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可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的方法。
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的表现。信用卡容易受到网络威胁，从而导致信用卡欺诈。欺诈者通过非法获取信用卡信息进行不诚实的行为，这种行为会给用户和公司带来经济损失。目前，深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 系统被部署在金融欺诈检测中，因为它们具有制造出发现欺诈交易的强大设备的功能。本文提出了一种基于云计算的财务管理财务数据分析，使用深度强化学习模型 (FDAFM-CCDRLM)。FDAFM-CCDRLM 模型的主要目的是改进经济管理中财务数据的分析。首先，在数据规范化阶段采用最小-最大规范化将输入数据转换为合适的格式。此外，提出的 FDAFM-CCDRLM 模型为特征选择过程的子集设计了一种黑翅风筝算法 (BKA)。对于分类过程，我们执行了双深度 Q 网络 (DDQN) 算法。最后，我们采用基于人工蜂群 (ABC) 算法的超参数范围方法来改进 DDQN 模型的分类结果。FDAFM-CCDRLM 系统的实验评估可以在基准数据库上进行测试。广泛的成果凸显了 FDAFM-CCDRLM 方法对金融数据分析分类过程的重要解决方案
多个生态区域影响南极气溶胶粒径分布的季节性循环
1 伯明翰大学地理、地球与环境科学学院，伯明翰 Edgbaston Rd，伯明翰，B15 2TT，英国 2 芬兰气象研究所，00101 赫尔辛基，芬兰 3 赫尔辛基大学大气与地球系统研究所，00014 赫尔辛基，芬兰 4 英国南极调查局，NERC，High Cross，Madingley Rd，剑桥，CB3 0ET，英国 5 极地科学研究所 (IPS)，国家研究委员会 (CNR)，意大利威尼斯 6 韩国极地研究所，26, SongdoMirae-ro，延寿区，仁川，406-840，韩国 7 阿尔弗雷德·韦格纳研究所 (AWI)，亥姆霍兹极地与海洋研究中心，不来梅港，德国 8 国家气象局 (SMN)，Av. Dorrego 4019，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 9 国家科学技术研究委员会 (CONICET)，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 10 中船重工海洋科学研究所，CSIC，08003，巴塞罗那，西班牙 11 阿卜杜勒阿齐兹国王大学环境科学系，气象、环境和干旱土地农业学院，吉达 21589，沙特阿拉伯半岛
胰腺发育和糖尿病中的 ONECUT1 调控非编码区域
Sarah Merz, 1 Vale´ rie Sene´ e, 2,16 Anne Philippi, 2,16 Franz Oswald, 3 Mina Shaigan, 4 Marita F € uhrer, 5 Cosima Drewes, 6 Chantal Allgoëwer, 1 Rupert O llinger, 7 Martin Heni, 8,9 Anne Boland, 10 Jean-Franc¸ ois Deleuze, 10 Franziska Birkhofer、1 Eduardo G. Gusmao、11 Martin Wagner、3 Meike Hohwieler、1 Markus Breunig、1 Roland Rad、7 Reiner Siebert、6 David Alexander Christian Messerer、5,12 Ivan G. Costa、4 Fernando Alvarez、13 Ce´cile Julier、2,17、* 亚历山大克莱格， 1,14,15,17,* 和 Sandra Heller 1,17,18,* 1 德国乌尔姆大学医院分子肿瘤学和干细胞生物学研究所 2 法国巴黎大学城、科钦研究所、INSERM U1016、CNRS UMR 8104 3 德国乌尔姆大学医院内科 1 系 4 德国亚琛工业大学医学院计算基因组学研究所 5 德国乌尔姆红十字输血服务中心巴登-西乌腾贝格-黑森州和乌尔姆大学医院临床输血医学和免疫遗传学研究所 6 德国乌尔姆大学和乌尔姆大学医学中心人类遗传学研究所 7 慕尼黑工业大学医学院转化癌症研究中心和医学 II 系分子肿瘤学和功能基因组学研究所德国 8 德国乌尔姆大学医院内科 1 系内分泌和糖尿病学分部 9 德国乌尔姆大学医院诊断实验室医学系临床化学和病理生物化学研究所 10 法国埃夫里巴黎萨克雷大学、CEA、法国国家人类基因组研究中心 (CNRGH) 11 巴西累西腓伯南布哥联邦大学信息学中心 12 德国乌尔姆大学医院输血医学研究所 13 加拿大魁北克省蒙特利尔市 CHU Sainte-Justine 胃肠病学、肝病学和营养学分部 14 德国乌尔姆大学医院内科 1 系跨学科胰腺病学分部 15 德国乌尔姆大学核心设施类器官 16 这些作者贡献相同 17 这些作者贡献相同 18 主要联系人*通讯地址：cecile.julier@inserm.fr (CJ)、alexander.kleger@uni-ulm.de (AK)、sandra.heller@uni-ulm.de (SH) https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.114853
有关制定政策，指南的多区域研讨会...
