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支持机制的参考映射条款为...
在此背景下，映射分配的总体目的是通过策划已经存在的现有资源和工具包来减轻HRD的数字空间的趋势，这些资源和工具包支持在此限制空间中运行的HRD，以防止和对这些数字威胁和攻击做出反应。作为HRD的许多有用的资源和工具包，分配不是创建新的支持机制，而是要映射已经存在的支持机制，从而为HRD提供了概述和轻松访问HRD的使用。支持机制在这里广泛定义为提供支持（财务或其他）的机制，以应对其数字公民空间的威胁。作业的主要示例和范围包括针对防止或应对对人权捍卫者数字攻击（HRDS）的快速响应/紧急支持机制。映射可以包括的支持机制的另一个例子是提供给HRD的能力加强以减轻数字攻击，例如安全审核。在映射的背景下，顾问应分析数据并确定面临数字攻击的HRD的潜在差距，例如缺乏长期支持机制，不符合现有机制的支持和其他潜在差距的资格，可以为外部参与者提供潜在的支持机制的支持。基于映射的简短分析可以在与现有快速响应提供者的潜在访谈中出发点。因此，本映射分配的数据应该可以互操作，以便将其集成到关系数据库格式中。定义：该映射有望补充和增强现有知识管理参与者，论坛，计划和基础设施与数字民主和公民空间有关的现有映射。现有的映射和文档将提供给顾问。
绘制 KMT2D 肿瘤抑制基因的计算机遗传网络图，以揭示新的功能关联和癌细胞脆弱性
1 加拿大不列颠哥伦比亚大学基因组科学与技术研究生项目 2 加拿大不列颠哥伦比亚大学迈克尔史密斯实验室 3 加拿大迈克尔史密斯基因组科学中心 加拿大不列颠哥伦比亚癌症研究所 4 加拿大哈利法克斯达尔豪斯大学医学系 5 加拿大不列颠哥伦比亚大学温哥华沿岸卫生研究所医学系呼吸医学分部空气污染暴露实验室 6 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚癌症中心肿瘤医学系 7 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚胰腺中心 8 加拿大不列颠哥伦比亚大学医学遗传学系
QRS 环路的 3D 映射：心室电活动的可视化
本文介绍了用于分析和解释三维心动向量图 (VCG) 的创新可视化工具，重点关注心动周期的 QRS 波群。传统心电图 (ECG) 缺乏全面评估心脏所需的空间细节；然而，VCG 提供了心脏电活动的三维表示，让我们能够细致入微地了解心脏动力学。我们提出了五种不同的方法来表示空间 QRS VCG 环：(1) 跟踪心室去极化进展的未修改空间 VCG 环，(2) 便于跨个体和条件进行直接比较的固定比例 VCG 环，(3) QRS 环相对于 3D 空间中三个正交平面的方向。(4) 提供空间分布洞察的八分圆特定图，以及 (5) 强调方向运动同时标准化幅度的单位矢量和单位球体表示。每种方法在阐明正常和心脏病（例如前壁心肌梗死和下壁心肌梗死）中的心室电动力学方面都有独特的优势，突出了环路大小、传播方向、方向和形态的差异。这些方法共同为推进 VCG 研究和增强心脏功能的临床评估提供了一个强大的框架。初步研究结果突出了这些创新工具的潜力。
在河口系统中具有非常高分辨率的遥感图像的潮间带微生物生物量
Microphytobenthos（MPB）对河口初级生产产生了重大贡献，因此量化其生物量对于评估其生态系统功能至关重要。传统的抽样方法是劳动的，在逻辑上具有挑战性，无法提供MPB生物量的全面空间分布图。卫星图像提供了一种可行的替代方法，用于绘制各种时间和空间分辨率的大面积。但是，在该场中使用了与原位采样的少量平方Centi米一致的空间分辨率的成像设备。这使得将现场生物量测量与远程感知的辐射测量值相关联。在这项研究中，在不同高度的无人机（UAV）上安装了两个类似的多光谱传感器，以及在〜1 m高度上获得图像的定制设备上，以收集guadalquivir estuta（SpataLquivir estuta）mudflats mudflats mpb Biofilms的非常高的空间分辨率反射数据。此外，使用高光谱谱仪获得原位反射率进行验证。同时，使用2 mM深度接触Corer方法收集了MPB样品，该方法通过高性能液相色谱（HPLC）分析，以测量主要MPB颜料的浓度。为了评估MPB色素和不同反射率的光谱指数，使用了广义的线性混合效应模型（GLMM），从而实现了叶绿素与所有测试的光谱指数之间的显着正相关关系。这些模型用于绘制微卵巢生物量，在
