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2025 年全球数字信任洞察 - 马来西亚亮点
注：*12 项网络弹性行动包括：向外部利益相关者（监管机构、投资者）报告；建立弹性团队，成员来自业务连续性、网络、危机管理等职能部门；与当地执法部门建立关系，以协助分析和响应；确定关键业务流程；为 IT 损失场景制定网络恢复剧本；与主要技术提供商建立协议以协调事件响应；进行桌面练习和模拟；通过正式流程与业内同行共享信息，以防止系统性风险；实施网络恢复技术解决方案（包括不可变备份）；映射技术依赖关系；实施工具以提高运营技术（OT）资产的可见性；部署量子计算以实现网络防御和弹性。
由于阿尔茨海默氏病和帕金森氏病引起的轻度认知障碍中的脑振荡模式：一项探索性高密度EEG研究
Objective: We investigated brain cortical activity alterations, using a resting-state 256-channel high- density EEG (hd-EEG), in Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) disease subjects with mild cognitive impairment (MCI) and correlations between quantitative spectral EEG parameters and the global cogni- tive status assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 分数。方法：15个AD-MCI，11个PD-MCI和十个年龄匹配的健康控制（HC）进行了HD-EEG记录和神经心理学评估。脑脊液生物标志物分析以获得良好的特征组。EEG光谱特征，并研究了三组之间的差异以及与MOCA的相关性。结果：与对照组相比，AD-MCI和PD-MCI的α2/alpha1比的α2/alpha1比显着降低。在PD-MCI中观察到明显更高的theta和较低的β/theta比。MOCA评分与theta功率以及alpha2和beta功率以及alpha2/alpha1和alpha/theta比率直接相关。结论：这项研究强调了AD-MCI和PD-MCI患者的脑电图模式的显着差异，并指出了EEG参数在两种神经退行性疾病中可能的替代标志物的作用。明显的能力：除了完善的生物标志物外，我们的发现还可以支持神经退行性疾病中认知功能障碍的早期检测，并可以帮助监测疾病的进展和治疗反应。
高危抗体数量增加的副肿瘤神经系统综合征患者的临床特征和免疫治疗反应
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基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
高级别胶质瘤的治疗进展
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为什么北方邦最新的私有化竞标更有可能成功......
戈拉克布尔：首席部长 Yogi Adityanath 周六强调了该邦在打击犯罪和营造商业友好环境方面所做的努力，他表示这些努力吸引了大量投资并创造了就业机会。他在戈拉克布尔工业发展局（GIDA）成立 35 周年庆典上发表讲话时宣布，北方邦正在成为北印度的主要投资目的地。首席部长宣布，邦德尔克汉德正在开发一个占地 36,000 英亩、与诺伊达平行的新工业镇。这一项目预计将创造 10 万个就业机会并引发该邦的工业革命。他表示，北方邦安全感增强、经商便利、交通便利，已收到价值 4 亿卢比的投资提案。该邦将在印度实现 5 万亿美元经济目标中发挥关键作用。活动期间，首席部长约吉为价值 20.9 亿卢比的多个基础设施开发项目奠基，其中包括价值 8.6 亿卢比的项目和价值 12.3 亿卢比的新开发项目。他
高等教育部门对英国经济的影响
1参见高等教育统计局（2023），“高等教育学生数据”（此处）。2例如，请参见伦敦经济学（2023），“国际高等教育学生对英国经济的收益和成本”（此处）。 3有关这些影响的定义，以及我们方法学方法的进一步详细信息，请参阅附件。 4基于基础HESA财务数据的覆盖范围，在机构覆盖方面，我们的分析包括公共资助的高等教育机构（包括大学）以及替代提供者。 有关HESA数据覆盖的更多信息，请参见此处。 5与分析所涵盖的时间段有关，重要的是要强调，HEP在2021-22学年的支出受到了COVID-19的大流行的重大影响。 例如，HESA（此处）发布的财务数据表明，在2021年至22年，提供商的资本支出比2018-19（即大流行开始之前的最后一个整个学年）低约22％。 此处提出的估计值需要在这种情况下进行解释。2例如，请参见伦敦经济学（2023），“国际高等教育学生对英国经济的收益和成本”（此处）。3有关这些影响的定义，以及我们方法学方法的进一步详细信息，请参阅附件。4基于基础HESA财务数据的覆盖范围，在机构覆盖方面，我们的分析包括公共资助的高等教育机构（包括大学）以及替代提供者。有关HESA数据覆盖的更多信息，请参见此处。5与分析所涵盖的时间段有关，重要的是要强调，HEP在2021-22学年的支出受到了COVID-19的大流行的重大影响。例如，HESA（此处）发布的财务数据表明，在2021年至22年，提供商的资本支出比2018-19（即大流行开始之前的最后一个整个学年）低约22％。此处提出的估计值需要在这种情况下进行解释。
利用高通量作物表型分析取得进展...
