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在自主驾驶系统中揭示了安全弱点：深入的经验研究
上下文：自主驾驶系统（AD）的出现标志着朝着智能运输的重大转变，对公共安全和交通效率产生了影响。尽管这些系统集成了各种技术并提供了许多好处，但它们的安全至关重要，因为脆弱性可能会对安全和信任产生严重的后果。目的：本研究旨在使用静态代码分析工具CodeQL系统地研究突出的开源ADS项目代码库中的潜在安全弱点。目标是确定共同的漏洞，它们在版本上的分布和持久性，以增强广告的安全性。方法：我们根据其高github恒星计数和4级自动驾驶功能选择了三个代表性的开源广告项目，即Autoware，Airsim和Apollo。使用CodeQl，我们分析了这些项目的多个版本以识别漏洞，重点是CWE类别，例如CWE-190（Integer Overflow或Wraparound）和CWE-20（输入验证不正确）。我们还通过软件版本跟踪了这些漏洞的生命周期。这种方法使我们能够系统地分析项目中的漏洞，这在以前的广告研究中尚未进行广泛探讨。结果：我们的分析表明，在选定的ADS项目中，特定的CWE类别，尤其是CWE-190（59.6％）和CWE-20（16.1％）。这些漏洞通常持续六个月以上，涵盖了多个版本的迭代。结论：广告中的这些安全问题仍有待解决。经验评估显示了这些漏洞的严重性与它们对ADS性能的切实影响之间的直接联系。我们的发现突出了将静态代码分析集成到ADS开发中以检测和减轻共同漏洞的必要性。同时，主动保护策略（例如定期更新第三方库）对于提高ADS安全至关重要。和监管机构在促进静态代码分析工具和设定行业安全标准方面可以发挥关键作用。
在自主驾驶系统中揭示了安全弱点：深入的经验研究
上下文：自主驾驶系统（AD）的出现标志着朝着智能运输的重大转变，对公共安全和交通效率产生了影响。尽管这些系统集成了各种技术并提供了许多好处，但它们的安全至关重要，因为脆弱性可能会对安全和信任产生严重的后果。目的：本研究旨在使用静态代码分析工具CodeQL系统地研究突出的开源ADS项目代码库中的潜在安全弱点。目标是确定共同的漏洞，它们在版本上的分布和持久性，以增强广告的安全性。方法：我们根据其高github恒星计数和4级自动驾驶功能选择了三个代表性的开源广告项目，即Autoware，Airsim和Apollo。使用CodeQl，我们分析了这些项目的多个版本以识别漏洞，重点是CWE类别，例如CWE-190（Integer Overflow或Wraparound）和CWE-20（输入验证不正确）。我们还通过软件版本跟踪了这些漏洞的生命周期。这种方法使我们能够系统地分析项目中的漏洞，这在以前的广告研究中尚未进行广泛探讨。结果：我们的分析表明，在选定的ADS项目中，特定的CWE类别，尤其是CWE-190（59.6％）和CWE-20（16.1％）。这些漏洞通常持续六个月以上，涵盖了多个版本的迭代。结论：广告中的这些安全问题仍有待解决。经验评估显示了这些漏洞的严重性与它们对ADS性能的切实影响之间的直接联系。我们的发现突出了将静态代码分析集成到ADS开发中以检测和减轻共同漏洞的必要性。同时，主动保护策略（例如定期更新第三方库）对于提高ADS安全至关重要。和监管机构在促进静态代码分析工具和设定行业安全标准方面可以发挥关键作用。
临床癌症管理中的免疫监视
f i g u r e 2化学疗法，放射治疗和靶向抗癌药的有益免疫作用。几种临床使用的抗癌治疗，包括经典化学治疗剂，至少在某些情况下，局灶性放射治疗和选择的靶向抗癌药可以通过三种一般机制来介导有益的免疫作用：（1）通过在癌细胞中诱导免疫细胞死亡（ICD），这与多种免疫剂的发射有关，这与癌细胞相关。 （2）通过抑制或耗尽免疫抑制细胞群体，包括调节性T（T Reg）细胞，很大一部分与肿瘤相关的巨噬细胞（TAM）和髓样衍生的抑制细胞（MDSC）；或（3）通过促进免疫效应细胞的激活，例如细胞毒性T淋巴细胞（CTL），这些细胞（CTL）识别出恶性细胞，这些细胞在MHC I类分子上呈现特定肿瘤相关的抗原（TAAS），并通过其T -Cell受体（TCR）（TCR）（TCR）对其进行反应，并通过产生效应效应分子，例如Inrolecules，例如Inrolegn，例如Interfeor，例如Inroven GAN，例如InroveNGAN，例如InroveNGAN，例如InroveNGAN，例如Inrofefors inserforefeanga。ATP，三磷酸腺苷； Calr，钙网蛋白； CXCL10，C -X -C基序趋化因子配体10; HMGB1，高移动性组框1； IFN，干扰素； MHC，主要的组织相容性复合物。ATP，三磷酸腺苷； Calr，钙网蛋白； CXCL10，C -X -C基序趋化因子配体10; HMGB1，高移动性组框1； IFN，干扰素； MHC，主要的组织相容性复合物。
新的主要阴性IL6ST变体扩展了依赖GP130的Hyper-Ige综合征的免疫学和临床光谱
