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评估目视检查任务风险的方法...
摘要：风险评估方法在航空领域应用广泛，但尚未被证实可用于飞机发动机部件的目视检查。该领域的复杂性源于缺陷类型的多样性及其在各个拆卸级别上不同的表现形式。设计了一个新的风险框架以包含背景因素。使用 Bowtie 分析确定这些因素为关键性、严重性和可检测性。该框架产生了一个风险指标，描述了缺陷在检查任务期间可能未被发现的程度，并导致不良的安全结果。简化框架提供了一种通过/不通过决策的方法。研究结果表明，缺陷的可检测性高度依赖于叶片的特定视图，并且可以量化风险。涉及材料分离或去除的缺陷（例如划痕、尖端摩擦、刻痕、撕裂、裂纹和断裂）在翼型视图中显示得最好。如果可以提供边缘视图，则涉及材料变形和形状变化的缺陷（例如尖端卷曲、前缘凹痕、弯曲和破损的叶片）的风险较低。这项研究提出，许多风险评估可以归结为三个因素：后果、可能性和辅助因素。后者代表了工业背景，可以包含多个特定于应用的子因素。已经设计出一种方法，包括适当的量表，用于包括
美国的主要药物使用和心理健康指标：2019年全国药物使用与健康调查的结果
母亲的心理健康状况，药物使用障碍（SUD）及其同时出现在美国达到了危机水平，并且是怀孕的最常见并发症之一。自杀，药物过量以及与心理健康和SUD有关的其他事件和条件是与妊娠有关的死亡的主要原因。缺乏足够的美国基础设施（即环境，政策，系统和计划）和劳动力能力，因此可以全面地支持孕产妇的心理健康。尽管已经开发出最佳实践来解决问题的某些方面，但它们尚未统一地实施。由于缺乏国家基础设施和劳动力能力，因此我们的系统不会在适当的时间为所有经历孕产妇心理健康状况和泡沫的人提供正确的护理。缺乏强大的基础设施是塑造国家景观的重要因素，在该因素中，这些条件通常仍未被发现和未经处理。这对个人，他们的子女，他们的家人和社区造成了负面影响，并为我们的国家带来了高昂的成本。此外，这些条件和相关的负面结果不成比例地影响子群体具有挑战性的社会决定因素（例如，经济困难，食物和尿布不安全感，歧视经验，缺乏稳定的住房，缺乏稳定的住房，缺乏运输的机会，无法获得儿童护理的途径以及缺乏对卫生保健和保险的疾病（E. E.）（E.G）（E.G）（E.G）（E.G）（E.G）（E.G。暴力和其他创伤）。
基于 CUL4B 的 E3 泛素连接酶通过募集磷酸化特异性 DCAF 来调节有丝分裂和大脑发育
旁系同源物 CUL 4 A 和 CUL 4 B 组装 cullin-RING E 3 泛素连接酶 (CRL) 复合物，调节多种染色质相关的细胞功能。尽管它们结构相似，但我们发现 CUL 4 B 独特的 N 端延伸在有丝分裂期间被大量磷酸化，而磷酸化模式在导致 X 连锁智力残疾 (XLID) 的 CUL 4 BP 50 L 突变中受到干扰。表型表征和突变分析表明，CUL 4 B 磷酸化是有效进行有丝分裂、控制纺锤体定位和皮质张力所必需的。虽然 CUL 4 B 磷酸化触发染色质排斥，但它促进与肌动蛋白调节剂和两个以前未被认识的 CUL 4 B 特异性底物受体 (DCAF) LIS 1 和 WDR 1 的结合。事实上，共免疫沉淀实验和生化分析表明 LIS 1 和 WDR 1 与 DDB 1 相互作用，并且 CUL 4 B 的磷酸化 N 端结构域增强了它们的结合。最后，人类前脑类器官模型表明 CUL 4 B 是形成与前脑分化开始相关的稳定脑室结构所必需的。总之，我们的研究发现了以前未被发现的与有丝分裂和大脑发育相关的 DCAF，它们通过磷酸化依赖机制特异性结合 CUL 4 B，但不结合 CUL 4 BP 50 L 患者突变体。
机器学习在神经退行性疾病诊断和治疗中的应用
人工智能 (AI) 于 1955 年首次被约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 描述为“制造智能机器的科学与工程” 1 ，它是计算机科学研究的一个领域，致力于设计能够以与人类智能相似的复杂程度执行计算的软件。人工智能涵盖了广泛的计算系统和工具，它们模仿人类大脑每天执行的操作：解决问题、推理、发现模式和获取知识 2 。机器学习和自然语言处理是医疗保健领域最常用的人工智能形式，因为它们能够对数据集进行稳健的查询，以识别数据中不同特征之间以前未被发现的模式和关系 3 。这两种形式的人工智能截然不同，但具有共同的特征，因为自然语言处理主要使用机器学习从语言中获取含义。机器学习的功能可以帮助诊断、开发新疗法，并有助于提高我们对疾病过程的理解。近年来，机器学习算法在医学和科学研究中的应用得到了广泛的讨论 4 – 9 。在过去十年中，新技术使得快速积累患者数据成为可能，例如超声检查和 MRI 读数；生物样本的组学资料；电子捕获的临床、行为和活动数据；以及社交媒体获取的信息 10 – 13 。这些大型健康数据集是高维的，这意味着特征的数量
零信任解决方案 AI 原生安全运营平台™
