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发现自动漏洞检测机器学习的限制
自动脆弱性检测（ML4VD）机器学习的抽象最新结果非常有前途。仅给出函数F的源代码，ML4VD技术可以决定F是否包含具有高达70％精度的安全漏洞。但是，正如我们自己的实验中明显的那样，相同表现的模型无法区分包含漏洞和漏洞修补的功能的功能。因此，我们如何解释这一矛盾，以及如何改善评估ML4VD技术的方式以更好地了解其实际功能？在本文中，我们确定对无关的特征和分布外概括的过度拟合是两个问题，这不是通过评估ML4VD技术的传统方法来捕获的。作为一种补救措施，我们提出了一种新型的基准标记方法，以帮助研究人员更好地评估ML4VD技术的真正能力和限制。具体说明，我们建议（i）根据我们的交叉验证算法来增强培训和验证数据集，其中在训练集或测试集的增强过程中，应用语义保留转换，以及（ii）用code spippets进行了漏洞的测试集，以增强漏洞的测试集。使用六种ML4VD技术和两个数据集，我们发现（a）最先进的模型非常适合无关的功能，以预测测试数据中的脆弱性，（b）数据增强所获得的性能并不能超出培训期间的特定增强功能，并且（CART）无法将其范围固定在（CART-CART ML4VD TECHENIQUES上）。
揭示影响OTT享受的最重要因素：印度学生的定量研究
[1]。Bhetwal，d。，＆Scaria，f。研究消费者行为和影响OTT流媒体平台采用的因素。（http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/bitstream/repository/18740/1/group%209.pdf on 12/3/2024）[2]。Ghalawat，S.，Yadav，E.，Kumar，M.，Kumari，N.，Goyal，M.，Girdhar，A。，＆Agarwal，S。（2021）。影响消费者在顶部（OTT）平台上进行流媒体选择的因素。印度扩展教育杂志，57（3），99-101。 [3]。 Gupta，A.，Verma，M。S.，Toteja，R。和Narang，D。（2021）。 对影响用户对OTT行业采用的因素的探索性分析。 国际科学，工程与管理杂志（IJSEM），6（5），44-49。 [4]。 Kumari，T。（2020）。 一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。 国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。 [5]。 Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。印度扩展教育杂志，57（3），99-101。[3]。Gupta，A.，Verma，M。S.，Toteja，R。和Narang，D。（2021）。 对影响用户对OTT行业采用的因素的探索性分析。 国际科学，工程与管理杂志（IJSEM），6（5），44-49。 [4]。 Kumari，T。（2020）。 一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。 国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。 [5]。 Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。Gupta，A.，Verma，M。S.，Toteja，R。和Narang，D。（2021）。对影响用户对OTT行业采用的因素的探索性分析。国际科学，工程与管理杂志（IJSEM），6（5），44-49。[4]。Kumari，T。（2020）。 一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。 国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。 [5]。 Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。Kumari，T。（2020）。一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。[5]。Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。[6]。lim，C。（2021）。检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。[7]。Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？混合方法探索。国际人类交互杂志，1-17。[8]。Sant，S。（2019）。Sant，S。（2019）。一项研究导致在印度千禧一代消费者中采用OTT服务的因素。国际多学科研究与技术杂志，1（2），30-47。（从https://ijmrtjournal.com/wp- content/uploads/2020/09/a-study-on-in-factors-in-factors-to-adeption-of-ott-ott-ott-ijmrt.pdf）[9]。Sridevi，R。（2021）。对OTT平台上消费者偏好的比较研究，特别提及Netflix和Hotstar。UTKAL历史研究杂志，ISSN：0976-2132 Vol.-34（XX），12-131。从（https://www.researchgate.net/profile/dr-r-rsridevi/publication/371377827_a_comparative_study_study_on_the_consumer_preference_preference_on__ ott_platform_with_special_reference_to_netflix_and_hotstar/links/64815cccb3dfd73b776b eced/a-comparative-study-on-the-consumer-preference-on-ott-platform-with-special- reference-to-netflix-and-hotstar.pdf) [10].Tsai，J.C.，Chen，L。Y.，＆Cai，M。H.（2023）。 探索使用OTT视频流平台的意图，《国际组织创新杂志》，第15（4）页。Tsai，J.C.，Chen，L。Y.，＆Cai，M。H.（2023）。探索使用OTT视频流平台的意图，《国际组织创新杂志》，第15（4）页。
揭示蛋白质集合：用于X射线晶体学和冷冻EM
1加利福尼亚大学旧金山分校的生物工程和治疗科学系，加利福尼亚州旧金山，美国2结构生物学计划，CUNY高级科学研究中心，纽约，纽约，纽约，10031 3博士。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。 120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。Phenix，Refmac，Buster）。这些QFIT中的这些算法改进是由跨蛋白质范围的上级和几何指标证实的。重要的是，与更复杂的多拷贝集合模型不同，可以在大多数主要的模型构建软件中手动修改QFIT生产的多构形式模型（例如，coot）和拟合度可以通过使用标准管道来进一步改善（例如通过减少创建多配量模型的障碍，QFIT可以促进有关大分子构象动力学和功能之间关系的新假设的发展。
揭示印度尼西亚的商业模式：BMC 研究......