摘要 - 对网络入侵检测系统的评估需要足够数量的混合网络流量，即由恶意和合法流动组成。特别是获得现实的合法流量很难。合成网络流量是响应不足或不完整的现实数据集的工具之一。在本文中，我们仅着重于合成产生高质量的合法流量，而我们不会深入研究恶意交通。对于这项特定任务，最近的贡献利用了高级机器学习驱动的方法，特别是通过生成对抗网络（GAN）。但是，对GAN生成的数据的评估通常会忽略关键属性，例如协议依从性。我们的研究通过提出一组全面的指标来解决差距，以评估合成合法网络流量的质量。为了说明这些指标的价值，我们通过简单但有效的概率生成模型Bayesian Network（BN）将面向网络的gans进行了经验比较。根据我们提出的评估指标，基于BN的网络流量产生的表现优于基于ART GAN的对手。在我们的研究中，BN产生了更现实和有用的合成良性流量，并同时最大程度地减少了计算成本。
研究揭示了增加骨关节炎风险的13个基因
Phanstiel是细胞生物学和生理学系的副教授，然后利用实验室在基因组学和生物信息学方面的专业知识来生成基因表达数据，并在计算上识别与骨关节炎风险相关的基因。Brian Diekman博士，UNC-NC州生物医学工程联合系的副教授，基因编辑专家，主持了后续研究，以确定因果基因在骨关节炎中的作用。Brian Diekman博士，UNC-NC州生物医学工程联合系的副教授，基因编辑专家，主持了后续研究，以确定因果基因在骨关节炎中的作用。
干细胞射击：揭示一种治疗炎症性眼病的更安全方法
间充质基质细胞（MSC）是人体各种组织中存在的异质细胞种群，已知具有免疫调节和调节性能。他们导航到体内受伤和炎症的部位的能力使他们在开发再生治疗和药物方面受到了极大的追捧。
在力游泳和尾悬浮测试中揭示了类似抑郁症行为的认知过程
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月25日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.24.634822 doi：Biorxiv Preprint
CardLab揭幕下一代智能卡访问产品具有指纹领先的T形指纹传感器
关于CardLab CardLab是高级生物识别智能卡解决方案和令牌身份平台的领先提供商，专门针对物理和逻辑访问的安全身份验证。与丹麦的总部和研发和泰国的制造设施一起，CardLab开发了高性能的，用户友好的智能卡产品，可整合尖端的生物识别和加密技术，以及高度安全的后端身材验证系统，以实现身份标记验证。我们的解决方案旨在满足全球企业，政府和金融机构不断发展的安全需求。有关更多信息，请访问www.cardlab.com或电子邮件：info@cardlab.com。
深度学习增强的轻片显微镜揭示了对心脏纤维化的影响
在临床和临床前研究中，对MF的定量评估仍然是一个重大挑战，受到技术局限性和疾病固有的可变性的阻碍（Bengel等，2023; Karur等，2024; Barton等，2022）。心脏纤维化分析使心脏的小尺寸和缺乏提供足够分辨率的方法变得复杂（Galati等，2016）。组织学染色技术，例如Masson的三色染色，30
在医疗服务数据库中识别1型 /类型2型糖尿病，以改善糖尿病的健康监测，医学研究和预防：算法开发和应用< / div < / div>
简介：大数据源代表了糖尿病研究的机会。一个例子是法国国家卫生数据系统（SND），收集有关整个法国人口的医疗外医疗保健和住院医疗索赔的信息（6600万）。目前，基于抗糖尿病药物报销的经过验证的算法能够鉴定出SND中有药理学治疗糖尿病的人。，但不能将1型与2型糖尿病区分开。区分1型和2型糖尿病是糖尿病监测中的培训，因为它们在预防，风险，疾病自然病史，病理生理学，病理学，管理和并发症的风险方面存在差异。本文研究了使用人工智能的1型糖尿病分类算法的开发及其用于估计法国1型和2型糖尿病患病率的应用。方法：最终数据集构成了康斯坦斯队员的所有糖尿病病例（n = 951）。使用了基于八个步骤的监督机器学习方法：最终数据集选择，目标定义（类型1），编码功能，最终数据集分为培训和测试数据集，功能选择，培训以及验证以及算法的选择。将选定的算法应用于SNDS数据，以估计成人18-70岁的成年人中的1型糖尿病患病率。结果：在3481个SNDS功能中，选择了14个以训练不同的算法。人工智能为预防研究和糖尿病提供了新的可能性。最终的算法是基于上一年快速作用的胰岛素，长效胰岛素和BIGUANIDE的报销数量的线性判别分析模型（特定的97％和敏感性100％）。在2016年调整算法性能后，法国的1型糖尿病患病率分别为0.3％和4.4％。结论：我们的1类/类型2类别分类算法的性能很好，适用于其他国家/地区的任何处方或医疗索赔数据库。©2023由Elsevier Masson Sas出版。这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章