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理论化技术空间入侵对 ICT 促进员工创新的影响：感知有用性的中介作用
Shalini Chandra 是新加坡 SP Jain 全球管理学院的副教授。加入 SP Jain 之前，她曾在新加坡南洋理工大学 (NTU) 担任研究员，并拥有该大学的博士学位。她的研究成果发表在多家国际同行评审期刊上，如《MIS Quarterly》（MISQ）、《信息系统协会杂志》（JAIS）、《信息系统杂志》（ISJ）和《AIS 通讯》（CAIS）等。她还在信息系统领域的几场顶级会议上展示了她的研究成果，如国际信息系统会议 (ICIS)、管理学院 (AOM)、亚太信息系统会议 (PACIS) 和美洲信息系统会议 (AMCIS)，以及国际通信协会 (ICA) 等顶级通信会议。她的研究兴趣包括技术支持的创新和新的协作技术、新技术的采用和接受、技术的阴暗面和社交媒体。
考虑通过热塑性材料挤出和聚合物粉末床熔合进行锂离子电池 3D 打印
本文考虑了通过热塑性材料挤出和聚合物粉末床熔合来 3D 打印锂离子电池的能力。重点研究了由聚丙烯、LiFePO 4 作为活性材料和导电添加剂组成的正极配方，从电化学、电气、形态和机械角度彻底讨论了这两种增材制造技术的优缺点。基于这些初步结果，提出了进一步优化电化学性能的策略。通过全面的建模研究，与经典的二维平面设计相比，强调了各种复杂的三维锂离子电池结构在高电流密度下的增强电化学适用性。最后，研究了通过多材料打印选项工艺直接打印完整锂离子电池的能力。
网络知情性：使用CVSS增加对入侵检测系统的信任
入侵检测系统（IDSS）是必不可少的网络安全组合。以前的网络攻击检测方法更多地依赖于签名和规则来检测网络攻击，尽管过去十年来范式发生了变化，机器学习（ML）实现了更有效，更灵活的统计方法。，ML目前无法将网络安全信息集成到其内部运作中。本文介绍了网络知情性，这是一个新的指标，考虑到网络安全信息，以更明智地表示绩效，受到遇到的攻击的严重性的影响。该指标在网络安全方面使用了事实：共同的漏洞评分系统（CVSS）。在两个公共数据集上的结果表明，这种新的度量标准验证了使用通用指标获得的结果。此外，这种新的度量强调了基于ML的IDSS，优先考虑了严重攻击的高度绩效，这对通用指标看不到。因此，这个新的指标通过弥合ML和网络安全之间的差距很好地完成了通用指标。
受自然启发的基于挤压的微流体方法......
软材料通过紧密模仿生物体的复杂运动和变形行为，在小型机器人应用中发挥着至关重要的作用。然而，传统的制造方法在制造高度集成的小型软设备方面面临挑战。在这项研究中，利用微流体技术精确控制反应扩散 (RD) 过程，以生成多功能和区室化的钙交联海藻酸盐微纤维。在 RD 条件下，生产出复杂的海藻酸盐纤维，用于磁性软连续机器人应用，具有可定制的功能，例如几何形状（紧凑或中空）、交联程度和磁性纳米粒子的精确定位（在核心内部、围绕纤维或一侧）。这种精细控制允许调整微纤维的刚度和磁响应性。此外，纤维内可化学裂解的区域能够在旋转磁场下分解成更小的机器人单元或卷起结构。这些发现证明了微流体在处理高度集成的小型设备方面的多功能性。
相邻体细胞的类似丝状的突出形成卵母细胞的发育潜力
卵母细胞在受精之前必须生长和成熟，这要归功于与周围的体细胞进行密切的对话。这种通信的一部分是通过类似纤维状的突起，称为跨分散投影（TZP），由体细胞发送到卵母细胞膜。为了研究TZP对卵母细胞质量的贡献，我们通过产生完整的TZP结构组件肌球蛋白-X（myo10）的敲除小鼠来损害它们的结构。使用旋转盘和超分辨率显微镜结合了机器学习方法的表型卵形形态，我们表明缺乏Myo10会在卵母细胞生长过程中降低TZP密度。减少TZP并不能防止卵母细胞生长，而是会损害卵母细胞的完整性。重要的是，我们通过转录组分析揭示了基因表达在TZP缺乏的卵母细胞中发生了改变，并且卵母细胞成熟和随后的早期胚胎发育受到部分影响，从而有效地降低了小鼠的生育能力。我们建议TZP在种系的结构完整性中起作用 - 体细胞复合物，这对于调节卵母细胞中的基因表达至关重要。
对在入侵检测系统中可解释的人工智能整合的系统综述，以增强网络安全的透明度和可解释性
