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草稿 - 拆分灯 - CMS-ML-DSA
注意：ID-SHA512或ID-Shake256用作私钥签名操作的一部分。但是，私有密钥签名操作并未采用用这些算法之一计算的消息消化作为输入。（RFC 8419）
比较机器学习算法和小儿创伤性脑损伤的术中颅内损伤的可预测性
目的是讨论了头部CT检查的过度使用，尤其是那些因脑部造成轻微创伤的脑损伤（TBI）。在破坏性时代，机器学习（ML）是在神经外科各个领域使用和应用的预测工具之一。这项研究的目的是比较ML和nom图之间的预测性能，这是TBI儿童颅CT后颅内损伤的另一种预测工具。将来自964名TBI儿科患者的方法数据随机分为训练数据集（75％），以进行超疗法调整和来自14个临床参数的监督学习，而其余数据（25％）用于销售目的。此外，从具有相似参数的训练数据集开发了一个nom图。因此，通过基于Web的应用程序构建和部署了来自各种ML算法的模型。结果，随机森林分类器（RFC）算法确立了预测大脑颅内颅内损伤的最佳性能。RFC算法性能的接收器操作特性曲线下的面积为0.80，灵敏度为0.34，特异性为0.95，0.73正预测值，0.80负值预测值和0.79的精度。结论ML算法，尤其是RFC，表明相对出色的预测性能，可以支持医生在过度使用头部CT扫描并降低一般实践中小儿TBI的治疗费用。
美国宇航局在燃料电池和氢技术方面的活动
图例 ECLSS = 环境控制与生命支持系统 ISRU = 现场资源利用 PMAD = 电源管理与分配 RFC = 再生燃料电池 TRL = 技术就绪水平 * = 特定应用技术就绪水平
Junos®OS标准参考
•RFC 5884，MPLS标签开关路径（LSP）的双向转发检测（BFD）。（部分支持 - 从出口到入口的包装随附单端端口，在发送数据包时，路由器警报选项将使用将TTL设置为1）。
关于TDP1抑制剂的案例研究摘要INT
本文提出了一种计算方法，该方法可以根据其对给定案例研究的重要性生成IUPAC宣传的官能团的降序。因此，可以从从中成功启动药物发现的功能组列表。使用针对TDP1抑制剂的Pubchem生物测定法证明了适用于任何具有足够数据的研究案例的方法。Scikit学习了对随机森林分类器（RFC）算法的解释。机器学习（ML）型号RFC获得了70.9％的精度，73.1％的精度，66.1％的召回率，69.4％F1和70.8％的接收器操作特征（ROC）。除了主要研究外，还开发了CID_SID ML模型，该模型仅使用PubChem化合物和物质标识符（CID和SIDS）数据，可以以85.2％的精度预测，94.2％精度为94.2％，75％精度，F1的F1，83.5％F1和85.2％ROC的F1和85.2％ROC是否具有化合物是否具有化合物。
Cisco DNA服务用于Bonjour配置指南，Cisco IOS XE 17.13.x（Catalyst 9200开关）
Apple Bonjour协议是一种零配置解决方案，可简化丰富的服务，并在连接的设备，服务和应用程序之间实现直观的体验。使用Bonjour，您可以通过最少的干预和技术知识来发现和使用IT管理，对等，音频和视频和物联网（IoT）服务。Bonjour最初是为单层2中小型网络（例如家庭或分支网络）设计的。Bonjour解决方案的Cisco DNA服务消除了单层2域的约束，并将矩阵扩展到企业级传统有线和无线网络，包括覆盖网络，例如Cisco Software定义的访问（SD-ACCESS）和与Vxlan的行业标准BGP EVPN。Cisco Catalyst 9000系列LAN开关，Cisco Nexus 9300系列开关和Cisco Catalyst 9800系列无线控制器遵循行业标准，基于RFC 6762的基于RFC的多播DNS（MDNS）规范，以支持各种兼容的互动型消费者和无线电器产品中的互操作性。
利用深度学习进行 MRI 脑肿瘤分类
