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Masters Bursaries可用2025：使用机器学习与遥远和近端感官的数据一起检测森林虫害和路径的损害
在其中：成功的候选人将位于比勒陀利亚大学的林业和农业生物技术研究所（Fabi，www.fabinet.up.ac.za）。由于这些是行业部门资助的项目，因此，成功的候选人将在其工作地点保持正常的办公时间。薪酬：提供两年的全额奖学金。申请流程：将以下电子邮件发送给米歇尔·施罗德（MichelleSchröder）博士（Michelle.schroder@fabi.up.ac.za），到2025年11月15日：（1）包括您的研究兴趣（2）CV的求职信，包括三个参考的联系信息，包括三个参考文献。资金由科学与创新部通过林业南非管理的森林部门创新基金提供。https://www.forestrysouthafrica.co.za/
引用：MD Ibran Ansari。等。 “海洋犯规者和鲍尔：对捕鱼行业的持续威胁”。科学兽医科学6.1
9。Distel dl。等。“在巨型船虫聚丘脑（Bivalvia：teredinidae）中发现化学自由营养共生的发现扩展了木制步骤理论”。国家科学院学院的会议记录114.18（2017）：E3652-E3658。
引文：Nemat Khansari。个性化癌症免疫疗法的挑战和局限性。Int Clinc Med
观点 个性化癌症免疫疗法的发展代表了癌症治疗的重大进步，旨在根据个体肿瘤的独特基因组成量身定制治疗方案。肿瘤特异性抗原 (TSA) 不会在正常细胞中表达。TSA 是癌症免疫疗法和癌症疫苗的合适选择。肿瘤细胞含有控制细胞生长的基因和其他基因的突变。阻止修复细胞分裂中脱氧核糖核酸 (DNA) 错误的基因突变，即所谓的错配修复，有可能在肿瘤细胞表面表达新抗原并用于个性化癌症免疫疗法 [1] 。根据我们的经验和现有数据，基于新抗原的疫苗代表了一种潜在的新型癌症免疫疗法 [2] 。然而，尽管它们前景光明，但仍存在一些挑战和限制阻碍其广泛实施和有效性。这些挑战可分为新抗原鉴定、免疫原性、制造复杂性和肿瘤的生物环境。开发个性化癌症疫苗的主要挑战之一是鉴定合适的新抗原。新抗原是源自肿瘤 DNA 突变的独特肿瘤特异性抗原。识别这些新抗原非常复杂，因为它需要对肿瘤进行全面的基因组测序，并识别出能够引发强烈免疫反应的突变。研究表明，患者之间肿瘤突变负担的差异会显著影响新抗原的可用性，从而限制有效疫苗开发的潜力 [3,4] 。此外，肿瘤的高度异质性使免疫原性新抗原的识别变得复杂，因为不同的肿瘤细胞可能表达不同的突变，因此需要高度个性化的疫苗设计方法 [5,6] 。免疫原性是影响个性化癌症疫苗功效的另一个关键因素。即使成功识别出新抗原，其激发强烈免疫反应的能力也可能有限。免疫抑制性肿瘤微环境等因素可以抑制 T 细胞活化和增殖，对实现足够的免疫原性构成重大障碍 [7,8] 。此外，免疫系统的耐受机制可能导致无法将新抗原识别为外来物，从而进一步削弱产生强大免疫反应的可能性 [9,10] 。这种现象在突变负担较低的肿瘤中尤为明显，其中
引用本文：Fakour P，Shirizadeh A，Tahamoli-Roudsari A，Solgi G. Foxp3基因表达的表观遗传调节与功能受损的关系
调节性T（Treg）细胞的功能受损和Treg/Th17细胞的不平衡在发生自身免疫性疾病（如全身性狼疮红斑（SLE））中起着核心作用。Treg细胞对于维持免疫稳态和对自我抗原的耐受性至关重要。调节Treg细胞分化和功能的最重要的转录因子之一是FOXP3蛋白。异常的表观遗传修饰影响FOXP3基因表达并因此与Treg细胞的功能失调有关，与SLE的发病机理有关。因此，了解Treg细胞中FOXP3表达模式与表观遗传调节机制之间的复杂相互作用（例如，DNA甲基化，组蛋白修饰和非编码RNA，例如microRONAS和长期非编码RNA）至关重要。此外，针对这些表观遗传途径可能会提供新的治疗策略，以恢复免疫平衡并改善自身免疫性病理。本综述报告旨在提供有关SLE病中FOXP3基因表达的表观遗传控制的更新。
刺痛框架：证明超类对手的存在
我们介绍了超级阶级问责制，这是安全协议的新概念。可算置性的经典概念通常旨在识别违反对抗假设的特定对抗性游戏，导致了安全失败。超类责任制描述了一个不同的目标：证明存在能够违反安全假设的对手。我们开发了一种协议设计方法，用于实现称为刺激框架（SF）的超级阶级问责制。与经典的问责制不同，SF可用于广泛的应用程序，而无需进行协议修改，即使安全失败不归因于特定玩家。sf为公开验证的超级类对手生成了存在的证据，使SF成为举报人举报，高信任的机构宽松程序等有前途的弹簧董事会。我们描述了如何使用SF来证明能够违反实际应用程序的机密性的广告，这些应用程序包括TOR，Web3中的块基础架构，AD Auctions和私人联系人发现，以及公平交易订购系统的完整性。我们报告了我们已经构建的两个端到端的SF系统（用于TOR和BLOCK构建）以及对这些系统的实验。
水印，可转移的攻击和对抗防御
一个非拟合组织计划开放分类器F，但希望通过将水印直接嵌入模型中来检测其使用。爱丽丝的任务是创建此水印。鲍勃的目的是使F在对手方面稳健，即确保很难找到看起来不奇怪但会导致F犯错误的查询。两个面临挑战：爱丽丝努力创建无法消除的水印，而鲍勃的防御措施变得越来越复杂。他们发现自己的项目已连接。爱丽丝的想法是在F中种植一个后门[1，2]，使她能够用隐藏的扳机来制作查询，该扳机激活后门，导致F错误分类，从而检测到F的使用。鲍勃的方法涉及平滑F以增强鲁棒性，这无意中消除了此类后门[2]。他们意识到自己的挑战是同一枚硬币的两个方面：一项任务的不可能可以保证另一个任务的成功。
医学成像中的对抗神经网络...
