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时间序列分类和深层模型Hassan Tanveer 1*，Namoos Zahra 2，Nimra Batool 3 1 DePaul University，芝加哥，
抽象时间序列异常检测曾经以一种基本分析方法存在。早期序列异常检测技术主要是统计和机器学习。对于深度神经网络的实际过程，实验者不断地探讨了深度神经网络在异常检测任务中的结果，比传统方法更有帮助。传统模型使用指挥机器学习算法。在拟议的应用程序中，组织和注释如此大量的数据集是具有挑战性的，耗时的或太昂贵的，并且需要从该领域的专业人员学习专业化。因此，对于研究人员和从业者来说，异常检测已成为一个重大挑战。异常检测是指检测异常数据实例的过程。在此分析中，我们为时间序列数据中的异常检测提出了一个无监督和可扩展的框架。所提出的技术是在各种自动编码器上建立的。一种深厚的，富有生产力的模型，将各种信念与深度学习结合在一起。此外，还为时间序列数据执行了实时分析。我们使用LSTM网络来处理，进行预测和基于时间序列数据进行分类。关键字：时间序列，深度学习，神经网络，异常检测，LSTM，深神经网络，无监督学习
ISME学者基金最终报告 - Zahra Islam博士
土壤微生物长期以来一直被认为是生物地球化学养分周期的关键参与者，尤其是在碳，氮和磷周期内。最近，研究强调了土壤中的微生物介体，这些介体也能够氧化大气痕量气体，例如氢（H 2），一氧化碳和甲烷，但对它们在植物组织中和周围的植物组织中的作用知之甚少。特别是，氢是作为氮固定的副产品生产的，氮是通过细菌活性介导的可用氮的关键生物学来源。但是，该氢副产品的命运目前尚不清楚，值得研究。迄今为止尚不清楚氮固定细菌是否可以内部回收作为节能本身的一种形式，或者是否被附近的植物生长促进细菌使用。如果土壤中的氢氧化细菌也具有促进植物生长的促进性状，这反过来又有助于农作物在不断变化的全球环境中生长和生存。
引用本文：Jonas, D., Yusuf, NA, & Zahra, ARA (2023)。利用人工智能增强网络安全中的安全框架。
在我们今天生活的数字时代，网络安全已成为一个需要创新的主要问题。数据科学和人工智能 (AI) 在改变我们理解和应对网络威胁的方式方面发挥了核心作用。本研究将回顾这项技术创新在提高组织检测、预防和应对网络攻击的能力方面的重要作用。在开发适当的基于数据的模型的同时，识别网络数据中的安全事件模式并获得洞察力是实现自动化和智能安全系统的关键要素。本研究回顾了网络安全领域可以通过人工智能 (AI) 技术解决的需求。在本研究中，我们采用定量方法来评估人工智能对增强网络安全的影响，方法是向 85 名受访者分发调查问卷，其中包括银行和 IT 行业的公司。此外，本研究将探讨基于数据的智能决策系统如何保护系统免受已知和未知的网络攻击。本研究将通过考虑人工智能和网络安全的未来潜力来结束。关键词：人工智能、网络安全、创新、安全系统
扎赫拉·S·穆塔巴基尔-邦德少校 - usmepcom
穆塔巴基尔-邦德少校曾任南卡罗来纳州杰克逊堡第 369 副官营 Bravo 连队执行官；韩国水完第 52 防空炮兵团第 6 营 S1 营人力资源官；阿拉斯加州安克雷奇第 509 步兵团（空降）第 3 营 S1 营/S1 特遣队人力资源官；杰克逊堡士兵支援学院第 369 副官营副官营基础军官领导课程教员。
Zahra Aminolroaya，Seher Dawar，Colin B. Josephson，Samuel Wiebe和Frank Maurer。 2020年。了解多维Spatiotemp
最近，医学领域的一些研究着重于整合和连接IEEG和神经图像脑扫描。头脑风暴[2]是用于癫痫病前评估的非临床软件工具。它显示了癫痫发作的位置。接触点的颜色随活动的强度值而变化。可以在此软件中导入和可视化IEEG录音，MRI和电极位置。缺点是，对于每个癫痫发作事件，应添加一个窗口（视图），以分析大脑中的癫痫发作传播。GridView [10]提出了一个基于3D计算机的大脑可视化，并使用植入的电极进行癫痫病前评估。他们使用MRI图像进行3D大脑可视化。大脑中的癫痫发作区以颜色显示，但癫痫发作的传播在GridView中并未可视化。另外，IEEG录音的可视化不是
用于癌症治疗的靶向纳米药物，从基础到临床试验 Zahra Eskandari 1,2、Fatemeh Bahadori 2、Burak Celik 3、Hayat Onyuksel 4
1. 土耳其伊斯坦布尔耶尔德兹技术大学科学与艺术学院化学系、生物化学系。2. 土耳其伊斯坦布尔贝兹米亚莱姆瓦基夫大学药学院药物生物技术系。3. 土耳其伊斯坦布尔贝兹米亚莱姆瓦基夫大学药学院药物生物技术系。4. 美国伊利诺伊州芝加哥伊利诺伊大学芝加哥分校生物制药科学系。收到日期，2020 年 2 月 1 日；修订日期，2020 年 4 月 1 日；接受日期，2020 年 4 月 27 日；发布日期，2020 年 4 月 30 日。摘要 - 传统的全身化疗涉及药物分子在体内的广泛分布，从而对健康组织造成毒副作用并限制药物作用部位所需的治疗剂量。为了减少副作用并提高药物疗效，最近对化疗的研究集中在药物靶向上。靶向治疗可以通过多种机制实现，包括； 1) 使用针对疾病生物标志物的抗体作为药物，2) 使用抗体（或肽）作为与药物分子结合的靶向剂，3) 使用纳米载体将药物分子递送到目标组织，纳米载体表面可以附着或不附着靶向剂。第三种方法涉及纳米药物，它可以通过被动（由于脉管系统渗漏而渗出到患病部位）和主动（靶向剂与疾病生物标志物的特定相互作用）靶向机制靶向患病组织。在本综述中，我们将介绍使用纳米药物载体制备的被动靶向纳米药物。理想情况下，载体颗粒应具有合适的尺寸（1-100nm），足够稳定以防止药物在循环过程中泄漏，并且安全不会对健康组织造成任何损害。对所有这些特性的竞争产生了许多不同类型的材料，用作纳米药物输送系统。简要回顾最常用的药物载体后，我们将讨论靶向纳米药物的临床应用，包括其药代动力学和药效学特性，以及这些特性与给药后在血液循环中提供游离药物的传统制剂有何不同。 _______________________________________________________________________________________ 引言 在全身药物治疗中，药物通过血液分布到全身，只有少量的给药药物能够到达患病组织。根据药物的性质，体内的药物分子可能进入身体的不同部位，在健康组织中解离，与邻近细胞相互作用或被代谢并排出体外。无法到达目标的药物分子形成毒副作用是很常见的。给予身体的药物的治疗剂量会根据这些毒性作用进行调整。然而，药物的预期药理作用取决于患病部位的药物浓度，在某些情况下，完全治疗所需的剂量并不容易给药。例如，在癌症治疗中，预期的副作用减轻后，需要重新给药。小剂量重复给药会在癌细胞中产生对药物的免疫力，导致癌细胞比正常细胞增殖更快。为了解决这一严重的耐药性问题，近年来已经开发出针对性的治疗方法（1）。