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bsc_con_2.09肿瘤学：癌症筛查
1。粪便免疫组织化学测试（FIT）：结肠癌的筛查测试检测到较低肠中的人体血液。（仅拟合测试不涉及任何基因检验，并且不在本政策的范围之内）。2。FIT-DNA测试：使用抗体检测粪便中的血液的粪便免疫化学（FIT）的组合，通过检测粪便中癌症或息肉细胞异常DNA的测试。3。低剂量计算机断层扫描（LDCT）：提出作为一种筛查无症状的，高风险个体的肺癌的方法；它指的是在单个最大吸气呼吸中与多探测器CT扫描仪的非对比度研究，扫描时间不到25秒。基于在早期阶段检测肺癌的优点，LDCT可能是改善的早期肺癌检测工具。4。microRNA（miRNA）：组织特异性，小的，非编码的RNA调节基因表达，可以鉴定出候选肺癌的候选者。临床注意事项重要的是要注意筛查测试不是诊断测试。筛查测试的结果使个人处于较低的风险或更高的风险状态。对于一个被置于更高风险状态的个人，进行适当的诊断测试是为了对癌症进行确定的诊断。
一种定量PCR测定法，用于检测和定量开发术，这是意大利开心果叶点的因果因子
Septoria Leaf Spot是影响地中海地区国家的开心果（Pistacia Vera）最广泛的疾病之一。septoria pistaciarum最近被证实是意大利这种疾病的因果因素。目前，检测s。小动物依赖于隔离技术。这些需要大量的劳动和完成时间。此外，除形态观察外，还需要至少两个管家基因进行测序。准确检测存在并量化s。开心果组织中的开枪，需要分子工具。我们设计了适用的引物，可以可靠地扩增β-微管蛋白基因。目标DNA的扩增效率高，成功率为100％，并且该测定能够检测到纯真菌DNA的100 fg/rxn。在植物和病原体DNA的人工混合物中进行测试时，该测定能够以1 pg/ rxn的限制始终检测病原体。该测定也有效地识别自然感染样品中的病原体，从而在所有有症状的标本中快速检测。所得的QPCR分析是改进的检测工具，可准确诊断s。手枪，也可以更好地了解果园病原体的种群动态。
性能表征和呼叫可靠性诊断...
为了解 VoLTE 在商业部署中的性能，本文首次对商业部署的 VoLTE 进行了全面的性能表征，并与传统呼叫和 over-the-top (OTT) VoIP 呼叫进行了比较。我们确认 VoLTE 在音频质量等大多数指标上都表现出色，但其呼叫可靠性仍然落后于美国三大运营商的传统呼叫。我们提出了一种设备上的 VoLTE 问题检测工具，它可以以高精度和最小开销捕获与音频质量有关的新型问题，并对 VoLTE 呼叫的可靠性进行压力测试。我们在 VoLTE 的早期部署中发现了 3 个问题，这些问题存在于协议设计和实现中。虽然发现的问题都与当前部署中不成熟的 LTE 覆盖有关，但我们发现这些问题会严重损害用户体验，迫切需要在发展阶段加以解决。例如，在 VoLTE 通话期间，这种情况可能会导致长达 50 秒的静音问题！我们进行了深入的跨层分析，发现原因在于为不同目的设计的协议之间缺乏协调，以及现有基础设施中使用的协议在与 VoLTE 集成时做出的无效假设。我们总结经验教训并提出解决方案。
各种网络安全威胁和辩护的观点...