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非编码调控区域的大量缺失导致两个成年兄弟姐妹出现 NFKB1 单倍体不足
a 图卢兹传染病和炎症性疾病研究所 (Infinity)、法国图卢兹图卢兹第三大学 INSERM U1291、CNRS U5051 b 巴黎城市大学、INSERM UMR1163、Imagine 研究所、法国巴黎 c 内克尔儿童疾病医院 - 巴黎公立医院 (AP-HP) 原发性免疫缺陷研究中心、法国巴黎 d 蒙彼利埃圣埃洛伊医院内科和多器官疾病科、法国蒙彼利埃 CHU e 儿童自身免疫性疾病免疫遗传学实验室、INSERM UMR 1163 研究所、F-75015 巴黎、法国 f INSERM-UMR 1163、Imagine 研究所、法国巴黎 g 内科和肿瘤免疫学 (MedI2O) 研究所法国蒙彼利埃大学医院再生医学与生物治疗中心 (IRMB) h 法国蒙彼利埃大学再生医学与生物治疗中心、法国蒙彼利埃国家健康与医学研究院、法国蒙彼利埃大学医院再生医学与生物治疗中心 i 法国巴黎内克尔儿童医院 (AP-HP) 儿科免疫血液学和风湿病科 j 法国巴黎内克尔大学儿童医院 (AP-HP) 国家原发性免疫缺陷参考中心 (CEREDIH) k 法国巴黎想象研究所 INSERM-UMR 1163 生物信息学核心设施 l 法国巴黎国家科学研究中心、3633 号综合服务单位、法国巴黎城大学 INSERM
如何勾勒出心脏不同亚区域的轮廓，以便未来对心脏进行深度学习建模：为放射肿瘤学家提供实用的图示建议
a 法国西部癌症研究所放射肿瘤学系，44800 Saint Herblain，法国 b 法国西部癌症研究所心脏病学系，44800 Saint Herblain，法国 c US2B 实验室，生物科学和生物技术部，UMR CNRS 6286，UFR Sciences et Techniques，2, rue de la Houssini ` ere，44322 Nantes，法国 d 法国雷恩 Eug ` ene Marquis 中心放射肿瘤学系，35000 Rennes，法国 e 法国布雷斯特大学医院中心 (CHU) 放射肿瘤学系，29200 Brest，法国 f 法国西部癌症研究所放射肿瘤学系，49000 Angers，法国 g 法国西部癌症研究所放射学系h 放射科 - 无创心血管成像，大学医院中心 (CHU)，44000 南特，法国 i 医学物理学系，西部癌症研究所，44800 圣埃尔布兰，法国
通过邮寄的方式向加拿大农村地区定向分发尼古丁贴片：贴片使用情况的预测因素
引言个人健康状况通常会随着距离城市中心的增加而下降 1 ，而超过 17% 的加拿大人生活在农村、偏远和北部地区 2 ，因此需要采取旨在改善城乡健康差距的公共卫生干预措施。解决农村健康不平等问题因许多独特的障碍而变得复杂（例如人口密度低、地理距离大以及获得卫生专业人员和计划的机会有限） 3,4 。一个可改变的风险因素是促进健康行为的改变 5 ，包括戒烟 6 。农村地区的烟草使用率往往较高 7 ，而烟草是可预防疾病、发病率和死亡率的主要原因 8 ，戒烟可以大大降低遭受相关危害和后果的风险，并有助于改善农村社区的健康状况 7 。公认的戒烟一线药物疗法是尼古丁
Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。
伊朗的影响力正在减弱，但地区威胁仍然存在
胡塞武装也不闲着，他们提醒世界，他们是存在的，是一股不可忽视的力量。然而，他们与伊朗的联系似乎没有德黑兰所希望的那么紧密。到目前为止，胡塞武装的武装，加上拜登政府在将其从恐怖组织黑名单中除名时所表现出的宽容，人为地夸大了该组织的自信心。让他们恢复到自然的比例至关重要。