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使用深度学习的恶意URL识别-IJRPR
以高风险行业（例如财务或医疗保健）的高风险行业运营的跨国公司，其中数据安全至关重要。该公司的一名员工收到的电子邮件似乎来自值得信赖的合作伙伴。该电子邮件包含一个URL，敦促收件人验证敏感帐户信息。虽然URL似乎一目了然，但它是一个精心制作的网络钓鱼链接，旨在窃取登录证书。传统的安全系统可能无法将URL识别为恶意，因为它与真实领域的相似性及其缺席现有黑名单。但是，该公司的电子邮件安全系统配备了拟议的基于CNN的恶意URL检测模型。收到电子邮件后，系统会自动分析URL，提取和评估其结构和语义功能。与常规方法不同，基于CNN的模型标识了微妙的不规则性，例如意外的字符模式和异常的子域结构，将URL标记为潜在的恶意。系统然后立即隔离电子邮件，以防止其到达员工收件箱。将通知发送给网络安全团队，该团队调查并确认了网络钓鱼尝试。同时，将URL添加到共享威胁情报数据库中，帮助其他组织避免陷入同一攻击的受害者。此实时应用程序强调了基于CNN的模型在主动识别和减轻网络安全威胁，保护敏感信息以及增强对数字交互的信任方面的变革潜力。这种全面和积极主动的方法强调了采用先进的深度学习技术来应对数字优先世界中网络安全的不断发展的挑战。在不断扩展的数字景观中，恶意URL的兴起成为对网络安全的关键威胁，影响个人，组织甚至政府。网络罪犯不断开发新的方法来利用漏洞，制造传统的检测机制，例如黑名单和基于规则的算法，对用户的使用量越来越低。这些常规方法通常无法跟上新兴威胁的量增加和动态性质的增加，因此恶意URL的流行率不断增加，这导致了各种检测方法的发展，每种方法的效力都不同。这种比较分析探讨了三种关键方法：黑名单，机器学习模型和拟议的深度学习方法。
使用 BH3 类似物恢复成熟 B 细胞恶性肿瘤中的细胞凋亡
摘要：细胞凋亡是一种高度保守的机制，可以清除不需要的细胞。线粒体凋亡由 B 细胞淋巴瘤 (BCL-2) 家族控制，包括抗凋亡和促凋亡蛋白。抗凋亡 BCL-2 成员 (BCL-2、MCL-1、BCL-X L ) 失调导致的细胞凋亡逃避是癌症的常见标志。为了将这种失调转变为脆弱性，研究人员开发了 BH3 类似物，这是一种通过干扰抗凋亡蛋白来恢复肿瘤细胞有效凋亡的小分子。其中，维奈克拉是一种强效的选择性 BCL-2 抑制剂，在成熟 B 细胞恶性肿瘤（包括慢性淋巴细胞白血病、套细胞淋巴瘤和多发性骨髓瘤）中表现出最强的临床活性。然而，最近描述了原发性和获得性耐药机制，并且必须考虑细胞遗传学异常、BCL-2 家族表达和体外药物测试等几个特征，以预测对 BH3 模拟物的敏感性并帮助识别能够产生反应的患者。克服对 BH3 模拟物的耐药性的医疗需求支持对创新组合策略的评估。目前正在评估包括 MCL-1 靶向 BH3 模拟物在内的新型药物，它们可能代表该领域的新治疗选择。本综述总结了有关维奈克拉和其他 BH3 模拟物治疗成熟 B 细胞恶性肿瘤的当前知识。
a.hema-malini-profile.pdf
完成NPTEL在线认证课程于2023年7月至2023年10月。完成NPTEL在线认证课程，有关2023年7月至2023年10月的“在线社交媒体中的隐私和安全性”课程。从2023年1月至2023年4月完成了“云计算”的NPTEL在线认证课程。完成的NPTEL在线认证课程于2022年7月至2022年10月。从2022年8月至2022年10月完成了“基于认证和结果学习”的NPTEL在线认证课程。完成了科罗拉多大学系统授权并通过Coursera提供的“虚拟现实简介”的在线认证课程。（2020年5月）。完成了科罗拉多大学系统授权并通过Coursera提供的“网络通信基础”的在线认证课程。（2020年6月）。完成的Iucee国际工程教育家认证2020年10月。完成了六个月的基本心理学，学生心理学，咨询技能，咨询学生方法的电子学习计划。（2019年7月至12月2019年）。完成了关于“现代CDMA/MIMO/OFDM无线通信原则”的NPTEL在线认证课程。完成NPTEL在线认证课程，有关“ MIMO/OFDM无线通信的信号估计原理”的2018年7月至2018年10月。完成的商务英文证书初步级别（2016年8月）。
国家赞助的俄罗斯媒体利用粉末素软件用于外国恶性影响活动
“思想”选项卡包含可以代表灵魂或一群灵魂完成的自动场景或动作。这使角色可以通过视频或链接对他人的帖子进行喜欢，分享，重新发布和评论。“思想”选项卡还允许维护，为身份创建新的注册，并登录已经存在的配置文件。“思想”选项卡的框架及其创建的场景可以在代码中看到；这些文件是单独编写的，父母文件调用较小文件以实现该功能。图3是一个触发场景功能的聚合文件。特定的兴趣，它调用了MongoDB的想法，并呼吁提供GUI的文件，从而使其功能更加用户友好（图4）。值得注意的是，相同的代码包含对其他社交媒体平台的参考，包括Facebook和Instagram，表明将项目扩展到X之外，如图5所示。
