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llms软件安全性：脆弱性检测技术和见解的调查
大型语言模型（LLMS）正在作为用于软件漏洞检测的变革性工具。传统方法，包括静态和动态分析，效率的面部限制，假阳性率以及可扩展性，具有现代软件复杂性。通过代码结构分析，模式识别和修复建议生成，LLMS展示了一种新颖的减轻脆弱性方法。本调查研究了漏洞检测，分析问题制定，模型选择，应用方法，数据集和评估指标的LLM。我们研究当前的研究挑战，强调跨语言检测，多模式整合和存储库级分析。根据我们的发现，我们提出了解决数据集可伸缩性，模型解释性和低资源场景的解决方案。我们的贡献包括：（1）对漏洞检测中LLM应用的系统分析； （2）一个统一的框架研究了研究的模式和变化； （3）确定关键挑战和研究方向。这项工作提高了对基于LLM的漏洞检测的理解。最新发现在https://github.com/owensanzas/llm-for-vulnerability-detection
fr/04/2025关于有效市场监视问题和监管工具的技术挑战的主题审查
̶无法在多个交易场所综合分析订单和贸易信息是一个令人关注的问题。这对于确定市场滥用至关重要，这涉及操纵订单，修改，取消和交易以欺骗性地描绘市场活动。6个具有多个交易场所的司法管辖区无法在其场所分析订单和贸易信息。̶能够监视或监督所有市场或交易场所至关重要。无法这样做是一个问题。5个司法管辖区报告没有监视或监督某些市场或交易场所。̶三个司法管辖区报告说，他们没有足够的资金和足够的资源用于市场监视。̶能够确定贸易行为（订单或交易）是否由算法驱动，对于调查和分析不当市场行为非常重要。19司法管辖区对基于算法执行的交易（或订单）的识别（或订单）没有正式或法律要求。̶10MAS报告说，其处理和/或分析高频交易产生的大数据量的能力有限制（“ HFT”）。
推进非洲的基因组监测
祝福：我们预计会有一些有影响力的结果。首先，参与国家的病原体基因组学和生物信息学的能力提高了。其次，增强的传染病监测，导致爆发速度检测和反应更快。另一个关键结果是基因组实验室与疾病控制计划之间的连通性更强，促进了数据共享和协调的行动。此外，我们希望看到增强的多部门合作，并提高公众对基因组监视计划的认识和支持。
直接到设备卫星通信的调查
即使对于服务区域内的人，覆盖范围的可靠性在地理上受到陆地基础设施的限制。然而，降低卫星制造和部署成本已加速了将广阔的星座推向低地轨道（LEO），提供了提高的信号质量，更高的数据速度和更具成本效益的终端硬件。通过利用Leo卫星星座，D2D技术可以在没有地面基础设施的情况下进行通信，克服偏远地区的覆盖范围限制。几项关键的技术创新已经实现了D2D通信。高级波束形成技术[26]允许精确的信号专注于特定地理区域，增强信号质量并减少干扰。软件定义的有效载荷[25]提供动态频谱分配，可实时适应不同的用户需求和监管要求。增强的电力管理系统[33]具有延长卫星寿命并提高了能量效率。组件小型化和终端技术进步使标准智能手机和IoT设备能够直接与卫星通信。这些新事物共同克服了传统的障碍，例如信号衰减和设备兼容性，促进了无接缝的D2D通信并提高了全球连通性。除了技术进步外，监管进步还起着至关重要的作用。FCC拥有高级移动网络运营商 - 卫星网络运营商（MNO-SNO）频谱共享框架，从而可以在陆地和卫星网络之间更好地集成[29]。通过允许卫星操作员从MNOS租赁Spectrum，FCC的框架促进了动态和竞争性的卫星服务，推动MNOS和SNOS之间的和谐，并促进了多租户Leo卫星网络[39]。这样的频谱共享策略可以为最终用户提供更大的灵活性和协调性。表1总结了商业领域中关键D2D部署的状态。我们根据直接到X定义D2D通用的“类型”，其中X采用
12-59岁儿童的趋势和决定因素：1996年至2018年对贝宁人口统计和健康调查的分析
疫苗接种对全球公共卫生至关重要，但是在低收入国家的儿童中，疫苗接种仍然具有挑战性。这项研究评估了1996年至2018年在Bénin中使用人口统计和健康调查（DHS）数据的12-59个月儿童的疫苗接种趋势。该研究纳入了一系列来自先前研究的独立变量。使用R 4.2.0版处理和分析数据，采用了推论和描述性统计技术的组合。进行了单变量和多变量二进制逻辑回归分析，以探索完全疫苗接种覆盖的决定因素。Bénin的全部儿童疫苗接种覆盖率的趋势已显示出波动，其比率从1996年的47％增加到2017 - 2018年的55％。较高的父母教育水平 - 法教徒（AOR 1.41; 95％CI 1.15–1.73）和母亲（AOR 1.69; CI 1.12-2.57）和Urban Residence（AOR 1.08; CI 1.00-1.00-1.1.16）与完整的儿童疫苗接触覆盖率相关联。也发现了其他因素，例如产前护理访问（AOR 1.15; CI 1.04–1.28）和医疗机构（AOR 2.48; CI 2.22–2.77）的交付。尽管加班的进展很大，但挑战仍然存在，尤其是在年轻和农村母亲中。有针对性的干预措施，例如基于社区的疫苗接种倡导和有效的提醒系统，对于解决这些问题并改善疫苗接种覆盖范围至关重要。
