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社会和心理科学中心-CSPV SAS
SAS社会和心理科学的简介中心是在2015年10月1日建立的，合并了三个学院：斯洛伐克科学学院实验心理学研究所，KošiceSlovak Science ofKošice学院的社会科学和预测研究所。从法律角度来看，继任机构是SAS森林研究所（SAS SAS）。所有三个原始机构都已成为中心的平等组织力量，同时在科学，专业和人员领域保持了高度独立性。基于SAS组装的解决方案，每个组织部门继续在SAS组装中拥有其代表。宪法还保留了他们的姓名和徽标，并有权与公众联系。在建立中心的权威（科学委员会，委员会和先生）时，通常会观察到所有三个组织单位的同样代表的原则。该中心的工人和学术界的第一次会议于2015年10月19日在Košice的MKC Science和SVU的场所举行，该连接由视频提供。作为会议工作部分的一部分，学术界批准了科学委员会和选举春季法规的提议。根据他们的基础，该中心的学术村选择了一个新的科学委员会。科学委员会成员当选教授。 V. Bacova，DRSC。来自úep。新科学委员会已在确定该中心的另一个科学研究概况方面发挥了其专业职能。
建议的引用：Labeit，B.，Michou，E.，Trapl-Grundschober，M.，Suntrup-Krueger，S.，Muhle，P.，Bath，P.M。，＆Dziewas，R。（2024）。
中风后，大多数患者患有吞咽困难，这会导致肺炎，营养不良和功能不良后果。旨在减少这些并发症的保护性干预措施仍然是治疗的基石。饮食调整和口腔卫生有助于减轻抽吸肺炎的风险，以及包括管子喂养在内的营养补充，以防止营养不良。康复干预措施旨在增强吞咽功能，并具有不同的行为策略在小型研究中表现出希望。研究探索了使用药物（例如辣椒素和其他瞬时受体 - 势力 - vanilloid-1（TRPV-1）感觉受体激动剂的使用，它们改变了咽中的感觉知觉。神经刺激技术，例如经颅直流电流刺激，重复的经颅磁刺激和咽部电刺激，可能会促进感觉运动吞咽网络中的神经塑性。中风后吞咽困难的患者以及在恢复期间，将进一步了解中央和周围感觉运动机制，将有助于优化治疗方案。
传记：Alexandra Brintrup教授是数字...
Brintrup教授是第一位凭经验研究大规模供应链作为复杂的自适应网络，检查其新兴特性的研究者，并采用数据驱动的观点来表征其弹性，这导致了对供应链的普遍模式的理解。她也是第一个开发算法来预测供应链依赖性和中断的人。在过去的十年中，她为决策者以及国家和欧洲科学委员会提供了建议，并与初创企业，中小型企业和国际组织合作。她是人工智能和数据分析中全党议会群体的成员，并为供应链风险，经济绩效和弹性方面的政策制定提供建议。她目前的研究包括：自动检测供应链依赖性的预测方法，尤其是在集体学习范式的情况下；复杂的系统方法，用于建模供应网络中的出现，自主和可扩展的优化和分布式决策技术，尤其是使用自然风格的算法和多代理系统。
生物分子冷凝物的固有无序蛋白质的构象熵
最近已经发现，真核细胞宿主具有多种生物分子冷凝水。这些冷凝水通常包含具有内在无序区域（IDR）的蛋白质和/或RNA成分。虽然已经提出并证明了IDR在冷凝物生物学中扮演许多角色，但我们在这里建议IDR的另外至关重要的作用，这是将不需要的“入侵者”排除在冷凝水之外。这种排除效应来自IDR的较大构象熵，即，占用空间的自由能成本很高，否则IDR将可以使用。通过将聚合物理论与贴纸模拟相结合，我们表明，相关的插入自由能随着冷凝水中的IDR浓度以及入侵者的大小而增加，从而使大型入侵者的表面积达到线性缩放。我们发现，在逼真的IDR浓度下，颗粒的颗粒与平均蛋白质的大小（直径为4 nm）可以超过97％，将其排除在冷凝水之外。要克服这种熵屏障，分子必须与凝聚力成分相互作用，以招募作为客户进入冷凝水。将开发的尺寸排斥理论应用于生物冷凝水中表明，冷凝水IDR可能在生物体和冷凝物类型中起一般的排他性作用。
腹膜和十二指肠的低粘性胃癌...
