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微生物中的作用在动物入侵中：范围评论
Promicon项目旨在了解微生物组功能，以引导其表型生产生物聚合物，能量载体，原料和抗菌剂。它专注于使用高级数据挖掘，建模和机器学习分析关键物种和整个微生物。Promicon整合了合成生物学和代谢工程，以优化微生物群落以有效的代谢产物生产。该项目建立了一个标准化平台，用于定量单细胞和OMIC数据分析。其结果与欧盟的生物经济战略相吻合，促进了可持续的生物产品和循环经济。
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。
公众对入侵害虫控制基因技术的态度以及参与和信息的偏好：细分分析
基因技术的进步有望解决日益严重的入侵害虫问题。当前的研究旨在提高我们对公众看法的理解，以及在研究和开发该技术以供部署时潜在的公众参与途径和信息需求。对 1,149 名澳大利亚人进行了调查，并根据他们的态度将样本分为 4 组：某些反对者、骑墙派、谨慎支持者和某些支持者。“轻触式”参与活动似乎让大多数人感到满意；但对于对该技术持负面看法的一小部分人来说，更深入的参与可能更合适。总体而言，人们希望了解基因编辑技术的潜在风险以及相关的监管和控制。持更积极看法的人也对科学过程和技术表现出兴趣，而持更消极看法的人则想知道正在采取哪些措施来处理社会和道德问题。研究结果提供了以下方面的见解：1）当公众面临采用合成生物学方法解决环境问题时，他们的观点以及相关信念和感受的多样性；2）如何定制公众参与活动以符合人们的参与信念和既定偏好；3）生物技术开发人员在努力以对社会负责的方式设计基因技术时应解决哪些问题。
Michael J. Napuda，Esq。 114222014 Ar Ray 254 Suth Broadway; P.O Box 406 Pennsville，678-4777;传真（856）678,6805入侵Michael J. Napuda，Esq。 114222014 Ar Ray 254 Suth Broadway; P.O Box 406 Pennsville，678-4777;传真（856）678,6805入侵
Michael J. Napuda，Esq。 114222014 Masten和Ray 254 South Broadway； P.O. 框406宾夕法尼亚州，新泽西州08070电话（856）678-4777;传真（856）678 6805宾夕法尼亚州乡镇宣言原告的律师________________________________________________________________ ：：新泽西州高等法院：萨勒姆县申请乡镇的法律司：Docket no。 ：宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州：塞勒姆县：民事案例816（负担得起的住房）：：第四轮投诉：宣言救济宣言原告，宾夕法尼亚州乡镇（以下简称“乡镇”或Michael J. Napuda，Esq。114222014 Masten和Ray 254 South Broadway； P.O.框406宾夕法尼亚州，新泽西州08070电话（856）678-4777;传真（856）678 6805宾夕法尼亚州乡镇宣言原告的律师________________________________________________________________ ：：新泽西州高等法院：萨勒姆县申请乡镇的法律司：Docket no。：宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州：塞勒姆县：民事案例816（负担得起的住房）：：第四轮投诉：宣言救济宣言原告，宾夕法尼亚州乡镇（以下简称“乡镇”或
入侵物种咨询机构的建议......
在保护美国的土地和水域中，建立一个国家EDRR工作队（美国内政部2016年）。工作队将由联邦实体和国家，部落和区域性倡议的代表组成，这些倡议将作为一个站立机构，以促进在现有和新的早期发现和快速响应工作中联邦机构与非联邦伙伴之间和非联邦合作伙伴之间的全国协调和沟通。工作组将在识别和评估优先侵入性物种，关键EDRR工具和技术的识别，协议和其他指导的起草以及确定紧急响应和准备工作的优先级中发挥关键作用。工作队还将有助于确定各个实体的角色和责任，并在EDRR框架的背景下制定决策标准。
小儿牙科中最小入侵技术的进步：评论
微创牙科（中）通过强调保存健康的牙齿结构，减少与治疗相关的创伤并提高患者依从性，从而彻底改变了儿科牙科护理。这篇叙述性评论探讨了中型技术的进步，包括二氧化二氨基氟化物（SDF），树脂浸润，萎缩的恢复治疗（ART），生物活性材料，激光辅助疗法和三维（3D）印刷技术。这些方法优先考虑早期诊断，预防和保守管理，与以患者为中心和可持续的实践保持一致。SDF表现出高功效，可在令人感动的龋齿进展中，但由于变色而引起了审美挑战。树脂浸润为白点病变提供了美观和无创治疗，而艺术品在资源有限的环境中提供了成本效益和儿童友好型龋齿管理。生物活性材料支持组织再生，激光技术可以实现精确而无痛的程序，尽管其采用受到高成本和培训要求的限制。新兴工具（例如人工智能和3D打印）提高了诊断准确性和治疗精度。尽管与成本，运营商培训和基础设施相关的挑战，但中型技术仍在不断发展，为小儿牙科护理提供了有希望的解决方案。未来的研究应着重于优化材料，改善可访问性和集成数字技术，以扩大微创方法的影响。本评论重点介绍了MID在改善口腔健康结果和确保儿童可持续，以患者为中心的护理方面的变革作用。
网络入侵检测（NID）的比较分析...