在安全运营中心 (SOC) 中集成人工智能 (AI)、自动化和编排可以从根本上改变安全运营，使其发展成为一个更主动、更高效、更有效的实体，能够灵活、精确地应对现代威胁形势。这种方法不仅可以加强组织的安全态势，而且需要资源利用率并增强战略决策。通过战略性地应用人工智能，分析、行为分析和威胁检测得到增强，使系统能够仔细预测和识别潜在的网络安全威胁和漏洞。自动化可以加强安全运营，促进对威胁的自动响应、细致的警报管理和熟练的补丁管理，确定低风险事件在无需不必要的人工干预的情况下得到管理。此外，流程的编排可以实现各种安全工具的同步、协调的事件响应以及不同团队和技术之间威胁情报的简化共享。这种由人工智能和自动化支持的主动防御机制包括警惕的威胁搜寻、细致的漏洞管理和广泛的数据保护，可保护网络免受未被发现的威胁和漏洞的侵害。该技术不仅通过可操作的见解和人工智能驱动的分析来增强决策和战略规划，而且还通过智能地整合警报、提供丰富的上下文和自动执行日常任务来减轻警报疲劳并提高分析师的工作效率。
ai/ml 对核调控的影响 - ONR
图 1：AI/ML 技术的维恩图 ................................................................................................................ 9 图 2：Gartner 人工智能技术成熟度曲线 ................................................................................................ 12 图 3：由于 ML 分类算法的性质，即使是强大的测试也可能无法检测到缺陷。在此示例中，两个缺陷位于测试用例之间，因此未被发现。 ................................ 15 图 4：ML 组件开发生命周期 ...................................................................................................... 17 图 5：[25] 引入的快速梯度符号法，但也是一个可能具有误导性的示例 [26] ............................................................................................................................. 23 图 6：对抗性 T 恤可以避免被 YOLOv2 系统检测到 [27] .................................................................... 24 图 7：示例 ROC 曲线 ............................................................................................................................. 80 图 8：显示 ML 分类器（垂直线）和基本事实（红色代表 FALSE，绿色代表 TRUE）的二元分类器 ............................................................................................................. 81 图 9：准确率（左）是所有检测到的正例中真正例的比例，召回率（右）是所有基本事实正例中真正例的比例。 ........................................... 81 图 10：IoU = 0.5 的示例预测 .............................................................................................. 83 图 11：基于 CBI 的可靠性声明的示例 CAE 结构 .............................................................................. 87 图 12：使用贝叶斯推理可以增加对产品的信心 ...................................................................... 88 图 13：满足第 B.3.2.1 节中所述约束的两个示例先验分布 ......................................................................................................... 89 图 14：安全监视器架构 ............................................................................................................. 91 图 15：监视器可行性 ............................................................................................................................. 91