摘要 — 人工智能 (AI) 的最新进展促成了医学成像的范式转变，尤其是彻底改变了脑成像领域。本文系统地研究了深度学习（AI 的一个主要分支）与脑图像语义分割的整合。语义分割是描绘离散解剖结构和识别病理标记的必不可少的技术，对于诊断复杂的神经系统疾病至关重要。从历史上看，对放射科医生手动解释的依赖，虽然其准确性值得注意，但却受到固有的主观性和观察者间差异的困扰。随着成像数据的指数级增长，这种限制变得更加明显，传统方法难以有效处理这些数据。为了应对这些挑战，本研究介绍了对抗神经网络的应用，这是一种新颖的 AI 方法，它不仅可以自动化而且可以改进语义分割过程。通过利用这些先进的神经网络，我们的方法提高了诊断输出的精度，减少了人为错误并提高了成像数据分析的吞吐量。论文详细讨论了对抗神经网络如何促进更稳健、更客观、更可扩展的解决方案，从而显著提高神经系统评估的诊断准确性。这一探索凸显了人工智能对医学成像的变革性影响，为神经病学的未来研究和临床实践树立了新的标杆。
演示：自动驾驶中的交通信号识别的无形对抗条纹
隐身光学对抗性示例攻击，利用了凸轮的滚动快门效果，以欺骗自动驾驶汽车中的交通标志识别。互补的金属氧化物半导体（CMOS）传感器在汽车摄像机中广泛采用[1，2]。他们通常从上到下透露并读出像素值。但是，CMOS摄像机表现出滚动快门效果（RSE）[4]。具体来说，当CMOS传感器的每一行暴露在略有不同的时间时，输入光的快速变化会通过扫描线的各种颜色阴影引起图像失真。重新研究[6-8]已经显示了RSE的安全性含义，即攻击者可以控制输入光，以在捕获的图像上创建彩色条纹，以误导计算机视觉解释。然而，尽管以前的研究已经在受控环境中实现了单帧的基本rse，但它们无法通过一系列框架实现稳定的攻击结果[5]。GhostStripe旨在实现稳定的攻击结果，从而在自主驾驶环境中更清晰的安全含义。首先，它在交通标志附近部署LED，将受控的闪烁光投射到标志上。由于闪烁的频率超过了人眼的感知极限，因此它仍然是看不见的，使LED显得良性。同时，由摄像机误导了交通标志识别的RSE引起的彩色条纹。没有这种稳定性，异常检测器可能会触发故障机制，从而确定攻击的有效性。1。第二，为了误导自主驾驶计划以在不知不觉中进行错误的决定，交通符号识别结果应该是错误的，并且在足够的连续框架之间相同。随着车辆的移动，摄像机视野中包含标志（FOV）变化的签名的位置和大小变化，需要攻击才能适应摄像机操作和车辆运动，以稳定地覆盖条纹，如图所示。为了实现这一目标，GhostStripe根据受害者的实时感知结果来控制LED闪烁
1 ST座谈会，SATREPS-Peru项目，建立了fusarium oxysporum f的警报系统。 sp。 Cubense，香蕉和车前草病
日期：2024年10月28日，星期一，12：00–17：00（日本标准时间）地点：多用途RM，1楼，2 Nd Buid，Fuchu-Campus，Tokyo农业与技术大学（TUAT）3-5-5-8 SAIWAICHO，FUCHU 335--0026，TOKEO，TOKEO，TOKEO，TOKYO，TOKEO，TOKYO，TOKYO，TOKYO，URL： https://www.tuat.ac.jp/outline/overview/access/fuchu/campus_map/ Zoom会议：https：///tuat-jp.zoom.us.us/j/82734368162？
AAG：对抗攻击发生器，用于评估机器学习模型针对对抗性攻击的鲁棒性
摘要 - 随着机器学习模型持续集成到关键基础架构中，这些系统针对对抗性攻击的弹性对于所有领域都很重要。本文针对使用Ci-CflowMeter Parser的网络数据集引入了针对网络数据集的对抗性攻击生成器框架。我们对包括FGSMA，JSMA，PGD，C＆W等各种突出的对抗攻击进行了全面评估，以评估其在OCCP数据集中的效果。对对抗发电机进行了精心评估，证明了模型性能的重大影响以检测潜在的扰动。结果展示了不同类型的对抗攻击的影响，这有助于未来的防御策略的批判性进步，以保护工业控制系统。索引术语 - 对话攻击，白色框，黑框，eva-sion