XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分类
通过Colortokens Zero Trust微分类保护Epic系统
•和第三，如果不使用EPIC选项，我们将研究连接到EPIC系统的辅助系统和相关部门，例如PACS以及可能的放射学，实验室或药房系统。这些辅助系统是医院的合作伙伴组织，可能存在遗传的风险，或者是与Epic接触的内部医院申请。但是，今天可能无法将代理放置在设备上以启用保护，因此，仅使用Epic桥接的辅助系统与EPIC的接口，因此可以利用这些策略性接口限制访问权限。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
用棉花糖和微小分类器的机器学习
该项目来自Google（https://adafru.it/icg），使用笔记本电脑的内置相机来识别各种谷物和棉花糖。然后根据您训练的模型对计算机进行分类。电路游乐场快车（http://adafru.it/3333）与计算机进行通信，以决定何时通过微伺服器对哪种棉花糖/谷物进行分类。
海军入伍人力和人员分类
海军部 海军作战部长办公室 2000 海军五角大楼 华盛顿特区 20350-2000 1221 Ser 00/436 16 十月 23 来自：军事人员计划和政策司 (N13) 主任 致：所有舰船和站点（不包括没有海军人员的海军陆战队实地收件人） 主题：2023 年 10 月颁布海军士兵人力和人员分类及职业标准手册 (NAVPERS 18068F) 第一卷和第二卷 参考：(a) OPNAVINST 1223.1D (b) NAVPERS 18068F 1.根据参考 (a)，第卷参考文献 (b) 中的 I 卷是海军职业标准的官方手册，参考文献 (b) 中的第 II 卷是海军士兵分类的官方手册。此版本包含修订时可用的最新信息。2.该手册的目标是定义士兵所执行的工作，并根据所有指挥梯队的交互支持，正确及时地识别技术人员和要求。鼓励各指挥部根据参考文献 (b)（附录 A）提出建立、修订或撤销的建议。3.海军人事局 CD-ROM 将每半年分发一次。将活动添加到 CD-ROM 自动分发列表的请求应发送至：海军部海军人事司令部收件人：PERS-532D 5720 Integrity Drive Millington, TN 38055-0532，并包含以下相关信息：标准海军分发列表编号 (SNDL) 活动名称、缩写和 UIC 地址注意代码联系人及电话号码请求的 CD 数量及理由电子邮件地址更正至：BUPERSWEB/CD@navy.mil
未分类 UNCLASS1tIFIED - DTIC
一个设备的操作和使用是为了实现每个服务的特定目标，与系统测试有关。该设备及专业经验可用于解决所有军事服务的特定问题，也可用于许多工业组织。 \ticýi mnp ro~ermenI'is ore/co stoa't 正在完成，其中 \t 是错误的，并且不反映在此
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
识别物种丰富的分类单元的挑战：在线多...
对高度多样化的植物分类单元的保护和研究可能是一个巨大的挑战，因为具有潜在复杂关系的不可管理的物种通常会导致物种鉴定困难。cyrtandra举例说明了这些挑战。CA缺乏身份资源。170种伯恩斯·西拉德拉（Bornean Cyrtandra）的物种使许多标本未识别，从而减慢了该地区的研究工作。本项目通过使用在线生物多样性数据管理平台XPER3（https：//app.xper.fr/）来描述为高度多样化的分类单元创建识别资源的工作流程来解决这一问题。该密钥现已发布并可以在线自由访问。在线多功能分类键通过将可访问的用户友好平台与动态分类研究工具相结合，为生物多样性研究提供了有希望的工具，使其特别适合于解决高度多样化的分类学组。
基于依维莫司血液浓度的移植患者分类：使用免疫分子存在``错误分类''的风险？
建议依维莫司的治疗药物监测（TDM），以防止与服药不足有关的排斥风险，并最大程度地减少与上层面暴露有关的毒性作用[1]。可以使用两种主要方法进行此监测：具有基于质谱的分析检测的色谱程序，这些分析检测是对母体特异的，并且使用特定的抗体 - 抗原反应进行免疫测定，这些反应对与药物代谢物的交叉反应性敏感[2]。然而，从临床角度来看，测定之间的偏差可能会使人混淆，并导致调整依维莫司剂量的错误。国际治疗药物监测和临床毒理学免疫抑制药物科学委员会建议在理论值为1.0的10％以内的线性回归坡度，而线性回归截距则在零以截然不同的情况下截然不同[3]。