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Coastpredict＆Globalcoast集会-Agenda-V200125
CoastPredict GENERAL ASSEMBLY - DRAFT AGENDA (subject to change) VENUE: Hotel Mercure President Lecce Via Antonio Salandra, 6, Lecce, Italy This General Assembly aims to: > confirm new governance structure and nominations for steering committee > outline best practices and contributions from expertise of the CoastPredict projects that will contribute to the CoastPredict ‘Menu of Solutions' for GlobalCoast implementation TUESDAY 4 February
DCC-CR /Coastpredict联合研讨会 - 面对气候变化，赋予沿海弹性的ECOPS_V0502255.DOCX < /div < /div < /div < /div < /div
Abe Woo 1，Alessandro Gibertin 2，Joseph Ansong 3，Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心，加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代（UTC+1））Abe Woo 1，Alessandro Gibertin 2，Joseph Ansong 3，Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心，加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代（UTC+1）
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portprint：使用端口竞争识别无法访问的代码
摘要。在许多实际情况下，能够推断特定的软件版本或加密库的变化对于安装有针对性的利用至关重要。为此，传统版本检测方法通常依赖于对程序的直接检查。但是，现代计算平台经常对代码采用保护，例如使用仅执行的内存（XOM）或受信任的执行环境（TEE）来保护敏感代码免于披露和逆向工程。本文展示了通过CPU端口争议的侧通道测量如何揭示出独特的执行签名，即使代码不可访问进行检查。我们的概念验证实现PortPrint标识了加密功能，揭示了库版本，甚至不涵盖WolfSSL构建是否容易受到CVE-2024-1544的影响，或者是否在Xen中活跃了幽灵缓解。我们验证尽管最先进的代码保护机制，例如内存保护键，基于管理机能的XOM，Intel SGX，Intel TDX和AMD SEV，我们还可以验证Portprint。我们还报告了使用崩溃和预示泄露这些技术保护的代码的负面结果，从而提供了对这些攻击局限性的有价值的见解。我们的结果表明，基于硬件的隔离不足以掩盖指导流。
Divate Profiler：一种基于网络的个性化医学方法
PatientProfiler: A Network-Based Approach to Personalized Medicine Veronica Lombardi 1, Lorenzo Di Rocco 2#, Eleonora Meo 3#, Veronica Venafra 1.3.4#, Elena di Nisio 1, Valerio Perticaroli 1, Mihail Lorentz Nicolaaeasa 3.4, Chiara Cencioni 5, Francesco Spallotta 1.6, Rodolfo Negri 1.7, Francesca Sacco 3*，完美的Livia 1* 1生物学与生物技术系“ Charles Darwin”，罗马萨皮恩扎大学，意大利罗马00185。2罗马萨皮恩扎大学统计科学系，意大利罗马00185。3罗马大学“ Tor Vergata”生物学系，意大利罗马。 4博士学位 罗马大学生物学系的细胞和分子生物学课程，意大利罗马大学5号系统分析与信息学研究所“安东尼奥·鲁贝蒂”研究所，国家研究委员会（Iasi-CNR），00185罗马，意大利，意大利，意大利6 Italy-Italy-Fiscitation Cenci Bolognetti，Sapeienza，Sapeienza，Sapienza，Sapeienza，Sapeienza，Sapeienza，Sapeienza 00185罗马，意大利。 7意大利国家研究委员会（CNR）的分子生物学与病理学研究所（IBPM），意大利00185，意大利罗马＃这些作者为：livia.perfetto@uniroma equilly * corpspondence贡献了：3罗马大学“ Tor Vergata”生物学系，意大利罗马。4博士学位罗马大学生物学系的细胞和分子生物学课程，意大利罗马大学5号系统分析与信息学研究所“安东尼奥·鲁贝蒂”研究所，国家研究委员会（Iasi-CNR），00185罗马，意大利，意大利，意大利6 Italy-Italy-Fiscitation Cenci Bolognetti，Sapeienza，Sapeienza，Sapienza，Sapeienza，Sapeienza，Sapeienza，Sapeienza 00185罗马，意大利。 