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DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_116 网络分析：对垃圾邮件过滤的机器学习算法的检查 Taiwo Ajani，Universi
本研究通过开发一种混合垃圾邮件过滤模型，填补了理论和应用方面的空白。该模型将随机森林分类器的稳健性与神经网络的复杂模式识别能力以及朴素贝叶斯的概率推理相结合，以增强数据安全和网络分析能力。我们重申垃圾邮件过滤在应对网络安全挑战中的重要性，并强调现有技术的优势和局限性；并论证了强大的垃圾邮件过滤系统在应对日益演变的垃圾邮件威胁方面的重要性。在初步评估的六种预测方法中，随机森林 (RF) 分类器被评为最有效的模型，其最高准确率达到 95.87%，最低误分类错误率仅为 4.13%，并且在识别真阳性和真阴性方面表现均衡。随机森林、神经网络和朴素贝叶斯算法的混合使用进一步将准确率提升至 97.22%。关键词：随机森林分类器、垃圾邮件过滤、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、网络分析
103 Gabor 滤波器、GLCM 和 DWT 性能评估...
Gabor 滤波器、GLCM 和 DWT 在脑肿瘤分类中的表现评估 Fausat Fadeke Agboola 1；Wasiu Oladimeji Ismaila 2；Oluyinka Iyabo Omotosho 2；Adeleye Samuel Falohun 3；和 Folasade Muibat Ismaila 4 1 尼日利亚阿达马瓦州约拉莫迪博阿达玛大学物理科学学院计算机科学系。 2 尼日利亚奥约州奥格博莫索拉多克阿金托拉理工大学计算机与信息学学院计算机科学系。 3 尼日利亚奥约州奥格博莫索拉多克阿金托拉理工大学工程与技术学院计算机工程系。 4 尼日利亚奥顺州理工学院计算机科学系。摘要 大脑对身体功能至关重要，如果不加以治疗，肿瘤可能会侵袭大脑，导致死亡、不受控制的生长和转移。因此，自动分类脑肿瘤类型对于加快治疗、制定更好的计划和提高患者生存率至关重要，因为人工诊断脑肿瘤类型在很大程度上依赖于放射科医生的专业知识和敏感性。因此，本文使用 Kaggle 数据库中的四类脑 MRI 肿瘤，评估了 Gabor 滤波器、灰度共生矩阵 (GLCM) 和离散小波变换 (DWT) 在识别正常和异常脑肿瘤方面的性能。性能分析侧重于二元分类，以确定每种特征提取方法的功效。研究发现，Gabor 特征的假阳性率 (FPR) 为 7.61%，假阴性率 (FNR) 为 8.57%，灵敏度为 91.43%，精确度为 81.36%，准确度为 92.13%，时间为 985.34 秒。 GLCM 特征的 FPR 为 9.69%，FNR 为 9.52%，灵敏度为 90.48%，精度为 77.24%，准确率为 90.36%，时间为 364.74 秒。DWT 特征的 FPR 为 11.42%，FNR 为 11.43%，灵敏度为 88.57%，精度为 73.81%，准确率为 88.58%，时间为 275.53 秒。GLCM 产生了最有效的特征提取器，它可以作为一种有用的技术，并作为放射科医生诊断脑肿瘤的第二读取器，以降低死亡率。关键词：Gabor 滤波器、GLCM、DWT、MRI 图像、脑肿瘤、分类。引言脑肿瘤是一种起源于脑内的疾病，当不规则细胞不受控制和限制地生长时，就会无视正常的细胞生长规律。
基于侧窗滤波的脑图像融合方法
脑医学图像融合在构建当代图像以增强相互和重复信息以用于诊断目的方面起着重要作用。提出了一种对脑图像使用基于核的图像滤波的新方法。首先，使用双边滤波器生成源图像的高频分量。其次，估计第一幅图像的强度分量。第三，对几个滤波器采用侧窗滤波，包括引导滤波器、梯度引导滤波器和加权引导滤波器。从而最小化第一幅图像的强度分量与第二幅图像的低通滤波器之间的差异。最后，基于三个评估指标对融合结果进行评估，包括标准差（STD）、特征互信息（FMI）、平均梯度（AG）。基于该算法的融合图像包含更多信息、更多细节和更清晰的边缘，有助于更好地诊断。因此，我们基于融合图像的方法能够很好地找到目标体积的位置和状态，从而远离健康部位并确保患者的健康。
圆滑的双重扩展卡尔曼过滤器，用于电池状态...
