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使用深度学习的可解释和优化的网络入侵检测模型
摘要 - 在当前年龄，互联网及其使用已成为人类生存的核心部分，随之而来的是我们开发了与我们日常活动的各个阶段无缝集成的技术。大多数现代基础设施的主要挑战是，与安全有关的要求通常是事后的想法。尽管越来越有意识，但当前的解决方案仍无法完全保护计算机网络和互联网应用程序免受不断发展的威胁格局的侵害。在近年来，深度学习算法已被证明在检测网络入侵方面非常有效。但是，手动调整深度学习模型的超级参数的疲惫，耗时和计算昂贵。此外，重要的是开发不仅做出准确预测的模型，而且还有助于理解模型如何做出这些预测。因此，模型解释性有助于增加用户的信任。网络入侵检测领域的当前研究差距是没有整体框架，该框架既包含优化和可解释的方法。在本研究文章中，提出了使用超频带进行超级参数优化的混合方法。通过考虑CSE CIC 2018数据集的所有攻击类型，可以实现98.58％的总体精度。提出的混合框架通过选择一组优化的参数和杠杆来增强网络入侵检测的性能，例如可解释的AI（XAI）方法，例如局部可解释的模型不可解释的解释（lime）和外形添加说明（SHAP）来了解模型预测。
优化的 HDR 介导的 K-荧光蛋白敲入...
图 2：在 K-562 细胞中通过电穿孔优化 HDR 介导的报告基因敲入。A. LMNA -EGFP 供体质粒单独电穿孔，浓度增加，显示非特异性 EGFP 表达量较低。Cas9 蛋白：crRNA：tracrRNA 电穿孔，LMNA -EGFP 供体质粒浓度增加，显示 EGFP 表达相关增加。B. 放大倍数增加后，HDR 介导的敲入样本中 EGFP 表达的定位与 LMNA 的预期一致，位于细胞核中，并与 Hoechst 染色共定位。C. HDR 介导的敲入细胞群的流式细胞术分析显示，随着 DNA 供体质粒数量的增加，EGFP 表达增加高达 32%。单独 DNA 供体质粒对照的相应分析显示所有剂量的 EGFP 表达均低于 0.5%（未显示数据）。
利用纳米技术优化草药癌症治疗：纳米级药物输送系统的全面回顾
摘要 癌症被广泛认为是全球第二大死亡原因。近年来，纳米技术已成为癌症治疗领域的一种有前途的策略。纳米级药物输送系统是一类创新技术，它利用各种纳米颗粒和纳米材料的潜力来有效运输化疗药物，彻底改变了癌症治疗。天然产物的使用在癌症的预防和治疗中都显示出巨大的前景。尤其是草药，由于其固有的治疗优势和与现代药物相比明显更少的副作用，得到了广泛的应用。然而，它们的疏水性带来了挑战，限制了它们的生物利用度和治疗效果。为了克服这些限制，研究人员开发了专门用于将治疗剂输送到特定靶细胞的纳米载体。纳米载体与草药的结合可提高生物利用度、增强药理活性和增加稳定性，同时最大限度地降低癌症治疗中的全身毒性。本综述全面讨论了可用于癌症治疗的新型纳米载体，特别关注草药。这些创新方法的融合为癌症治疗的未来带来了光明的前景。
面向安全工业物联网设备的优化集成模型
摘要 — 物联网 (IoT) 设备部署的持续增长得益于不断增长的连接需求，尤其是在工业环境中。然而，由于潜在攻击面数量的增加，这导致与网络相关的攻击数量增加。工业物联网 (IIoT) 设备容易受到各种与网络相关的攻击，这些攻击会对制造过程以及制造厂工人的安全造成严重后果。近年来，一种用于攻击检测的有前途的解决方案是机器学习 (ML)。更具体地说，集成学习模型在提高底层 ML 模型的性能方面显示出巨大的潜力。因此，本文提出了一个基于贝叶斯优化-高斯过程 (BO-GP) 与基于集成树的学习模型相结合的框架，以提高 IIoT 环境中入侵和攻击检测的性能。使用新南威尔士大学 Cyber Range 和 IoT 实验室收集的 Windows 10 数据集评估所提出的框架的性能。实验结果表明，与标准树和集成树模型相比，检测准确度、精度和 F 分数均有所提高。索引术语 — 工业物联网、优化集成学习、贝叶斯优化
