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使用P4和深度学习R. Mohammadifar*，R。Javidan，R。
这项研究解决了在切片间切换过程中确保5G及以上（6G）网络（6G）网络的挑战（DDOS）。提出了基于P4可编程开关和门控复发单元（GRU）算法的混合模型，以高准确性和低延迟来检测和预测此类攻击。p4可以实时提取钥匙质量服务（QOS）参数，包括数据包损耗率，延迟和优先级，用于有效的交通分析和攻击检测。所提出的模型达到了DDOS检测准确性为98.63％，灵敏度为98.53％，F1得分为98.58％，同时预测合法切片的精度为98.7％。误报率（FPR）降低到小于2.1％，检测和决策制定的总系统延迟保持在350毫秒以下，使其适用于诸如URLLC之类的延迟敏感应用程序。可伸缩性测试表明，该系统的检测准确性超过90％，延迟少于500毫秒，最多15个开关和4个切片，即使在较高的交通负载下也是如此。这项研究突出了将深度学习与P4相结合以增强高级网络中的安全性和可扩展性的有效性，从而为下一代网络安全提供了强大的框架。
治疗引起的衰老：改善抗癌治疗的机会
背景：心血管磁共振中的心脏功能定量需要精确的心脏腔室轮廓。这项耗时的任务越来越多地通过越来越复杂的深度学习方法来解决。但是，其中只有一小部分从学术界进入临床实践。在对医学人工智能智能的质量评估和控制中，不透明的推理和神经网络的独特错误符合极低的失败容忍度。目的：本研究的目的是对心脏功能定量的三个流行卷积神经网络（CNN）模型的性能进行多级分析和比较。方法：对U-NET，FCN和多肺部进行了培训，以分割临床常规的119例患者的短轴Cine图像，左心室和右心室进行分割。训练管道和超参数保持恒定，以隔离网络体系结构的影响。CNN性能。多级分析包括通过切片位置对结果的细分，以及分割偏差的可视化以及通过相关图与分割指标的体积差异与分割指标的联系。结果：所有模型均与专家在定量临床参数方面均显示出很强的相关性（R Z'= 0.978，0.977，0.977，0.978，分别为U-NET，FCN，多驱动器）。具有更高的差异和更多异常值。多孔孔明显低估了心室体积和左心室心肌肿块。分割的困难和失败聚集在所有CNN的基础和顶端切片中，基础切片的体积差异最大）（每片平均绝对误差：基础的4.2±4.5 mL，中间的0.9±1.3 ml，用于侧面的0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9 ml）。CNN中的临床参数的类内相关性非常出色（≥0.91）。
Boreas：MDM2抑制剂NAVTEMADLIN（KRT-232）的全球III期研究 /难治性骨髓纤维化< / div < / div>
摘要：在中枢神经系统中，一些特定的磷酸二酯酶（PDE）同工型调节与神经元可塑性有关的途径。积累的证据表明，PDE9可能是神经退行性疾病的有前途的治疗靶标。在当前的研究中，计算技术用于识别具有异黄酮脚手架的自然启发的PDE9抑制剂，从使用基于配体的方法的合成小分子数据库开始。此外，由分子动力学研究支持的对接研究使我们能够评估配体 - 靶络合物的特征。体外测定确认了计算结果，表明所选化合物抑制了纳摩尔范围内的酶。补充，我们评估了在器官海马切片中PDE9基因和蛋白质水平的表达，观察到暴露于Kainate（KA）后的增加。重要的是，PDE9抑制剂在器官海马切片中以剂量依赖的方式诱导的CA3损伤减少了CA3损伤。在一起，这些观察结果强烈支持鉴定出的性质启发的PDE9抑制剂的潜力，并表明这种分子可以代表有希望的铅化合物，以开发针对神经疾病的新型治疗工具。
19it103 - 计算思维和python ...
