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killnet-analyst-note-tlpclear.pdf - HHS.gov
报告 KillNet 是一个亲俄黑客组织，自 2022 年 1 月起活跃，以针对支持乌克兰的国家（尤其是北约国家，自去年俄乌战争爆发以来）的 DDoS 活动而闻名。DDoS 是该组织采用的主要网络攻击类型，每分钟可导致数千个连接请求和数据包发送到目标服务器或网站，从而减慢甚至停止易受攻击的系统。虽然 KillNet 的 DDoS 攻击通常不会造成重大损害，但它们可能会导致服务中断持续数小时甚至数天。虽然 KillNet 与俄罗斯联邦安全局 (FSB) 或俄罗斯对外情报局 (SVR) 等俄罗斯官方政府组织的关系尚未得到证实，但该组织应被视为对政府和关键基础设施组织（包括医疗保健）的威胁。
C33-Y76-J46插入式置换 - 要求。 ...
学生必须在临床放置帆布站点上指定的到期日之前向Sonia提交所有临床安置要求。许可应在整个学期期（PR7或PR8）的临床位置要求是评估项目（投资组合），在所有护理/助产士临床实践单位中，请审查临床安置站点的现场公告和适当日期的单位站点分配，适当的日期未能以Sonia和Sonia的方式上载，因为他们无法以Sonia和Sonia的方式上载，因此我无法在sonia中开放。不被接受为接种疫苗的证据，只有学生疫苗接种记录（SVR）将被接受，请参阅临床安置帆布站点，以获取有关获得所有这些要求的具体说明，所有这些与临床放置要求有关的查询均应通过PRAC查询表提交。
使用机器学习技术的 CMYK-CIELAB 颜色空间转换
摘要 在本研究中，我们实施了四种不同的机器学习方法来执行 CMYK 和 CIELAB 颜色空间之间的颜色空间转换。我们探索了支持向量回归 (SVR)、人工神经网络 (ANN)、深度神经网络 (DNN) 和径向基函数 (RBF) 模型在实现此颜色空间转换（AToB 和 BToA 方向）方面的性能。本研究使用的数据集是 FOGRA53，它由 1617 个颜色样本组成，这些颜色样本以 CMYK 和 CIELAB 颜色空间值表示。转换模型的精度以 ∆ E ∗ 色差来衡量。此外，在实际应用中，将提出的模型与标准 ICC 配置文件在此颜色空间转换方面的性能进行了比较。结果表明，对于正向转换（CMYK 到 CIELAB），使用 RBF 可获得最高的精度。而对于后向变换（CIELAB 到 CMYK），使用 DNN 可获得最高的准确度。
大脑年龄预测：使用基于区域和体素的形态学数据
图1基于区域和体素的SVR，RVR和GPR模型的MAE具有或没有PCA的GPR模型，训练集大小与机会水平相比（7.5岁；黑色虚线）。显示了CV（站点1）和独立测试集（站点2; Blue Line）中的训练（红线）和测试集（绿线）中的性能（绿线）。使用Bootstrap分析计算了不同数据集的置信区间（阴影区域）。请注意，自举训练样本被选择为年龄和性别的年龄和性别，大小增加，最少有一个男人和一个女性，最多一个男性，最多有20名男性和20名女性。对于带有PCA的基于体素的模型，无法评估具有<150个受试者的数据集，因为PCA算法比主要组件需要更多的样本。此外，由于有限的时间和计算资源
使用机器学习根据自主性心血管功能估算日历年龄
方法：我们分析了一个数据库，包括静止状态心电图和健康志愿者的连续血压记录。总共884个数据集符合纳入标准。其他72名BMI参与者的数据表示肥胖症（> 30 kg/m²）作为评估样本。对于所有参与者，计算了29个不同的心血管指数，包括心率变异性，血压变异性，压力反射功能，脉搏波动力学和QT间隔特征。基于心血管指数，性别和装置，采用了四种不同的方法，以估计健康受试者的日历年龄，即相关性向量回归（RVR），高斯过程回归（GPR），支持矢量回归（SVR）和线性回归（LR）。估计肥胖组的年龄，我们从大型样本中汲取了正常的体重控制，以构建一个训练集和具有类似于肥胖测试样本的年龄分布的验证集。
Z 世代眼中的人工智能：制定新兴技术研究议程，赋能子孙后代
人工智能 (AI) 几乎支撑着我们拥有的每种体验 — 从搜索和社交媒体到生成式人工智能和沉浸式社交虚拟现实 (SVR)。对于 Z 世代来说，在人工智能之前没有任何东西。作为成年人，我们必须谦虚地接受这样一个事实：人工智能正在以我们无法理解的方式塑造年轻人的世界，我们需要倾听他们的生活经历。我们邀请来自学术界和工业界的研究人员与青年活动家一起参加研讨会，为研究人工智能驱动的新兴技术如何影响青年以及如何应对这些挑战制定议程。这个反思性研讨会将扩大青年的声音，并赋予青年和研究人员制定议程的权力。作为研讨会的一部分，青年活动家将参加一个小组，并引导围绕未来研究议程的对话。所有人都将参加小组研究议程制定活动，以反思他们在人工智能技术方面的经验并考虑应对这些挑战的方法。