印尼茶冰是印尼一种流行的传统 Kekinian 饮料，由茶和糖的混合物制成，用冰石冷却。印尼茶冰有多种口味，如果冻、柠檬、leci、芋头等（Agatha 等人，2023 年）。有些还添加牛奶、奶酪奶油或海盐奶油以使其更加美味。已经进行了多项与印尼冰茶业务相关的研究，主要研究与 SWOT 分析相关的营销策略（Silva 等人，2023 年；（Devi 等人，2023 年）。然而，使用 BMC（商业模式画布）对印尼冰茶商业模式的研究仍然很少，因此存在一些可以作为研究人员机会的空白。这些差距包括缺乏从消费者、竞争对手和环境的角度研究印尼冰茶商业模式的研究。利用 BMC，研究人员可以从各个角度分析印尼冰淇淋商业模式，例如价值主张、客户细分、渠道、客户关系、收入来源、关键资源、关键活动、关键合作伙伴关系和成本结构。因此，研究人员可以为酒类业务和印尼冰茶的理论和实践做出宝贵贡献。
vsaster：在当前VSAT系统实践中发现固有的安全问题
最近的地缘政治事件暴露了我们对用于促进全球通信的无线基础设施的批判性依赖。国家赞助的团体正在积极攻击和利用基于空间的通信网络，导致中断和严重的经济损失。尽管最初的研究发现指出了缺乏安全性，但此类网络仍在越来越多地采用，并且仍然是当今通信基础设施的核心，但构成了通过石油钻机到消费者互联网的运输部门。令人担忧的是，支持这种基于卫星的通信的命令和控制网络到目前为止很少受到安全社区的关注。本文解决了这一研究差距，并对非常小的光圈终端（VSAT）生态系统进行了系统的安全评估。更具体地说，我们研究了基础命令和控制网络的攻击表面，并分析了行业领先的供应商当前使用的系统。通过系统反向工程，我们发现了许多广泛的漏洞，这些漏洞说明了卫星行业的危险位置。然后，我们系统地制定了一个基于阶段的威胁模型，以对这些问题进行分类并揭示几种固有的不安全设计实践。
揭示潜在的红树林微生物生物指导者，以评估东加勒比海东部马提尼克岛的城市和农业压力
马提尼克岛的红树林占该岛1.85公顷（占总面积的0.1％），非常容易受到当地城市，农业和工业污染物的影响。与温带生态系统不同，有限的指标可用于评估红树林的人为压力。这项研究调查了马提尼克岛上的四个站点，每个站点都承受着不同的人为压力。对大约18厘米深度的红树林沉积物核心的分析显示，马提尼克山脉上的两种主要压力类型：（i）在高度墨西哥山脉湾湾和（ii）在四个研究的红树林站中观察到的农业压力。这种压力的特征是污染，超过调节阈值，在植物检测产物中发现了dieldrin，Total DDT和金属（AS，Cu和Ni）。马提尼克菌的红树林受到不同程度的人为压力，但所有人都会受到有机氯农药的污染。的红树林经历的压力要高得多。在这些情况下，微生物群落表现出不同的反应。在两个不受影响的站点中，微生物生物量和细菌和古细菌的丰度更高，而在fort-de-france的红树林中，通常与受污染环境相关的各种门是更普遍的。微生物群组成中的这些差异导致了65个分类单元的鉴定，包括
揭示了DySexexexectectect和行为退行性疾病的独特宏观解剖
关于痴呆综合症的临床诊断主要是针对执行功能与行为和人格的长期歧义。这是由于对这些症状的宏观解剖结构的不完全理解，临床特征的部分重叠以及两种表型都可以从相同的病理学出现，反之亦然。我们从52例患者同类中收集了数据，其中30例具有DySex评估的阿尔茨海默氏病，有30种行为变体额颞痴呆（BVFTD），七个符合BVFTD的临床标准，但阿尔茨海默氏病病理学（行为是阿尔茨海默氏病），阿尔茨海默氏病和28例患有Amnestec Alzheimereres nesteric Alzhemereres，我们首先评估了荧光脱氧氧基cose（FDG）PET低代谢的临床和认知特征和模式的群体差异。然后，我们在FDG-PET图像之间进行了协方差的光谱分解，以产生与诊断分类无偏见的相对低代谢性的潜在模式，这些模式被称为“本本脑”。随后将这些本征与临床和认知数据联系起来，并从大型外部神经影像学研究数据库中进行荟萃分析，反映了广泛的心理功能。最后，我们进行了数据驱动的探索性线性判别分析，以执行基于本素脑的多类诊断预测。