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神经重症监护室中的机器学习应用
神经重症监护病房 (neuro ICU) 常常因神经重症监护患者资源匮乏而受到严重限制。神经重症监护病房患者需要频繁进行神经系统评估、持续监测各种生理参数、频繁进行影像学检查和常规实验室检测。这需要积累大量特定于每个患者的数据。神经重症监护病房团队常常因每个患者数据的复杂性而负担过重。机器学习算法 (ML) 具有独特的能力，可以解释人类难以理解的高维数据集。因此，在神经重症监护病房中应用 ML 可以减轻分析每个患者的大数据集的负担。本综述旨在 (1) 简要总结 ML 并比较不同类型的 ML，(2) 回顾最近用于改善神经重症监护病房管理的 ML 应用，以及 (3) 描述 ML 对神经重症监护病房管理的未来影响。
量子计算和机器学习在网络安全中的应用：智能微电网上的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击检测
摘要：机器学习 (ML) 正在有效地颠覆和现代化城市，改善移动、安全、机器人、医疗保健、电力、金融等服务质量。尽管机器学习算法取得了不可否认的成功，但它需要高速计算硬件进行大量计算，以应对模型复杂性和承诺，从而获得高效、可靠且有弹性的解决方案。量子计算 (QC) 被认为是一种强有力的候选者，可帮助机器学习达到最佳性能，尤其是在网络安全问题和数字防御方面。本文提出了量子支持向量机 (QSVM) 模型来检测智能微电网 (SMG) 上的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。针对真实的 DDoS 攻击实例数据集对我们的方法的评估表明了我们提出的模型的有效性。最后，本文总结了将机器学习与量子计算相结合的一些未解决的问题和挑战。
神经ICU中的机器学习应用程序
神经系统ICU（神经ICU）通常由于其神经严重护理患者的资源可用性稀缺而受到重大限制。神经ICU患者需要经常进行神经系统评估，对各种生理参数的连续监测，频繁的成像和常规实验室测试。这对每位患者的特定数据进行了大量数据。Neuro ICU团队通常对每个患者的数据复杂性负担过重。机器学习算法（ML）具有独特的能力，能够解释太困难的高维数据集，无法理解。因此，ML在神经ICU中的应用可以减轻分析每个患者的大数据集的负担。本综述用于（1）Brie -fl y总结了ML并比较不同类型的MLS，（2）回顾了改善Neuro ICU管理的最新ML应用，（3）描述ML对Neuro ICU管理的未来影响。
提交给法院的综合报告
o 向每位房地产经纪人的客户群发送要约摘要、营销材料和宣传册，包括潜在客户名单； o 在房地产经纪人和接管人认为合适的期刊、出版物和在线网站上发布收购机会； o 在适用的范围内，在每个不动产上张贴“待售”标志； o 直接征求潜在客户的意见； o 如果接管人要求，在 MLS 上为每个项目发布未定价的收购机会；以及 o 与潜在竞标者会面，解释每个地点的潜力。 接管人及其法律顾问准备一份卖方形式的买卖协议（“PSA”），该协议将在每个虚拟数据室中提供给潜在购买者。 房地产经纪人向签署 CA 的合格潜在客户提供房地产经纪人和接管人确定的额外尽职调查信息，包括访问虚拟数据室和 CIM 副本。 房地产经纪人和接管人协助利益相关方进行尽职调查。第二阶段 – 投标截止日期 潜在购买者以 PSA 的形式提交报价，并附上任何
超越烟草：吸烟者与永不吸烟者之间肺癌的基因组差异
其他声明：报告的竞争利益。GS，AB，RA，RAC，MF，LR，DA，RL，JC和PP是Pfizer Chile的员工。HF，EDN，DNN，GPB，MGA，CF，TFB，JF，MA，SC，OA，MLS，GR，GR，CS，KM和SR获得了赠款和非财务支持，为CEMP Pfizer Chile执行这项工作。在这项工作之外，HF披露了辉瑞和BMS的个人费用和非财务支持，以及阿斯利康和罗氏的非财务支持。ra宣布了Roche，Roche，Grants和Illumina，Pfizer，Roche＆Thermo Fisher Scientific的科学研究的会议，咨询委员会和教育活动的酬金，以及Honaroraria Honoraria frothero Fisher Scientific，Janssen＆Tecnofarma的会议。其他作者宣布他们没有竞争利益。资助者在研究设计中没有作用。在集合中，分析或解释数据；在手稿的写作中；或决定发布结果。
外伤性脑损伤颅内压脉动波形分析...
