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一种深入学习的深度学习技术，可以在侧通道轨迹中找到加密操作
摘要 - 侧向通道攻击允许通过将部分已知的计算数据和测量的侧通道信号从加密原始词执行中提取秘密信息。然而，要设置成功的侧通道攻击，攻击者必须执行i）挑战的任务，即定位目标加密原始的时间在侧通道跟踪中执行，然后在该时间瞬间进行测量数据的时间对齐。本文介绍了一种新颖的深度学习技术，以定位目标计算的加密操作在侧通道迹线中执行的时间。与状态解决方案相反，即使在存在通过随机延迟插入技术获得的痕量变形的情况下，提出的方法也起作用。我们通过成功攻击了各种未受保护和受保护的加密原始图，这些攻击已在FPGA实现的芯片上执行，该芯片上以RISC-V CPU执行。索引术语 - 侧通道分析，加密操作的定位，深度学习，计算机安全。
与Stelara®的生物仿制药，在欧洲，英国，加拿大和日本”，亲爱的先生/女士，请找到名为“ Biocon Biologics Secures Ma
Biocon Biologics早些时候在美国宣布了一项在美国的BMAB 1200启动的和解协议，不晚于2025年2月22日，一旦获得美国FDA批准。美国FDA已接受BMAB 1200（Bustekinumab）的公司生物制品申请（BLA），以根据351（k）途径进行审查。Biocon Biologics Ltd首席执行官兼董事总经理Shreehas Tambe表示：“这项和解协议证明了我们在科学和创新方面的可靠记录，这是我们将生物仿制药BMAB 1200（BUSTEKEKINUMAB）带到全球市场的旅程中的另一个关键里程碑。BMAB 1200将显着加强我们的免疫学系列，使我们能够为受自身免疫性疾病影响的患者提供负担得起的有效治疗选择。”stelara®（Ustekinumab）是一种单克隆抗体药物，可防止白细胞介素IL-12/23相关的免疫疾病的异常调节，并已批准用于治疗牛皮癣，克罗恩病，克罗恩病，溃疡性结肠炎，溃疡性结肠炎，plaque persoriatic cororialisis and psoriaticatiac Athrthrath。参考品牌Stelara®在2023年的全球销售额为108.5亿美元。
指南在社区中找到外部肿瘤按摩治疗师
在按摩课程之前，治疗师应询问您的癌症经历，包括您目前正在接受或正在接受的疗法（例如手术，放疗，化学疗法或免疫疗法），您定期服用的药物以及当前的健康状况。治疗师还将想了解您寻求按摩疗法的原因。此信息有助于制定量身定制的按摩计划，包括关于您的身体要关注哪个区域的决定，适当的申请压力以及会议的持续时间。如果治疗师不询问这些细节，则可能不适合您。
深度强化学习找到了涡流的新策略...
是一种有前途的机器学习方法，用于主动流量控制（AFC），深入加固学习（DRL）已成功地用于各种情况下，例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是，DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点，包括过度传感器使用，不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中，我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动（VIV）来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度，速度和位移组成的状态空间，DRL代理就学习了一种有效的控制策略，该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6％。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较，我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段，其中DRL代理会调整动作的幅度，频率和相位滞后。在确定性控制下，仅需要一点强迫来维持控制性能，并且体内频率仅受到略微影响，这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析，我们观察到，在受控情况下，主导模式的增长率均为负面，表明DRL明显增强了系统稳定性。此外，涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后，本研究表明，DRL能够用很少的传感器控制VIV，从而使其有效，有效，可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架，并对基础物理学有更深入的了解。
支付转型找到新方向信息图
披露：RTP® 是 The Clearing House Payments Company, LLC 的注册服务标志，可能适用资格要求、其他条件和费用。存款产品由美国银行全国协会提供。联邦存款保险公司成员。Zelle® 和 Zelle® 相关标志由 Early Warning Services, LLC 全资拥有，并在此获得许可使用。©2024 美国银行
海洋物种在气候变化时找到新房屋