优化了基于自然的解决方案，以在流分水岭中为可持续经济利益实施 - 丘陵settlem
最近已经证明了气候变化对水资源的不利影响。即使在冬季 - 春季充值期，在2022年，整个欧洲的浅层表面和地下水位也没有恢复。水稀缺会造成经济损害，并可能导致粮食供应短缺和社会张力。对于Velence湖而言，极端干旱在整个流域造成了破坏。创纪录的低水位使游客远离了游客，并减少了收入。利益相关者在可持续水相关的发展方面的合作对于克服该地区的缺水至关重要。当地市长之间的调查证实，与基于自然的解决方案的应用有可持续利用的雨水具有亲和力和可能性。这些基础设施对湖水水平的影响很小，同时明显改善了工厂和农业灌溉，尽管利益在利益相关者中大多是未知的。因此，可以提高农业和农业活动的每个面积单位盈利能力。这项研究量化了用于实施基于自然解决方案的经济激励措施在Velence湖的丘陵定居点中的可能产生的积极影响；它们可持续提高农业生产和粮食安全的产量，并为市长提供在经济上有益的工具，以优化基于自然的解决方案在集水区中的放置，以实现足够的土壤质量和额外的社会利益。
高度优化的Curve448和ED448在WolfSSL中设计和Cortex-M4
摘要 - 紧凑的密钥大小和椭圆曲线密码学（ECC）曲线家族的计算潜伏期低，这对它们集成到网络协议中引起了极大的兴趣。根据对其他对其他ECC实例的后门的研究，将224位安全性的曲线曲线448（确保224位安全性）是集成到加密图书馆中的理想曲线选择，从而损害了其安全性，从而导致曲线448集成到TLS1.3协议中。Curve448及其Biration等价的未WISTED EDWARDS Curve ED448，分别用于密钥交换和身份验证，由于其最小的内存要求，对低端嵌入式加密库呈现了完美的拟合。在这项工作中，我们将操作的蒙哥马利阶梯点乘法部署到广泛使用的IOT加密库WolfSSL中，并基于Curve448和ED448，现在侧向通道强大的ECDH和EDDH和EDDSA。我们根据推荐的Cortex-M4 STM32F407-DK ARM平台评估了新集成的体系结构的性能。我们通过强大的TVLA分析对拟议的蒙哥马利阶梯实施进行彻底的侧通道评估，揭示了DPA数据泄漏。我们整合了对策以保护我们的设计，评估其有效性并分析延迟开销。我们以大约1的价格实现了SCA稳健曲线448和ED448。2 MCC（1。 36×执行时间）。 最后，我们报告了我们的完全SCA保护曲线448和ED448的性能，作为TLS1.3 WolfSSL的一部分，报告1。 04×性能与原始的WolfSSL代码相比。2 MCC（1。36×执行时间）。最后，我们报告了我们的完全SCA保护曲线448和ED448的性能，作为TLS1.3 WolfSSL的一部分，报告1。04×性能与原始的WolfSSL代码相比。
Solaredge DC优化技术更好地设计
Solaredge Home是一个智能能源生态系统，使房主能够通过一个应用程序控制和优化其能源生产，消费和存储。使用自己的操作系统，Solaredge Home管理房屋的太阳能和电网24/7，以最大程度地降低电力成本并最大程度地节省储蓄。除了Solaredge功率优化器，逆变器和电池外，该解决方案还包括完整的智能能源设备组合，因此房主可以随着能源需求的发展而发展其生态系统。
DNA甲基化 - 环境相互作用在人类基因组中
背景：甲状腺激素（Th）是大脑发育和功能所必需的。浸泡9个大脑和脊髓的脑脊液（CSF）含有自由或经甲状腺素（TTR）结合。中枢神经10系统中的紧密甲状腺激素水平调节对于控制神经发生，髓鞘形成和突触发生的发育基因表达至关重要。这一综合的11个功能强调了开发精确和可靠的方法评估CSF中TH水平的重要性。方法：我们报告了12种基于LC-MS的方法，用于测量啮齿动物CSF和血清中的甲状腺激素，适用于新鲜和冷冻样品。13结果：我们发现怀孕大坝与非妊娠成年人以及胚胎与成人CSF的CSF甲状腺激素有着明显的差异。14此外，靶向的LC-MS代谢分析发现了这些人群中CSF中的不同中央碳代谢。结论：相关代谢途径的第15次检测和代谢物分析开放了对CSF甲状腺激素16的严格研究的新途径，并将为正常发育过程中CSF的代谢改变的未来研究提供信息。17 18
