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在物联网（IoT）中广泛使用了由Android驱动的设备的用法，使它们容易受到不断发展的网络安全威胁的影响。物联网网络中的大多数医疗保健设备，例如智能手表，智能温度计，生物传感器等。检测Android恶意软件对于保护敏感信息和确保物联网网络的可靠性至关重要。本文重点介绍了启用AI的Android恶意软件检测，以改善IoT网络中的零信任安全性，该网络需要在提供网络资源访问权限之前对Android应用程序进行验证和认证。零信任安全模型都需要对试图访问专用网络上资源的每个实体进行严格的身份验证，而不管它们是在网络周围内还是外部。我们提出的解决方案DP-RFECV-FNN，一种用于Android恶意软件检测的创新方法，该方法在零信任模型下为IoT网络设计的前馈神经网络（FNN）中采用差异隐私（DP）。通过集成DP，我们确保在检测过程中数据的机密性，为网络安全解决方案中的隐私设定新标准。通过将DP和零信任安全性的优势与FNN的强大学习能力相结合，DP-RFECV-FNN展示了与最近的论文相比，在保持严格的隐私控制的同时，可以识别已知和新颖的恶意软件类型和更高的精度。这些结果是在不同的隐私预算下实现的，范围为𝜖 = 0。1至𝜖 = 1。dp-rfecv- fnn的精度从97.78％到99.21％，同时利用静态特征，而Android应用的动态特征则使用静态特征，并使用93.49％至94.36％，以检测它是恶意软件还是良性。0。此外，我们提出的特征选择管道使我们能够通过显着减少所选功能和训练时间的数量，同时提高准确性，从而超越最先进的方法。据我们所知，这是第一项通过具有隐私性神经网络模型基于静态和动态功能对Android恶意软件进行分类的工作。
AC岛的微电网中的功率质量-Revistas unal
近年来，由于分布式发电源（DGS）的连接增加，分配系统中的操作和控制策略发生了变化。带有电力用户和DGS的小型本地网络称为微电网。这些微电网可以独立运行（岛化）或与主网络或其他微电网合作（互连）。相互联系的微电网的一些优势包括减少损失，可靠性的提高以及在断层条件下的分散操作。尽管如此，当微电网以岛形模式运行时，其电气特性会发生变化，因此，功率质量干扰的严重程度可能会增加，以及它们对电子设备（负载和DG设备）的负面影响。本文介绍了有关岛状微电网电力质量干扰的现有研究的全面文献综述，并确定了对此主题的未来研究的最相关需求。详细信息，以比较互连和岛的微电网中干扰水平之间的差异。在谐波干扰的情况下，还分析了不同微电网构型的影响。
多质量2024科学计划
顺序硫醇甲基/-enene聚合，用于O 2-耐药的可抗压压力敏感粘合剂，具有改进的网络拓扑和相位行为Serkan Unal（Sabanci University，Istanbul，
引用本文：Unal C、Alan Selcuk N、Biricik FS、Alan O、Ordu C、Selvi O 等。评估镥-177 DOTATATE 肽 R 的临床影响
神经内分泌肿瘤 (NET) 源自弥漫性神经内分泌细胞，可出现在身体的任何部位。[1-3] 虽然许多 NET 无症状且无功能，通常是在尸检过程中偶然发现的，[4] 但 NET（主要源自胰腺和胃肠道系统）的发病率和患病率一直在上升。同时，随着新治疗方式的出现，患者的预期寿命显着增加。[5-9] 对于转移性或复发性疾病患者，多学科治疗方法必不可少。根据疾病的程度，治疗方案包括肽受体放射性核素治疗 (PRRT)、依维莫司、生长抑素类似物和靶向治疗以及基于替莫唑胺的化疗方案，最终决定取决于临床医生的判断。[10]
Marstacimab在患有严重血友病A或B的青少年没有抑制剂的成年人和青少年中的持续疗效
•所有基础参与者和网站：Alfonso Iorio博士，Ana Boban博士，Laurent Frenzel博士，博士Godfrey Chi Fung，博士Laura Villarreal Martiny博士，Chi Cong Li博士，Miodrag Vucic，博士儿子，维克多博士，博士鲁尼·吴（Runhui Wu）。 Zuhre Kaya，Teruhisa Fujii，Tadashi Matssushita博士，Zaher博士，Mariya Todorova博士，Johnny Mahlangu博士，博士
使用人工智能（AI）编程的医疗设备
1. Hagiwara, H.、Yamashita, Y.、Yagi, S. 等人。经鼻内镜在多中心个体胃癌筛查中的现状及准确性。 J Cancer Screening 2009;47:683-92。2. Menon S、Trudgill N。内镜检查漏诊上消化道癌的可能性有多大？一项荟萃分析。Endosc Int Open 2014;2:E46-50。3. Kumar S、Thosani N、Ladabaum U 等人。3 分钟与 6 分钟结肠镜检查停药时间相关的腺瘤漏诊率：一项前瞻性随机试验。Gastrointest Endosc 2017;85:1273-80。4. Robertson DJ、Lieberman DA、Winawer SJ 等人。结肠镜检查后不久发现的结直肠癌：一项汇总多队列分析。Gut 2014;63:949-56。5. Ladabaum U、Fioritto A、Mitani A 等人。社区实践中窄带图像老化的结肠息肉实时光学活检尚未达到临床决策的关键阈值。胃肠病学 2013；144：81-91。6. 下一代医疗器械评估指标公布（药品上市通知第 0523-2 号，2019 年 5 月 23 日）。 7.《关于修订《药品、医疗器械等质量、功效和安全保障法》的法案》（2019年第63号法案）。 8. 有关程序对医疗器械的适用性的基本原则（2014年11月14日役所官发第1114-5号） 9. Takemura Y, Yoshida S, Tanaka S 等. 定量分析及开发计算机辅助系统以识别结直肠病变的规则小凹模式. Gastrointest Endosc 2010；72：1047-51. 10. Kominami Y, Yoshida S, Tanaka S 等. 利用实时图像识别系统和窄带成像放大结肠镜对结直肠息肉组织学进行计算机辅助诊断. Gastrointest Endosc 2015；83：643-9. 11. Byrne MF, Chapados N, Soudan F 等. 利用深部增强扫描对标准结肠镜检查未改变的视频进行分析以实时区分腺瘤性和增生性小结直肠息肉