抑郁症是造成残疾和自杀的最大贡献者之一,全球每年约有80万自杀(1)。在十年中,抑郁症的患病率增加了25%以上(2005-2015)(2,3)。这种增加与每年耗资数十亿美元的社会经济负担有关(4)。此外,COVID-19大流行进一步增加了病例,估计全球流行率为28%(2)。药物治疗是中度至重度抑郁症的第一线治疗方法(5)。但是,患者的显着比例未能对药物做出反应(6)。多达60%的抑郁症患者对他们的初始治疗没有反应,并且通常从第一种处方药转换为其他替代药物(6,7)。随后的治疗方法,患者具有临床阳性反应的可能性大大降低(6)。在某些个体/人群中,相同的抗抑郁药可能有效,但不具体,或者可能导致其他人的不良药物反应(ADR)(8)。因此,新策略专注于个性化抗抑郁药的处方。这是在临床实践中广泛努力的一部分,以使用精确药物技术(包括精确给药)改善患者的结果(9,10)。使用个体的基因型来帮助药物选择,称为药物基因组学,是一种有前途的方法,具有改善抑郁症治疗的潜力(9-13)。在非癌症药物中,精神病药物具有最高比例的药物,并具有FDA批准的PGX信息(17)。该领域最初被称为药物遗传学,因为它涉及单个基因或相对较少的基因的组合,但是它演变成药物基因组学(PGX),以适应整个基因组中许多基因的基因,从而影响基因相互作用(13)。有许多可用的商业PGX测试面板,包括Genesight,NeuroidGenetix,CNSDOSE,Neuropharmagen和Genecept(12)。一些面板除了提供PGX测试外,还提供与精神病药物有关的临床解释和决策支持工具(14、15)。医生可以主动为患者要求PGX测试,以指导新的药物处方,或者如果治疗失败。此外,还有监管机构(美国食品和药物管理局,FDA)和研究联盟(临床药物遗传学实施联盟,CPIC)提供了针对处方的建议和准则(12、14-16)。FDA标记了38种具有PGX预防措施的精神病药物,这些药物主要由两种主要的肝酶CYP2D6和CYP2C19代谢,分别由高度多型CYP2D6和CYP2C19基因编码(18)。然而,精神病学中PGX测试的临床使用仍然很低(19),由于许多原因,包括CYP酶反应,对药物治疗方案的依从性不佳,负面生活方式的影响(例如,烟草吸烟)以及有限的先例知识(20)。许多临床试验,荟萃分析和系统评价检查了PGX引导的药物选择以治疗抑郁症的效率和安全性。例如,Han等人。(24),报道了PGX指导治疗导致了A大多数研究发现,PGX引导的抗抑郁药处方优于治疗方法(处方不考虑PGX测试结果(21 - 24)。
自 2019 年 3 月被世界卫生组织指定为大流行病以来,SARS-CoV-2 已感染超过 5.4 亿人,并在 2022 年 6 月造成 600 万人死亡(1)。此外,这种病毒还在不断变异,出现新的变种(2)。虽然目前使用 SARS-CoV-2 疫苗可以控制 COVID-19 感染和死亡率,但包括荟萃分析在内的多项研究表明,接种疫苗后 6 个月内疫苗效力下降高达 30%,疫苗对抗新出现的 SARS-CoV-2 变种的能力也会降低(3,4)。各种因素导致的疫苗接种覆盖率不理想以及公众对现有 SARS-CoV-2 疫苗的排斥也加剧了这一问题(5)。因此,仍有必要研发能够长期持续、对各种变种都有效、提高疫苗接种覆盖率和公众接受度的疫苗。开发基于树突状细胞 (DC) 的疫苗是一种可以克服现有问题的创新型疫苗。基于 DC 的疫苗利用 DC 作为抗原呈递细胞 (APC) 的能力来诱导以 T 细胞免疫为导向的人体免疫系统 (6)。用离体方法开发基于自体 DC 的疫苗可能是一种有效的方法,因为它可以确保所用 DC 的质量,简化 DC 成熟过程和发生的抗原呈递,并提高疫苗接种的安全性,包括对于有疫苗接种禁忌症的合并症受试者。此外,自体疫苗有可能提高公众对疫苗接种的接受度 (7)。在之前的研究中,I 期和 II 期临床试验的临床前和中期分析结果均发现这种疫苗具有良好的潜力。在短期观察中(3 个月),在 I 期和 II 期临床试验的受试者中未发现严重不良事件 (SAE)。此外,携带 SARS CoV-2 S 蛋白的自体树突状细胞疫苗(AV-COVID-19 或 Nusantara 疫苗)可以很好地诱导足够的 T 细胞免疫。该疫苗还可以形成抗体反应 (8)。本文将介绍 1 年观察期内的安全性结果。还分析了树突状细胞疫苗的有效性潜力。
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除了推动 IP(知识产权领域)的技术进步之外,由于图灵测试,我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中,这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是,一旦它开始发挥作用,就不再被称为人工智能,而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面,经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
