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DKA-SUBGROUP-MEETING-MINUTE-10- JULY-2024.PDF
目标1核心小组成员角色网络/组织Michael McGuigan（MM）临床领导西北乔纳森少女数据质量经理西北部Emma Savage Nove Manager Yorkshire和Humber名称角色网络/组织Tamsyn Nicole顾问西南菲利帕Bowen（PB）顾问（PB）顾问西南DAN LEACH（DL）临床教练Bristol Marlon Marlon Morais Morais Morais（Mam）GP GP GP GP GP GP GP GP
子图结构对图神经网络的成员推理攻击
图形神经网络（GNN）已被广泛应用于不同域之间的变量应用。但是，最近的研究表明，GNN易受成员推理攻击（MIA）的影响，该攻击旨在推断该模型的培训数据中包括某些特定的数据样本。虽然大多数先前的MIA都集中在训练图内的单个节点和边缘的成员中，但我们引入了一种新型的成员推理攻击形式，称为结构成员推理攻击（SMIA），该攻击（SMIA）旨在确定一组特定的目标结构，例如某个特定目标结构，例如集团或多跳训练图中的特定目标结构。为了解决此问题，我们提出了新颖的黑盒SMIA攻击，这些攻击利用了目标GNN模型产生的推理的预测输出。我们的方法涉及培训三标签分类器，该分类器与影子训练相结合，有助于加入推理攻击。我们对三种代表性GNN模型和三个现实世界图数据集的广泛实验评估表明，我们提出的攻击始终超过三个基线方法，包括采用常规链接成员资格推理攻击来推断子图结构的方法。此外，我们设计了一种防御机制，将扰动引入节点嵌入，从而影响了目标模型的相应预测输出。我们的防御选择性地覆盖了节点床中的尺寸，这些尺寸对模型的准确性影响最小。我们的经验结果表明，我们的方法的防御效力与两种既定的防御技术相媲美，这些技术采用了差异隐私。此外，与现有的两种防御方法相比，我们的方法在防御强度和目标模型的准确性之间取得了更好的权衡。
诺伊施塔特 a.红宝石，2024 年 3 月 1 日
诺伊施塔特 a. Rbge，2024 年 6 月 5 日亲爱的新兵们，今天我们第 33 装甲掷弹兵营第 3 连谨欢迎您成为您的基本训练单位。我们预计您将于 2024 年 7 月 1 日上午 10:00 之前抵达。如果您必须乘坐火车出行，那么从早上 8:00 开始，3./PzGrenBtl 33 的士兵将在 NEUSTADT AM RÜBENBERGE 火车站迎接您，并将您送至 Wilhelmstein 军营。如果您开车前来，请在路线规划器中输入“Zur Jürse 2, 31535 Neustadt am Rübenberge”。威廉斯坦兵营位于卢特默森区。您抵达后，我们将在正门迎接您。重要提示：第一个周末，7 月 6 日星期六。 – 2024 年 7 月 7 日星期日，您计划值班，这意味着您将有两个星期不在家。所以请带足够的衣物（内衣、袜子、大毛巾、长短运动服等）以及卫生用品（沐浴露、洗发水、牙刷、牙膏、剃须刀、剃须泡沫、女性卫生用品等）和足够的现金（如果可能的话，最好带小额钞票，每天的餐费为 10.43 欧元），因为餐卡充值机只接受现金和纸币。您有机会在我们公司洗衣服。提供洗衣机。此外，您必须在抵达当天携带以下文件：•身份证•疫苗接种记录•当前眼镜通行证，其中输入了瞳距（如果您戴眼镜）•您的税务识别号•您的养老保险号•银行详细信息•毕业证书（最好是认证副本）•职业资格证书（如果有的话，最好是认证副本）•您自己孩子的结婚证或出生证明（如果有的话，最好是认证副本）•如果尚未存入职业中心：如果您有自己的家庭，请提供市政府的租赁协议和登记证书•4 个 40 毫米的储物柜锁（挂锁）•如果您未满 18 岁，我们还需要父母或监护人的同意声明，允许您参加所有德国联邦国防军的培训课程，并在法律规定的每天工作时间和周末工作。