HER2 靶向药物的优化、自动化和符合 cGMP 的合成 [
摘要背景：Affibody 分子 ABY-025 已被证明可用于在体内检测人类表皮生长因子受体 2 (HER2)，无论是用铟-111 ( 111 In) 还是镓-68 ( 68 Ga) 进行放射性标记。最好使用后者 68 Ga，因为与 111 In 相比，它在正电子发射断层扫描中具有更高的分辨率和在临床环境中的量化能力。正在进行的 II 期研究 (NCT05619016) 评估了 ABY-025 用于检测 HER2 低病变和选择患者进行 HER2 靶向治疗的效果，目的是优化 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 的自动化和符合 cGMP 的放射合成。 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 是在合成模块 Modular-Lab PharmTracer (Eckert & Ziegler) 上生产的，该模块常用于 68 Ga 标记。放射性示踪剂之前已在此模块上进行放射性标记，但为了简化生产，对方法进行了优化。将需要手动交互到放射性标记程序的步骤减至最少，包括方便且自动化的 68 Ga 洗脱液预浓缩和简化的自动化最终配制程序。放射性药物生产的每个部分都经过精心开发，以获得稳健性并避免任何操作员绑定的制造变化。优化的生产方法已成功应用于另一种放射性示踪剂的 68 Ga 标记，验证了其作为基于 Affibody 的肽的放射合成的通用且稳健方法的多功能性。结果：开发了一种简化和优化的自动化 cGMP 合规的 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 放射合成方法。该方法的衰变校正放射化学产率为 44 ± 2%，放射化学纯度 (RCP) 为 98 ± 1%，生产后 2 小时的 RCP 稳定性为 98 ± 1%，表明该方法具有高度的可重复性。当用于放射性标记另一种类似肽时，该生产方法也显示出可比的结果。结论：对 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 放射合成所做的改进，包括引入 68 Ga 洗脱液的预浓缩，旨在充分利用 68 Ge/ 68 Ga 发生器的放射性输出，从而减少放射性浪费。此外，减少放射合成前手动执行的准备步骤的数量，不仅可以最大限度地降低潜在的人为/
优化芯片准备和处理以实现高产量混合芯片到晶圆键合
摘要 混合铜/电介质键合是一种成熟的晶圆对晶圆 (W2W) 键合技术，但将该技术应用于芯片对晶圆 (D2W) 键合却具有挑战性。芯片或晶圆上的极小颗粒可能会导致空隙/非键合区域。用于混合 W2W 的晶圆清洁和激活工艺已经相当成熟，但将其应用于减薄和单片化芯片进行 D2W 键合却非常具有挑战性。为了允许（部分）重复使用现有的晶圆级清洁、计量和激活工艺和设备，我们提出了一个新概念，即在玻璃载体晶圆上对芯片进行单片化、清洁和激活。在完成芯片准备步骤后，直接从载体晶圆上拾取芯片。这种方法不需要额外的拾取和放置步骤，并且避免使用传统的切割胶带。使用这种新方法进行的首次直接电介质 D2W 键合实验显示出非常有希望的键合产量，键合的 50 µm 薄芯片数量众多，完全没有空隙。此外，通过消除切割胶带，减薄晶圆和单个芯片始终由刚性表面支撑，从而实现超薄芯片处理。在本研究中，我们还报告了厚度小于 10 µm 的芯片的处理。关键词载体系统、混合键合、互连、拾取和放置、薄芯片