XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测时间
在推广 2 型新型口服脊髓灰质炎疫苗期间监测 2 型循环疫苗衍生脊髓灰质炎病毒出现的风险
估计检测时间。为了解释使用 OPV 和检测到任何后续出现之间的时间差，我们估计了出现等待时间和报告等待时间（监测滞后）的分布。出现等待时间分布定义为从潜在播种事件（即 OPV2 SIA）到指数病毒日期的时间，并使用混合突变模型估计，给定 SIA 中的 OPV2 暴露和监测类型。从病毒日期（即 AFP 发病日期或 ES 收集日期）中减去每个出现组中的指数分离株的病毒年龄，以生成可能发生播种的概率时间段。使用 SIA 开始日期、OPV2 剂量数和到出现地区的距离，基于空间衰减辐射模型 11 来估计 OPV2 暴露。使用对数正态分布估计所有出现的出现等待时间，并再次忽略 ES 以反映仅有 AFP 监测的环境中的等待时间。
基于大数据>
摘要。在医学研究领域，即使对于相同的疾病，通常也将不同的科学方法用于研究和实验，但最终结果并不相同。本文旨在基于大数据视野，并综合了不同的现有研究结果，分析精神疾病中有机精神障碍的治疗计划。基于大数据在医学实验中的应用，本文使用大数据技术来定量分析和处理大脑有机精神疾病的相关研究结果以及相似病例的治疗数据，并使用适当的统计方法来分析多个研究结果，进行定量，定性，系统和标准化的综合分析来研究有机精神疾病的不同治疗方法和治疗效果。实验结果表明，基于大数据的有机精神疾病的治疗可以实时观察和了解患者的病情，并及时调整治疗计划。与传统的治疗方法相比，检测时间疾病的可能性增加了约13％，对脑有机疾病的治疗效果增加了约15％。
DDOS攻击检测方法的空间网络...
摘要：随着卫星通信的发展，卫星节点的数量不断增加，这无疑增加了保持网络安全的困难。将软件定义网络（SDN）与传统空间的网络相结合，提供了解决此问题的新想法。但是，由于SDN控制器的高度CEN the网络管理，一旦通过网络攻击破坏了SDN控制器，因此由于失去控制，IT管理的网络将瘫痪。对SDN控制器的主要安全威胁之一是分布式拒绝服务（DDOS）攻击，因此如何从科学上检测DDOS攻击已成为SDN SecurityMan⁃gatement中的热门话题。本文提出了一种基于SDN体系结构的基于空间网络的DDOS攻击检测方法。此攻击检测方法结合了优化的长期记忆（LSTM）深度学习模型和支持向量机（SVM），该模型不仅可以在时间序列上进行分类判断，而且还可以实现通过一段时间的流量特征来检测和判断。补充，它可以减少检测时间以及系统负担。
基于人工智能的广域监测系统分布式信念传播和循环神经网络算法 /作者=Bhamidipati, Sriramya；Kim, Kyeong Jin；Sun, Hongbo；Orlik, Philip V. /创建日期=2020 年 5 月 14 日 /主题=人工智能、通信、多物理建模、信号处理
摘要 为了对广域电网进行监控，人们开发了广域监控系统 (WAMS)。每个变电站都设有全球定位系统 (GPS) 接收系统以提供可信的授时。因此，对于 WAMS 来说，在广域范围内维持真实的 GPS 授时至关重要。然而，由于未加密的信号结构和低信号功率，GPS 授时容易受到欺骗。因此，为了从欺骗中获得可信的 GPS 授时，人们在人工智能 (AI) 框架下开发了一种新的广域监控算法，该算法由分布式信念传播 (BP) 和双向循环神经网络 (RNN) 组成。这种联合 BP-RNN 算法通过利用其分布式处理能力评估估计的 GPS 授时误差来验证每个变电站的身份。特别是，双向 RNN 在人工智能框架下提供了一种快速的授时误差估计方法。仿真结果验证了该方法比基于 Kullback-Leibler 散度的方法具有更快的检测时间，并且定时误差估计精度超过了 IEEE C37.118.1-2011 标准规定的限制。
2021 年世界反兴奋剂条例中规定的滥用物质
- Cone, EJ 等人。“阿片类药物的法医药物检测：I. 检测尿液中的 6-乙酰吗啡作为近期海洛因暴露的指标；药物和检测注意事项以及检测时间。”J. Anal. Toxicol. . 第 15,1 卷（1991 年）：1-7。doi:10.1093/jat/15.1.1 - Cone, EJ 等人。“阿片类药物的法医药物检测。VII. 鼻腔内（吸食）海洛因的尿液排泄情况。”J. Anal. Toxicol. 第 20,6 卷（1996 年）：379-92。doi:10.1093/jat/20.6.379 - Sawynok, J。“海洛因的治疗用途：药理学文献综述。”Canadian J Physiol Pharmacol. 第 20,6 卷（1996 年）：379-92。doi:10.1093/jat/20.6.379 64,1 (1986): 1-6。doi:10.1139/y86-001。- Smith, ML 等人。“吸食和静脉注射海洛因后总吗啡、游离吗啡和 6-乙酰吗啡的尿液排泄情况。”J Anal Toxicol。2001；25(7):504-514。doi:10.1093/jat/25.7.504
减少功能性近红外光谱中的起始延迟：预测 HbO/HbR 信号