缩写 AIS = 简明损伤量表；AMP = ICP 脉冲幅度；AU = 任意单位；AUC = 曲线下面积；CENTER-TBI = 欧洲创伤性脑损伤神经创伤效果合作研究；CT = 计算机断层扫描；FFT = 快速傅里叶变换；GCS = 格拉斯哥昏迷量表；GOSE = 格拉斯哥扩展预后量表；HFC = 高频质心；HHC = 高次谐波质心；ICP = 颅内压；ICU = 重症监护病房；IQR = 四分位距；ISS = 损伤严重程度评分；MANOVA = 多元方差分析；MLS = 中线移位；PRx = 压力反应指数；PSI = 脉搏形状指数；ResNet = 残差神经网络；ROC = 受试者工作特征；TBI = 创伤性脑损伤。提交于 2022 年 6 月 27 日。接受于 2022 年 10 月 28 日。引用时请注明 2022 年 12 月 23 日在线发布；DOI：10.3171/2022.10.JNS221523。
建议和关键长度，版本2024-01
2019-01 02/22/2019在推荐的操作模式下接受CCM模式。在遗留程序下的pkcs1.5桨叶的摄入量。2020-01 24.03.2020 Frodokem和Classic McEliece的建议，具有适用于PQC应用的合适安全参数，以及先前推荐的不对称过程。argon2ID建议基于密码的键推导。RSA键的过渡扩展，其钥匙长度从2000位到2023年底。2021-01 08.03.2021关于随机发电机的章节的修订，特别是在使用DRG.3-和NTG.1-随机生成器方面。ptg.2- Zelleneratorers不再建议用于一般目的。记录基于哈希的签名过程的标准化版本。2022-01 28.01.2022整个文本的基本编辑修订版，布局的布局。在Rich侧通道分析，QKD和种子生成中更新随机数生成器。2023-01 09.01.2023将安全水平提高到120位，更新PQ密码学区域。2024-01 02.02.2024与Quantum-SAFE密码学有关的基本重组，驳回2029年DSA的建议，接纳MLS协议。
多收件人 KEM 如何帮助部署邮政……
2022 年 7 月，NIST 选择了其首个密钥协议和（无状态）签名后量子标准：密钥封装机制 (KEM) Kyber [ SAB + 22 ]，以及签名方案 Dilithium [ LDK + 22 ]、SPHINCS + [ HBD + 22 ] 和 Falcon [ PFH + 22 ]。虽然这将大大加快现有系统向后量子密码 (PQC) 的过渡，但在此过程中仍需解决一些挑战。此过渡过程中的主要挑战之一是通信成本的开销。对于 128 位经典安全性，ECDH 公钥的大小为 32 字节，而 Kyber 密文的大小为 768 字节，是其 24 倍。这意味着大量使用密钥交换或密钥封装的协议在迁移到 PQC 时将需要更多带宽；这些协议包括 IETF 标准 MLS [ BBR + 23 ] 或广播协议。这些额外成本可能需要扩大部署这些协议的系统的带宽能力，而并非所有最终用户都能承担得起。
南部液化天然气公司，L.L.C。 超临界二氧化碳功率循环交叉尺寸 对占用传感器现有测试方法的审查 国家社区太阳能合作伙伴关系：市政公用事业... GSA俄克拉荷马城联邦大楼：智能建筑案例研究 使用圣胡安发电站开发 智能移动性连接和自动化车辆Capstone报告 H2@Scale Crada Projects 国家电动传输拥塞研究 地区能源系统概述。 评估和选择计划 Freeport LNG扩展，L.P。）fe doc 2019–2022记录管理战略计划 财政援助指南 高级传感器和仪器项目摘要2020 电力存储技术评论 建筑环境指南和... 詹妮弗·杜德纳（Jennifer Doudna）获胜2020年诺贝尔化学奖 LWR集成能源系统接口技术开发与演示 佛罗里达塞米诺尔部落 - 农村保留弹性... 照明研发计划：LED材料和设备研发会议 联邦登记册/卷。 85，第215号/11月5日，星期四，... 第2章 - 电池 H2 的一些NASA观点 用于数据通信和高级控件的Rad-Hard电子设备 泵送储存水力的介绍 6450-01-P