摘要:云计算已成为现代IT基础架构的重要组成部分,为组织提供了可扩展且灵活的解决方案。安全问题仍然是其广泛采用的重大障碍。本研究探讨了Oracle云基础架构(OCI)的关键安全挑战,包括数据泄露,未经授权的访问,身份管理和网络漏洞。虽然Oracle的安全工具(例如Oracle Cloud Guard和Data安全)有助于减轻这些风险,而不断发展的网络威胁需要持续适应。共同的责任模型进一步需要采取主动的安全措施和法规依从性。为了提高云安全性,这项研究研究了混合加密技术的性能,比较了OCI中基于RSA,Blowfish,基于池塘的关键管理。结果表明,RSA + Blowfish模型可显着提高加密速度,降低解密延迟并增强安全指标。绩效评估指标以准确性(99.47%),精度(99.12%),召回(99.08%)和F1得分(99.10%)确认其鲁棒性。这些发现建立了混合加密作为确保基于云的数据的有前途的方法。
此预印本版的版权持有人于2025年3月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.11.25323491 doi:medrxiv preprint
庞迪切里大学,印度帕德切里摘要:随着暴力犯罪者(包括儿童性犯罪者)的累犯率令人震惊,对维护脆弱环境的高级安全措施的需求越来越紧迫。学校,育儿中心和其他高风险地区特别容易受到潜在威胁的影响,因此必须实施积极的解决方案,以确保儿童和员工的安全和福祉。在很大程度上依赖安全人员手动监控的传统监视系统正越来越多地证明实时识别和应对威胁的不足。人类的监督通常受到诸如延迟反应和判断错误之类的局限性,留下了关键的安全差距。我们建议的工作提供了一种新颖的视频监视系统,该系统使用DeepFaceNet,这是一种高度优化和模块化的深度学习模型,旨在克服这些困难。由于该技术主要旨在处理监视摄像机的实时视频供稿,因此它可以识别和检测具有犯罪背景的人的面孔,尤其是那些被归类为高风险罪犯的人。通过利用最新的面部识别技术,我们建议的系统提供了强大而全面的威胁检测解决方案。随着公共安全的改善,它还可以抑制犯罪行为,这有助于避免这种事件。该系统通过强调高精度,实时处理和可靠性来解决并确保安全和监视领域的更安全环境。索引术语:面部识别,深度学习,深度,监视,安全性。
为了支持改善患者护理,该活动已由Medscape,LLC和新兴的传染病计划和实施。Medscape,LLC得到认可的持续医学教育委员会(ACCME),认证药物教育委员会(ACPE)(ACPE)和美国护士证书中心(ANCC)的认可,为医疗团队提供继续教育。Medscape,LLC指定此基于期刊的CME活动,最多为1.00 AMA PRA类别1 CRECTER™。医师应仅要求其参与活动的程度相称。成功完成此CME活动(包括参与评估部分),使参与者能够在美国内科医学委员会(ABIM)维护认证(MOC)计划中获得高达1.0 MOC的积分。参与者将赚取相当于该活动的CME积分数量的MOC积分。为了授予ABIM MOC信用,向ACCME提交参与者完成信息是CME活动提供商的责任。所有其他完成此活动的临床医生将获得参与证书。参加本期刊CME活动:(1)回顾学习目标和作者披露; (2)研究教育内容; (3)在https://www.medscape.org/qna/processor/73653?showstandalone = true&src = prt_jcme_eid_ mscpedu; (4)查看/打印证书。有关CME问题,请参见第643页。注意:Medscape的政策是避免在认可的活动中使用品牌名称。但是,为了尽可能清楚,在此活动中使用商标名称来区分混合物和不同的测试。这并不是要推广任何特定产品。
iii。建模和分析用户模块1。generatersakeys():此功能启动生成RSA键对的过程。b。它将调用KeyGenerationModule生成公共和私钥。c。它将处理在密钥生成过程中可能发生的任何错误,例如随机性不足或无效的关键参数。2。filepath():此功能提示用户输入需要加密的FilePath。b。它将验证输入以确保其处于预期格式并处理任何无效输入。3。Encrypt():此功能将:1。使用生成的公共密钥调用加密模块加密授权。2。调用DataTransmissionlayer将网络通过网络传输加密的密文将其传输到接收器。4。解密():此功能将:1。从网络接收加密的密文。2。使用私钥调用解密模块以解密密码。3。向用户输出解密的明文。
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