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淋巴浆细胞淋巴瘤 (LPL) 和瓦尔登斯特伦巨球蛋白血症 (VM)
主动监测 患有 LPL 或 WM 的人通常多年都不需要治疗。当症状出现时，应开始进行主动治疗。有几种治疗方案可用于预防或控制症状并改善生活质量。LPL 或 WM 没有标准治疗方法。主动监测（观察和等待）会延迟治疗，直到疾病有可能恶化。这种治疗通常用于 LPL 和 WM 等生长缓慢的疾病。
00 Seven - 重新实现虚拟机取证：使用特权IN-VM代理的内省机密VM
机密VM的安全保证（例如，AMD的SEV）是一把双刃剑：防止恶意或折衷的云操作员固有地使现有的VM Intropsection（VMI）服务对不需要的VM检查的保护。但是，考虑到这些VM尤其针对敏感的工作负载（例如财务），他们的客户需要安全的法医功能。在本文中，我们使VM所有者能够远程检查其机密VM，而不会削弱VMS的构图对云平台。与幼稚的VM内存组合工具相反，我们的方法（称为00seven）是从强大的VM攻击者中隔离的，从而抵抗了内核级攻击，并且提供了VMI的功能，可以通过内存访问。00 SEVEN利用AMD SEV-SNP（称为VMPLS）的最新Intra-VM特权域，并扩展了QEMU/KVM Hypervisor，以提供VMPL-Aware网络I/O和VMI-I-a和VMI-I-sassists HyperCalls。这样，我们可以使用受保护的IN-VM法医代理服务VM所有者。代理为VM所有者提供了证明的远程内存和VM注册内省，分析的安全暂停tar- get以及页面访问陷阱和功能陷阱，所有这些都与云平台隔离（含量Hypervisor）和IN-VM rootkit。
使用VMware VDEFEND
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Verismo：机密VMS的经过验证的安全模块
近年来，硬件供应商已引入了指定的VM档案（例如AMD SEV-SNP，Intel TDX和ARM CCA）。他们消除了对管理程序的信任，并导致对AMD Secure VM Service模块（SVSM）等安全模块的需求。这些安全模块旨在为客人提供以前由管理程序提供的安全功能。由于此类模块的安全性至关重要，因此生锈用于实施其已知的MEM-ORY安全功能。但是，使用Rust进行实施并不能保证正确性，并且使用不安全的RUST会损害内存安全保证。在本文中，我们介绍了v eri sm o，这是AMD SEV-SNP上的第一个验证的安全模块。v eri sm o具有功能齐全，并提供了安全功能，例如代码完整性，运行时测量和秘密管理。更重要的是，作为基于生锈的实现，V eri sm o被充分验证了功能正确性，安全信息流以及VM的确定性和完整性。验证v eri sm o的关键挑战是，不信任的虚拟机能够中断v eri sm o的执行并随时修改硬件状态。我们通过将验证分为两层来应对这一挑战。上层处理并发的处理程序执行，而下层则处理V eri Smo的同时执行。与基于C的实现相结合时，VERI SM O会达到相似的性能。在验证V eri sm o时，我们确定了对VM符合性的微妙要求，并发现它被AMD SVSM忽略了。这证明了正式验证的必要性。
IVMC-综合血管管理诊所
心脏功能诊所 - 心力衰竭 - CHF是我们老龄化社会的健康问题。不幸的是，心力衰竭的预后不良，生存率比许多形式的癌症都差。但是，新的疗法正在帮助改善这种情况，并精心结构的心力衰竭诊所为优化护理提供了途径。在KCC中，我们的护士专家专注于该患者人群，并与血管医生合作，以优化患者护理的各个方面。他们还与KCC植入心脏器械诊所的护士专家合作，因为许多心力衰竭患者还需要除颤器，起搏器和心脏重新同步设备。心力衰竭转诊通常来自急诊室，出院和家庭健康团队。
VMware Private AI – 隐私和安全最佳实践
本节将深入探讨 CIA 三元组，并探索 Private AI 解决方案的特性和功能，该解决方案有助于保护基于模型的 AI 应用程序，同时研究整个开发流程中的安全注意事项。在本文档中，我们将使用具有 LLM 和检索增强生成 (RAG) 架构的假设生成式 AI 应用程序作为示例，以说明安全最佳实践的重要性。此应用程序可以代表各种实际用例，例如与内部文档交互的聊天机器人或分析金融交易的欺诈检测系统。通过研究这个假设的架构，我们可以探索潜在的安全风险并展示强大的安全措施如何缓解这些风险。
使用SVM机器的糖尿病预测系统综述
糖尿病是一种慢性疾病，影响着全球数百万人，因此，早期发现和有效管理至关重要，以预防并发症并改善患者预后。本研究介绍了一种利用机器学习技术开发的糖尿病预测系统，特别是利用支持向量机 (SVM) 来准确识别高风险人群。该系统利用包含各种医学参数的数据集，包括血糖水平、血压、体质指数 (BMI)、年龄和胰岛素水平。研究人员对多种机器学习算法进行了评估，最终发现 SVM 算法是预测糖尿病风险最有效的算法。为了提高可访问性，研究人员开发了一个用户友好的 Web 应用程序，允许个人输入医疗数据并立即获得糖尿病风险预测。本研究的成果凸显了机器学习（尤其是 SVM）在改善糖尿病早期检测方面的潜力。该系统不仅具有较高的预测准确率，还能通过在症状出现之前识别高风险人群来支持预防性医疗保健。这种主动的方法可以通过早期干预和管理显著降低医疗成本并改善患者预后。在更新的方法中，我们使用了具有更广泛特征的数据集来提高 SVM 的准确率，达到了 77.27%。
AVMA 2023 年度报告
这些动物健康和福利以及公共卫生的倡导者也倡导有组织的兽医学。整个兽医行业的主题专家和领导者担任 AVMA 志愿者代表、发言人和联络员，与广大兽医界分享他们的知识，并与主要利益相关者分享该行业的观点、需求和贡献。我们的会员和其他专业人员提供他们的专业知识和意见，我们为该行业开发资源、政策和教育工具，涉及兽医和兽医技术教育、兽医经济学、动物健康和福利、抗菌药物管理、配制、新技术，包括远程医疗工具、实践范围、灾难响应、人与动物的相互作用、粮食安全、生物医学研究、兽医专业化、多样性、公平、包容和福祉、同一个健康以及联邦和州立法和监管提案等各种问题。
评估空间 PCA 对基于 SVM 的脑电图数据解码的有效性
在 EEG 研究中，主成分分析 (PCA) 被广泛用于在多变量模式分类 (解码) 之前进行降维。本研究的目的是评估 PCA 在广泛的实验范式中对解码准确性 (使用支持向量机) 的有效性。我们评估了几种不同的 PCA 变体，包括基于组和基于受试者的成分分解以及 Varimax 旋转或不旋转的应用。我们还改变了保留用于解码分析的 PC 数量。我们评估了七个常见事件相关电位成分 (N170、不匹配负波、N2pc、P3b、N400、侧化准备电位和错误相关负波) 的解码准确性。我们还研究了更具挑战性的解码任务，包括解码面部身份、面部表情、刺激位置和刺激方向。数据集在电极位置的数量和密度方面也有所不同。我们的研究结果表明，没有一种 PCA 方法能够持续改善与无 PCA 相关的解码性能，并且应用 PCA 经常会降低解码性能。因此，研究人员在解码来自类似实验范式、群体和记录设置的 EEG 数据之前，应谨慎使用 PCA。