MRI（磁共振成像）是一种广泛使用的非侵入性肿瘤检测诊断工具。该项目比较了各种机器和深度学习模型在 MRI 扫描中对脑肿瘤（神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤）进行分类时的表现，并与受过训练的放射科医生设定的标准进行了比较。部署的模型包括卷积神经网络 (CNN)、源向量机 (SVM)、随机森林分类器 (RFC)、几种迁移学习模型以及 MobleNetV2 到 SVM 的混合模型。每个模型都根据预处理和标准化数据的相同训练测试分割进行训练。采用适当的超参数调整和模型特定的优化来实现最高准确度并保持稳健性。生成了准确度指标和混淆矩阵来评估模型的有效性。此外，人工降级了一个单独的测试数据集来模拟低场 MRI 扫描，以评估模型的稳健性。在有和没有数据增强的情况下评估模型性能，数据增强包括对训练集进行随机降级、旋转、翻转和缩放。研究表明，放射科医生的总体诊断准确率为 87%：RFC 准确率为 94%，SVM 准确率为 95%，VGG16（最准确的迁移学习模型）准确率为 97.9%，混合 MobileNetV2/SVM 准确率为 98.2%，CNN 准确率为 97.6%。所有模型的放射科医生平均准确率更高，其中混合模型表现最佳。在降级数据集上测试以模拟低场 MRI 时，增强大大改善了 SVM 和 RFC 模型的结果；但是，在降级图像上测试时，CNN 模型的准确性受到的影响很小，增强无效。
支持硬件的治理机制：开发技术解决方案，以豁免在出口控制分类编号3A090和4A090
我们正处于历史上特别脆弱的时刻。在过去的十年中，一系列新兴技术的进步令人叹为观止，这些技术有可能在全球变化的规模上广泛改善人类健康和福祉，但如果不明智地统治，这也会带来灾难性的风险。人工智能（AI）因其进度速度和应用的范围而脱颖而出，但AI系统本质上是双重使用的。基础模型越来越广泛的能力扩展到实现生物恐怖主义，虚假信息运动和其他危害。目前，滥用技术的能力大大超过了管理它的能力。RAND Global和新兴风险部门的技术和安全政策中心正在通过一个研究项目来帮助解决这一不对称性，该项目旨在识别和评估高级AI加速器芯片的各种支持硬件的治理机制，并提出支持其实施的政策选择。该研究项目的最终报告将于2024年春季发布，其中包括与更多专家合作的研讨会和见解的结果，并纳入了进一步的同行评审。这项研究已经进行，美国工商部的工业和安全局（BIS）发布了一项出口控制临时最终规则，以限制中国访问高级AI ACELERATOR芯片，这些芯片有助于开发Frontier AI系统，该系统具有可能威胁美国国家安全利益的能力。1 Rand在这一领域的正在进行的工作应证明在告知Inders Insport of Insport（RFC）的技术解决方案以帮助实现出口控制政策目标方面非常有价值。 为了及时告知这一新兴政策空间并支持BIS的RFC，Rand以本工作论文的形式发布了我们的工作的相关部分。 我们希望这份工作文件将由美国高级计算机和超级计算机制造商进行审查，并且它有助于在美国决策者和行业领导者之间进行对话，以限制与高级计算芯片出口相关的新兴国家安全风险的新方法。1 Rand在这一领域的正在进行的工作应证明在告知Inders Insport of Insport（RFC）的技术解决方案以帮助实现出口控制政策目标方面非常有价值。为了及时告知这一新兴政策空间并支持BIS的RFC，Rand以本工作论文的形式发布了我们的工作的相关部分。我们希望这份工作文件将由美国高级计算机和超级计算机制造商进行审查，并且它有助于在美国决策者和行业领导者之间进行对话，以限制与高级计算芯片出口相关的新兴国家安全风险的新方法。
KDS 报告 2024 - 就业统计和...
欢迎来到 Konzepthaus 设计研究第四年，该研究的重点是“就业统计与发展”。对于汽车和运输设计行业的许多人来说，这一全球薪资 esgbc f_q `camkc rfc em'rm bmaskclr ufgjc Ǘlbgle rfcgp lcvr 职业挑战。对于人力资源部门来说，KDS 已成为每年的一项重要活动，用于根据全球标准对自己进行基准测试，并将其结构发展到新的水平。
数字地图IETF Hackathon
•目标是证明操作员如何使用IETF拓扑模型来代表真正的运营商IP/MPLS网络。•我们要证明RFC8345是否是代表数字地图多层拓扑的合适标准，并在有和没有确定的差距的情况下显示模型比较。•这是第一次迭代，黑客马拉松将在IETF121及以后继续•涉及哪些草稿/RFC（初始集）