网络入侵检测系统 (NIDS) 是现代网络安全框架的重要组成部分，旨在检测和缓解网络内的恶意活动。本研究探索了人工智能 (AI) 技术（包括机器学习 (ML) 和 DL）的应用，通过准确的入侵检测来提高网络安全。使用 CIS-CICIDS2017 数据集，采用了全面的预处理流程，包括数据清理、基于 SMOTE 的平衡、最小-最大规范化和特征选择。随机森林 (RF) 模型表现出优异的性能，准确率为 99.90%，精确率为 97.78%，召回率为 97.08%，F1 得分为 97.41%。与决策树 (DT)、堆叠 LSTM 和 AdaBoost 模型的比较分析突出了 RF 在检测和分类网络流量方面的稳健性。未来的研究旨在优化特征工程并探索混合 AI 模型，以改进动态网络环境中的实时入侵检测。
建议引用：Hornung, Olivia；Smolnik, Stefan (2021)：人工智能入侵职场：对组织使用个人虚拟助理的负面情绪，电子市场，ISSN 1422-8890，Springer，柏林，海德堡，第 32 卷，Iss。1，第 123-138 页，https://doi.org/10.1007/s12525-021-00493-0
摘要 基于人工智能的个人虚拟助理 (PVA) 经常用于私人环境，但尚未进入工作场所。无论其对组织的潜在价值如何，在工作场所持续实施 PVA 都可能遭到员工的抵制。要了解这种抵制的动机，有必要研究人类行为的主要动机，即情绪。本文揭示了与组织 PVA 使用相关的情绪，主要关注威胁情绪。为了实现我们的目标，我们进行了一项深入的定性研究，在焦点小组讨论和个人访谈中收集了 45 名员工的数据。我们根据 Beaudry 和 Pinsonneault (2010) 设计的情绪分类框架对情绪进行了识别和分类。我们的结果表明，损失情绪（例如不满和沮丧）以及威慑情绪（例如恐惧和担忧）构成了组织 PVA 使用界限的宝贵基石。
入侵脑膜炎球菌疾病（脑膜炎脑膜炎）
加拿大：IMD的率在过去十年中降低（11）；但是，IMD在加拿大仍然是地方性的。 活动增加的时期大约每10到15年发生一次。 （8）从1995 - 2006年开始，在加拿大，IMD的发病率平均每100,000人口为0.77例。 平均每年报告235例。 使用12年的平均值，在不到一岁的婴儿（每100,000例8.7例）中观察到最高的发病率，其次是一到四岁的儿童（每10万人2.3）。 率降低到青春期，并在15-19岁（每100,000）和20-24岁（每100,000 1.0）时再次达到峰值。 （12）血清群B和C已导致加拿大大多数报道的流行疾病病例；脑膜炎球菌暴发几乎完全是由于血清群C。（8）血清群A和W-135在加拿大很少见。 血清群的侵入性疾病的率和数量保持稳定。 （12）加拿大：IMD的率在过去十年中降低（11）；但是，IMD在加拿大仍然是地方性的。活动增加的时期大约每10到15年发生一次。（8）从1995 - 2006年开始，在加拿大，IMD的发病率平均每100,000人口为0.77例。平均每年报告235例。使用12年的平均值，在不到一岁的婴儿（每100,000例8.7例）中观察到最高的发病率，其次是一到四岁的儿童（每10万人2.3）。率降低到青春期，并在15-19岁（每100,000）和20-24岁（每100,000 1.0）时再次达到峰值。（12）血清群B和C已导致加拿大大多数报道的流行疾病病例；脑膜炎球菌暴发几乎完全是由于血清群C。（8）血清群A和W-135在加拿大很少见。血清群的侵入性疾病的率和数量保持稳定。（12）
基于机器学习的网络入侵检测优化云计算环境
摘要 - Cloud Computing是世界各地企业之间的新兴选择，因为它提供了灵感和全球的Web计算机功能作为可自定义的服务。由于云服务的分散性质，安全是一个主要问题。由于入侵者对任何形式的攻击，隐私和安全性都是极大的选择，这是对按需服务成功的重大障碍。网络交通量的大量增加为日益困难和广泛的安全脆弱性开辟了道路。使用传统的入侵检测系统（IDS）防止这些尝试无效。因此，本文提出了一种基于机器学习（ML）模型的新型网络入侵检测系统（NIDS），称为支持向量机（SVM）和极端梯度增强（XGBoost）技术。此外，基于乌鸦搜索算法的高参数优化技术正在利用来优化NID的性能。此外，基于XGBoost的特征选择技术用于提高NIDS方法的分类精度。最后，使用NSL-KDD和UNR-IDD数据集评估了提出的系统的性能，实验结果表明，它的性能优于基线，并且有可能在现代NID中使用。