TATE估计是电动汽车（EV）电池的关键任务。要估计的两个最重要的状态是电荷状态（SOC），与剩余练习范围以及健康状况（SOH）相关的情况（SOH）在其一生中相关的电池降解。SOC和SOH都是不可衡量的数量，其价值对于通知用户，控制动力总成和热管理系统，防止损坏和电池组过早老化至关重要。此外，尽管它们通常在非常不同的时间尺度上发生变化，但两个数量密切相互关联，因为充电状态是电池剩余容量的函数[1]。在数据驱动和基于模型的方法下都开发了几种联合SOC和SOH估计算法。基于模型的方法的优势是它们提供了对电池的见解
VaporSorb™ TRK 化学空气过滤器
VaporSorb ™ TRK 化学空气过滤器可完全抵御各种分子气相酸（强酸和弱酸）、碱和可冷凝有机物。VaporSorb TRK 过滤器符合赛道 OEM 规格，并采用正在申请专利的聚合物介质，这些介质完全不含掺杂剂且不会排气。这些高性能过滤器可去除空气中的胺、无机酸、弱酸（包括乙酸、亚硝酸和甲酸）和浓度低于十亿分之一的有机物。
立即安全！#989 - 08-27-24 - 级联布隆过滤器
长期关注 GRC，短期关注 Security Now。去年年初，我正在寻找新的播客，偶然发现了 Security Now。尽管从 90 年代末开始，我就一直是 GRC / Steve Gibson 的长期粉丝，并且经常访问您的网站，尤其是在防火墙的早期，用于在重新安装 Windows 时进行强制性的 Shields Up 测试，但出于某种原因，我从未点击过 Security Now 链接。去年，当我偶然看到播客时，我看到了您的名字，心想“这家伙知道他在说什么，我可能应该听一听”。那是第 909 集“ESXi 如何衰落”，我被迷住了。我花了很多时间在车上，听播客。所以我很快就赶上了，正在等待下周的播客，这时我想起你和 Leo 谈到 GRC 有所有以前的播客，我想“为什么不呢”，所以我下载了 1 到 100 集并按下播放键。
一种基于敏感压缩的方法，用于过滤靶向的FASTQ测序读取
摘要 - BioInformatics应用程序通常需要根据其与特定序列目标的相似性过滤FastQ测序读取，例如消除与特定病毒相关的污染或隔离读取。尽管基于对齐的方法对这些任务有效，但它们表现出降低的灵敏度并可能引入高估，尤其是在面对较低的相似性搜索时。在本文中，我们使用一种新颖的无对齐方法来过滤FASTQ根据定义的相似性阈值读取。与基于对齐方式的方法不同，即使在相似性较低的方案中，例如在古代DNA中，我们的方法也保持较高的灵敏度。此外，我们的方法是基于压缩的，可以减轻其他方法固有的高估风险。我们在各种应用程序中演示了我们方法的多功能性，并提供了一种称为磁铁的公共开源物。磁铁提供了用于加速处理的多线程功能，并且可以在https://github.com/cobilab/magnet上自由访问。索引项 - 数据压缩，生物信息学，计算生物学，测序读取，数据滤波器
基于视觉平滑过滤器对精神分裂症分类的影响
