可能是语义，或者它们也可能包含感知特征。我们开发了一种新颖的方法，该方法将单词/图片跨条件解码与神经网络分类器结合在一起，该方法从MEG数据（25名人类参与者，15名女性，10名男性）中学到了潜在的独立表示的表示。然后，我们将这些表示形式与代表语义，感觉和拼字法特征的模型进行了比较。结果表明，与模式无关的表示与语义和视觉表示相关。没有证据表明这些结果是由于图片特征的视觉特征或拼字特征自动激活了实验中提出的刺激。这些发现支持了与模态无关的概念包含感知和语义表示的观念。
放射组学和深度特征：使用 3D 自动编码器神经网络对脑出血进行稳健分类和可重复性分析
1 库尔德斯坦医科大学辅助医学学院放射学系，萨南达季邮政信箱 66177-13446，伊朗；salar.bijari89@gmail.com 2 伊朗医科大学医学院神经外科系，德黑兰邮政信箱 14496-14535，伊朗；sayfollahisahar@gmail.com 3 库尔德斯坦大学工程学院机械工程组，萨南达季邮政信箱 66177-15175，伊朗；mardokh94@gmail.com 4 沙希德萨杜吉医科大学公共卫生学院老龄化与健康系，亚兹德邮政信箱 89151-73160，伊朗；s.bijari8810@gmail.com 5 德黑兰医科大学放射学系，德黑兰邮政信箱 14197-33151，伊朗； moradian.sm@gmail.com 6 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学 Golestan 医院放射肿瘤科，阿瓦士邮政信箱 61357-15794；zibazaheir@gmail.com 7 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学医学院医学物理学系，阿瓦士邮政信箱 61357-15794 8 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学癌症研究中心，阿瓦士邮政信箱 61357-15794 * 通信地址：rezaei-sm@ajums.ac.ir
回顾发酵骆驼牛奶的主要特征和菌群多样性
摘要：发酵的骆驼牛奶，在中亚被称为Shubat，在历史上和文化上是重要的，因为它主要是由哈萨克人民消耗的，他们不仅在哈萨克斯坦生活，而且还居住在邻近的国家。然而，尽管它对当地人群的文化和饮食有效性，但对其组成和加工技术的研究以及其微层的丰富性相对较少。目前对该产品的评论是Ka-Zakh文化中的重要饮料，可提供有关其主要成分及其可变性的最新信息，根据不同的因素，调查了加工技术的最新变化，以使其使用现代技术和探索其微层的生物多样性。据报道，Shubat中的蛋白质，维生素C和钙含量在1.19至5.63％，28和417 mgl -1和1.03和1.03和1.88 GL -1之间变化。乳糖含量完全消失。shubat包含一个复杂的微生物财团，为健康带来的良好声誉做出了良好的声誉，但是对这些主张的科学证明只得到了部分实现。
用于建模网络的ERGM软件包的高级功能
Statnet项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1此研讨会/教程的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1。对ERGM建模框架的简要审查。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2。样本空间约束。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 3。调整ERGM估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 4。术语运算符。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5。建模多个网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6。在缺少数据的情况下进行估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 7。多层网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>45参考。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>57 div>
聊天机器人与人：响应式会话特征对用户对聊天顾问的响应的影响
随着教育组织越来越多地考虑支持或用聊天机器人代替人类聊天顾问，至关重要的是要检查用户对聊天机器人的看法与人类不同。聊天机器人的对话特征可能会信号响应能力，从而改善用户响应。为了探讨这一点，我们使用建议设置的研究进行了三个在线实验（N总计= 1,005）。我们计算了汇总数据分析，因为个人研究结果并未为我们的假设提供明确的支持。结果表明，用户更喜欢人类代理人使用的能力和意图，但不觉得享受。响应能力提高了可爱，温暖和满意度。对相互作用的看法介导了响应效应。我们的发现表明，教育组织可以通过良好的聊天机器人来支持其研究，而无需引起负面用户的响应。