7意大利国家研究委员会（CNR）的分子生物学与病理学研究所（IBPM），意大利00185，意大利罗马＃这些作者为：livia.perfetto@uniroma equilly * corpspondence贡献了：罗马大学生物学系的细胞和分子生物学课程，意大利罗马大学5号系统分析与信息学研究所“安东尼奥·鲁贝蒂”研究所，国家研究委员会（Iasi-CNR），00185罗马，意大利，意大利，意大利6 Italy-Italy-Fiscitation Cenci Bolognetti，Sapeienza，Sapeienza，Sapienza，Sapeienza，Sapeienza，Sapeienza，Sapeienza 00185罗马，意大利。7意大利国家研究委员会（CNR）的分子生物学与病理学研究所（IBPM），意大利00185，意大利罗马＃这些作者为：livia.perfetto@uniroma equilly * corpspondence贡献了：7意大利国家研究委员会（CNR）的分子生物学与病理学研究所（IBPM），意大利00185，意大利罗马＃这些作者为：livia.perfetto@uniroma equilly * corpspondence贡献了：
使用BATPAC对材料单元单的观点 - 纯
随着电池行业新技术的开发，能够预测和比较开发潜力，尤其是能源密度，成本和可持续性的潜力越来越重要。评估这些中的任何一个都需要对可比电池组，模块和单元格的内容的详细分解。这篇观点文章旨在使用Argonne Labs BatPac软件为14个当前和下一代电池技术提供材料清单（BOM），并指定了使用的电压在生命开始时所使用的电压。BOM未针对特定的汽车案例指定，因此与Argonne Lab Batpac软件相比，更改了模型平均电压。BOM给出了以5 mA/cm 2阴极的能量为目标的可比细胞，N：P比1.1：1：1.1：1和0.25 kWh的细胞从100 kWh包装中，孔隙率为25％。这种方法可以使用这些当前和新兴技术的可比较单元进行可持续性评估，而无需假设衰老过程或汽车用例，因此提供了扩大R＆D实验室讨论的途径以扩大规模。
FastPrep -96™Pro -MP BioMedicals
图2。均化时间和速度对DNA产量和纯度的影响。比较了三个均质化设置：1300 rpm持续3分钟，1500 rpm，持续2分钟，1500 rpm持续1分钟。样品均质2或3分钟显示出可比的产率。纯度w在所有设置上都差异很高。
质量
抽象动机：人类基因组学的最新进展表明，单个蛋白质中的错义突变会导致明显不同的表型。尤其是，RAS，MEK，PI3K，PTEN和SHP2等癌蛋白中的某些突变与各种癌症和神经发育障碍（NDDS）相连。虽然存在许多用于预测错义突变的致病性的工具，但将这些变体与某些表型联系起来仍然是一个主要挑战，尤其是在个性化医学的背景下。结果：为了填补这一空白，我们开发了质量（蛋白质表型突变分析仪），利用多种可预修建的机器学习方法并整合了多样化的生物物理学和基于网络动态的特征，以预测同一蛋白质突变的范围，可以促进癌症或NDD。我们通过对PI3Kα和PTEN的两种蛋白质病例的突变分析来说明质量在Phe-Notypes（癌/NDDS）预测中的效用。与其他七种预测工具相比，质子表现出了与癌症和考登综合征相关的PI3Kα突变的AUROC 0.8501的预测表型效应方面具有非凡的精度。对于与癌症，PHT和HCP相关的PTEN突变的多型预测，质子可以通过微观触觉实现0.9349的AUC。使用Shap模型的解释，我们对驱动表型形成的机制获得了见解。还提供了一个用户友好的网站部署。可用性：源代码和数据可在https://github.com/spencer-jrwang/protphemut上找到。我们还提供一个用户友好的网站，网址为http://netprotlab.com/protphemut。补充信息：可以在线生物信息学上获得补充数据。图形摘要：
Sargent, S. L. (2021)。医疗保健中的人工智能偏见：以 ImpactPro 为例，研究医疗保健从业人员参与反偏见措施的职责。加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，112–116。 https://doi.org/10.7202/1077639ar
人工智能 (AI) 和其他机器学习 (ML) 应用正日益渗透到我们生活的各个方面，医疗保健也不例外。除了新兴应用之外，AI 已经以多种方式得到应用，包括医学成像、解析和整理电子病历、优化护理轨迹、诊断、提高临床试验的入组率，甚至减少医疗错误 (1-4)。这不是一份详尽的清单；可以说，这些应用与医学领域本身一样多种多样且复杂。2018 年，纳菲尔德生物伦理委员会指出，由于 AI 在用于训练 ML 算法的数据集中重现偏见的方式，以及偏见可以“嵌入算法本身，反映 AI 开发人员的信念和偏见”的方式，AI 在医疗保健领域的使用可能存在问题 (2)。在本文中，我认为偏见是指对边缘群体有意识和无意识的负面情绪或看法，这种情绪或看法根源于历史歧视，会影响一个人的行为和思维方式。这些偏见及其对健康的负面影响已经在最近的 ImpactPro 研究等案例中得到体现，该研究发现纽约联合健康服务中心的一种算法未能以与白人患者相同的比例向黑人患者推荐复杂的健康需求计划 (5-6)。因此，医疗保健领域必须应对此类技术的普及，以纠正医疗保健系统中先前的不平等现象，这些不平等现象产生了人工智能技术目前正在重现的偏见数据 (4,7)。为此，医疗从业人员必须采取各种反偏见措施，例如隐性偏见培训、医学偏见教育和“换位思考”，并承担起 AI 技术监督者和合作者的责任。目前用于减少日常医疗互动中偏见的许多措施可以转移到 AI 中，尤其是当医疗从业人员对 ML 算法推荐的决策拥有最终决定权时。很难确定 AI 在医疗保健领域应用的通用规则，因为应用、用途和环境非常多样化，并且一直在发展。鉴于此，我将使用 ImpactPro 案例来说明 AI 对医疗保健的影响如何重申在提供医疗服务以更好地满足边缘化患者的健康需求时打击偏见的现有职责。我认为 ImpactPro 案例表明，医疗从业者有机会通过减少医院和医学研究中的偏见实践以及与边缘化社区建立信任来抵制 AI 算法中的偏见，最终目标是改善用于训练 AI 的数据，并更快地发现 AI 结果存在偏见的案例。这些途径也符合 AI 最佳实践的原则，例如《蒙特利尔人工智能负责任发展宣言》和人工智能高级专家组 (HLEG) 提出的原则。