使用纳米抗体功能化的磁荧光纳米组装体特异性靶向表达间皮素的恶性细胞
简介：由于缺乏肿瘤特异性，目前大多数抗癌疗法都伴有严重的副作用。已知使用工程纳米载体对药物进行适当的载体化可以增加肿瘤中治疗分子的局部浓度，同时最大限度地减少其副作用。间皮素 (MSLN) 是一种众所周知的肿瘤相关抗原，在许多恶性肿瘤中过表达，特别是在恶性胸膜间皮瘤 (MPM) 中，目前在临床前和临床试验中评估了各种 MSLN 靶向抗癌疗法。在本研究中，我们首次描述了用靶向 MSLN 的纳米抗体 (Nb) 对荧光有机纳米组装体 (NA) 进行功能化，以特异性靶向表达 MSLN 的 MPM 癌细胞。方法：使用来自不同癌症来源的细胞系，表达或不表达 MSLN。使用点击化学将针对 MSLN 的 Nb 偶联到荧光 NA 上。使用一组内吞抑制剂来研究细胞对靶向 NA 的内化。癌细胞在 2D 或 3D 和流动条件下生长，以评估靶向 NA 的特异性。使用流式细胞术、共聚焦显微镜和透射电子显微镜研究了靶向 NA 的结合和内化。结果：我们发现靶向 NA 特异性地与表达 MSLN 的肿瘤细胞结合。此外，与 MSLN+ MPM 细胞中的裸露 NA 相比，这种功能化的 NA 似乎内化得更快，而且比例明显更大，从而证明了主动靶向策略的功能性和意义。我们证明靶向 NA 主要通过网格蛋白独立/动力蛋白依赖的内吞途径内化，并被引导到溶酶体进行降解。基于表达 MSLN 的多细胞肿瘤球体的 3D 细胞培养模型揭示了 NA 在第一层表层中的渗透。结论：总之，这些结果为基于 MSLN 激活 NA 结合药物内化以促进活性治疗在肿瘤中的特异性积累的新型抗癌策略开辟了道路。关键词：间皮素、靶向、纳米组装体、纳米抗体、癌症
基兰·纳兹·马利克 - 伊斯兰堡
1. NUML 一级教师发展计划。2. EMDR 培训研讨会、EMDR 成瘾协议、EMDR 心理创伤管理、问题行为。3. 陆军公立学校和学院系统秘书处认证培训师社会情感健康顾问。4. 完成 NICON 学院集团的雅思培训师计划（2022 年 9 月 5 日至 10 月 5 日）。5. EMDR 复习培训 10 月 24 日。
2025会计年度循环基金价格表
Investigation Type Price TL Forensic Molecular Genetic Investigations Nesep Determination and Stain Revelation of Blood Nesep Determination (through DNA examination, per capita) 8.181,82 Nesepal determination in oral swapta (DNA examination) 8.181,82 Blood and blood stain DNA examination and blood stretch (per person) DNA examination from stain and identification (per person) 7.272,73 DNA examination from oral swapt and identification (per capita) from 7.272,73 Tissue examination (per capita) 4.227,27 Bone tissue examination (per person) 4.954,45 hair tissue examination (per person) 4.227,27 4.227,27 4.27,27 Mitochondrial DNA typing (per capita) 8.790,00 Blood, saliva, semen determination (for each example) from各种污渍（对于每个示例）1.500,00父亲及其他亲属关系以及档案检查和意见（至少）6.590,80 DNA-STR水平（骨髓移植，每8,181,82 y-STR加上5.409,00 x-STR 5.409,00 x-STR 5.409,00其他类型的分析（至少）估计（至少）估计了4.727,727，27 eytimate and and and ant and ant and ant and and and and ant and ant and and and and ant and型（and）。