积少成多：可证明量子安全混合密钥交换的框架
摘要。混合认证密钥交换 (AKE) 协议结合了来自不同来源（后量子、经典和量子密钥分发 (QKD)）的密钥材料，以构建能够抵御不同组件灾难性故障的协议。这些故障可能是由于量子计算的进步、实施漏洞或我们对所谓量子安全原语的量子（甚至经典）安全性的不断理解。这种混合方法是后量子安全密码原语初始部署的主要候选方法，因为它可以防范未被发现的弱点。我们提出了一个通用框架 HAKE 来分析此类混合 AKE 协议的安全性。HAKE 扩展了经典的 Bellare-Rogaway AKE 安全性模型，使其涵盖前向安全性、后妥协安全性、不同加密组件的细粒度妥协等。我们使用该框架对名为 Muckle 的新混合 AKE 协议进行安全性分析。该协议在一次往返中运行，并利用当前 QKD 设计中固有的预建立对称密钥来提供消息认证，从而避免使用昂贵的后量子签名方案。我们提供了 Muckle 协议的实现，使用经典和后量子 Diffie-Hellman 算法选择实例化我们的通用构造。最后，我们报告了针对我们实现的基准测试练习，检查了其在时钟周期、已用挂钟时间和 LAN 和 WAN 设置中的额外延迟方面的性能。
chemosphere -orca-加的夫大学
选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIS）是一种越来越多地处方以治疗临床抑郁症患者的抗抑郁药。由于19009年大流行对人口心理健康的重大负面影响，预计其消费将增加。这些物质的高消耗导致了它们的环境传播，并证明了它们能够损害非靶向生物体中分子，生化，生理和行为终点的能力。这项研究旨在对有关SSRI抗抑郁药对鱼类生态上的行为和人格依赖性性状的影响的当前知识进行批判性审查。文献综述显示了有关鱼格对污染物反应的影响以及如何影响SSRI的反应的有限数据。缺乏信息可能归因于缺乏广泛采用的标准化方案来评估鱼类行为反应。现有研究研究了SSRI在各种生物学水平上的影响，忽略了与不同人格模式或应对方式相关的行为和生理学内部特异性变化。因此，某些影响可能仍未被发现，例如应对方式的变化和处理环境压力源的能力。这种监督可能会产生长期影响，并具有生态影响。数据支持需要更多研究以了解SSRI对人格依赖性性状的影响以及它们如何损害与健身相关的行为。鉴于人性尺寸的相当大的跨物种相似性，收集的数据可能会使人格与动物健身之间的相关性有新的见解。
电话
农业部很高兴地报告，节日过后，没有再发生口蹄疫 (FMD) 疫情。目前，只有东开普省和夸祖鲁-纳塔尔省的疫情尚未解决。世界动物卫生组织 (WOAH) 已正式宣布其他所有先前受影响省份的口蹄疫疫情已解决并已结束。东开普省过去四个月内，东开普省没有报告新的口蹄疫疫情。疾病管理区 (DMA) 仍然有效，并正在进行广泛监测以确保没有未被发现的感染区域持续存在。如果监测结果良好，部长将考虑解除 DMA 限制。库加和库卡马市有 73 个农场受到影响，这些农场的动物要么被感染，要么预先接种了疫苗。这些农场仍处于隔离状态，至少在未来 12 个月内将实施严格的流动控制和监控。此后将进行监测以确认没有病毒复发。敦促农民继续遵守严格的生物安全措施，以防止疾病复发。夸祖鲁-纳塔尔省 2024 年底，蓬戈拉和姆图巴图巴报告了口蹄疫疫情爆发，目前没有向外蔓延的迹象。受影响的浸水池仍处于隔离状态，相邻浸水池中的牛已接种疫苗，以增强该地区的群体免疫力。
可穿戴的数字健康技术用于监测心血管医学
一名62岁的妇女长期向急诊室呈现了急诊室的心力衰竭，并新鉴定出心房颤动，并具有快速的心室反应。她被接纳接受进一步的评估和治疗，发现左心室射血分数为30％，被认为是从不受控制的心房颤动中介导的心动过速。在心脏抗凝，抗血清药物疗法以及针对心力衰竭指导的指导医疗治疗后，她参加了一项远程患者监测计划。出院五天后，她通过邮件收到了一个工具包，该工具包由血压袖口，秤，脉搏血氧仪和一个蜂窝枢纽，该袖口将数据传输到远程护理团队。上述临床表现是一种熟悉的情况：患者长期存在高血压，有房颤的风险，这会影响60岁以上的25名成年人中有1人，十分之一的成年人超过80岁。1房颤可能会长时间未被发现，并且只有在症状出现时，例如在长时间心动过速的情况下才会显而易见，导致肺静脉充血和弹性分数下降或血栓栓塞性中风。2即使在实施了速率控制或节奏控制策略之后，反复发生的房颤和心力衰竭恶化的持续风险可能会影响生活质量和生存。正在进行的监测与口服抗凝作用相结合以防止中风和维持窦性节奏，在疾病进展，住院和生存方面显示出好处。3-5