通过 Z 世代的眼光看人工智能：为赋予我们后代力量的新兴技术制定研究议程
人工智能 (AI) 几乎支撑着我们拥有的每种体验 — 从搜索和社交媒体到生成式人工智能和沉浸式社交虚拟现实 (SVR)。对于 Z 世代来说，在人工智能之前没有任何东西。作为成年人，我们必须谦虚地接受这样一个观点：人工智能正在以我们无法理解的方式塑造年轻人的世界，我们需要倾听他们的生活经历。我们邀请来自学术界和工业界的研究人员与青年活动家一起参加研讨会，以制定研究议程，研究人工智能驱动的新兴技术如何影响青年以及如何应对这些挑战。这次反思研讨会将扩大青年的声音，并赋予青年和研究人员制定议程的权力。作为研讨会的一部分，青年活动家将参加一个小组，并围绕未来研究的议程引导对话。所有人都将参加小组研究议程设置活动，以反思他们在人工智能技术方面的经验并考虑应对这些挑战的方法。
基于模糊综合CS-SVR模型的雷达健康状态评估
模糊综合CS-SVR模型(FCCS-SVR)的目的是对雷达设备的健康状态进行评估和监测,保证其安全运行。由于故障监测信号样本少、变化慢、数据结构非线性等原因,对雷达系统的健康状态评估具有较高的难度。本文在建立雷达评估指标体系的基础上,研究了层次分析法与熵权法相结合的方法。为了评估健康状态的值,利用PSO、GA、BA、CS等优化算法对SVR模型的参数进行优化。同时,为了避免系统处于状态边缘的问题,进一步提出了一种基于模糊综合评判与布谷鸟搜索-支持向量回归(CS-SVR)相结合的雷达健康评估方法,即模糊综合CS-SVR(FCCS-SVR)。算例分析结果表明,实现了雷达系统的状态评估。系统性能分析表明，采用FCCS-SVR评估方法具有较高的识别率，能够准确评估雷达系统的健康状态。
胎儿脑部 MRI 的回顾性运动估计
自 20 世纪 80 年代以来，磁共振成像 (MRI) 就已用于研究发育中的胎儿大脑。然而，运动 (母亲和胎儿的) 一直是一个真正的挑战，限制了所获取图像的探索能力。在产前成像中，大脑的完整图像实际上是一堆 2D 切片。这些采集通常沿空间的三个轴进行，以便为放射科医生提供大脑的 3D“视觉”。切片的采集时间通常足够短 (少于 1 秒) 以“冻结”运动。因此，受试者的运动主要会引起几何失真伪影，即 2D 切片的堆叠不能直接反映大脑的 3D 几何形状。因此，有必要回顾性地估计运动以重建胎儿大脑的 3D 图像 [1]。胎儿数据重建的主要方法称为“切片到体积配准”的 SVR，该方法基于两个步骤：估计相对运动，然后融合数据 [2–4]。在产前成像的情况下，配准问题属于 2D-3D 类型，即我们必须估计切片和参考体积之间的运动。此参考体积也是我们想要重建的图像，因此是未知的。从对参考体积的首次估计，通过最小化当前切片和参考体积之间的对齐标准来估计每个切片的对齐。然后根据为每个切片估计的变换集重新计算后者。重建体积的质量在很大程度上取决于切片配准的质量。该过程以迭代方式重复，直到算法收敛。为了使这些方法对受试者的运动更具鲁棒性，已经开发了深度学习方法 [5,6]。然而，基于迭代重建的方法对于分析临床常规获取的大型图像数据库仍然不够稳健。因此，有必要检测出未对准的切片，以便不将它们包括在重建步骤中[7,8]或减少它们对重建的影响[9]。为了解决这个问题，一种解决方案是通过使用正交切片的交点并将它们的对应关系强加到 3D 交点 [10]，将切片的运动校正与重建步骤完全分开。这种方法可以独立解决切片运动校正和 3D 体积重建的问题。在本文中，我们开发了一种使用机器学习方法来估计与未对准切片检测相关的切片运动的方法。所提出的方法称为 ROSI，即“基于正交切片交点的配准”。对合成和真实数据进行的评估表明，与 SVR 方法相比，所提出的方法更有吸引力。
QSAR建模用于预测阿尔茨海默氏病中β-分泌酶1抑制活性，并具有支持载体回归
摘要阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是认知能力下降，β-淀粉样蛋白（Aβ）斑块的积累在其进展中起关键作用。β-分泌酶1（BACE1）是Aβ产生的关键酶，使其成为AD治疗的主要治疗靶标。但是，由于选择性差和血脑屏障的渗透性有限，设计有效的BACE1抑制剂一直在挑战。为了应对这些挑战，我们在定量结构活性关系（QSAR）模型中使用支持向量回归（SVR）采用了机器学习方法来预测潜在的BACE1抑制剂的抑制活性。我们的模型在Chembl数据库的7,298种化合物的数据集上训练，使用分子描述符准确地预测了PIC 50值，在测试集中实现了R²为0.690。该模型的性能证明了其在优先考虑候选药物的优先级方面的实用性，可能会加速药物发现。这项研究强调了计算方法在优化药物发现方面的有效性，并表明进一步的完善可以增强该模型对AD疗法的预测能力。