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在机器学习中检测和减轻数据中毒攻击：加权平均方法
对抗性攻击，特别是数据中毒，可以通过将故意设计的数据插入训练集中来影响机器学习模型的行为。本研究提出了一种识别对机器学习模型的数据中毒攻击的方法，即加权平均分析（VWA）算法。该算法评估了输入特征的加权平均值，以检测任何可能是中毒努力迹象的违规行为。该方法发现可以通过添加所有加权平均值并将其与预测值进行比较来指示操纵的偏差。此外，它可以区分二进制和多类分类实例，从而修改其分析。实验结果表明，VWA算法可以准确地检测和减轻数据中毒攻击，并提高机器学习系统针对对抗性威胁的鲁棒性和安全性。
糖尿病种群中平均血小板体积的比较研究有或没有血管并发症
抽象糖尿病会导致涉及人体多个器官和系统的长期并发症。在并发症列表中，相对血管并发症增加了病情的发病率。糖尿病患者受到多种因素的影响，例如高血糖状态，胰岛素抵抗，氧化应激和肥胖症（如肥胖症）的代谢状况，以及所有提到的疾病也出现了血小板多动症。平均血小板体积（MPV）可以用作了解血小板功能和激活的实验室参数之一，这反映了患者的血管谱。因此，本研究比较了糖尿病组之间平均血小板体积的值，以确定血管并发症与平均血小板体积之间的关系。这项研究与90名参与者进行，分为三组。A组是非糖尿病患者，B组为2型糖尿病患者，C组是具有血管并发症和MPV的2型糖尿病患者。在分析平均血小板体积的统计平均值时，B组（2型糖尿病患者）值高于A组（非糖尿病患者），并且具有统计学意义，P - 值为0.001。同样，在有和没有血管并发症的糖尿病患者中，C组（2型糖尿病）的平均值（具有并发症的2型糖尿病）高于B组（2型糖尿病患者），P - 值为0.049。在比较不同研究组的MPV时，与没有并发症的糖尿病患者相比，糖尿病患者的MPV较高。
平均血小板体积与妊娠糖尿病之间的关联：案例控制研究
目的：妊娠糖尿病（GDM）是最普遍，最臭名昭著的医学疾病之一，使妊娠复杂化，与慢性低度炎症有关，这会触发内皮损伤和血小板激活。平均血小板体积（MPV）在GDM中被认为更高，这可能有助于早期诊断和适当治疗这种并发症。我们研究的目的是确定MPV和GDM诊断之间是否存在关联，并比较有或没有GDM的孕妇的各种血小板指数。材料和方法：所有参与者都接受了50克葡萄糖挑战测试。如果1小时的血糖水平=>>> 140 mg/dL，则这些妇女进一步接受了100克口服葡萄糖耐受性测试，该试验根据木匠和库斯坦标准进行了解释。被诊断为GDM的妇女被视为病例（n = 73），而筛查测试负面的妇女为对照（n = 73）。测量其他血小板参数，然后在两组之间进行比较。结果：发现病例和对照组之间MPV（P = <0.001）和血小板计数（P = 0.01）的差异具有统计学意义。具有GDM的孕妇的MPV明显更高，血小板计数较低。此外，在GCT值和MPV之间发现了统计学上显着的正相关，并且在GCT值和血小板计数之间发现了反相关。临床意义：我们的研究证明，与健康匹配的对照相比，GDM新诊断的患者的MPV值位于高正常范围内。结论：与健康孕妇相比，GDM患者的MPV值和血小板计数值之间存在显着差异，在诊断时，有助于支持证据表明，可以将平均血小板体积用作GDM的标记。MPV与GCT值与血小板计数与GCT值之间的呈正相关，进一步表明，这些标记物也可用于研究疾病的严重程度，并且在危险时可能会预期血糖危险。这以及对其他血小板参数差异的了解不仅有助于对患有GDM的孕妇的预测和早期诊断，而且还提供了一种工具，可以更好地预测并发症并改善母体和新生儿结果。关键词：妊娠糖尿病，平均血小板体积，血小板计数，妊娠。南亚妇产科联合会杂志（2023）：10.5005/jp-journals-10006-2289
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
Majorana-fermion的平均田间理论吉塔夫量子自旋液体