南部LNG Company，LL C.（“南部LNG”）在此提交向美国能源部，化石能源办公室提交提交的授权申请，以前是先前进口的液化天然气（LNG），其现有的LNG进口液位在乔治·乔治亚县，乔治时期的系统中，lng for a System in System for System in System for li strip in li forment in li of in li of in li of the li for lie of。 MLS”）与Elba Liquefaction项目相关的单位已在服役中或2）2021年4月L，这是其现有的毯子重新出口授权日期后的第二天，原定于1到任何国家，可以通过远洋运营商进行T lng的任何能力，并且我们不承担我们的交易。法律或政策。南部液化天然气在代表其他实体担任代理人时，请求此授权，并根据既定程序在DOE/FE中注册了每个此类实体后，都会持有液化天然气的所有权。
2022-2023 纽约市学校质量评估标准 - InfoHub
关键术语 1. 州标准：指纽约州下一代学习标准，与纽约州实施时间表保持一致，以及文化响应-可持续教育期望，这反映了州政府致力于通过创建完善的、文化响应-可持续的、公平的支持系统来提高所有学生的学习成绩，从而显著提高学生的学习成绩 2. 大学和职业准备让所有学生走上充满选择的生活道路；它应该包括中学后的成果和途径，即学生离开高中时做好准备，走上独立生活和符合他们热情和目标、能提供长期经济保障的职业道路。这种准备包括但不限于与兴趣、技能和需求相符的强有力计划；下一步的领先一步，包括早期大学学分和/或行业认可的资历；职业经验和与市场相符的职业主题指导；持久技能，包括金融知识、数字技术和计算思维 3. 所有学生/学习者包括学校人口中的所有人口群体，包括历史上被边缘化的群体 4. 严谨的习惯或高阶技能：韦伯的知识深度 (DOK) 工具和赫斯的认知严谨矩阵告知了“严谨的习惯”和“高阶技能” 5. 英语语言学习者（称为 ML/ELL，以强调这些学生作为多语言学习者所带来的资产和先前知识）是母语或主要语言不是英语且需要支持以达到英语语言水平的学生。多语言学习者 (ML) 包括当前的英语语言学习者 (ELL)、曾经是 ELL 但已退出 ELL 身份的学生、从未是 ELL 且以另一种语言为母语的学生以及世界语言学生 6。通过在学校质量评估标准中识别历史上被边缘化的群体，可以承认我们的学校存在于社会、经济和政治体系中，这些体系在历史上一直存在教育不平等，并且基于种族、经济背景、性别、语言、性取向、国籍、宗教和能力而对学生群体产生不成比例的结果。在无数数据点上，与白人和普通教育学生相比，纽约市公立学校的有色人种学生、英语语言学习者和残疾学生取得的结果历来不公平。然而，纽约市学校系统中学生在学业成长和成就方面最大的差距始终是基于种族。当其他所有人口统计数据保持不变时，与白人学生相比，黑人和拉丁裔/西班牙裔学生的成就率仍然低得离谱。虽然历史上的边缘化影响了许多群体，但在本评分标准中使用该术语是为了除了关注 ML/ELL 和残疾学生之外，还关注有色人种学生。这一关注将支持对不成比例数据的认识，因为我们努力为每个学校人口中的所有学习者实现加速学习和显着进步 7. 访问：通用学习设计（UDL）为本评分标准的课程规划和访问修订提供信息 8. 共同评估：教师使用一种共享评估或使用衡量共同技能的不同评估来评估学生在各个班级和一段时间内的进步 9. 包容性文化：纽约州教育厅将文化理解为一个人身份的多个组成部分，包括但不限于：种族、经济背景、性别、语言、性取向、国籍、宗教和能力。包容性文化响应和维持文化，并将其视为学习的资产 10. 学术和个人行为包含一系列支持复原力以及大学入学和坚持的指标。这些行为分为五类