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通过非侵入式脑机接口和生成式人工智能辅助多模式软件记录梦境
摘要：本研究提出了一种新的梦境记录方法，该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态，并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程：首先，使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容；其次，采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号，从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
使用 WarpX 进行大规模并行粒子细胞建模
J.-L. Vay、A. Huebl，“等离子体粒子加速器大规模建模中原位/传输方法的应用”，ISAV'20 研讨会主题演讲 (2020)；M. Larsen 等人，“ALPINE 原位基础设施：从稻草人的灰烬中崛起”，ISAV'17 会议论文 (2017)
40岁的女性相关的复发性脑脓肿...
背景：心室间隔缺陷（VSD）是脑脓肿的关键危险因素之一。不受控制的氰基先天性心脏病病例中无硬性的血液将在逃避过滤机制并引起脑脓肿后进入大脑。案例：一名40岁的女性出现了为期两周的中度头痛，入院前四天严重恶化。神经系统表现包括注意力缺陷，构音障碍，右侧偏瘫和适当的面部麻痹。实验室发现表明白细胞增多和多余细胞症。超声心动图显示VSD。脑MRI与对比度表明左枕叶有单个脓肿病变。一项组织病理学检查证实了诊断。在住院期间服用抗生素，此后门诊治疗。一个月的随访揭示了新的症状和随后的手术切除。讨论：尽管采用了先进的诊断技术，但大脑脓肿仍然是一个具有挑战性且威胁生命的病例。不受控制的氰化心脏病可能是脑脓肿发生的基本危险因素。必须进行彻底的诊断检查以建立诊断。最佳的经验抗生素治疗是管理的基石。在抗生素治疗后，必须在大小尺寸降低或非最佳尺寸的病变中考虑一种手术方法。必须全面管理大脑脓肿及其病因，以降低复发率。结论：与不受控制的氰基先天性心脏病相关的脑脓肿需要涉及抗生素和手术的全面治疗。针对临床和每月成像评估的基本原因和具有成本效益的随访至关重要。关键词：脑脓肿，氰基心脏病，心室间隔缺陷
与IGA肾病相关的免疫检查点抑制剂治疗：病例报告和文献综述
免疫检查点抑制剂（ICI）显着改善了许多恶性肿瘤的预后，但造成了许多副作用，这可能会限制其好处。与免疫检查点抑制剂相关的急性肾损伤最常见的是急性微调肾小球肾炎（ATIN），但也报道了各种肾小球肾炎病例。在此，我们报告了与ICIS相关的严重IGA肾病（IGAN）的案例，并进行了文献综述。igan在ICIS启动后的5个月（范围1-12个月）的中位数中被诊断出，具有异质性严重程度，通常由皮质类固醇治疗和ICIS中断。与我们的情况相反，文献中的肾脏结局通常是有利的，肾功能恢复和治疗时蛋白尿的减少。尽管与ICIS相关的Igan比Atin的并发症要稀有得多，但仍被诊断出来。在使用ICI之前，应仔细询问和筛查无症状的血尿。
粪便菌群与炎症性肠病的肠外表现有关
摘要简介：大部分炎症性肠病患者（IBD）经历了胃肠道外IBD相关的炎症状况，称为肠外表现（EIM），进一步降低了生活质量，在极端情况下，可能会危及生命。EIMS的发病机理仍然未知，尽管肠道菌群改变是IBD患者的众所周知的特征，但其与EIMS的关系仍然很少研究。这项研究旨在比较有没有EIM的IBD患者的肠道菌群。方法：该研究中总共包括131名IBD患者，其中86例具有EIMS（IBD-EIM）史，而45例没有（IBD-C）。粪便样品接受了16S rRNA测序。放大序列变体（ASV）映射到SILVA数据库。比较了IBD-EIM和IBD-C之间的多样性指数和距离矩阵。使用自定义多重模型统计分析方法鉴定了差异丰富的ASV，并使用稀疏相关性（SPARCC）（SPARCC）鉴定了共同相关细菌的模块，并且与患者EIM状态有关。结果：IBD患者和EIMS患者表现出疾病活性增加，体重指数，粪便钙骨蛋白钙蛋白酶水平升高以及循环单核细胞和中性粒细胞。微生物学上，IBD-EIM比IBD-C（Mann-Whitney's Test，p = .01）和独特的粪便微生物群组成（方差的置换多变量分析；加权Unifrac，r 2 = 0.018，p = .01）。共有26个ASV在IBD-EIM和IBD-C之间表现出不同的相对丰度，包括减少的Agathobacter和Blautia和IBD-Eim组中的Eggerthella lenta增加。SPARCC分析确定了27个细菌共同关联模块，其中3个与EIM（逻辑回归，p <.05）呈负相关，其中包括重要的健康相关细菌，例如Agathobacter和Agathobacter和Faecalibacterium。结论：EIMS IBD患者的粪便菌群与没有EIM的IBD患者不同，对于EIM发病机理可能很重要。
一种改进的实数编码遗传算法用于大规模平面阵列综合
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常，平面阵列用于基于电池使用的通信应用，例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此，选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件，相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
恶意软件和限制学-ZHASSULAN-ZHUSSUPOV.pdf
●https：//www.schneier.c om/books/applied-cry ptography/●加密：元普利特有效载荷●香农熵：计算最终PE-File截面●virustotal：virustal：这对Virustal检测分数有何影响？
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。