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多模式AI/ML，用于发现新型生物标志物并使用心血管疾病患者的多词谱
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年8月9日。 https://doi.org/10.1101/2024.08.07.607041 doi：biorxiv Preprint
从地缘政治风险中恢复 - 欧洲 - 卡迪夫大学
在供应链的持续全球化中，地缘政治问题已成为公司供应链风险的重要来源。最近在美国对中国半导体行业采用的贸易制裁中进行了说明，特别是在进入半导体芯片方面。在本文中我们重点关注的一个值得注意的事件涉及领先的电信公司华为如何受到这一影响，最有趣的是，尽管制裁禁令，但他们能够在美国半导体芯片技术封锁期间成功推出新的基于芯片的产品，从而能够成功地响应新的芯片基础产品。这是在主要供应商SMIC的支持下实现的，SMIC已成为华为的主要7 nm芯片供应商。采用事件研究方法，本研究最初使用这些新的Smic源自的半导体芯片来研究股市对Hua-Wei新产品发行的反应。它还评估了对华为和Smic供应链合作伙伴的传播影响。这暴露了对华为（焦点公司）和SMIC（主要供应商）的供应链成员的不同影响。值得注意的是，Smic向华为提供的筹码对华为和Smic的供应商和客户都产生了显着积极的影响。随着供应链中不同角色的影响的影响，本研究提供了有用的见解，以理解企业对关键供应部分的施加制裁，从而由公司主动采取的主动行动造成的好消息的支持效应。The results reveal predominantly positive responses from Huawei ' s suppliers and customers, as well as SMIC ' s suppliers and customers, to these incidents, with Huawei ' s suppliers ' and SMIC ' s suppliers ' and customers ' share prices responding positively to the release of Huawei ' s new product, exhibiting substantial median stock market reaction of 1.53%, 1.62%, and 2.52% on Day 0,相比之下，它分别表明，华为的客户对这种新来源产品的开发没有表现出积极的股价反应。
发现共振纳米结构中的最大手性
摘要：手性纳米结构允许手性反应的工程；但是，它们的设计通常依赖于经验方法和广泛的数值模拟。尚不清楚是否存在一般策略来增强和最大化亚波长光子结构的内在手性。在这里，我们建议一种显微镜理论，并揭示了共振纳米结构的强性手性反应的起源。我们揭示了反应性螺旋密度对于在共振下实现最大的手性至关重要。我们在平面光子晶体板和元图的示例上演示了我们的一般概念，其中平面镜像对称是通过双层设计打破的。我们的发现为设计具有最大手性的光子结构提供了一般配方，为许多应用铺平了道路，包括手性传感，手性发射器和探测器以及手性量子光学器件。关键字：光学手性，手性元结构，连续体中的界限，圆形二科主义
对子宫内膜异位症的诊断景观的全面综述：评估工具，揭示优势和确认局限性
子宫内膜异位症是一种普遍但经常诊断的疾病，其特征是子宫外的子宫内膜样组织，导致明显的发病率和生活质量受损。及时，准确的子宫内膜异位症对于有效管理和改善患者预后至关重要。本综述提供了当前子宫内膜异位症诊断局势的全面概述，包括临床评估，成像方式，生物标志物和腹腔镜检查。对每种诊断方法的优势和局限性进行了严格评估，以及诸如诊断延迟和发现误解之类的挑战。审查强调了多学科合作，标准化诊断方案以及正在进行的研究以提高诊断准确性并促进早期干预的重要性。通过应对这些挑战并利用新兴技术，医疗保健专业人员可以改善子宫内膜异位症的诊断和管理，最终增强受影响个人的福祉。
紧凑的，智能的无线电动机解决方案，带外部电池组 *设计用于狭窄的内部窗户覆盖物。
方便而聪明：•窃窃私语，安静，无缝操作。•用tahoma开关的精确百分比盲人控制。•USB-C快速充电以获得优化的充电体验。•可用的磁充电配件（单独出售）。•与Tahoma Switch＆Apple HomeKit兼容。•与Zigbee无线太阳能电池板兼容（可用的学期2，2024）。•与Tahoma Switch兼容其他Zigbee 3.0品牌。
使用Physics-...
