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对云计算和本地Windows环境中身份验证模型的分析
安全身份验证至关重要的区域是云计算。云计算是一种服务模型，它可以通过Internet进行按需访问到网络，服务器，存储，应用程序和服务等资源。云计算的使用增加通过具有可扩展，灵活和具有成本效益的解决方案的保护组织改变了现代信息技术的景观。一些最突出的云计算提供商是Microsoft Azure（Azure），Amazon Web Services（AWS）和Google Cloud Platform（GCP）[ZHA24]。随着越来越多的组织开始将其运营和敏感数据移至云，网络安全的重要性也会增加。
建立和验证IV期非小细胞肺癌的生存预测模型：一项现实世界研究
方法：从Shanxi Cancer Hospital收集的晚期非小细胞肺癌的462例患者被随机分配（以7：3的比例）与训练队列和内部验证队列分配。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。 使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。 单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。
现代空气力量的基本原理
有两种介绍Philippe Steininger的方法。首先，作为一名出色的普通官，出生于1960年，他加入了20岁的法国空军学院，在担任战斗机飞行员的整体职业生涯之前。他在Mirage IIIE上首次亮相了防空，然后乘飞机飞行了F-4F Phantom，作为与Luftwaffe的交流计划的一部分。他在关闭1/12 Cambraisis战斗机中队的指挥官之前，专门针对捷豹攻击了捷豹，飞行了2000年。他接下来是在军方和政治领域之间的十字路口担任法国空军工作人员。他的最后任务是作为战略空军指挥官，当时是国防和国家安全秘书处的副秘书长。在后一项方面，他成为负责协调部委在这两个领域的行动的机构的高级官员。目前，法国国家太空研究中心（CNES）主席的军事顾问，P。Steneninger远不止是一名飞行员。他是一个军事的人，熟悉政治要求和意外事件。
基因组编辑模拟和逆转与骨髓增生性肿瘤相关的普遍突变
骨髓增生性肿瘤 (MPN) 会导致血细胞（如红细胞增多症）或血小板（原发性血小板增多症）的过度生成。JAK2 V617F 是许多 MPN 中最常见的体细胞突变，但之前在小鼠中对这种突变的建模依赖于转基因过度表达，并导致不同的表型，在某些情况下，这些表型归因于表达水平。CRISPR-Cas9 工程通过精确修改原代细胞中的内源性位点，为建模和潜在治愈遗传编码疾病提供了新的可能性。我们在此开发了“无疤痕”的 Cas9 试剂，用于在永生化人类红系祖细胞 (HUDEP-2)、CD34+ 成人人类造血干细胞和祖细胞 (HSPC) 以及免疫表型长期造血干细胞 (LT-HSC) 中创建和逆转 JAK2 V617F 突变。我们发现与内源性 JAK2 V617F 等位基因相关的体外增殖没有明显增加，但与野生型细胞共培养揭示了突变提供的竞争性生长优势。即使在没有造血细胞因子信号传导的情况下，获得 V617F 等位基因也会促进红系祖细胞的终末分化。综上所述，这些数据与 MPN 的逐渐进展的表现相一致，并表明与转基因过表达模型相比，内源性获得性 JAK2 V617F 突变可能产生更细微的表型。
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
基于谐振器的介电体和半导体材料表征的先进建模技术
摘要：本文报道了基于有限差分时域 (FDTD) 和有限元法 (FEM) 的介电谐振器材料测量装置建模的最新进展。与介电谐振器设计方法不同，介电谐振器设计方法使用贝塞尔函数的解析展开来求解麦克斯韦方程，而本文仅使用解析信息来确保场的固定角度变化，而在纵向和径向方向上应用空间离散化，从而将问题简化为 2D。此外，当在时域中进行离散化时，全波电磁求解器可以直接耦合到半导体漂移扩散求解器，以更好地理解和预测基于半导体的样品的谐振器的行为。本文将 FDTD 和频域 FEM 方法应用于介电样品的建模，并根据 IEC 规范规定的 0.3% 范围内的测量结果进行验证。然后采用内部开发的耦合多物理场时域 FEM 求解器，以考虑电磁照明下的局部电导率变化。由此展示了新方法，为介电谐振器测量的新应用开辟了道路。
芒果：长期，多人
这项研究介绍了芒果（多阶段能量优化），这是一种新型优化模型，结合了多年计划范围，以及灵活的多阶段投资策略，用于有效的，长期的分散多能系统（D-MES）的长期长期设计。通过考虑随着时间的流逝而发展的能源和技术 - 经济环境的动态，芒果利用投资灵活性的战略价值，并可以最佳地D-MES投资，以便从预计的未来降低的技术成本和技术改进中受益。为了实现这一目标，该模型考虑了最相关的动态方面，例如能源需求的年度差异，不断变化的能源运营商和技术价格，技术改进和设备退化。芒果还能够优化由安装在不同位置的多个相互连接的D-ME组成的复杂配置的设计。最后，该模型的公式还解决了可能在多阶段能量系统模型中扭曲解决方案的原子效应。除了介绍芒果的关键方面和数学表述外，本研究还使用该模型制定了一个30年的项目地平线，该计划是由瑞士苏黎世3个地点组成的城市地区。一个候选D-ME被考虑每个站点，并检查了有关建筑改造和D-MES互连的不同情况。总体结果表明，改造会导致排放水平较低，但成本明显更高。另一方面，D-MES互连可改善经济和环境系统的性能。最后，关于最佳的D-MES配置，使用了多种技术，并结合了空气源热泵和天然气锅炉的组合，从而提供了更好的经济性能以及地面源热泵和生物量锅炉的组合，以实现更环保的设计。总的来说，芒果通过在每个项目年内提供有关系统经济业绩的详细信息，通过提供有关系统的经济性能，并在技术层面上指定每个D-MES的最佳技术配置及其最佳操作时间表，从而在经济层面上提供灵活的多阶段投资策略来促进D-MES决策。具有长期的视角，芒果可以提供与能源开发人员领导的现实世界能量系统设计项目的动态类别相匹配的见解。
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。
结合模型和瑞士艾滋病队列数据的研究
1 巴塞尔大学医院医学与临床研究系传染病与医院流行病学科，瑞士巴塞尔 4031；2 巴塞尔大学医学院，瑞士巴塞尔 4031；3 Certara UK Limited，英国谢菲尔德；4 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学实验室医学与病理学系临床药理学服务与实验室；5 巴塞尔大学巴塞尔州立大学，瑞士布鲁德霍尔茨；6 瑞士洛桑大学医院传染病服务中心；7 瑞士苏黎世大学医院传染病与医院流行病学系；8 瑞士伯尔尼大学医院传染病系； 9 瑞士卢加诺日内瓦大学及瑞士南部大学卢加诺州立医院传染病科；10 瑞士日内瓦大学日内瓦大学医院传染病科；11 圣加仑州立医院传染病和医院流行病学系