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科学 - 6年级的生物及其栖息地
Carl Linnaeus（1707-1778）：1735年，瑞典科学家Carl Linnaeus首次发布了一种对所有生物进行分类的系统。今天仍然使用了该系统的改编版本，称为Linnaeus系统。
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
INTRODUCTION: MANET is an emerging technology that has gained traction in a variety of applications due to its ability to analyze large amounts of data in a short period of time.因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。Therefore, it is essential to design an effective, proactive and accurate Intrusion Detection System (IDS) to mitigate these attacks present in the network.Most previous IDS faced challenges such as low detection accuracy, decreased efficiency in sensing novel forms of attacks, and a high false alarm rate.OBJECTIVES: To mitigate these concerns, the proposed model designed an efficient intrusion detection and prevention model using COOT optimization and a hybrid LSTM-KNN classifier for MANET to improve network security.METHODS: The proposed intrusion detection and prevention approach consist of four phases such as classifying normal node from attack node, predicting different types of attacks, finding the frequency of attack, and intrusion prevention mechanism.初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。The proposed method's effectiveness is validated by some metrics, which achieved 96 per cent accuracy, 98 per cent specificity, and 35 seconds of execution time.结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。
无监督的FNIRS具有CAE和ESN AutoCoder的提取，用于驱动程序认知负载分类
抽象目标。了解驾驶员的认知负荷对于道路安全至关重要。大脑传感有可能客观地衡量驾驶员认知负荷。我们旨在开发一个高级机器学习框架，用于使用功能近红外光谱（FNIRS）对驱动程序认知负载进行分类。方法。，我们在驱动模拟器中使用FNIRS进行了一项研究，其n返回任务用作辅助驾驶员的结构性认知负载。为了对不同的驱动程序认知负载水平进行分类，我们检查了卷积自动编码器（CAE）和回声状态网络（ESN）自动编码器的应用，以从FNIRS中提取功能。主要结果。通过使用CAE，将两个和四个级别的驱动程序认知负载分类的精度分别为73.25％和47.21％。所提出的ESN自动编码器在没有窗口选择的情况下实现了组级模型的最新分类结果，精度为80.61％和52.45％，用于分类两个和四个级别的驱动程序认知负载。意义。这项工作为使用FNIRS在现实世界应用中测量驱动程序认知负载奠定了基础。此外，结果表明，所提出的ESN自动编码器可以有效地从FNIRS数据中提取时间信息，并且对于其他FNIRS数据分类任务很有用。
大型医疗中心的网络安全案例研究
抽象资产管理是每个企业的关键过程。资产分类对于确定网络犯罪的风险因素以及必需设备，药物，硬件和软件以及数据的安全性是必要的。识别信息和分类数据以及相关设备可以减轻惊喜攻击，并防止犯罪分子与数据或其他与数据相关的设备潜逃。分类级别很多，至关重要的是，查看漏洞以及哪些信息或数据最需要保护。数据策略，数据治理和数据标准保护数据，在对数据进行分类时应考虑数据。本文讨论了为中层医疗中心制定资产安全和管理计划。数据是任何医疗中心的重要资产，可以分类的硬件和软件组件以及应用程序补丁级别的识别是网络安全的关键要素。
基于机器学习的人工智能在心血管疾病诊断、预测和分类中的临床应用
AI 是计算机科学的一个领域，旨在模仿人类的思维过程、学习能力和知识存储。5 机器学习是实现 AI 的方法之一，通常指系统通过算法从数据中获取信息的过程。机器学习大致可分为监督学习和非监督学习。监督学习和非监督学习之间有两个主要区别。首先，监督学习使用已标记有 1 个或多个标签（如属性、特征或分类）的数据，而非监督学习使用未标记的数据。5 其次，监督学习侧重于分类，包括将观察结果分为几个子集（例如，将心电图分类为心房颤动 (AF)、窦性心律或其他），
基于机器学习的人工智能在心血管疾病诊断、预测和分类中的临床应用
人工智能是计算机科学的一个领域，旨在模仿人类的思维过程、学习能力和知识存储。5 机器学习是实现人工智能的方法之一，通常指系统通过算法从数据中获取信息的过程。机器学习大致可分为监督学习和无监督学习。监督学习和无监督学习之间有两个主要区别。首先，监督学习使用已标记有 1 个或多个标签（如属性、特征或分类）的数据，而无监督学习使用未标记的数据。5 其次，监督学习侧重于分类，即将观察结果分为几个子集（例如，将心电图分类为心房颤动 (AF)、窦性心律或其他），以及