条件：布尔值和运算符，条件（如果），替代（如果 - 否），有条件的（if-eLif-else）；迭代：状态，and，and，nate，nate，tor，for，for，break，nock，继续，通过；富有成果的功能：返回值，参数，本地和全局范围，功能组成，递归；字符串：字符串切片，不变性，字符串函数和方法，字符串模块；列表为数组。说明性程序：平方根，GCD，指数，总和数字数量，线性搜索，二进制搜索。
加法制造
• Rapid prototyping ideal for high-mix, low-volume production • Generate slices and robot trajectories directly from a CAD model using one software solution • Program optimization via automatic tool orientation control for minimizing wrist rotation and maximizing robot reach • Full control over process-specific parameters such as stepovers, multi-layer offsets, and deposition rate by layer • Perform workspace analysis to easily identify potential reach issues and optimize cell设置•利用自动刀具路径优化功能，以避免机器人错误和碰撞•减少后处理和碎屑的量，并获得一致，准确且可重复的结果一致，准确且可重复的结果•减少复杂零件的周期和少量运行的周期时间•最大化盈利能力•最大化盈利能力并提高机器人的投资范围•创建表面上的速度•创建真实的范围•创建3.型号的范围•远处•避免了3台，•创建3.将材料沉积在弯曲的表面上，例如涡轮刀片，凹形物体等等•使用自定义指南曲线/网格定义工具路径的方向•轻松从slic3r和cura等流行软件的3D打印Gcode（例如，例如SliC3R和Cura）生成机器人轨迹。Robotmaster支持Reprap Flavor Import Import，允许用户以其过程相关信息导入3D打印专用路径
Dharini 3D胎儿大脑Atlas
这项研究利用了仍然长大的大脑的细片，允许细胞级成像。dharini是唯一捕获胎儿增长大脑的大脑图集。2016年美国艾伦学院发布的唯一其他类似的公共可用地图集绘制了成年女性的大脑。Dharini有望支持人工智能和机器学习的未来进步，帮助科学家更好地了解人的大脑并改善人工智能模型。
研究肝毒性的体外模型
药物发现和发育由一系列过程组成，从实验细胞和动物模型中的药理作用开始，并以患者的药物安全和EF CACY研究结束。主要限制通常是肝脏作为主要靶器官的不可接受的毒性水平。因此，在药物发现的早期研究肝毒性的方法是迈向理性药物开发的重要一步。过去几年已经开发了各种体外肝模型。在他们在药物开发中的使用旁边，也可以应用于研究环境毒素及其肝毒性。三种主要方法是离体分离和灌注器官模型，精确切割的肝切片和细胞培养模型。尽管整个器官灌注的优势是基于对生理参数（例如胆汁产生和形态学参数（例如组织组织学）等生理参数的评估，但细胞培养模型却可以很好地用于评估细胞代谢，细胞毒性和遗传毒性。精确切割肝切片的优点是基于细胞测定和组织形态的并置。这些模型都无法进行比较，因为它们都集中在肝毒理学的不同。在未来，测试新化合物的肝毒性的理想设置可以在细胞或切片培养物中使用过体灌注器官评估细胞效应和二级研究，以检查总体器官功能参数和组织学。
欢迎菜园DNA XARXA
酥脆的炸薯条埃尔片13,00€辣椒软壳在海藻上14,50€炸了牙垢酱15,50€炸了17,00欧元的安达卢西亚风格17,00欧元炸黑铃玫瑰鱼库弗26,50€26,50蒸鸡蛋17,00€剃须刀与半干番茄醋汁3,50€贻贝搭配Marinera酱14,50€泰国蔬菜与金枪鱼19,50€TUNA TARTAR 21,00€鲑鱼Tartar搭配Rum Apple 16,00€
发育性静脉异常静脉静脉冠军AVM和动脉自旋标记的MR成像的差异诊断
图像采集多相ASL协议是我们机构中最常用的序列，具有最佳的图像质量。因此，我们将系列限制在接受该方案的人中，以确保研究人群的可能性。我们应用了以下参数：TR/TE¼5871/11.0 ms；平均数¼1;截面厚度¼6毫米；切片数¼26 - 28;读数¼4螺旋臂640个样品； FOV¼240240毫米3;矩阵¼128128;和体素分辨率¼3.83.8 6.0毫米。在上一个报告中描述了用于获取多相ASL图像的技术的详细信息。12与ASL一起使用T2 Star - 加权血管造影（天鹅）检查所有患者。天鹅参数为TE¼21.5ms； Tr¼37.3ms;翻盖角¼300°;厚度¼1.2毫米；矩阵¼416256; FOV¼220220;切片数¼120。DSA是在Innova IGS 630（GE Healthcare）系统或Alluraclarity（Philips Healthcare）上进行的。进行了股动脉的穿刺和5F动脉鞘的插入后，进行了主要的椎动脉的选择性导管插入和双侧颈内动脉。通过对比度输送系统以5-6 mL/s的注射速率注入7 - 9 mL的对比介质。图像获得的频率分为3个阶段：前3秒钟每秒4帧，然后在接下来的3秒内每秒2帧，然后每秒1帧（随后的alluraclarity中为0.5帧）。