摘要对网络安全的关注已经提高，要求研究人员，教育者和公司的参与以安全地保护信息系统。随着对数字转型的日益增长的需求，个人和组织遇到不断发展的网络风险。网络犯罪的越来越流行使数字资产的安全至关重要。数字文件和重要档案不采取适当的安全措施，可以使政府，企业，金融机构和军事团体处于严重风险。本文为网络安全的网络安全，挑战，策略和全球趋势提供了艺术状态。为了保持网络安全方面的曲线，进行了系统的审查，以揭示网络安全方面的最新趋势，挑战和最新技术。此外，我们讨论了网络安全的未来路径，概述了处理不断增长的网络安全威胁，发展模式以及诸如人工智能（AI）和机器学习（ML）诸如识别和自动化网络威胁响应之类的进步的潜在策略和方法。这项研究强调了网络安全方面的裁缝方法和策略，这对于保护私人数据至关重要。，它通过潜入当前问题，查看各种网络犯罪并检查其重大影响来详细概述网络安全现场。关键字：网络安全，中央情报局三合会，网络犯罪，检测工具，网络犯罪防御方法。
从头部CT扫描中对颅内出血的自动检测，在创伤性脑损伤中应用深度学习技术：比较审查
抽象的脑损伤（TBI）不仅是急性疾病，而且是长期后果的慢性疾病。颅内血肿被认为是INTBI发生的主要后果，并可能具有毁灭性的作用，可能会导致大脑质量影响，并最终导致继发性脑损伤。在计算机断层扫描（CT）扫描中对血肿的紧急检测以及三个主要决定因素的评估，即位置，体积和大小至关重要任务。本文对医学和技术文献进行了比较回顾，以更新和建立证据，以表明如何正确利用技术来提高紧急情况下临床工作流量的效率。从2013年至2023年在PubMed和Google Scholar的电子数据库中进行了系统和全面的文献搜索，以确定与颅内出血（ICH）自动检测有关的研究。纳入和排除标准被设定为最相关的文章。我们确定了15项有关使用头部CTSCAN的计算机辅助筛选和分析算法的开发和验证的研究。我们的审查表明，AI算法可以优先考虑放射学工作列表，以减少在头部扫描中筛选ICH的时间，并且还可以识别放射学家所忽略的微妙ICH，并且自动化ICH检测工具将有望在常规临床实践中引入介绍。
使用机器的金融交易中的欺诈检测...
I.简介欺诈性销售和传感器长期以来已经交织在一起。在互联网的现代时代，欺诈性交易比以往任何时候都更频繁，这是财务损失的主要来源。销售欺诈带来的节俭金额在2019年超过280亿美元，2020年的300亿美元，到2021年的320亿美元。全球预计销售欺诈将继续攀升，在2022年达到340亿美元。因此，为了庆祝和筛选财政交易，银行和财政服务提供商可能需要一个自动欺诈的查找工具。欺诈检测工具旨在确定大量交易数据中的异常行为模式，然后利用这些模式来分析和监视新的商机（2，3）。机器素养是一种人工智能（AI）功能系统的改进和素养（1-10）。为了根据我们提供的示例来找到数据中的模式，并根据我们提供的示例形成更好的判断，扫盲过程始于合规或数据，这与示例，第一手的经验或指导相当（11-20）。主要目标是使计算机在没有人为援助的情况下自行学习，或者在后果（21-30）中对适应性行为的支持。具有无监督学习能力的网络称为“深层扫盲”，这是“机器素养”的子类
Defiranger：检测Defi价格操纵攻击
摘要 - 分散融资（DEFI）的快速增长增强了区块链生态系统。同时，对DEFI应用程序（APP）的攻击正在增加。但是，据我们所知，现有的智能合同漏洞检测工具无法直接检测DEFI攻击。那是因为他们缺乏恢复和理解高级偏移语义的能力，例如，用户在分散的交换（DEX）中交易了令牌对x和y。在这项工作中，我们专注于检测两种新型的价格操纵攻击。为此，我们提出了一种平台独立的方法来识别高级偏差语义。指的是，我们首先从原始事务中构造了现金流树（CFT），然后将低级语义提升到高级语义，包括五个高级偏差动作。最后，我们使用用恢复的Defi语义表达的模式来检测价格操纵攻击。我们实施了一个原型，称为D E F I R Angr，该原型驱散了14起零日安全事件。这些发现是第一次对受到影响的当事方或/和社区的影响。此外，回测实验发现了15起未知的历史安全事件。我们进一步进行了攻击分析，以阐明产生价格操纵攻击的脆弱性根本原因。