费用？由开普敦大学（UCT）气候风险实验室的研究人员领导的一项新研究表明，即使世界继续迅速减少温室气体的发射，气候变化将继续为成千上万的海洋物种创造机会，以殖民新的栖息地。该研究的标题是“气候变化暴露的时间动态和全球海洋生物多样性的机会”。预计由气候变化引起的海洋温度的持续升高预计将使某些物种暴露于潜在的不安全温度下，同时为其他人创造机会，使其他人殖民以前不适合的栖息地。本文发表在《自然通讯》上，分析了气候变化会导致暴露量的何时，地点以及如何为全球海洋生物多样性创造机会。转移海洋栖息地的后果表明，由于气候变化引起的海洋温度的转变已经为数百种海洋物种创造了殖民新栖息地的机会，这可能会在此过程中混合本地生物多样性。即使温室气体排放迅速减少，这些殖民化的机会将继续增加成千上万的物种。另一方面，预计暴露于不安全的温度会加速并对更多的物种产生负面影响，尤其是在不控制气候变化的情况下。“我们的发现表明，无法避免重塑许多海洋生物社区的气候变化，”该研究的主要作者安德烈斯·施瓦茨·迈耶（Andreas Schwarz Meyer）博士说。保护海洋生物多样性所需的紧急排放这项研究分析了来自21,000多种物种的数据，还显示了暴露和机会的影响如何威胁到不同地区的海洋生物。预计与潜在不安全温度有关的负面影响集中在热带地区，如果全球变暖继续在2050年后迅速增加。在温带和极地地区，预计生物多样性的近期变化将更多来自未来几十年中出现的新机会。“尽管暴露于不安全的温度可以导致物种的局部灭绝，但新的热机会可以将非本地物种带入社区，破坏生态平衡并减少重要的生态系统服务，例如为人们提供食物，” Meyer补充说。
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4沟通（COM）2020/724决赛从委员会到欧洲议会，理事会，欧洲经济和社会委员会以及地区委员会：建立欧洲卫生联盟：增强欧盟对跨境健康威胁的韧性https://eur-lex.europa.eu/legal-cont/en/en/txt/pdf/?uri=celex:520202020DC0724 5欧洲委员会，欧盟健康和食品安全局局欧盟健康状况，欧盟卫生状况，欧盟委员会的欧盟委员会局长，欧盟局长，欧洲联盟局长：10.283。11028883。和食品安全，欧盟的卫生状况 - 欧盟的卫生报告，2021年，欧盟出版社，2022年，https：//data.europa.eu/doi/10.2875/835293
找到正确的XAI方法 - 气候科学中可解释AI方法的评估和排名指南
摘要：可解释的人工智能（XAI）方法阐明了机器学习算法的预测。存在几种不同的方法，并且已经在气候科学中应用。然而，通常缺少地面真相解释使他们的评估和比较变得复杂，随后阻碍了XAI方法的选择。因此，在这项工作中，我们在气候环境中介绍了XAI评估，并讨论了不同所需的解释属性，即稳健性，忠诚，随机化，复杂性和本地化。为此，我们选择了预测的预测年度平均温度图的案例研究。在训练多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）之后，应用了多种XAI方法，并参考每个属性计算其针对随机均匀解释的技能得分。独立于网络，我们发现XAI方法（例如综合梯度，相关性传播）和输入时间梯度梯度表现出可观的鲁棒性，忠诚和复杂性，同时牺牲随机性表现。灵敏度方法，梯度，光滑，噪声果质和融合，与稳健性的技能相匹配，但牺牲性忠诚度和复杂性对于统治技能。我们发现有关不同XAI方法的鲁棒性，复杂性和本地化技能的体系结构依赖性性能差异，从而强调了研究任务评估的必要性。，我们旨在支持气候研究人员选择合适的XAI方法。总的来说，我们的工作概述了气候科学环境中不同评估属性的概述，并展示了如何比较和台式 - 基于优势和劣势评估其适合性，以评估其特定研究问题。
独家科学家找到了诊断的线索，这全都在血液中
02:30关于子宫内膜异位症有什么做法？与Caroline Gargett教授有关子宫内膜异位症的问答。 简单测试的答案和对子宫内膜异位症的更好治疗方法可能存在于女性本身。 该国最高的子宫内膜干细胞科学家之一正在开创月经生物库，她认为这是对疼痛状况的早期诊断的关键，影响了七分之一以上的女性。与Caroline Gargett教授有关子宫内膜异位症的问答。简单测试的答案和对子宫内膜异位症的更好治疗方法可能存在于女性本身。该国最高的子宫内膜干细胞科学家之一正在开创月经生物库，她认为这是对疼痛状况的早期诊断的关键，影响了七分之一以上的女性。
引用：Çörekçi, M. Ergüzel, T. (2024)。基于人工智能的可穿戴机器人外骨骼用于截肢患者康复：元分析，《科学、技术与工程研究杂志》，4(1)：1-10。DOI：10.53525/jster.1430072 重点 单源截肢患者康复中使用的人工智能技术的效果 截肢患者康复中最常用的人工智能技术的比较 截肢患者康复更倾向于使用 BCI 技术 研究人员可以从单一来源找到截肢患者使用的人工智能技术 文章信息 摘要
截肢是指因意外、糖尿病、癌症、肿瘤、骨髓炎、血管疾病等原因而失去全部或部分肢体。截肢影响着全世界数百万人的运动功能和生活质量。此外，患有这种残疾的人不仅行动不便，而且心理上也受到影响。本研究旨在研究人工智能外骨骼对截肢康复的影响，外骨骼是截肢者的希望之源，并比较所使用的人工智能技术。为此，我们回顾了文献，并对过去 10 年关于脑机接口、机器学习、深度学习、人工神经网络等人工智能技术对截肢患者康复的影响的研究进行了定性荟萃分析。定性荟萃分析的结果显示，截肢患者康复中最常用的人工智能技术是脑机接口，所有基于人工智能的外骨骼都对康复产生了积极的影响，并且得益于这些人工智能技术，截肢患者的活动限制得到了减少。关键词：截肢康复、人工智能、脑机接口、深度学习、外骨骼。