DySexexectectectectectected Alzheimer病和BVFTD患者是症状发作中最小的患者，其次是行为阿尔茨海默氏病，然后是Amnestic Alzheimer病。Div> DySexexexectection Alzheimer病患者在几乎所有认知领域的认知表现都较差，除了口头流利性，这在DySeexexectectectectectectexexexecexecexecexecexecectectectectectectectection域和BVFTD中同样受损。在DySexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexectected，Alzheimer病中的颞叶和额叶地区的临时区域和行为型阿尔茨海默氏病。无偏的光谱分解分析表明，异性疾病皮质中的相对低代谢性与较差的DySexexexecome症状学和较低的可能性相关，而较低的行为/人格问题的可能性较低，而相对额超替代领域的相对低代谢区域与较高的行为/人格问题相关，但与行为/人格相关的可能性较高，但与行为/人性化的可能性更高有关。线性判别分析在预测诊断类别中的准确性为82.1％，并且并未将任何DySexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexectection疾病患者患病，反之亦然。我们的结果强烈表明双重解离，因为在痴呆症中，独特的宏观统计统计基础是主要的dySexexexexexexexexexexexexexnnings。这对实施标准诊断和区分这些疾病并支持使用数据驱动技术来告知神经退行性疾病分类的标准具有重要意义。
利用基于超图的框架揭示大脑混乱
摘要：科学家已经证明，成年大鼠大脑某个区域的神经元从其出生地迁移到大脑的其他部分。同样的过程也发生在成年人身上。没有有效的可视化工具来查看人脑的功能和结构。在本文中，我们专注于设计一个框架，以更多地了解阿尔茨海默病及其人脑神经元的过程。这个框架被称为基于超图的神经元重建框架。它有助于通过超图的构建和重建来映射神经元的诞生和死亡。该框架还识别神经元生命周期中的结构变化。它的性能通过小世界网络和稳健的连接度量进行了定量评估。索引词：超图、多级神经元、脑部疾病、可视化、通信网络。
揭示多个神经元种群中并发信号的基序
现代记录技术现在使我们能够从不同大脑网络中不同神经元群体中记录。但是，尤其是当我们考虑多个（超过两个）人群时，需要新的概念和统计框架来表征这些人群中信号的多维，同时流动。在这里，我们开发了一个确定每个潜在维度所描述的人群的子集，（2）这些人群之间信号流的方向，以及（3）这些信号在实验试验内部和整个实验试验中如何演变。我们在模拟中说明了这些特征，并通过将其应用于猕猴视觉区域V1和V2中神经元种群的先前研究的录音来进一步验证该方法。然后，我们研究了与多个Neuropixels探针同时记录的区域V1，V2和V3D区域跨层隔室的相互作用。我们的方法揭示了与视网膜一致性相关的这三个领域的选择性交流的签名。这项工作推进了多个神经元种群中并发信号的研究。
发现免疫检查点抑制剂的翻转侧
免疫检查点抑制剂（ICI）由于它们在治疗各种类型的癌症方面的出色疗效而引起了一种新型免疫治疗剂的兴奋。但是，ICI的广泛使用引起了许多安全问题，尤其是与免疫相关的不良事件（IRAE）的发展。这些严重的并发症可能会导致治疗中断，甚至威胁生命的后果，从而在开始治疗之前识别伊拉斯的高风险群体和预测标记至关重要。为此，当前的文章研究了受ICIS影响的重要器官中伊拉斯的几个潜在预测标记。回顾性研究产生了一些有希望的结果，但限制了诸如小样本量，可变的患者人群以及特定的癌症类型以及所研究的ICI，这使得很难概括这些发现。因此，需要进行前瞻性队列研究和实际研究，以验证不同生物标志物在预测伊拉斯风险中的潜力。总体而言，确定伊拉斯的预测标记是提高患者安全并增强伊拉斯管理的关键一步。通过正在进行的研究工作，希望将确定更准确和可靠的生物标志物，并将其纳入临床实践中，以指导治疗决策并防止易感患者的伊拉斯的发展。