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异常得分：根据复杂性和脆弱性评估生成模型和个体生成的图像
随着生成模型的发展，生成图像的评估变得越来越重要。先前的方法测量参考文献和从训练有素的VI-SION模型产生的图像之间的距离。在本文中，我们对表示图像周围的表示空间与输入空间之间的关系进行了广泛的影响。我们首先提出了与图像中不自然元素存在有关的两项措施：复杂性，这表明表示空间的非线性和脆弱性是与对抗性输入变化的轻易变化相关的脆弱性。基于这些，我们为评估称为异常评分的图像生成模式（AS）进行了新的指标。此外，我们提出了可以有效地评估生成的图像的AS-I（单个图像的异常得分）。实验性依据证明了所提出的方法的有效性。
安全漏洞报告 - 您信任谁？
• ADP - 授权数据发布者。ADP 角色使合格且获得授权的组织能够通过其他相关信息（例如风险评分、参考资料、漏洞特征、翻译等）丰富 CVE 编号机构 (CNA) 发布的 CVE 记录的内容。请参阅 https://www.cve.org/ProgramOrganization/ADPs 。6
使用机器学习的自动脆弱性评估
在网络安全的迅速发展的景观中，传统的脆弱性评估方法努力地跟上加快潜在威胁的复杂性和数量的步伐。本文探讨了机器学习技术的整合，以增强自动化脆弱性评估。通过利用高级算法，例如监督学习，无监督的学习和强化学习，我们开发了一种能够以比传统方法更高的准确性和效率来识别，分类和优先级别的系统。我们的方法涉及有关历史脆弱性数据的培训机器学习模型，以预测新的和新兴的威胁，从而实现主动的安全措施。我们通过经验分析和案例研究评估系统的有效性，证明检测率的显着提高并降低了假阳性。结果表明，机器学习可以实质上增加自动化脆弱性评估过程，从而为现代网络威胁所面临的挑战提供了有希望的解决方案。
欧洲数字漏洞的补救措施...
Chair: Alberto De Franceschi (University of Ferrara; University of Louvain) Keynote: Eliza Mik (Chinese University of Hong Kong), Shifting Baselines and Bad Influences: A Brief History of Contractual Indifference Katarzyna Południak-Gierz (Jagiellonian University of Kraków), Where Digital Vulnerability Protection Mechanisms Beg for Tailored Sanctions: Individual Remedies under UCPD在绿化实践的情况下，艾米利亚·米什·埃尼（Rijeka University）（Rijeka University），通过更好地调节和有效执行欧盟消费者法律规定的透明度要求和信息责任来补救消费者的数字脆弱性透视图Pinar Caglayan Aksoy（安卡拉比尔肯特大学），分散的自治组织（DAOS）和数字脆弱性：数字时代的补救方法16：30-17：00咖啡休息17：00-18：30
气候脆弱性评估官僚结果
新南威尔士州的初级产业在各种景观中运营着各种各样的生产系统，同时面临着不断变化且高度可变气候的挑战。主要产业气候变化研究战略在项目上投资了2920万美元，以帮助该州的初级产业适应气候变化。作为这项工作的一部分，气候脆弱性评估项目对宽阔的种植，海洋渔业，林业，广泛的牲畜以及园艺和葡萄栽培部门以及关键相关的相关生物安全风险的影响进行了影响评估，以提高我们对气候变化的影响的理解。
气候脆弱性评估镰刀式factsheet
在夏季温暖的夏季/纳莫伊山谷的温暖夏季，适合性降低可能导致中期至后期感染，这是该地区未来的潜在机会。当前管理镰刀菌的策略可能会保持有效，但可能需要调整以适应这些变化。建议的修改包括选择高镰刀菌等级品种，通过将其在收获后更长的时间内使其保持长时间，并更加强调控制宿主杂草以最大程度地减少感染风险。
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
青春期的环境富集减轻了成年大鼠的连续和间歇性围产期酒精暴露而导致的认知缺陷和酒精脆弱性
围产期酒精暴露会影响个体神经发育，导致身体和功能性的长期异常，治疗方案有限。这项研究调查了后代认知功能和酒精脆弱性行为读数的连续和间歇性饮酒对后代的长期后果。还评估了青春期环境富集（EE）的影响。雌性大鼠进行连续饮酒（CAD） - 或间歇性酒精饮用范式（IAD），沿预孕，妊娠和哺乳期，等于人类的整个妊娠期。男性后代在标准条件或EE中饲养，直到成年，然后在新型的对象识别测试中评估宣言记忆；莫里斯水迷宫（MWM）中的空间学习，知名度和参考记忆；饮酒和通过两瓶选择范式复发。我们的数据表明，围产期CAD降低了对控件的运动活动，探索性行为和声明性记忆，而围产期IAD则显示出声明性记忆和空间学习和记忆的受损。此外，围产期酒精暴露的后代与对照相比，均显示出对酒精造成行为的脆弱性，尽管围产期IAD大鼠均显示出相对于围产期-CAD后代的饮酒和复发行为。ee在围产期CAD中改善了声明性记忆，同时减轻了围产期幼虫后代的空间学习和参考记忆障碍。此外，EE在对照和围产期酒精暴露的大鼠中降低了对酒精的脆弱性。产妇饮酒会产生与饮酒模式相关的
气候脆弱性评估牛结果报告
这些模型不是作为收益估算模型而设计的，而是作为气候适应性的模型。气候适应性定义为在没有其他限制因素的情况下，气候条件满足动植物生长的需求的程度6，并且模型提供了气候适应性的评估（从不适合到高度适合每个单独的气候变量）以及每个生产阶段以及整体模型。气候适应性都是针对历史（最近）条件和预计（不久的将来）气候的建模，以帮助我们了解气候适合牛的气候适合性如何受到气候变化的影响。
mycn驱动的脂肪酸摄取是神经母细胞瘤的代谢脆弱性
神经母细胞瘤（NB）是由交感神经 - 肾上腺神经rest细胞引起的儿童癌。MYCN放大器在一半的高危NB患者中发现；但是，没有可用的疗法直接针对MYCN。使用MYCN表达系统和原发性肿瘤中的多维代谢培养，我们全面地表征了NB中MYCN驱动的代谢景观。mycn扩增通过促进脂肪酸（FA）摄取和生物合成而导致甘油积聚。我们发现表达放大MYCN的细胞在很大程度上取决于FA的摄取。机械上，MYCN直接上调了由SLC27A2编码的FA转运蛋白2（FATP2）。SLC27A2的遗传耗竭会损害NB的存活，而药理学SLC27A2抑制选择性抑制可抑制肿瘤的生长，延长动物的存活，并在多个临床前NB模型中与常规化学疗法结合使用时，会延长动物的存活并发挥协同的抗肿瘤作用。这项研究将FA的摄取确定为MYCN放大肿瘤的关键代谢依赖性。抑制FA摄取是改善当前治疗方案的有效方法。抑制FA摄取是改善当前治疗方案的有效方法。