研究了四名粘性胃癌较差的患者。 分析的类型包括肠道（C1），标志环单元（C2和C4）和未指定的（C3）。 患者C4表现出胃胃肠道的十二指肠浸润。 尽管进行了几次诊断测试和治疗，但不可能确定肿瘤向十二指肠扩展或改善患者的进展。 肿瘤的测序鉴定出CREBBP中的突变，其变体呈现了精氨酸替代半胱氨酸，TP53癌基因中的突变并未改变氨基酸苏氨酸的位置（Thr125 =）。 C1，C2和C3病例在健康和肿瘤胃中进行蛋白质组学分析。 蛋白质与CREBBP和TP53基因相关的蛋白质，与精氨酸和半胱氨酸，组蛋白HAT和HDAC相关的其他蛋白质，以及泛素 - 蛋白酶体系统的蛋白质。 使用XLSTAT程序，观察到SDCBP，NCBP1，MGMT，RARS，HDAC1，UBE1和UBE2K蛋白的表达显着差异，突出了它们作为这种类型胃癌的生物标志物的潜力。 在实验研究中，Inobrodib在调节p300/cbp和使用MC-tRNA纠正突变引起的氨基酸误差方面显示出疗效。 另外，已经提出了靶向蛋白质降解研究了四名粘性胃癌较差的患者。分析的类型包括肠道（C1），标志环单元（C2和C4）和未指定的（C3）。患者C4表现出胃胃肠道的十二指肠浸润。尽管进行了几次诊断测试和治疗，但不可能确定肿瘤向十二指肠扩展或改善患者的进展。肿瘤的测序鉴定出CREBBP中的突变，其变体呈现了精氨酸替代半胱氨酸，TP53癌基因中的突变并未改变氨基酸苏氨酸的位置（Thr125 =）。C1，C2和C3病例在健康和肿瘤胃中进行蛋白质组学分析。蛋白质与CREBBP和TP53基因相关的蛋白质，与精氨酸和半胱氨酸，组蛋白HAT和HDAC相关的其他蛋白质，以及泛素 - 蛋白酶体系统的蛋白质。使用XLSTAT程序，观察到SDCBP，NCBP1，MGMT，RARS，HDAC1，UBE1和UBE2K蛋白的表达显着差异，突出了它们作为这种类型胃癌的生物标志物的潜力。在实验研究中，Inobrodib在调节p300/cbp和使用MC-tRNA纠正突变引起的氨基酸误差方面显示出疗效。另外，已经提出了靶向蛋白质降解
网络入侵检测（NID）的比较分析...