口语的特征是随着时间的推移而展开的高维且高度可变的物理运动集。该信号的基本动力学原理是什么？在这项研究中，我们证明了物理知情的机器学习（稀疏符号回归）的使用来发现新的语音发音动力学模型。我们首先在模拟数据上演示了模型发现程序，并表明该算法能够以近乎完美的精度发现原始模型，即使数据还具有持续时间，初始条件和焦油位置的广泛差异，以及在添加噪声的情况下。然后，我们演示了一种概念验证，该概念将相同的技术应用于经验数据，该技术揭示了一系列的候选动力学模型，其复杂性和准确性水平越来越高。
揭示神经元分化过程中 RNA 异构体变化的动态和后果
静态基因表达程序已在干细胞和成熟人类细胞中得到广泛表征。然而，在细胞分化过程中，RNA 异构体随细胞状态转变而变化的动态、决定因素和功能后果在很大程度上仍不清楚。在这里，我们建立了一个改进的体外人类神经发生模型，该模型适用于全系统的基因表达分析。我们的多组学分析表明，细胞形态的显著改变与 RNA 异构体表达的广泛变化密切相关。我们的方法确定了在不同分化阶段表达的数千种新的 RNA 异构体。RNA 异构体主要来自外显子跳跃和人类神经发生过程中转录起始和多聚腺苷酸化位点的替代使用。转录异构体的变化可以重塑蛋白质异构体的身份和功能。最后，我们的研究确定了一组 RNA 结合蛋白是分化阶段特异性整体异构体变化的潜在决定因素。这项工作支持了神经发生过程中状态转变背后的受调控异构体变化的观点。
发现自动漏洞检测机器学习的限制
自动脆弱性检测（ML4VD）机器学习的抽象最新结果非常有前途。仅给出函数F的源代码，ML4VD技术可以决定F是否包含具有高达70％精度的安全漏洞。但是，正如我们自己的实验中明显的那样，相同表现的模型无法区分包含漏洞和漏洞修补的功能的功能。因此，我们如何解释这一矛盾，以及如何改善评估ML4VD技术的方式以更好地了解其实际功能？在本文中，我们确定对无关的特征和分布外概括的过度拟合是两个问题，这不是通过评估ML4VD技术的传统方法来捕获的。作为一种补救措施，我们提出了一种新型的基准标记方法，以帮助研究人员更好地评估ML4VD技术的真正能力和限制。具体说明，我们建议（i）根据我们的交叉验证算法来增强培训和验证数据集，其中在训练集或测试集的增强过程中，应用语义保留转换，以及（ii）用code spippets进行了漏洞的测试集，以增强漏洞的测试集。使用六种ML4VD技术和两个数据集，我们发现（a）最先进的模型非常适合无关的功能，以预测测试数据中的脆弱性，（b）数据增强所获得的性能并不能超出培训期间的特定增强功能，并且（CART）无法将其范围固定在（CART-CART ML4VD TECHENIQUES上）。
应对网络攻击并从中恢复（报告 12
我们审计的实体都有管理网络事件的计划，但都有改进的空间。他们的计划并不总是能很好地与风险管理战略相结合，没有纳入网络保险要求，而且不是为应对各种威胁而设计的。由于政府机构不断变化（政府职能重组），一家实体很难整合其计划。一些实体还需要更明确角色和职责以及如何升级对网络事件的响应。只有一个实体测试了其事件响应计划，所有实体都需要做更多工作以确保他们能够在网络危机中有效沟通。一些实体对其关键系统和信息资产没有最新和完整的了解——这是网络安全的重要起点。