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5月14日至2024年5月14日至15日，在NIH Bethesda Masur礼堂的混合动力车，免疫肿瘤转化网络（IOTN）Capstone的科学目标
Time (ET) Session 1: IOTN Data Sharing Resources and Immunoprevention 8:00 AM Registration and Networking 8:25 AM Welcome and Logistics, Lillian Kuo, NCI 8:30 AM Cancer Moonshot Opening Remarks, Dinah Singer, NCI 8:45 AM Keynote Speaker Introduction, Alan Hutson, Roswell Park Comprehensive Cancer Center 8:50 AM Genomic, Host and Microenvironmental Determinants of Breast Cancer Initiation and Progression, Christina Curtis, Stanford University (Zoom) 9:15 AM IOTN Data Management and Resource Center, Alan Hutson, Roswell Park Comprehensive Cancer Center 9:35 AM Bioinformatics Validation of Immunogenic Neoantigen Targets in Transcriptomics, Translatomics, and Immunopeptidomics, David Largaespada, University of Minnesota 9:50 AM Intercepting the Evolution of Pro-tumoral Myeloid Cells During the Initiation of Oral Cancer, Hulya Taner, University of Michigan 10:05 AM Intercepting Progression from Pre-invasive to Invasive Lung Adenocarcinoma, Liron Yoffe, Weill Cornell Medicine (Zoom) 10:20 AM Metabolic Inhibition of BATF2 Dampens Type-I Interferon-mediated Immune Sensing of Cancer, Wang Gong, University of密歇根州上午10:35早上休息（您自己）
使用机器学习技术检测僵尸网络攻击的综合ID，Ayad Barsoum St. Mary's University，圣安东尼奥，德克萨斯州
摘要 - 在当代网络威胁的景观中，僵尸网络攻击是一种普遍存在的不断发展的威胁，要求复杂的对策。本文提出了利用先进的机器学习技术来阻止僵尸网络入侵的入侵检测系统（IDS）的全面发展。该IDS的核心是一个合奏投票分类器，这是多种算法的协同集成，量身定制，旨在增强检测功效和适应性。本文描述了我们作品的系统发展，包括精心的数据预处理，战略性功能选择，严格的模型培训以及直觉Web应用程序的部署。评估措施用于实时网络流量数据集中，以明显的准确性和可靠性来确认模型在识别僵尸网络活动方面的熟练程度。我们的工作介绍了一种方法来检测机器学习的方法，该方法提高了检测准确性，强调了所提出方法的功效。
经济数字化：问题与……
乌兹别克斯坦的目标是跻身强大民主、先进发达国家行列。主要目标是进入世界50个发达国家行列。我们正在实施这方面的改革，为我们的人民创造良好的条件。如果你留意的话，就会发现乌兹别克斯坦近年来的勇敢行动已经得到了国际社会的认可。特别地，著名杂志《经济学人》将乌兹别克斯坦评为全球近两百个国家中的“年度国家”，这一事实证实了我们的观点。也就是说，该出版物发现乌兹别克斯坦是2019年世界上发生最大积极变化的国家。值得注意的是，这一消息意义重大，因为在乌兹别克斯坦之前，还没有其他中亚国家被认为值得获得这样的认可。然而，直到最近，大多数分析家仍认为我们的共和国是世界上“最封闭”的国家之一。坦率地说，有关我们国家的这些乐观消息在国际上引起了巨大共鸣。可以肯定地说，这是我国短时期内实行的合理的内外政策的实际体现。