摘要 - 在事件相关的电位（ERP）信号分类中，在特定时间范围内识别相关的局部峰对于特征提取和随后的分类任务至关重要，尤其是在有关精神分裂症等精神疾病的研究中。但是，精神分裂症研究中的ERP数据通常包含许多对分类过程贡献的小峰。因此，至关重要的是，仅辨别和保留为改进分类结果传达特定特征的显着峰值。最近，基于高档和降尺度表示（UDR）技术的基于视觉的平滑算法已经证明了其在保留突出峰的特征时的有效性，同时从信号波形中滤除了非平衡峰。在UDR的操作下，输入信号在图像域中可视化。输入形状受到稀疏算法的影响，并将所得骨骼投射回信号域。此过程类似于神经科医生对信号的目视检查，在该信号中标记了突出的峰，而无关的峰被忽略了特征提取。这项研究将UDR应用于两个精神分裂症和匹配对照患者中记录的ERP的数据集，以评估其在信号分类中的有效性。此外，当使用较少的ERP通道时，我们分析了UDR对分类准确性的影响。我们使用多个分类器测试了这些效果。索引项 - 与事件相关电位（ERP），精神分裂症，平滑过滤器，信号处理，UDR，高档和下限表示实验结果表明，当在所有通道上应用UDR时，EEGNET表现出最显着的增强，精度增加了2.55％。此外，当信号时期的数量减半时，UDR在7个模型中有4个促进了增强，浅孔convnet的提高最高2.4％。值得注意的是，在仅FZ，CZ和PZ电极位置的信号形成的子数据集中使用UDR时，可以在更多模型上观察到精度增强。这些发现强调了UDR在增强精神分裂症分类准确性方面的有希望的潜力，尤其是应用于关注关键通道的数据集时。
用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪
推荐引用 推荐引用 G., Mohanapriya；Muthukumar S.；Santhosh Kumar S.；和 Shanmugapriya MM。“用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪。”中智集合与系统 70, 1 (2024)。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/19
饮用水生物过滤器中的微生物分层和DOM去除：对性能增强的影响
生物过滤是一种低成本的低能技术，它采用了多孔培养基的生物活化床来减少源水中溶解有机物（DOM）池的可生物降解部分，从而导致饮用水的产生。在生物滤池内不同床深度的微生物群落在降解和去除溶解有机碳（DOC）中起着至关重要的作用，最终影响了其性能。然而，居住在不同生物滤池深度的微生物群落组成与它们对各种DOC馏分的使用之间的关系仍然很少。为了解决这一知识差距，我们进行了一项实验研究，其中从上部（即前10厘米）和下部（即底部10厘米）的小型群落进行了30厘米长的实验室尺度生物滤器的部分。然后使用与生物滤器进水量相同的源水单独孵育10天。我们的研究表明，与顶级微生物社区相比，底部微生物群落的多样性较低，但其成员之间具有更高程度的互连网络。此外，我们在微生物群落的组成和网络结构之间建立了直接相关性，以及它们在DOM池中使用各种DOM化合物的能力。有趣的是，尽管在孵化开始时，与顶级社区相比，底部微生物社区仅占总细胞丰度的20％，但它使用了，因此从DOM池中删除了比顶级社区多的总DOC约60％。虽然两个群落都迅速利用了不稳定的碳分数，例如低分子 - 重量中性，但使用更多难治性的碳馏分，例如高分子重量腐殖质的腐殖质，平均分子量比CA的平均分子量更高。1451 g/mol，是底部微生物群落独有的。通过采用捕获微生物多样性的技术（即流式细胞术和16S rRNA扩增子测序），并考虑DOM的复杂性（即LC - OCD），我们的研究提供了微生物社区结构如何影响微生物介导的工程生产的重要过程。最后，我们的发现可以通过工程干预措施来改善生物滤器性能，从而塑造生物滤器微生物群落的组成，并增强其对DOM的利用率和去除，最尤其是更经典的谦卑和耐用性DOM -DOM AFTER。