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网络安全意识-IJRPR
数字变形的不可驱动的推进使人类在超连续性的复杂晶格中毫不远，将网络安全传播到不变的紧急性，而不是选择性的预先授权。随着技术增强在渐近轨迹上的转移，串联的网络恶性造成的肥大伴有肥大，从而引起了对抗性进化的不断升级的辩证法。这种不断突变的网络稳定性强调了认识论重新校准对预防性，启发式适应性网络安全架构的典型紧急性。在现代数字生态系统的迷宫般广泛内，网络脆弱的无处不在，超越了戏剧性的描绘，因此需要对前卫网络城市城市城市道路的敏锐融合。Neoteric网络拮抗剂资本利用了系统性的空白，人为敏感性和算法近视，以策划灾难性的入侵。由此产生的漩涡远远超出了金钱的屈服，封装了智力主权征服，制度性无知和地缘战略性不稳定。网络安全认知的核不仅限于认知的认可，而是授权根深蒂固的灌输和对不可侵犯的数字预防的施法。公司实体和单个网民都必须超越古老的安全教条，朝着零信任矩阵，永久发展的身份验证基板和启发式异常检测机制迁移。强大的网络安全堡垒需要不断的过度耐等位置，随机风险预后以及出现的AI融合防御性策略的流体整合。对建筑师的网络堡垒，加密熵，机器智能的对抗性无效和分散的网络网络防御工事的多种聚合融合至关重要。网络拮抗剂，利用超自动浸润的启发式方法，不对称的社会工程载体和多态恶意软件共生，促使数字熵猖ramp。抵消这些存在的威胁需要相应地复杂的报复性模式，使人类的智慧与算法的感知协同。此外，对跨国网络安全佳能的遵守，增强了机构的弹性，确保了对抗控制论的正交堡垒。公司必须实例化强大的网络政府策略，编纂事件响应学说，并灌输网络弹性范式，以促进新兴的网络性情感现象。预期威胁侦察和自适应异常拦截的协同融合使实体能够在数字妊娠之前征服和抢先入侵。
脂质体在药物输送系统中的作用-IJRPR
希腊语术语“ Lipos”，意思是脂肪，而“ soma”是“脂质体”一词的根。脂质体的术语是指其结构成分，即磷脂，而不是其大小。脂质体可以是单层或多层脂质体，并且可以在各种尺寸中发生。由于血浆蛋白在其“第二代形式”中的吸附（称为空间稳定脂质体）引起的，常规脂质体的主要缺点之一是它们的快速去除。脂质体组成具有增强抗癌药物在体内功效的潜力。当患有L1210白血病的小鼠在脂质体配方中给予抗癌药物阿拉伯糖苷时，动物的生命周期大大延长，并且体内活性的增强。
2025; 21（6）：2415-2429。 doi：10.7150/ijbs.105447研究论文双特异性酪氨酸调节激酶4将STAT3-FOS信号轴调节为
慢性丙型肝炎病毒（HBV）感染是肝细胞癌（HCC）的主要全球原因。尽管有可用的抗病毒策略，但受感染细胞中HBV的治疗性消除仍然具有挑战性。最近的研究强调了双特异性酪氨酸调节的激酶（Dyrks）在对病毒和HCC的先天免疫中的作用。但是，DYRK4对HBV感染的抗病毒功能仍然未知。在这里，我们报告了DYRK4在体外和体内有效抑制了HBV复制。从机械上讲，我们证明了TAB1（TGF-BETA激活的激酶1 [MAP3K7]结合蛋白1）与DYRK4的激酶结构域之间的直接相互作用，这可能会抑制HBV的复制。重要的是，我们发现DYRK4的激酶活性在通过其K133位点抑制HBV复制方面起关键作用。此外，我们揭示了DYRK4诱导的STAT3泛素化降解导致STAT3易位降低到细胞核中。随后，STAT3的这种降低下调FOS表达以降低自噬诱导因子BECN1（Beclin1）和LC3 I/II表达，从而抑制了通过自噬的HBV复制。总体而言，这些发现确定了DYRK4对HBV复制的新型抗病毒功能。DYRK4-K133激酶活性通过STAT3-FOS轴下调自噬的能力为乙型肝炎提供了潜在的治疗靶点。
智能医疗保健中的网络物理安全-IJRPR
但是，智能医疗保健中的网络物理整合既引入了收益又挑战。医疗设备的无缝连接增强了互操作性并自动化医疗工作流程，从而提高了诊断和治疗计划的精度[3]。医师可以从多个来源访问实时患者数据，从而实现更明智的决策。此外，基于连续监测的预测分析可以帮助早期疾病检测和个性化治疗方案[4]。尽管有这些优势，但在医疗保健中将网络物理系统整合起来仍然暴露了关键脆弱性。网络威胁，例如勒索软件，未经授权的数据访问和设备操纵会破坏医疗保健服务并损害患者安全[5]。物联网设备的异质性，结合其广泛的数据交换，构成了复杂的安全挑战，包括设备身份验证，数据加密和调节依从性[6]。因此，尽管IoT驱动的医疗保健提供了变革性的好处，但它也需要采取强大的网络安全措施来减轻风险并确保患者安全。
2025; 21（6）：2396-2414。 doi：10.7150/ijbs.99275研究论文PPARG脂肪酸代谢的激活使H