Mihailo Paunović 经济科学研究所 塞尔维亚贝尔格莱德 marija.lazarevic@ien.bg.ac.rs marija.mosurovic@ien.bg.ac.rs mihailo.paunovic@ien.bg
Mihailo Paunović 塞尔维亚贝尔格莱德经济科学研究所 marija.lazarevic@ien.bg.ac.rs marija.mosurovic@ien.bg.ac.rs mihailo.paunovic@ien.bg.ac.rs 数字游民及其对当地经济发展的影响 摘要：数字游民最简单的描述是，他们是独立于地点并应用数字技术执行任务的专业人士。这些人的特点是不断寻求自由，逃离传统的工作环境，自主选择生活和工作目的地。数字游民选择的地点是令人愉快的环境，即可以满足工作、社交和财务需求的目的地。本文的目的是分析数字游民作为一种全球现象的意义。本文承认数字游民对当地经济和社区发展的影响，研究结果表明，战略方针在为他们的到来、停留和工作创造有吸引力的环境中发挥着作用。 关键词：数字游民、数字游民、数字技术、目的地、影响、经济发展 1. 引言 近几十年来，工作环境发生了很大变化，特别是在工作条件的灵活性方面（Demaj 等人，2021 年）。这些变化是由于许多因素造成的，特别是现代信息技术的发展和 COVID-19 病毒大流行的出现引发的事件。 2020 年的全球危机挑战了传统的工作方式，表明许多工作可以在不影响生产力的情况下进行，无论地点如何。危机期间和危机后吸取的教训极大地改变了雇员和雇主的心态。在当前情况下，远程工作正在成为新标准。为了保护员工的健康和安全并保持运营正常运转，许多公司都采用了一种称为“在家工作”的工作模式。在此期间，工作地点已从办公室转移，随着现代技术的使用，工作主要在家中进行。本文重点关注数字游牧。它指的是一种特定类型的“远程工作”（Jiwasiddi 等人，2024 年），这种工作多年来一直在兴起，并日益影响着全球劳动力市场。数字游牧民是一类独特的高流动性工作者，不应将其等同于传统的远程工作者。这两类工作者都依赖现代技术在传统工作场所之外开展工作活动。然而，数字游牧民也有独特的生活和工作方式。他们将工作与旅行结合起来，不断努力在工作和休闲之间取得平衡。本文揭示了远程工作模式加速发展和接受的日益增长的趋势。重点是数字游牧以及数字游牧民对其居住地发展的影响。考虑到数字游牧民被认为是一个重要的旅游群体，他们的访问可以带来许多好处，本文强调了吸引这类工人的战略方法的重要性。研究采用了案头研究方法，文章、报告和其他与数字游牧相关的出版物作为数据来源。本文的研究结果证实了数字游牧民在当地社区发展中日益重要的作用和重要性，可以作为制定吸引这一细分市场的计划的基础。
无性异源多倍体根结线虫的分阶段染色体规模基因组组装揭示了复杂的亚基因组结构
我们展示了异源多倍体根结线虫Meloidogyne javanica的染色体级基因组组装。我们发现M . javanica基因组主要是异源多倍体，包含两个亚基因组A和B，最有可能起源于两个祖先亲本物种的杂交。使用全长非嵌合转录本、与参考数据库的比较和从头算预测技术对组装进行了注释，并使用祖先k聚体谱分析对亚基因组进行了分阶段。亚基因组B似乎显示染色体重叠群的分裂，虽然亚基因组之间存在大量同源性，但我们还确定了缺乏同源性的区域，这些区域可能在杂交之前或之后在祖先基因组中发生了分化。这种带注释和分阶段的基因组组装为了解这些全球重要植物病原体的起源和遗传学提供了重要资源。
Cevostamab的RRMM患者三级级别的患者...高清临床试验设计中的创新分子亚组和循环肿瘤的反应（CT ...