使用血流动力学响应进行脑机接口的一个固有问题是生理过程的缓慢性。本文提出并验证了一种估算神经元激活引起的氧合血红蛋白变化的新方法。在使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 监测血氧水平依赖性信号的时间响应时，需要仔细检查氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白在其相空间中的早期轨迹。此外，为了缩短检测时间，实施了一种基于核递归最小二乘 (KRLS) 算法的预测方法。在验证所提出的方法时，检查了从左侧运动皮层测量的手指敲击任务的 fNIRS 信号。结果表明，使用高斯核的 KRLS 算法在 q = 15 步时（即在 9.19 Hz 的采样频率下提前 1.63 秒）对 1 HbO（即 87.5%）和 1 HbR（即 85.2%）均产生最佳拟合。由此得出结论，使用 fNIRS 预测可以在大约 0.1 秒内完成神经元激活，如果与 EEG 结合使用，则可以实现几乎实时的实践。
流量分析开发套件 (TADK)：启用实时……
摘要 — 加密流量分析和未知恶意软件检测等复杂的流量分析强调了对分析网络流量的高级方法的需求。使用固定模式、签名匹配和规则来检测网络流量中已知模式的传统方法正在被 AI（人工智能）驱动的算法所取代。然而，由于缺乏高性能 AI 网络专用框架，因此无法在网络工作负载中部署基于 AI 的实时处理。在本文中，我们描述了流量分析开发工具包 (TADK) 的设计，这是一个专门用于基于 AI 的网络工作负载处理的行业标准框架。TADK 可以在从数据中心到边缘的网络设备中提供基于 AI 的实时网络工作负载处理，而无需专门的硬件（例如 GPU、神经处理单元等）。我们已在商用 WAF 和 5G UPF 中部署了 TADK，评估结果表明，TADK 可实现高达 35 的吞吐量。流量特征提取每核 3 Gbps，流量分类每核 6 Gbps，并且可将 SQLi/XSS 检测时间降低至 4 。每个请求 5 µs，准确率高于固定模式解决方案。
使用零信任体系结构的分散方法
摘要 - 由于对虚拟化的需求不断增长，即将到来的第六代（6G）网络提出了重大的安全挑战，如其关键绩效指标（KPI）所表明的。为了确保在这样的分布式网络中保密，我们提出了一个智能的零信任（ZT）框架，以保护无线电访问网络（RAN）免受潜在威胁。我们提出的ZT模型是专门设计的，可满足6G网络的分布性质。它适合各种节点中的保密模块，例如基站，核心网络和云，以监视网络，同时执行层次结构和分布式威胁检测。这种方法使分布式模块能够共同努力，以有效地识别并响应可疑的施加威胁。作为安全用例，我们解决了启用6G互联网无人机的入侵检测问题。我们的仿真结果表明，我们的ZT框架的鲁棒性是基于分布式安全模块的潜在攻击的。该框架表现出较低的检测时间和较低的假阳性，使其成为保护6G网络的可靠解决方案。此外，ZT模型可以在各种节点中适应保密模块，并提供网络中所需的增强安全措施。
crispr是一种有用的生物学工具，用于检测人类临床样品中SARS-COV-2的核酸
新型冠状病毒病（Covid-19）最近大流行已在全球范围内传播并感染了数百万人。对严重急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）的核酸的快速检测仍然是医疗保健提供者中的挑战。当前，定量逆转录 - 聚合酶链反应（RT-QPCR）是一种广泛使用的方法，可检测人类临床样品的SARS-COV-2。RT-QPCR是昂贵的设备，需要熟练的人员以及冗长的检测时间。RT-QPCR限制需要一种替代的医疗保健技术来克服快速，更便宜的检测方法。通过应用CRISPR技术原则，这是几种有前途的检测方法，为医疗保健社区提供了希望。基于CRISPR的检测方法包括Sherlock-Covid，stop-covid，aiod-crispr和检测平台。这些方法具有比较优势和缺点。在这些方法中，如果我们比较测试所花费的时间，与每个测试相关的成本以及它们在临床样本中检测SARS-COV-2的能力，则AIOD-CRISPR和检测是比其他方法更好的诊断方法。可能希望基于CRISPR的有前途的方法将促进CRISPR构建的下一代新型冠状病毒诊断中的护理点（POC）应用。
ITS 数据融合：技术和研究需求
摘要 智能交通系统 (ITS) 基础设施包含传感器、数据处理和通信技术，有助于提高乘客安全、减少旅行时间和燃料消耗，并减少事故检测时间。来自蓝牙® 和基于 IP（蜂窝和 Wi-Fi）通信、全球定位系统 (GPS) 设备、手机、探测车辆、车牌阅读器、基于基础设施的交通流传感器以及未来的联网车辆的多源数据使得多源数据融合能够被利用来对监控或观察的情况产生更好的解释。这是通过减少单个源数据中存在的不确定性来实现的。尽管数据融合 (DF) 已经证明了二十多年，但它仍然是一个与日常交通管理运营相关的新兴领域。迄今为止应用的数据融合技术包括贝叶斯推理、Dempster-Shafer 证据推理、人工神经网络、模糊逻辑和卡尔曼滤波。本文对 ITS DF 应用进行了调查，包括匝道计量、行人过街、自动事件检测、行程时间预测、自适应信号控制以及碰撞分析和预防，并指出了未来研究的方向。迄今为止令人鼓舞的结果不应掩盖在交通管理中广泛部署 DF 之前仍然存在的挑战。