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检测工业中异常的三层方法...
摘要 — 本文介绍了一种基于物联网 (IoT) 网络和机器学习算法设计定制解决方案以检测不同工业应用中的罕见事件的通用方法。我们提出了一个基于三层（物理、数据和决策）的通用框架，该框架定义了可能的设计选项，以便可以超可靠地检测到罕见事件/异常。然后将这个通用框架应用于一个众所周知的基准场景，即田纳西伊士曼过程。然后，我们在与数据处理相关的三个线程下分析这个基准：采集、融合和分析。我们的数值结果表明：（i）事件驱动的数据采集可以显著减少样本数量，同时过滤测量噪声，（ii）互信息数据融合方法可以显著减少变量空间，（iii）用于数据分析的定量关联规则挖掘方法对于罕见事件的检测、识别和诊断是有效的。这些结果表明，集成解决方案的优势在于，该解决方案根据所提出的一般三层框架共同考虑了不同级别的数据处理，包括要采用的通信网络和计算平台的细节。
年轻患者的肥胖和血脂异常的患病率
糖尿病越来越被认为是全球公共卫生问题，包括1型疾病（T1D），2型糖尿病（T2D），妊娠糖尿病（GD）和稀有形式的单基因糖尿病。1在这些单基因形式中，最常见的是年轻人的成熟 - 糖尿病（Mody）。2年幼年的成熟度发作性糖尿病是指以β细胞功能的主要缺陷为特征的各种条件，通常在年轻时鉴定出来，并以常染色体显性率的方式遗传。在临床上，Mody提出了将其与T1D和T2D区分开的不同效果。虽然T1D通常是由自身免疫过程引起的，导致胰岛素缺乏症，但T2D通常以胰岛素抵抗为特征，并且与肥胖症密切相关。年轻人的成熟度发作的糖尿病通常从年轻开始，显示出常染色体显性遗传，与类似的家庭历史有关，并且与β细胞功能的遗传缺陷有关，而不是胰岛素抵抗。1,2这些特征使Mody与T1D和T2D的区别具有区别，并在确定治疗策略中起着至关重要的作用。
妇女被诊断为预订或异常的胎儿异常
4.4脊柱4.4.1神经管缺陷（NTD）有几种类型的神经管缺陷，包括脊柱裂。和NTD是一种异常，脊柱尚未在中枢神经组织上闭合。这个孔被称为病变。如果此“病变”在头部，则颅骨发育不正确。该病情称为Ancephaly，意味着婴儿出生后很可能无法生存。如果它发生在脊柱下方的任何地方，则称为脊柱裂，并以不同程度的身体和精神残疾导致。大多数NTD都是“开放的”，这意味着脊柱病变上没有皮肤；脊柱裂的7例中约有1例“封闭”，这意味着尽管脊柱尚未覆盖神经组织，但皮肤覆盖了。需要进一步扫描。这可能与遗传条件有关。对此进行测试是在诊断测试中。这是羊膜穿刺术。提供ASW粉红色书籍未来的妊娠需要从3个月开始停止避孕药之前的3个月前的前叶酸。
北极熔体异常的特征归因
我们工作的重点是改善气候模型中异常的解释性，并促进我们对北极熔体动态的理解。北极和南极冰盖正在迅速融化并增加了淡水径流，这显着导致了全球海平面上升。了解在这些地区驱动融雪的机制至关重要。ERA5是极地气候研究中广泛使用的重新分析数据集，可提供广泛的气候变量和全球数据同化。但是，其融雪模型采用了一种能量不平衡的方法，可能会过度简化表面熔体的复杂性。相反，冰川能量和质量平衡（GEMB）模型结合了其他物理过程，例如积雪，FIRN致密化和融化液化/重新冻结，提供了表面熔体动力学的更详细的表示。在这项研究中，我们专注于分析格陵兰冰盖的表面融雪材料，并使用ERA5和GEMB模型中异常熔体事件的特征归因。我们提出了一种新型的无监督归因方法，利用反对解释方法来分析ERA5和GEMB中检测到的异常。我们的异常检测结果通过模仿地面真实数据进行验证，并针对既定的特征排名方法进行了评估，包括XGBoost，Shapley值和随机森林。我们的归因框架标识了每种模型背后的物理和气候特征驱动熔体异常的特征。这些发现证明了我们的归因方法在增强气候模型中异常的解释性并促进我们对北极熔体动力学的理解方面的实用性。
传输保护系统异常的网络物理安全分析
输电系统中的组件，随着自动化的不断发展，正变得越来越数字化。这些数字系统容易受到漏洞/攻击，利用这些漏洞可能会对电网性能造成重大影响。控制中心报告的多个警报可能是由于保护系统中的故障（预期操作）或故障（异常/意外操作）造成的。通过相量测量单元 (PMU) 等传感器获得的态势感知和通过网络系统获取的数据为开发系统的持续网络物理监控提供了机会。请注意，控制中心不会连续报告继电器数据。本文介绍了一种基于网络物理数据分析的技术来监控输电保护系统并检测恶意活动。首先，使用长短期记忆 (LSTM) 对 PMU 数据进行持续监控以检测数据异常，包括坏数据或缺失数据。然后，使用半监督深度自动编码器模型，利用感兴趣的 PMU 数据进行故障诊断。在本研究中，通过操纵保护设备的设置/逻辑设计来建模网络异常，并使用基于岭回归的分类器和特征工程管道来检测网络异常。然后利用深度自动编码器模型和基于岭回归的分类器的结果进行详细调查，以找出观察的根本原因