复杂的网络威胁的兴起刺激了入侵检测系统（IDS）的进步，这对于实时识别和减轻安全漏洞至关重要。传统ID通常依赖于复杂的机器学习算法，尽管其精确度很高，这些算法仍缺乏透明度，从而产生了“黑匣子”效应，从而阻碍了分析师对他们决策过程的理解。可解释的人工智能（XAI）通过提供可解释性和透明度，提供了一个有希望的解决方案，使安全专业人员能够更好地理解IDS模型。本文对XAI在ID中的集成进行了系统的综述，重点是提高网络安全的透明度和可解释性。通过对最近的研究的全面分析，本综述确定了常用的XAI技术，评估了它们在IDS框架中的有效性，并检查了它们的收益和局限性。的发现表明，基于规则和基于树的XAI模型是其可解释性的首选，尽管具有检测准确性的权衡仍然具有挑战性。此外，该评论突出了标准化和可扩展性中的关键差距，强调了对混合模型和实时解释性的需求。本文以未来研究方向的建议结束，提出了针对ID，标准化评估指标以及优先级安全和透明度的道德框架量身定制的XAI技术的改进。本评论旨在告知研究人员和从业者当前的趋势和未来利用XAI提高ID的有效性，促进更透明，更弹性的网络安全景观方面的机会。
使用机器学习的网络入侵检测
摘要。随着网络攻击的越来越复杂和频率的日益增长，对于可以实时检测和防止违规的有效系统的迫切需要。基于AI/ML的网络入侵检测系统（NID）通过分析流量模式来确定防火墙，路由器和网络基础架构中的安全漏洞来满足这一需求。通过集成机器学习算法 - K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，该系统能够检测已知的网络威胁和以前看不见的攻击矢量。与密切依赖预定义折衷指标（IOC）的传统方法不同，该系统利用异常检测技术，使其能够识别新的和新兴的威胁。随着网络攻击的发展，组织必须采用自适应方法来保护其网络。该系统在对网络流量进行分类方面具有很高的准确性，并提供了可疑活动的早期警告的实时警报。它还包括直观的可视化，帮助网络管理员了解攻击性质和范围。随着日益复杂且频繁的网络攻击的兴起，此NIDS为增强网络安全性和响应功能提供了强大的解决方案。
引用本研究：Bhadauria, A.P.S., Singh M., Kumar, R., & Kumar, A., (2025)。使用机器学习 T 进行边缘计算中的实时入侵检测
边缘计算的普及为通过在更靠近数据源的地方处理数据，优化延迟敏感和带宽密集型应用程序带来了新的机会。此外，这种范式转变也带来了独特的安全挑战，特别是在入侵检测领域。在边缘计算环境中，数据在更靠近数据源的网络边缘进行处理，实时入侵检测对于保障系统安全至关重要。攻击者也在利用边缘网络的快速扩展。相反，由于行为复杂、处理能力低下，传统的入侵检测系统 (IDS) 无法检测到高速实时网络中最新类型的攻击模式。本研究介绍了一种开发有效 IDS 模型来处理实时网络中此类威胁的新方法，并探讨了针对边缘计算环境的实时入侵检测系统 (IDS) 的设计和实现。所提出的模型被认为是系统性和可靠的，并且采用了监督式机器学习 (ML) 技术。目标是实时准确地识别和分类网络中的有害入侵或恶性活动。为了训练和测试模型，本研究使用了一个自创的数据集，该数据集同时利用了恶意和良性的 PCAP（数据包捕获文件）。为了确定 IDS 模型的有用性，使用随机森林、决策树、额外树和 K-最近邻作为分类技术。所提出的 IDS 模型在适应性和可扩展性等几个因素上表现出色。该模型还产生了更高的准确度、检测率、F 度量、精确度、召回率和更低的 FPR。
急性根尖脓肿的管理呈现牙齿的快速挤出：病例报告
自发性疼痛，脓液形成和肿胀，通常是由牙髓坏死引起的。并发症可能包括系统性表现和严重的结果，例如拔牙。本病例报告描述了AAA的罕见实例，导致一名17岁女性的上颌中央门牙迅速挤出。患者出现了自发的疼痛和挤压牙齿的迁移性，并伴有局部肿胀。临床和影像学评估显示果肉坏死，AAA和顶骨稀有性。开始紧急治疗，包括氢氧钙和牙齿临时夹板的植物内药物。随后的治疗涉及用Gutta-Percha和密封剂闭塞，然后进行永久恢复。射线照相和临床记忆长达5年，表现出完全的根尖愈合，正常的牙齿迁移率，没有症状的复发。有效的管理，包括及时的根管治疗和夹板，导致了成功的长期结局。此病例强调了迅速诊断和立即量身定制的治疗方法来管理AAA并防止严重并发症的重要性。关键字：急性顶脓肿；康复;果肉坏死；快速挤出；夹板
通过基于挤出的3D打印来开发地球聚合物轻量级体系结构
对CO 2排放的缓解一直是近几十年来的主要社会问题，而后燃烧后CO 2是研究界提出的有效策略。分层多孔地球聚合物整体使用基于挤出的3D打印来制造CO 2捕获。首先使用碱性激活剂和增塑剂制定基于高岭土的粘弹性糊，并且观察到粘度随时间增加。第二，使用不同的后处理条件（如热固化，热液固化和高温热处理及其物理机械特性和CO 2 Adsorptive）对3D打印的多孔整体进行处理。热固化和加热的样品表现出无定形相，而在水热处理的样品中观察到了沸石相。印刷并随后进行热处理的机械稳定样品显示出比传统铸造的地球聚合物（0.66 mmol/g）明显更高的CO 2吸附（1.22 mmol/g）。将3D打印与地球聚合物技术相结合可以为CO 2捕获提供可持续的方法设计和结构吸附剂。