Deepfake 检测挑战：对 AI 和媒体诚信的见解和建议
2019 年，人工智能伙伴关系 (PAI) 动员了其多元化的合作伙伴社区，致力于解决人工智能对媒体诚信和公共话语的影响——这是一个需要协调一致、共同关注的及时话题。在本文件中，PAI 分享了我们与人工智能和媒体诚信指导委员会合作以及其对 Deepfake 检测挑战 (DFDC) 的指导的见解。我们提出了六个关键见解和相关建议，可以为未来合成媒体 1 检测工作提供参考，其中许多建议扩展到人工智能及其对媒体诚信的影响。在此过程中，我们还记录了 PAI 与 DFDC 的合作，并分享了我们为人工智能发展开展有意义的多利益相关方工作的经验。这些见解和建议强调了信息生态系统参与者之间协调与合作的重要性。记者、事实核查人员、政策制定者、民间社会组织以及除大型科技公司以外的其他人，他们正在应对全球合成媒体的潜在恶意使用，他们需要更多地使用有用的技术检测工具和其他资源来评估内容。同时，这些工具和资源必须对那些试图生成恶意合成内容以逃避检测的对手不可访问。总体而言，检测模型和工具必须以合成媒体检测的现实动态为基础，并充分了解其影响和实用性。
镍基高温合金定向能量沉积中驼峰诱发开裂的现场相关观察
定向能量沉积 (DED) 是一种很有前途的增材制造修复技术；然而，DED 易在薄壁部分产生表面波纹（驼峰），这会增加残余应力和裂纹敏感性，并降低疲劳性能。目前，由于缺乏具有高时空分辨率的操作监测方法，DED 中的裂纹形成机制尚不十分清楚。在这里，我们使用在线相干成像 (ICI) 来光学监测表面拓扑并原位检测开裂，结合同步加速器 X 射线成像来观察表面下裂纹的愈合和扩展。ICI 首次实现离轴对准（相对于激光器 24 ◦），从而能够集成到 DED 机器中，而无需更改激光传输光学系统。我们使用单元件 MEMS 扫描仪和定制校准板，实现了 ICI 测量值和激光束位置之间的横向（< 10 µ m）和深度（< 3 µ m）精确配准。 ICI 表面拓扑结构通过相应的射线照片（相关性 > 0.93）进行验证，直接跟踪表面粗糙度和波纹度。我们故意在镍基高温合金 CM247LC 的薄壁结构中植入隆起，在表面凹陷处局部诱发开裂。使用 ICI 现场观察到小至 7 µ m 的裂纹开口，包括亚表面信号。通过量化隆起和开裂，我们证明 ICI 是一种可行的现场裂纹检测工具。
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着个人的身心健康。
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着人们的身心健康。这个项目名为“使用机器学习算法根据睡眠习惯检测人体压力”，旨在通过利用数据驱动的洞察力来识别压力水平来解决这一问题。所提出的系统分析睡眠模式，包括睡眠时间、中断和质量，以有效地对压力水平进行分类。通过利用决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等先进的机器学习算法，该模型处理来自可穿戴设备或睡眠监测应用程序的数据以提取相关特征。分析睡眠潜伏期、效率和干扰等关键参数以及年龄、生活方式和身体活动等其他影响因素。该项目采用强大的数据集进行训练和测试，确保预测压力水平的高准确性和可靠性。该系统不仅可以识别压力水平，还可以提供可行的见解和建议，以改善睡眠质量和整体幸福感。采用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来衡量模型的性能。该项目的成果展示了机器学习在增强医疗保健应用方面的潜力。它提供了一种可扩展且高效的压力检测工具，促进了压力相关疾病的早期干预和更好的管理。