使用机器学习的基于异常的恶意软件检测
网络安全工程系Paavai工程学院，印度泰米尔纳德邦Namakkal，摘要：恶意软件检测是网络安全的关键方面，传统的基于签名的方法证明不足以防止不断发展威胁。本期刊使用机器学习探索异常基本检测，通过识别与正常行为的偏差来识别恶意活动。所提出的系统利用机器学习算法来检测未知和零日恶意软件，从而通过适应新的威胁模式来增强网络安全。该研究研究了在现实世界环境中实施该系统的运营，经济和技术可行性。通过将先进的机器学习技术与基于异常的检测相结合，提出的系统代表了网络安全领域的重大进步。它旨在为新兴威胁提供更强大的防御机制，从而增强了针对已知和未知恶意软件的保护。本期刊不仅有助于开发前沿安全技术的发展，而且还为在动态和复杂的现实世界环境中实施这些系统的实际考虑提供了宝贵的见解。简介恶意软件多年来一直在显着发展，越来越复杂且难以捉摸，这使传统的检测方法（例如基于签名的方法）越来越无效。与基于签名的方法（反应性且仅限于已知威胁）不同，基于异常的检测旨在主动识别可能指示新形式或未知形式恶意软件的可疑行为。基于签名的检测取决于已知的恶意软件签名和模式的数据库；但是，这种方法与不匹配任何已知签名或多态性恶意软件的新兴威胁斗争，这些威胁不断地改变其外观以逃避检测。基于动物的检测是一种有希望的替代方案，通过专注于确定与系统或网络中正常行为的既定模式的偏差。这种方法利用机器学习技术来构建和维护正常活动的全面模型，从而使其能够识别和标记偏离该基线的异常模式。
对人工智能生成动画中发现的异常的看法
早在有记载的人类历史之前，视觉艺术就一直是创造性思维和娱乐的基石，而动画早在 120 年前 J. Stuart Blackton 创作的《魔法图画》（1900 年）[6] 就成为这一领域的一个分支。像所有艺术一样，它反映了我们的社会以及它在创作时的样子。我们不断看到新技术的发展，例如 CGI、视觉后效、电影摄影机、计算机以及现在的机器学习。虽然机器学习的创造性使用可能有其局限性，但它有可能简化动画的实际过程，减少数百小时和人力。有人可能会说，我们正站在现代历史上动画媒介可能最大的发展之一的边缘 [8]。
肺动脉异常的产前筛查和诊断：评论
先天性肺动脉异常很少见。他们的产前诊断需要良好的胎儿心脏解剖结构了解，因为它们的临床表现取决于基础病变的类型和严重程度。在某些情况下，筛选这些血管异常可能很简单，因为显着的相关后果很容易在超声波上检测到，而其他异常的特征则较明显。可能存在相关的遗传综合征。本综述的目的是定义主肺动脉及其分支的异常，并通过在常规产前心脏检查期间对可疑发现的鉴定提出，这是肺动脉途径的最佳筛查方法。我们提出，肺动脉异常可以在产前分为四种类型的疾病。在此，我们将14例相应地描述为：肺动脉瓣区域的异常，瓣膜狭窄或闭锁（n = 4）；共鸣异常（n = 4）;与异常起源或肺动脉途径相关的异常（n = 4）；与肺动脉及其分支异常生长有关的异常（n = 2）。我们强调需要在评估先天性肺动脉异常的胎儿时，将三个船尾视图与三个船尾视图区分开。©2022作者。由约翰·威利（John Wiley＆Sons Ltd）发表的妇产科超声波，代表国际妇产科超声学会。
对帕金森病患者的胃肠道，嗅觉和皮肤异常的综述
帕金森氏病是一种复杂的女性神经神经疾病，会导致压倒性黑核的多巴多神经系统丧失。 div>黑核并不是唯一受该疾病影响的大脑区域，而不是第一个。 div>现代和高级研究表明，这种疾病不仅影响中枢神经系统。 div>实际上，您将在自我激烈的情况下beal我 - alpha，统治者和系统沉积的效果以及在神经系统之外羞辱的系统，这会影响患者生活的质量。 div>在消化系统中，被认为很难吞咽，便秘和小肠中细菌的繁殖，这被患者中的几个常见病例夸大了。 div>除了在案件附近的附近，包括皮脂和粉红色炎症，皮肤癌等。 div>最后，假系统的凹痕（例如触摸和气味的减少）与异常有关。 div>需要额外的高质量研究来开发
大脑异常的医学视觉语言预训练
抽象视觉模型对于需要了解视觉和语言元素的任务变得越来越强大，从而弥合了这些方式之间的差距。在多模式临床AI的背景下，对具有特定领域知识的模型的需求越来越大，因为现有模型通常缺乏医疗应用所需的专业知识。在本文中，我们以脑部异常为例，以演示如何自动收集医学图像文本对齐数据，以从PubMed等公共资源进行预处理。特别是我们提出了一条管道，该管道通过最初从病例报告和已发表的期刊收集大脑图像-TEXT数据集来简化预训练过程，然后随后构建针对特定医疗任务量身定制的高性能视觉语言模型。我们还调查了将亚法图映射到医疗领域中的亚captions的独特挑战。我们通过定量和定性的内在评估评估了所得模型。可以在此处找到生成的数据集和我们的代码https://github.com/masoud-monajati/medvl_pretrataining_pipeline