我们根据s = 1 /2旋转算子的不同majorana fermion表示形式，使用parton均值结构理论来确定蜂窝晶格上各向异性kitaev-heisenberg模型的相图。首先，我们使用二维Jordan-Wigner Transformation（JWT），涉及半实用的蛇字符串操作员。为了确保典型化的汉密尔顿人仍然是本地的，我们考虑了海森伯格部门的极端交换各向异性的极限。第二，我们使用传统的基塔维尔代表，以四个受局部约束的约束，我们通过拉格朗日乘数执行。对于这两种表示，我们一致地将键和磁化通道中的相互作用项解除，并确定相图作为Kitaev耦合的各向异性的函数，以及Ising交换的相对强度。虽然这两种平均值理论都产生了相同的相位边界，以使无间隙和间隙的Kitaev量子旋转液体之间的拓扑相变，但JWT无法正确描述磁不稳定性和限定性的体温行为。我们的结果表明，在低温下，磁相跃迁是第一阶，但在一定温度的高度上变得连续。在这种能量尺度上，我们还观察到量子旋转液体上的有限温度的交叉，从低温下的分数化paramagnet，在高温下将大量的弹性搅拌冻结到高温下的常规Parmagagnet。
峰值电流模式降压 DC-DC 转换器的精确平均电感电流限制方法
摘要 提出了一种用于峰值电流模式 (PCM) 控制的降压型 DC-DC 转换器的精确可编程平均电感电流限制方法。利用 Gm-C 滤波器检测与电感串联的电流检测电阻上的压降。然后，通过电压-电流 (V2I) 转换器将压降转换为电流信号。转换后的电流信号叠加在误差放大器的输出上，以调节峰值电感电流。降压转换器采用 0.18 µ m BCD 工艺设计。对于 50 m Ω /25 m Ω 的检测电阻，电流限制值分别设计为 1 A/2 A。当等效负载电阻从 10 Ω 变为 2.5 Ω/1.67 Ω 时，仿真结果表明，对于 50 m Ω /25 m Ω 的检测电阻，平均电感电流分别从 500 mA 增加到 0.9 A/1.8 A。关键词：电流限制，平均电感电流反馈，Gm-C滤波器分类：集成电路（模拟）
美国电力系统中可再生能源和电池存储的平均和边际容量信用值
摘要 随着未来几十年可变可再生能源技术和存储的部署继续大幅增长，这些技术将在维持电力系统资源充足性方面发挥越来越重要的作用。到目前为止，很少有分析对美国可变可再生能源和存储的前瞻性平均和边际容量信用进行全面比较，涵盖各种可能的未来。为了填补这一研究空白，我们估计了 2026 年至 2050 年美国相邻电力系统的太阳能光伏 (PV)、陆上和海上风电以及电池存储的平均和边际容量信用，以研究这两种容量认证方法之间的时间趋势、空间模式和权衡。在各种技术中，太阳能光伏的容量信用最明显地呈现随时间下降的趋势，反映了太阳能光伏发电份额在美国电网预测的未来中的显着上升。虽然电池存储的发电份额也会随着时间的推移而显着上升，但由于它们能够在关键时期进行战略调度，因此它们的容量信用仍然很高。另一方面，风电技术的容量信用总体上呈略微上升的趋势。不同技术的平均和边际容量信用值在空间上存在很大差异，其中太阳能光伏的容量信用值呈现出最明显的空间模式，高值集中在 SPP、PJM 和 MISO 中风能丰富、太阳能匮乏的地区，这表明可再生能源部署的互连规划可能带来资源充足性优势。此外，除海上风电外，所有其他可再生能源技术的平均容量信用值往往高于其边际容量信用值，这表明现有可再生资源的信用值往往高于新资源。
使用2元组语言Q-Rung Orthopair模糊集和Schweizer-Sklar加权电源平均操作员
结果：在本研究中，假单胞菌属，20EI1能够降低黄曲霉的生长。此外，我们确定这种生长抑制是铁的。此外，假单胞菌20EI1减少或阻断了黄曲霉毒素的产生，以及环皮二唑酸和曲酸。在细菌的存在下改变了铁相关基因的表达，而参与产生黄曲霉毒素的基因被下调。铁补充部分重新建立了它们的表达。细菌还降低了其他继发代谢产物（SM）基因的表达，包括参与环皮二唑酸，曲酸和imizoquin生物合成的簇的基因，而聚类的基因与曲霉菌素相对应。有趣的是，全局SM调节基因MTFA被20EI1显着上调，这可能有助于观察到的SM发生变化。
公司平均燃油经济标准，型号2024-2026-补充环境影响声明草案 - 摘要
eisa于2007年12月由国会制定，通过提供额外的规则制定授权和责任，修改了EPCA CAFE计划的要求。符合其法定权威的一致，该规则制定为我的2017年及以后的乘用车和轻型卡车建立咖啡馆标准，NHTSA开发了两个阶段的标准阶段。第一阶段包括MYS 2017-2021的最终标准。第二阶段涵盖了MYS 2022–2025，其中包括并非最终的标准，这是由于法定要求NHTSA设定的平均燃油经济标准不超过五个模型年。相反，NHTSA写道，这些标准是预言的，这意味着它们根据当时可用的信息代表了其最佳估计值，即这些模型年可能最大的严格程度最大。