Grayswan伞基金默认投资调查
我们是南非最有经验，最独立的投资咨询和财富管理业务之一。我们团队的核心已经共同努力了13年以上，我们的集体投资经验超过150年。我们的竞争优势是我们本地和离岸投资经验的财富以及我们投资团队的深度，实力和稳定性。我们的卓越记录也证明了过去二十年来开发和增强的成功和强大的投资过程。
监测工具可在快速传播的 SARS-CoV-2 变体爆发前检测到它们
“在数千个 SARS-CoV-2 突变中，我们发现了少数可以增强病毒传播能力的突变”，多尔蒂研究所实验室主任、墨尔本大学电气与电子工程系 ARC 未来研究员、发表在《自然通讯》上的研究报告的共同主要作者 Matthew McKay 教授说。
映射病毒景观：印度中部的埃德斯蚊子的基因组监视
方法：使用CDC批准的BG-Sentinel版本2陷阱（Biogents AG，德国雷根斯堡）和来自印度博帕尔地区不同地点的电池经营的吸尘器收集蚊子。他们是根据属，性别，位置和收集日期进行分类的。从均质的蚊子池中提取RNA并进行反转录。互补的DNA（cDNA）使用独立于序列的单次放大（SISPA）扩增。此外，使用Illumina Novaseq 6000平台（Illumina，Inc.，CA，San Diego，CA）对聚合酶链反应（PCR）产物进行了测序。使用Trimmomatic进行读取的生物信息学分析（Bolger AM，Lohse M，Usadel B（2014）。 trimmomatic：用于光明序列数据（生物信息学，BTU170）的灵活修剪器，用于修剪低质量的原始读取。 后来，Kraken2和Bracken（马里兰州巴尔的摩的Johns Hopkins University）用于识别病毒序列。使用Trimmomatic进行读取的生物信息学分析（Bolger AM，Lohse M，Usadel B（2014）。trimmomatic：用于光明序列数据（生物信息学，BTU170）的灵活修剪器，用于修剪低质量的原始读取。后来，Kraken2和Bracken（马里兰州巴尔的摩的Johns Hopkins University）用于识别病毒序列。
LUCAS RAMANATHAN、Pia 等人。瑞士卫生保健专业人员对疫苗接种培训的兴趣：一项定量调查。刊于：国际期刊
1 瑞士巴塞尔州立大学医学与传染病服务系，Bruderholz，2 瑞士巴塞尔大学，巴塞尔，3 瑞士巴塞尔药物护理研究组，4 瑞士卢加诺瑞士意大利大学公共卫生研究所和传播与公共政策研究所，5 瑞士巴塞尔瑞士热带和公共卫生研究所 (Swiss TPH)，6 瑞士巴塞尔大学医院妇产科，7 瑞士伯尔尼瑞士护士协会，8 瑞士苏黎世大学流行病学、生物统计学和预防研究所，苏黎世，9 瑞士苏黎世瑞士公共卫生学院，10 瑞士弗里堡 HFR 医院儿科综合儿科中心，弗里堡，11 瑞士弗里堡大学科学与医学学院， 12 瑞士日内瓦大学社会学系社会学研究所
迈向精确肿瘤学：使用临床数据预测头部和颈部癌的死亡率和无复发生存
摘要 - 由于其异质性和高死亡率，头部和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）在临床肿瘤学上提出了重大挑战。本研究旨在利用临床数据和机器学习（ML）原则来预测HNSCC患者的关键结果：死亡率和无复发生存。利用来自癌症成像档案的数据，实施了广泛的管道，以确保强大的模型培训和评估。合奏和包括XGBoost，随机森林和支持向量在内的单个分类器被用来开发预测模型。该研究确定了影响HNSCC死亡率结果并实现预测准确性和Roc-AUC值超过90％的关键临床特征。支持向量机在无复发生存方面表现出色，召回率为0.99，精度为0.97。关键的临床特征，包括机能控制，吸烟和治疗类型，被确定为患者预后的关键预测指标。这项研究强调了使用ML驱动的见解来提高Prog-Prog-准确性并优化HNSCC中的个性化治疗策略的医学影响。索引术语 - HHNSCC，精确肿瘤学，机器学习，临床结果，无复发生存，死亡率预测，个性化医学。