HER2阳性乳腺癌约占所有乳腺癌的15-20％，其特征是其侵略性复发，转移和生存降低。 尽管抗HER2疗法进展，但许多患者最初或在初始阳性反应后仍会面临治疗性抗药性，从而导致复发或疾病进展。 这项研究的主要重点是确定过氧化物酶体增殖物激活的受体伽马（PPARG）是通过建立HER2阳性乳腺癌的抗HER2药物耐药细胞系来降低药物敏感性的因素。 我们发现PPARG促进脂肪酸代谢并激活PI3K/AKT/MTOR信号通路。 PPARG过表达后抑制脂肪酸合成（FASN），有效阻止PI3K/AKT/MTOR途径的激活并增强细胞抗HER2药物敏感性。 PPARG抑制剂GW9662的共同给药已成为增强抗HER2疗法疗效的有前途的策略，从而为临床应用提供了潜力。HER2阳性乳腺癌约占所有乳腺癌的15-20％，其特征是其侵略性复发，转移和生存降低。尽管抗HER2疗法进展，但许多患者最初或在初始阳性反应后仍会面临治疗性抗药性，从而导致复发或疾病进展。这项研究的主要重点是确定过氧化物酶体增殖物激活的受体伽马（PPARG）是通过建立HER2阳性乳腺癌的抗HER2药物耐药细胞系来降低药物敏感性的因素。我们发现PPARG促进脂肪酸代谢并激活PI3K/AKT/MTOR信号通路。PPARG过表达后抑制脂肪酸合成（FASN），有效阻止PI3K/AKT/MTOR途径的激活并增强细胞抗HER2药物敏感性。PPARG抑制剂GW9662的共同给药已成为增强抗HER2疗法疗效的有前途的策略，从而为临床应用提供了潜力。
马拉维Mzuzu大学的案例研究-IJRPR
这项研究的概念框架展示了学生参与在线学习与机构，社会和技术方面之间的联系。学生参与在线学习的能力受到诸如Internet连接，数字设备访问和数字素养等技术元素的极大影响（Koole等，2021）。同伴关系，教师的存在和促进参与的合作学习机会是社会元素的例子（Bolliger＆Martin，2018）。学生的参与和保留也受到机构元素的极大影响，包括互动学习资源，结构化课程设计和学术支持服务（Mtegha＆Mtegha，2021年）。本研究试图通过查看这些相互联系的元素来提供影响Mzuzu大学学生参与远程学习的因素。
节奏：可穿戴鞋设备-IJRPR
Rhythmdrop是一个创新的平台，可以合并技术和创造力，以重新定义我们如何体验音乐。通过整合可穿戴技术和物联网（IoT），它将物理运动转变为动态的音乐作品。连接到鞋子的可穿戴设备捕获了用户的动作，使他们可以进行互动和沉浸式的音乐之旅，其动作直接影响了声音的发电。节奏的核心是基于运动是人类表达的基本方面的观念。使用加速度计和陀螺仪等传感器记录运动数据，使用户能够通过日常活动创建音乐。无论是跳舞，锻炼还是步行，每个运动都会有助于独特的音景，使音乐创作易于访问和愉悦。节奏通过鼓励体育锻炼和艺术自我表达来增强用户参与度。通过实时数据处理和低延迟通信，系统可确保音乐输出能够响应且适应用户的动作，从而促进运动和声音之间的无缝连接。这种技术的整合创造了一种个性化且不断发展的音乐体验，可适应个人创造力。超出其艺术潜力，节奏
效率和需求预测的框架-IJRPR
随着传统库存管理的确定挑战，例如错误的需求预测，股票管理效率低下以及高仓库成本，人工智能和机器学习已成为库存管理的重要合作伙伴（Ayomide Madamidola等人，2024年，2024年； Vaka，2024年）。随着过时的系统和流程，传统库存管理系统努力优化需求和供应。因此，它始终在库存管理中经历过多的库存和库存，从而导致客户满意度和盈利能力降低。此外，不可预测的市场变化，季节性变化和动态趋势使库存过程复杂化（Germain等，2008）。由于与AI集成的机器学习可以通过数据驱动的解决方案进行更高级的库存管理，因此它支持准确的需求预测并自动化补货决策（Mitta，2024）。这最终通过分析与供应下巴（如天气条件和动态经济趋势）合并的外部因素，从而使需求预测更加精确，与传统的库存管理系统（Khedr和S，2024; Pasupuleti et al。，2024）相比，这最终导致了最佳的库存维持。
混合密码系统的比较研究-IJRPR
量子计算的不断增长对传统加密系统构成了严重的挑战。量子计算产生的主要风险之一是它通过利用Shor's算法等技术来克服经典的公共密钥加密的潜力。这些由椭圆曲线离散对数问题（EC-DLP），离散对数问题（DLP）和整数分解（如果）问题组成。经典的加密技术（例如RSA，Diffie-Hellman和Elliptic Curve Cryptography（ECC））基于这些问题。这些加密协议一旦足够强大，就可以通过量子计算机破坏，从而使其无用并危害当代通信系统的安全性。这种新兴风险强调了迫切需要开发可以抵抗量子攻击的加密解决方案。
关于合奏学习方法的评论-IJRPR
机器学习方法是集合学习，其中许多分类器被用于预测单个输出。它也称为多分类器系统。为了胜过其他机器学习算法，Ensemble Learne结合了用于机器学习的Multiple算法，以根据从数据和各种投票过程中推断出数据和结果的属性提供弱预测性结果。合奏学习涉及将多个单个模型的预测结合在一起，以做出最终的预测或决策。合奏分类器比许多情况下的单个分类器更准确。合奏学习的概念可以与实际生活环境相匹配。在做出关键决定时，而不是仅仅依靠一种意见时，就会考虑多个专家。在许多情况下，合奏被证明比每个分类器都更精确，但是，整合模型永远不会成功。具有提高准确性的分类器与可行性构成最佳集合的不同之处。如果每个分类器都会产生不同的错误，则总误差将减少。