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医学合成数据中隐私和实用性指标的范围审查
合成数据的使用是一种有前途的解决方案，可在解决隐私问题时促进与健康相关数据的共享和再利用。但是，在系统地评估合成数据的隐私和实用性的标准化方法上仍然没有共识，这阻碍了其更广泛的采用。在这项工作中，我们介绍了评估合成健康相关数据的当前方法的全面审查和系统化，重点介绍了隐私和实用性方面。我们的发现表明，有多种方法可以评估合成数据的实用性，但是在哪种情况下，没有共识是最佳的。此外，我们发现本综述中包括的大多数研究都不评估合成数据提供的隐私保护，以及那些通常会大大低估了风险的隐私保护。
Semois山谷国家公园（比利时）国家公园的野生蜜蜂多样性 朝着金丝雀岛的条形码数据库用于土壤生物多样性：揭示了岛状土壤中隐性和未记录的螨虫物种多样性 可培养的嗜热细菌多样性来自Kotli Azad Jammu和Kashmir的Tata Pani Hotspring 通过在史密森尼国家自然历史博物馆收集陆地节肢动物来增强DNA条形码参考库 黑暗分类墙中的另一个裂缝：富含物种和普通的eurytomidae（膜翅目，chalcidoidea）的定制DNA条形码方案
鉴于当前的生物多样性损失率，保护必须是政府和组织保护生态系统运作并确保可持续未来的全球优先事项（Diaz 2019）。在这种情况下，发起了一个项目的呼吁，以在比利时沃伦尼亚建立前两个国家公园。在其中，半山谷于2022年12月9日正式指定了国家公园。Semois Valley国家公园（SVNP）跨越卢森堡和Namur省的28,903公顷。以其茂密的森林和河流网络而闻名，该公园主要以塞莫斯河为中心，森林占其地区86.54％。公园包含使用欧洲自然信息系统（EUNIS）分类的栖息地，其中包括介质的草原（E2--9％的NP区域），季节性湿和湿的草地（NP区域的E3-0.7％），河流和FEN磨砂膏（NP区域的F9-0.3％）。此外，SVNP的特征是由历史人类活动所塑造的独特栖息地，例如19世纪的不活动的板岩采石场，曾经是该地区板岩行业的一部分。这些以前的工业活动，曾经对瓦洛尼亚具有经济意义，现在有助于塑造公园的景观（Remacle 2007）。公园还需要覆盖15,648公顷的各种保护名称（大约占其总面积的54％；图1），包括10个Natura 2000站点。此外，它包含四个在生物学上重要的湿地，总计3.10公顷（parc National de la lavalléedela semois 2021）。在公园的大部分地区，广泛的保护地位强调了保护景观及其生物多样性的强烈区域承诺。
基底神经节对感知决策中隐性和显性价值信号的学习有不同的贡献
对信心的元认知评估提供了决策准确性的估计，可以在没有明确反馈的情况下指导学习。我们使用同时进行的 EEG-fMRI，直接比较人类如何从这种隐性反馈和显性反馈中学习。参与者执行了一项运动方向辨别任务，其中刺激难度增加以保持表现，并混合了显性反馈和无反馈试验。我们使用 EEG 解码分离了决策后信心的单次试验估计值，并发现这些神经特征在反馈时与可分离的显性反馈特征一起重新出现。我们沿着纹状体的背腹梯度识别了这些隐性反馈与显性反馈的特征，这一发现是通过 EEG-fMRI 融合才实现的。这两个信号似乎整合成外部苍白球中的聚合表征，可以通过丘脑和岛叶皮质广播更新以改善皮质决策处理，而不管反馈来源如何。
雷达目标检测 现实世界中隐性关联的任务，用于研究思想感知：社会机器人技术的见解 教授EFL教室的21世纪技能 薄荷油含油的多乳酸膜 - 开放式元 使用微生物组RNA-seq数据的元文字分析
i特此声明，本文档中的所有信息均已根据学术规则和道德行为获得并介绍。我还声明，根据这些规则和行为的要求，我已经完全引用并引用了这项工作不是原始的所有材料和结果。
揭开火星 2020 任务装配洁净室中隐藏的微生物多样性，从分子层面洞察难以进行宏基因组测序的新物种的持久性和毅力
。CC-BY-NC 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 24 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.21.633868 doi：bioRxiv 预印本
揭示固态 Na-S 电池中隐藏的多硫化物：如何
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-k9psr ORCID：https://orcid.org/0000-0002-2074-941X 内容未经 ChemRxiv 同行评审。许可：CC BY-NC 4.0
医学合成数据中隐私和实用性指标的范围审查
合成数据的使用是一种有前途的解决方案，可在解决隐私问题时促进与健康相关数据的共享和再利用。但是，在系统地评估合成数据的隐私和实用性的标准化方法上仍然没有共识，这阻碍了其更广泛的采用。在这项工作中，我们介绍了评估合成健康相关数据的当前方法的全面审查和系统化，重点介绍了隐私和实用性方面。我们的发现表明，有多种方法可以评估合成数据的实用性，但是在哪种情况下，没有共识是最佳的。此外，我们发现本综述中包括的大多数研究都不评估合成数据提供的隐私保护，以及那些通常会大大低估了风险的隐私保护。
doi：https：//doi.org/10.48009/3_IIS_2024_110 A I模型的比较以检测图像中隐藏消息
隐身是在看似无害的封面媒体中隐藏秘密信息的艺术，对数字安全和法医分析提出了重大挑战。随着数字图像用作隐藏数据的载体的越来越多，必须有效，准确的切解技术的需求。这项研究比较了几种机器学习模型，包括K-Nearest邻居，高斯，多层感知器，随机森林，随机森林，AA未经训练的卷积神经网络以及一个被称为RESNET-18的预先卷积神经网络模型，称为RESNET-18，在其有效性的情况下，在其有效性的图像中具有sepnagomhichosics Messect embedded empedded的有效性。研究发现，卷积神经网络是检测具有99％准确性的地理含量的最佳模型。
卫星网络中隐私和安全问题的全面系统审查
由于其广泛的地理覆盖范围和灵活的部署能力，卫星网络的最新进展引起了人们的兴趣，为全球通信和转变传统沟通方法提供了有希望的解决方案。尽管有这些进步，但当前的卫星系统仍面临诸如高繁殖延迟和高纬度区域的覆盖范围不足之处，特别是在地静止（GEO）系统中。低地球轨道（LEO）系统可以解决这些问题，主要用于语音服务，如虹膜系统所示，但遇到了财务困难。本研究旨在解决卫星网络中的安全问题，这是一个关键问题，因为这些网络越来越依赖于IP协议以及陆地节点和卫星链接的混合配置。以前的工作已经确定了对卫星网络的各种潜在安全攻击，并提出了不同的解决方案，但是这些解决方案通常缺乏全面的效力和鲁棒性。我们的方法涉及分析类似于Iridium System的卫星网络中的安全漏洞，该系统包括每个卫星上的卫星间链接（ISL）和路由器。我们审查并评估现有的安全措施，并提出增强功能以提高其有效性。我们的结果表明在当前系统中有很大的漏洞，但也表明，通过有针对性的改进，可以大大提高安全性。这项研究的含义是深刻的，表明更安全的卫星网络可以更好地支持关键的全球通信和服务，包括宽带互联网和数据服务，从而增强其可靠性和用户信任