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Jacques Serizay
数据分析机器学习标准，深度学习，SQL [SQLITE3，MySQL]，交互式仪表板[Shinny，dash]•适应并优化了解决生物学问题的机器学习方法。•实施云代理框架以存储，操纵和分析高维数据集。•开发定制数据分析管道以简化生物学发现和假设检验。•交互式仪表板的全堆放开发可视化复杂的多态数据集，以进行实时数据探索。数据管理CI/CD [NextFlow，Makefile，Snakemake，GitHub动作]，容器化[Docker，Singularity，Kubernetes]•实现CI/CD程序以自动化工作流程，确保可重复性和可伸缩性。•领导计划，以增强数据版本和工作流程自动化，从而改善跨学科团队的协作。
血液学肿瘤中同种异体干细胞移植的个性化时间：使用多层建模和微仿真的目标试验仿真方法
患者预科用根据决策过程中的临床相关性所选择的关键因素（对于MDS：年龄：IPSS-R/IPSS-M）所选择的关键因素。7，8目的是通过使用不同的移植策略计算质量调整后的平均生存时间来确定最佳策略，并在每个患者中进行比较。出于这个原因，多层建模框架用于考虑治疗前和治疗后的疾病状态，并根据治疗性治疗和治疗后结果调整可能的混杂因素。这个多态疾病模型描述了该疾病的自然史，并估算了感兴趣的协变量的影响。最后，实施了基于微观仿真的决策模型，以确定与最高生存时间相关的过程的最佳时机。
基于深度学习的多摩斯
目的：三阴性乳腺癌（TNBC）由于其侵略性而构成了重大诊断挑战。这项研究基于最新的多摩学数据开发了创新的深度学习（DL）模型，以增强TNBC亚型和预后预测的准确性。该研究重点是通过展示一个模型，该模型在数据集成，统计性能和算法优化方面取得了重大进步，以解决先前研究的限制。方法：与乳腺癌相关的分子特征数据，包括mRNA，miRNA，基因突变，DNA甲基化和磁共振成像（MRI）图像（MRI）图像，从TCGA和TCIA数据库中获取。本研究不仅将单词词与多摩斯机器学习模型进行了比较，还将贝叶斯优化应用于创新的多摩学数据的DL模型的神经网络结构。结果：多摩管数据的DL模型在亚型预测中显着优于单词模型，在跨验证中达到了98.0％的精度，在验证集中达到97.0％，在外部测试集中达到91.0％。此外，MRI放射素学模型显示出令人鼓舞的性能，尤其是在训练集的情况下。但是，转移测试期间的性能下降强调了DL模型在数据一致性和数字处理方面的多态数据模型的优势。结论：我们的多态DL模型在统计绩效和转移学习能力方面介绍了显着的创新，对TNBC分类和预后预测具有显着的临床相关性。虽然MRI放射线学模型被证明有效，但它需要进一步优化跨数据库的应用，以提高准确性和一致性。我们的发现提供了通过多词数据和DL算法改善TNBC分类和预后的新见解。
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7.1.1孕妇Inqovi尚未在孕妇中进行研究。对孕妇施用时可能会造成胎儿伤害。在妊娠第18周，一名血液学恶性肿瘤的39岁妇女中，一名已发表的单一发表的病例报告描述了一个血液学恶性肿瘤的39岁妇女的多种结构异常。这些异常包括全脑脑，缺乏鼻骨，中期畸形，唇裂和口感，多态和落石底脚。怀孕终止。在器官发生过程中，静脉去替宾滨对孕妇和大鼠的给药约7％，大约7％的人类剂量导致胚胎 - 屈服死亡率增加，生长和结构异常的改变（请参阅16个非临床毒理学）。
在伦敦一起解决气候变化
解决关键障碍：前进的多态改造改造混合终身特性具有挑战性，并且行政区估计它可以防止在每个行政区进行大量的改造。这就是为什么在过去的一年中 - 与Haringey，Camden和Newham的领导层有关 - 我们一直在伦敦各地的地方当局资产经理，采购领导，住房经理和租赁经理，并与专业的律师和财产法律学者一起开发了一套支持地方当局的指导文件，以改造这些财产。本专家指南将帮助所有行政区了解多陈旧物业的问题，对当今可以解决的障碍实施解决方案，并为长期加速在这些建筑物中加速改造所需的政策变革所需的证据基础。
人工智能在增强数字环境网络安全方面的作用
1,2 达瓦讷格尔大学管理学院 通讯作者：Pooja P R 女士 简介 随着企业越来越依赖数字技术来运营，拥有强大的网络安全措施比以往任何时候都更加重要。由于云计算、移动应用和物联网的快速普及，敏感信息和系统现在容易受到各种网络威胁。备受瞩目的“数据”泄露和网络攻击凸显了现有网络安全框架的漏洞，促使人们重新评估传统防御机制。这些传统方法通常依赖于预定义的规则和签名，因此无法应对网络威胁的动态和演变性质。防火墙和防病毒软件等传统网络安全措施通常无法有效缓解利用先进技术（例如多态恶意软件和零日漏洞）的复杂攻击。静态性质
国际智能移动系统会议（...
ICSM 2025将成为研究人员，工程师和行业专业人员的宝贵平台。会议将重点关注智能运输系统，连接性和通信 - 有效的智能移动解决方案的关键组成部分。主题将包括电动汽车（EV）的新兴技术，多态智能运输系统，智能运输系统（ITS）中的物联网（IOT），安全考虑，以人工IoT的AI，基于IoT的运输，数据分析，驾驶员行为行为分析和决策过程。会议的范围包括机器和深度学习应用程序，在道路，空气，水和铁路交通，车辆安全系统，基于GPS的援助，驾驶员和旅行者支持系统，自动驾驶系统（ADS）援助，社交交通和智能移动解决方案方面的智能移动性，汽车安全系统，驾驶员和旅行者支持系统，驾驶员和旅行者支持系统。
结核性脑膜炎诊断和治疗
结核性脑膜炎（TBM）是结核分枝杆菌（MTB）引起的一种严重形式的非纯性脑膜炎，是最关键的肺外结核（TB）表现，尽管可用治疗，但死亡率仍为30-40％。缺乏独特的临床症状和有效的诊断工具会使早期发现复杂化。核酸检测，基因组学，代谢组学和蛋白质组学的最新进展导致了新型的诊断方法，从而提高了灵敏度和特异性。本综述着重于基于核酸的方法，包括XPERT Ultra，宏基因组下一代测序（MNGS）和整个脑组织的单细胞测序，以及代谢组和蛋白质组织生物标志物的诊断潜力。通过评估技术特征，诊断准确性和临床适用性，本综述旨在为TBM诊断策略的优化提供信息，并探讨多态技术的整合和临床翻译。
FINRA 的 2025 年监管监督报告
今年的报告还首次强调了威胁行为者使用 Gen AI 来增加成员目前面临的攻击的数量、可信度或严重性。报告敦促公司考虑对员工进行培训，让他们了解对抗性使用生成式人工智能所带来的更高的欺诈和网络风险，以及他们的网络安全计划是否考虑使用技术工具、数据来源和流程来识别此类风险。报告观察到，威胁行为者已经使用 Gen AI 生成可能绕过身份验证的虚假内容（例如深度伪造），创建变形以逃避检测的多态恶意软件，以及开发没有复杂技术能力的恶意工具。它还列出了威胁行为者利用 Gen AI 来放大现有网络安全威胁的方式（例如帐户接管、BEC、勒索软件