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黑客和高级学习的多方面世界
黑客技术的快速发展以及高级学习技术（例如人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）等高级学习技术的日益增长的一体化已经创造了一个复杂的数字生态系统。随着技术的进步，黑客使用的方法（无论是恶意和道德）越来越复杂。同时，AI和ML在网络安全中的不断增长正在重塑如何开发和部署防御机制。本文探讨了黑客学习与高级学习之间的交集，分析了这些领域相互影响的方式。通过详细探索AI和ML如何改变黑客方法，道德黑客攻击和网络安全教育，本文深入研究了在黑客景观和网络安全专业人员的发展中所存在的复杂性，道德问题以及挑战。此外，本文研究了该交叉路口的潜在未来，尤其是量子计算的影响以及网络安全教育中跨学科方法的必要性。
转座因子在多态性变异与多因素疾病关联中的作用 RN Mustafin * 巴什基尔国立医科大学
摘要。分子遗传学研究使得确定多因素疾病 (MFD) 与许多特定 SNP 的关联成为可能，这些 SNP 对 MFD 发病机制的影响通常很难解释。这是因为寻找这些 SNP 影响机制的策略过于片面，主要局限于确定这些多态性位于其附近或内部的蛋白质编码基因的作用。本文提供了有关 SNP 影响 MFD 发病机制的机制的数据，这些机制是由于转座因子的变化导致其激活、功能障碍或对外源性病毒感染的易感性。结果，转座因子与特定蛋白质、非编码 RNA 和表观遗传因素的关系发生变化，这是 MFD 发展的诱因。事实上，大多数与疾病相关的 SNP 位于基因的内含子和调控区域以及基因间区域。人类基因组的转座因子也位于这些位置。因此，特定 SNP 与某些 MFD 的关联是由于特定转座因子的不同活性。确定 SNP 对转座因子的影响在生物信息学研究中很有前景，可以构建这些因子在基因内和基因间区域的分布图，并识别受多态性影响的结构变化。以神经退行性疾病为例，已经表明，由于人类基因组中 SNP 所在区域的病理功能和逆转录因子的激活会导致这些 MFD 的发展。关键词：关联、多因素疾病、单核苷酸多态性、逆转录因子、转座因子、靶向治疗。
专家在 TIFAC 成立日探讨印度未来能源资源选择
虽然可再生能源的贡献率已增长至 23.1%，但水电的份额仅为 12.4%，核电的份额甚至更低，仅为 1.9%。至于整体商业能源结构，2015-16 年的总能源消耗为 28337 拍焦耳，按来源划分为煤炭 - 12660 拍焦耳、褐煤 480 拍焦耳、原油 - 9750 拍焦耳、天然气 - 1843 拍焦耳和电力 - 3604 拍焦耳。
基于块设计的脑电图实验中眼部伪影消除方法的比较
摘要：人们已经对眼球运动及其作为眼部伪影 (OA) 对脑电图 (EEG) 记录的贡献进行了深入研究。然而，它们的存在通常被认为会妨碍分析。一种被广泛接受的绕行方法是避免伪影。OA 处理通常简化为拒绝受污染的数据。为了克服数据丢失和行为限制，研究小组提出了各种校正方法。最先进的方法是数据驱动的，通常要求 OA 与大脑活动不相关。这对于视觉运动任务并不一定成立。为了防止相关信号，我们研究了一种双块方法。在第一个块中，受试者根据视觉引导范式进行扫视和眨眼。然后，我们为这些数据拟合了 5 种伪影去除算法。为了测试它们在伪影衰减和大脑活动保存方面的平稳性，我们在一小时后记录了第二个块。我们发现，扫视和眨眼仍可减弱到偶然水平，而休息试验期间的大脑活动仍可保留。