在DH/TH和DZSIG患者亚组中的功效结果•在89/155例患者中评估了DH/TH状态，在DH/TH阴性患者中观察到高反应率高（表2）PFS的DH/Th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th阳性患者（hr 0.55，95％CI：0.05％CI：0.31-0.0.0.31-0.98）。达到CR的DH/TH阳性患者（图3A）。 •DZSIG状态在52例GCB-LBCL亚型DZSIG阳性患者中确定：DH/TH阳性为56％（9/16）； DH/TH-阴性，31％（5/16）;无法评估的是，在DZSIG阴性患者中，与DZSIG-阳性患者相比，观察到13％（2/16）的较高反应率（表3）DZSIG-DEG-阴性患者的PFS更长的PFS与DZSIG阳性患者（HR 0.36，95％CI：95％CI：95％CI：0.18-0.73）DZSIG-POSSIGSIGS CRESTABLE SCR有驾驶有限的驾驶量（3.（3）。在DH/TH和DZSIG患者亚组中的功效结果•在89/155例患者中评估了DH/TH状态，在DH/TH阴性患者中观察到高反应率高（表2）PFS的DH/Th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th-th阳性患者（hr 0.55，95％CI：0.05％CI：0.31-0.0.0.31-0.98）。达到CR的DH/TH阳性患者（图3A）。•DZSIG状态在52例GCB-LBCL亚型DZSIG阳性患者中确定：DH/TH阳性为56％（9/16）； DH/TH-阴性，31％（5/16）;无法评估的是，在DZSIG阴性患者中，与DZSIG-阳性患者相比，观察到13％（2/16）的较高反应率（表3）DZSIG-DEG-阴性患者的PFS更长的PFS与DZSIG阳性患者（HR 0.36，95％CI：95％CI：95％CI：0.18-0.73）DZSIG-POSSIGSIGS CRESTABLE SCR有驾驶有限的驾驶量（3.（3）。
glam：通过邻里分区和生成子图编码
将大型语言模型（LLMS）与源自领域数据得出的知识图集成在一起，代表了对更强大和事实发展的重要进步。随着这些模型变得越来越有能力，至关重要的是要使它们能够通过实际知识图进行多步骤推断，同时最大程度地减少幻觉。虽然大型语言模型在对话和文本发电中表现出色，但它们在互连实体的域特殊图上推理的能力仍然有限。例如，我们可以根据私人数据库中的关系和属性查询LLM以确定专业网络中的最佳联系人吗？答案是否 - 这种可行性超出了当前方法。但是，这个问题强调了必须解决的重要技术差距。在科学，安全性和电子商务等领域的许多高价值应用都依赖于编码独特的结构，关系和逻辑共识的专有知识图。我们介绍了一个微调框架，用于开发与g raph一致的la nguage m odels（gl a m），该框架将知识图转换为具有la beled Question-Asswer Pairs的替代文本表示。我们证明，在基于图的特定知识中对模型进行基础，扩大了模型的基于结构的推理的能力。我们的方法论利用了大型模型的生成能力来创建数据集，并提出了一个有效的替代方法，以替代检索增强的生成样式方法。
VLM通过图像子缘综合探索
机器人技术中的自主导航传统上依赖于预定的航路点和结构化图，从而限制了动态，真实世界环境中的可扩展性。缺乏通知的语言操作数据集进一步使语言驱动的导航模型的发展变得复杂。受到大规模视觉语言模型（VLM），图像生成模型和基于视觉的机器人控制的最新进展的启发，我们提出了使用VLM引导的图像子缘合成（ELVISS）探索探索的框架，以增强使用用户指示的机器人导航任务的勘探。此框架利用VLMS的语义推理将复杂的任务分解为更简单的任务，并通过生成由低级策略执行的与任务相关的图像子搜索来执行它们。我们还结合了一个基于VLM的子量验证循环，以最大程度地减少执行未生成的子观念。实验结果表明，我们的验证循环显着改善了执行操作与我们的指令的对齐，并且我们的结果系统能够执行基于广义的基于搜索的说明。
一个可解释的框架，可以从临床试验中识别有关治疗效果的响应式亚组：应用脑出血治疗
随机临床试验（RCT）遭受高失败率，这可能是由对治疗的异质反应引起的。尽管开发了许多模型以估计异质治疗效应（HTE），但仍缺乏可解释的甲基化剂来识别响应式亚组。这项工作旨在开发一个框架来基于优先级可解释性的治疗效果来识别亚组。所提出的框架利用了一个集合隆福树方法来生成描述性决策规则，该规则将样本分开，给出了对治疗的估计响应。随后，我们选择了这些决策规则的互补集，并使用稀疏线性模型对其进行排名。为了解决试验有限的样本量问题，我们通过从外部研究中借用控制患者并产生合成数据提出了数据增强策略。我们将提出的框架应用于失败的随机临床试验，以调查脑内出血治疗计划。Qini分数表明，提出的数据增强策略计划可以通过选择互补的描述性规则而不损害估计质量来提高模型的性能，并且框架可以提高模型的性能。我们的模型得出了临床上有意义的亚组。，我们发现那些患有舒张压70 mm Hg的患者，收缩压<215 mm HG受益于强化血压降压疗法更受益。提出的可解释的HTE分析框架为从具有中性治疗效果的RCT中提取有意义的见解提供了有希望的潜力。通过识别响应式亚组，我们的框架可以更有效地为患者制定个性化治疗策略。