十多年前，无人机 (UAV) 被视为农业的新纪元 (Zarco-Tejada，2008)。从今天的角度来看，无人机在农业中的应用最大的影响体现在高通量田间表型分析上。田间表型分析是指对植物在自然环境中的表型（即其解剖、个体发育、生理和生化特性）进行定量描述 (Walter et al.，2015)。在育种方面，需要筛选数百甚至数千种不同的基因型来研究它们对植物性状和性能的影响，高通量田间表型分析可以在育种的早期阶段及时快速地筛选多种性状。这有可能缩短育种周期，并避免因连锁拖累而丢失潜在的重要等位基因（Araus 和 Cairns，2014 年；Furbank 和 Tester，2011 年；Rebetzke 等人，2019 年）。由于无人机系统作为遥感平台已经成熟（Aasen 等人，2018 年），几乎所有田间表型分析领域的“大玩家”（研究团体、公司和其他组织）都已开始使用无人机进行
社论：高等植物应对非生物胁迫的遗传和表观遗传调控机制
遗传和表观遗传调控生物标记在植物抗逆分子机制和作物育种方法中起着至关重要的作用。由于不利的生长条件阻碍了作物产量和全球粮食安全，养活不断增长的全球人口是一项艰巨的任务。为了很好地解开上述机制，科学家们不得不整合多个植物研究领域，因此，他们必须具备丰富的生物信息学知识和工具来管理大数据集。从本质上讲，本主题中包含的常规文章涉及农民和股东面临的现代问题。为了解决这些问题，科学家们采用了多方面的研究方法，涵盖植物生理学、分子生物学、遗传学、表观遗传学和组学等各个领域，以及最先进的植物科学和尖端方法，这些方法由复杂的技术和先进的方法提供支持，包括全基因组关联研究 (GWAS) 和表观遗传学方法，以揭示植物对高温、盐分、干旱和病原体侵袭等胁迫（生物和非生物）的耐受机制。因此，可以将进化的分子技术投入到未来的作物育种策略中，以提高生产力并产生更能抵御环境挑战和抵抗病原体侵袭的新品种。值得注意的是，Kumar 等人通过两种不同的方法揭示了遗传可塑性的分子基础对水稻种植中不同环境条件的关键重要性。本专题汇集了新发现和有用方法来促进植物科学研究。它阐明了表观遗传学变化（例如 DNA 甲基化、组蛋白（去）乙酰化和其他翻译后修饰 (PTM)）在基因调控（抑制或诱导）中的作用，以及组学（基因组学、表观基因组学、转录组学、代谢组学、离子组学和蛋白质组学）在检测应激反应基因中的作用。使用
对数学专家和新手的高密度脑电图数据的非线性和机器学习分析
神经科学的当前趋势是使用自然主义刺激，例如电影，课堂生物学或视频游戏，旨在在生态上有效的条件下了解大脑功能。自然主义刺激招募复杂和重叠的认知，情感和感觉脑过程。大脑振荡形成了此类过程的基本机制，此外，这些过程可以通过专业知识来修改。尽管大脑作为生物系统是高度非线性的，但通常通过线性方法分析人类皮质功能。这项研究应用了一种相对健壮的非线性方法，即Higuchi分形维度（HFD），将数学专家和新手的皮质功能分类为在脑电图实验室中解决长期且复杂的数学示范。脑成像数据是在自然主义刺激期间长期跨度收集的，可以应用数据驱动的分析。因此，我们还通过机器学习算法探讨了数学专业知识的神经标志。需要新颖的方法来分析自然主义数据，因为基于还原主义和简化研究设计的现实世界中脑功能的理论的表述既具有挑战性又可疑。数据驱动的智能方法可能有助于开发和测试有关复杂大脑功能的新理论。我们的结果阐明了HFD在复杂数学期间对数学专家和新手分析的不同神经签名，并将机器学习作为一种有前途的数据驱动方法，以了解专业知识和数学认知的大脑过程。