至少（至少）（至少）具有9,045,40个Indel Locuses（至少）4.727.27Investigation Type Price TL Forensic Molecular Genetic Investigations Nesep Determination and Stain Revelation of Blood Nesep Determination (through DNA examination, per capita) 8.181,82 Nesepal determination in oral swapta (DNA examination) 8.181,82 Blood and blood stain DNA examination and blood stretch (per person) DNA examination from stain and identification (per person) 7.272,73 DNA examination from oral swapt and identification (per capita) from 7.272,73 Tissue examination (per capita) 4.227,27 Bone tissue examination (per person) 4.954,45 hair tissue examination (per person) 4.227,27 4.227,27 4.27,27 Mitochondrial DNA typing (per capita) 8.790,00 Blood, saliva, semen determination (for each example) from各种污渍（对于每个示例）1.500,00父亲及其他亲属关系以及档案检查和意见（至少）6.590,80 DNA-STR水平（骨髓移植，每8,181,82 y-STR加上5.409,00 x-STR 5.409,00 x-STR 5.409,00其他类型的分析（至少）估计（至少）估计了4.727,727，27 eytimate and and and ant and ant and ant and and and and ant and ant and and and and ant and型（and）。至少（至少）（至少）具有9,045,40个Indel Locuses（至少）4.727.27
The Second Selectivity of Taxanes to Malignant Cells
我们希望提出一种细胞机制，以扩展对紫杉烷类药物的癌症选择性/特异性的理解，紫杉烷类药物是一类通过微管稳定作用而常用的抗癌药物。目前，几种主要实体肿瘤的一线治疗是基于紫杉烷的化疗，这种化疗是近四十年前制定的，尽管随着时间的推移而不断改进。紫杉烷类药物通过微管稳定机制发挥作用 [1-4]。目前，几种主要的紫杉烷类药物，如紫杉醇/紫杉醇、泰索帝/多西他赛和杰夫塔纳/卡巴他赛，被用作与其他药物（通常是铂类药物）联合使用的一线治疗方案，以及复发性癌症的二线药物。紫杉烷类药物在许多主要实体肿瘤中具有高度活性，尤其适用于治疗恶性和转移性癌症，包括乳腺癌、肺癌、前列腺癌、卵巢癌、头颈癌和宫颈癌，副作用大多可以忍受 [5-9]。几乎所有患有这些肿瘤类型的癌症患者在治疗过程中都可能接受紫杉烷类药物治疗。紫杉醇/紫杉醇（第一种紫杉烷）在稳定细胞微管和随之而来的癌细胞有丝分裂停滞方面的活性最初被发现，这推动了人们对紫杉醇作为抗癌药物的开发热情 [10,11]。通常，紫杉醇的抗癌活性（以及所有其他紫杉烷的抗癌活性）被认为是通过结合和稳定细胞微管而赋予的，这会干扰有丝分裂并导致细胞生长
Krupali Mali，Int。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，问题01，204-210
图2：应用程序的主页1。Technology Stack 2.1 Python Python因其易用性和广泛的图书馆支持而被选中。其在科学计算和鲁棒生态系统中的熟练程度使其成为创建面向化学的模拟工具的合适选择。2.2流式流式传输灯光作为开发Web应用程序的框架。其直观的设计促进了响应式Web界面的快速创建，使用户能够输入其规格，查看可视化和实时接收模拟结果。2.3 Google生成的AI集成该应用程序的仿真引擎由Google的生成AI提供动力，这使ChemTech可以为化学反应产生精确而直接的结果。[10]此集成通过API调用发生，其中
fedMup：联合学习驱动的恶意用户预测模型，用于云环境中的安全数据分布
云计算以快速的速度蓬勃发展。与数据安全性相关的重大后果似乎是恶意用户可能会获得未经授权的敏感数据，而这些数据可能会进一步滥用。这引起了一个惊人的情况，以解决与数据安全性有关的关键问题并提出恶意用户的预测。本文提出了一个供养的学习驱动的，以供云环境中的安全数据分布（FEDMUP）中的安全性数据分配。这种方法首先分析用户行为以获取多个安全风险参数。之后，它采用了联合学习驱动的恶意用户预测方法来主动揭示可疑用户。fedMup在其本地数据集上训练本地模型并传输计算值，而不是实际的原始数据，以获取基于平均各种本地版本的更新的全局模型。此更新的模型会与用户重复共享，以便获得更好，更有效的模型，能够更精确地预测恶意用户。广泛的实验工作和提议模型与最新方法的比较证明了拟议工作的效率。在关键绩效指标中观察到显着改善，例如恶意用户的预测准确性，精度，召回和F1得分高达14.32％，17.88％，14.32％和18.35％。