网络入侵检测系统 (NIDS) 是现代网络安全框架的重要组成部分，旨在检测和缓解网络内的恶意活动。本研究探索了人工智能 (AI) 技术（包括机器学习 (ML) 和 DL）的应用，通过准确的入侵检测来提高网络安全。使用 CIS-CICIDS2017 数据集，采用了全面的预处理流程，包括数据清理、基于 SMOTE 的平衡、最小-最大规范化和特征选择。随机森林 (RF) 模型表现出优异的性能，准确率为 99.90%，精确率为 97.78%，召回率为 97.08%，F1 得分为 97.41%。与决策树 (DT)、堆叠 LSTM 和 AdaBoost 模型的比较分析突出了 RF 在检测和分类网络流量方面的稳健性。未来的研究旨在优化特征工程并探索混合 AI 模型，以改进动态网络环境中的实时入侵检测。
基于机器学习的网络入侵检测优化云计算环境
摘要 - Cloud Computing是世界各地企业之间的新兴选择，因为它提供了灵感和全球的Web计算机功能作为可自定义的服务。由于云服务的分散性质，安全是一个主要问题。由于入侵者对任何形式的攻击，隐私和安全性都是极大的选择，这是对按需服务成功的重大障碍。网络交通量的大量增加为日益困难和广泛的安全脆弱性开辟了道路。使用传统的入侵检测系统（IDS）防止这些尝试无效。因此，本文提出了一种基于机器学习（ML）模型的新型网络入侵检测系统（NIDS），称为支持向量机（SVM）和极端梯度增强（XGBoost）技术。此外，基于乌鸦搜索算法的高参数优化技术正在利用来优化NID的性能。此外，基于XGBoost的特征选择技术用于提高NIDS方法的分类精度。最后，使用NSL-KDD和UNR-IDD数据集评估了提出的系统的性能，实验结果表明，它的性能优于基线，并且有可能在现代NID中使用。
对联邦入侵检测系统的全面调查：技术，挑战和解决方案
，KILA，KOZANI，KOZANI，50100，希腊B电气和计算机工程系，西马其顿大学，校园Zep Kozani，Kozani，Kozani，50100，Greece c Tecnalia，Basque研究与技术联盟（BRTA） Mikeletegi Pasealekua, 2, 20009 Donostia, SS, Derio, 48160, Spain d Industrial Systems Institute / Research Center “ATHENA”, Patras Science Park building Platani, Patras, 26504, Greece e Secure Systems Laboratory, Department of Digital Systems, University of Piraeus, 80 Karaoli & Dimitriou, Piraeus, 18534, Greece f Department of Computer科学，德国人，特拉斯大学，卡瓦拉校园，卡瓦拉，65404，希腊网络和数字媒体系，金斯敦大学，伦敦金斯敦大学，彭斯顿，泰晤士河，泰晤士河，萨里，伦敦，伦敦，KT1 2EE，英国，英国，KILA，KOZANI，KOZANI，50100，希腊B电气和计算机工程系，西马其顿大学，校园Zep Kozani，Kozani，Kozani，50100，Greece c Tecnalia，Basque研究与技术联盟（BRTA） Mikeletegi Pasealekua, 2, 20009 Donostia, SS, Derio, 48160, Spain d Industrial Systems Institute / Research Center “ATHENA”, Patras Science Park building Platani, Patras, 26504, Greece e Secure Systems Laboratory, Department of Digital Systems, University of Piraeus, 80 Karaoli & Dimitriou, Piraeus, 18534, Greece f Department of Computer科学，德国人，特拉斯大学，卡瓦拉校园，卡瓦拉，65404，希腊网络和数字媒体系，金斯敦大学，伦敦金斯敦大学，彭斯顿，泰晤士河，泰晤士河，萨里，伦敦，伦敦，KT1 2EE，英国，英国，KILA，KOZANI，KOZANI，50100，希腊B电气和计算机工程系，西马其顿大学，校园Zep Kozani，Kozani，Kozani，50100，Greece c Tecnalia，Basque研究与技术联盟（BRTA） Mikeletegi Pasealekua, 2, 20009 Donostia, SS, Derio, 48160, Spain d Industrial Systems Institute / Research Center “ATHENA”, Patras Science Park building Platani, Patras, 26504, Greece e Secure Systems Laboratory, Department of Digital Systems, University of Piraeus, 80 Karaoli & Dimitriou, Piraeus, 18534, Greece f Department of Computer科学，德国人，特拉斯大学，卡瓦拉校园，卡瓦拉，65404，希腊网络和数字媒体系，金斯敦大学，伦敦金斯敦大学，彭斯顿，泰晤士河，泰晤士河，萨里，伦敦，伦敦，KT1 2EE，英国，英国