第 11 届年度深部脑刺激智库会议论文集：通过功能网络映射、自适应深部脑刺激的生物标志物、生物伦理困境、人工智能引导的神经调节和转化进展推动神经调节的前沿
引文 Johnson KA, Dosenbach NUF, Gordon EM, Welle CG, Wilkins KB, Bronte-Stewart HM, Voon V, Morishita T, Sakai Y, Merner AR, L´azaro-Mu˜noz G, Williamson T, Horn A, Gilron R, O'Keeeffe J, Gittis AH, Neumann WJ, Little S, Provenza NR, Sheth SA, Fasano A, Holt-Becker AB, Raike RS, Moore L, Pathak YJ, Greene D, Marceglia S, Krinke L, Tan H, Bergman H, P¨otter-Nerger M, Sun B, Cabrera LY, McIntyre CC, Harel N, Mayberg HS, Krystal AD, Pouratian N, Starr PA, Foote KD, Okun MS 和 Wong JK (2024) 第 11 届深部脑刺激智库会议论文集：推动神经调节的前沿，包括功能网络映射、自适应 DBS 的生物标志物、生物伦理困境、人工智能引导的神经调节和转化进展。Front. Hum. Neurosci. 18:1320806。doi：10.3389/fnhum.2024.1320806
分层加密签名映射勒索软件分类：一种结构分解方法
摘要 - 基于吸附的网络威胁继续发展，利用越来越复杂的加密技术来逃避检测并在受损的系统中持续存在。旨在分析结构加密特性的层次分类框架提供了一种新颖的方法，可将恶意加密与合法的加密操作区分开。通过系统地分解加密工作，分类方法会增强识别跨二经域威胁变体的不同模式的能力，从而降低了对经常不受快速突变威胁的预定签名的依赖。该研究研究了密码学特征映射如何促进分类精度的提高，突出了熵，钥匙交换机制和算法依赖性在区分有害加密活动中的作用。通过实验验证，该框架在多个攻击家族中表现出高度的精度，超过了调用分类技术，同时保持了适合大规模网络安全应用的计算效率。分层的结构分析进一步增强了法医调查，使安全分析师能够解剖加密工作流程，以追踪攻击起源并确定跨不同运动的共同点。该方法论加强了主动的威胁减轻工作，提供了可扩展且适应性的解决方案，该解决方案既是已知和新兴加密的网络威胁。比较评估说明了结构分解在减轻假阳性和负面因素方面的优势，从而增强了在实际安全环境中加密签名分类的可靠性。
通过聚类和Orbat映射
操作领域（AO）的情境情况对于指挥所和战术边缘的情况意识至关重要。运营商，例如一个营的S2或公司指挥官，从包括预期敌军的战斗（Orbat）的计划开始。他们会收到有关检测到的战斗空间对象（BSO）的持续信息，并将其添加到情境图片中。在理想情况下，操作员创建了一个真实，完整，最新和简洁的情况。实际上，图片可能不完整，包含错误或过时的信息。为了不断地保持准确的情境图片，重要的是要通过添加新的BSO来丰富它，也要管理可能重复或过时的BSO的更正和删除。在以前的论文中，我们介绍了两种方法，以自动聚集和富集情境图片：根据其空间距离随时间的空间距离[1]，[2]和一种基于规则的方法，用于将BSO映射到敌人的Orbat [3] [3]。在本文中，我们提出了一种新的方法来维护情况，该方法确定了来自源自轨道的情境图片和簇的BSO群集之间的最佳映射。如[4]中所述，映射可以有效地充实情况形态图片，身份管理和改进的侦察计划。
大型语言模型的技术映射
在当今快速发展的业务格局中，深入了解组织使用的技术堆栈对于建立合作伙伴关系，发现市场开放并为战略选择提供信息至关重要。但是，常规的技术映射通常会取决于关键字搜索，与纯粹的规模和可用数据的多种数据进行斗争，通常无法捕获新生的技术。为了克服这些障碍，我们提出了恒星（语义技术和检索系统），这是一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）和句子 - 句子来确定在非结构化内容，构建全面的公司概况中，并根据其运营的重要性对相关的技术进行列表。通过将实体提取与经过思考链提示和采用语义排名相结合，Stars提供了一种映射公司技术组合的精确方法。实验结果表明，恒星显着提高了检索准确性，为跨行业技术映射提供了多功能且高性能的解决方案。