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网格异常的情境意识的视觉分析
我们通过可视化在现有宽带有线电视网络设备上部署的电压传感器中的新数据来描述电力配电系统的几乎实时情况意识。我们基于Web的可扩展视觉分析平台支持交互式地理空间探索，时间序列分析以及在潜在异常事件中网格行为的汇总。宽带有线电视传感器网络提供了比大多数公用事业通常可以使用的局部空间分辨率的电气分配系统的观察能力，从而揭示了网络的运行状态，并有助于检测出易于的行为或与预期模式的偏差，尤其是在电动公用事业服务领域。我们概述了交互式地理空间和时间序列可视化组件的设计和验证以及在整个网络上提供元数据，历史和实时传感器数据的实时流的可扩展数据服务。我们在极端天气的时期介绍了平台，阐明了其协助检测影响功率可用性，质量，弹性和服务恢复的操作模式的能力。
用于心脏瓣膜疾病超声心动图评估的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 的发展引发了对其在心血管医学中的应用研究的激增。由于需要培训和专业知识，AI 可能产生影响的一个领域是心脏瓣膜疾病的诊断和管理。这是因为 AI 可以应用于患者护理期间临床评估、成像和生化检测产生的大量数据。在心脏瓣膜疾病领域，AI 的重点是患者群体的超声心动图评估和表型分析，以识别高危人群。AI 可以协助图像采集、视图识别以供审查以及瓣膜和心脏结构的分割以供自动分析。使用图像识别算法，可以直接从图像本身检测出主动脉瓣和二尖瓣的疾病状态。超声心动图瓣膜评估期间获得的测量值已与其他临床数据相结合，以识别新的主动脉瓣疾病亚组并描述主动脉瓣疾病进展的新预测因素。未来，AI 可以将超声心动图参数与其他临床数据相结合，对心脏瓣膜疾病患者进行精准医疗管理。
科学证据建议：每周监测报告
美国疾病控制与预防中心已确认密歇根州发生第二例人类感染高致病性禽流感 (HPAI) A(H5) 病毒的病例。这是美国奶牛中正在发生的多州 A(H5N1) 疫情导致的第三例人类感染病例。这三例病例与其他病例均无关联。与之前的两例病例（一例发生在德克萨斯州，一例发生在密歇根州）一样，患者是一名奶牛场工人，曾接触过受感染的奶牛，因此这可能是牛与人之间传播的另一个例子。这是美国第一例报告了与流感病毒感染（包括 A(H5N1) 病毒）相关的急性呼吸道疾病典型症状的人类感染 H5 病毒病例。美国疾病控制与预防中心继续密切监测流感监测系统的可用数据，特别是在受影响的州，没有发现人类流感活动异常的迹象，包括因流感而就诊的急诊室人数没有增加，实验室检测出的人流感病例也没有增加。
人工智能在乳腺癌中的应用
人工智能 (AI) 在乳腺癌检测和治疗中的应用正在引起人们的关注。人工智能技术对于塑造乳腺手术的未来和增强医疗服务至关重要。深度学习算法有望从乳房 X 光检查和临床数据中准确检测出乳腺癌，甚至可以预测间隔期和晚期癌症的风险。当与乳房密度测量相结合时，人工智能成像算法可以预测侵袭性乳腺癌，尤其是在晚期阶段。基于人工智能的方法还可以通过超声扫描预测乳腺癌，从而提高恶性肿瘤的检测率。使用人工智能进行基因检测有助于根据基因图谱识别乳腺癌高风险个体，从而实现个性化筛查和预防策略。人工智能工具支持病理学家分析乳腺癌指征的组织样本，从而增强诊断能力。人工智能在乳腺癌检测和预测中的整合有可能彻底改变肿瘤学并改善患者护理。本综述对以前关于人工智能在乳腺癌中的应用的学术研究进行了全面分析。关键词：人工智能、乳腺癌、深度学习、乳房 X 光检查、病理学
野鸟高致病性禽流感监测
虽然并非所有受感染的物种都会表现出疾病的症状，但目前在亚洲、欧洲和非洲传播的 H5N1 禽流感毒株已被证明会导致多种物种发病和死亡。结合有针对性的主动监测（捕获和取样散养的“表面健康的鸟类”）、被动监测（包括对猎获的鸟类、康复中心、动物园和搁浅鸟类监测计划进行疾病检测）以及对野生鸟类发病率和死亡率的系统调查，将提供一个最有可能检测出 H5N1 禽流感病毒的监测计划。重要的是要认识到从死亡野生动物中正确采集样本至关重要，因为 H5N1 禽流感只是可能导致大量野生鸟类死亡的众多疾病或问题之一。本手册基于以下假设：1) 所有调查均由经过适当培训的人员进行；2) 将遵守适当的人类健康和生物安全预防措施；3) 在进行任何调查之前将获得负责的政府兽医机构的同意； 4) 所有疾病爆发调查活动都应与粮农组织和世界动物卫生组织的代表进行协调。
主题：有关信息技术风险管理法规的修订
检测系统XXX BSFI从事复杂的数字产品和服务，或处理大量的在线交易的高额总价值必须采用能够快速检测和预防欺诈性交易的强大欺诈管理系统（FMS），包括新的和不断发展的欺诈方案。BSFI应定期评估与其产品和服务相关的风险，以确定预防欺诈的适当措施。为了确保其FMS的鲁棒性，BSFI可以采用基于规则的机器学习和其他技术的任何或组合。BSFI还应实施以下所有基本欺诈规则和机制：（i）交易速度检查或阈值。监视在特定时间范围内传入和交易的频率以检测出异常快速的活动，这可能表明欺诈行为。FMS应能够以异常速度（例如多个，类似，同时或连续的交易）来检测，警报和/或阻止交易，包括可能通过自动机器人，恶意软件，零日利用和其他类似的手段或攻击向量来促进的交易。此外，根据消费者的风险概况，基于风险的阈值或限制交易的数量或数量，
IH-ViT：基于视觉变压器的集成电路问世
摘要：针对传统检测方法在IC外观缺陷检测中存在的识别率不高、识别速度慢的问题，提出一种IC外观缺陷检测算法IH-ViT。提出的模型利用CNN和ViT各自的优势，从局部和全局两个角度获取图像特征，最终将两种特征融合进行决策判断缺陷类别，从而获得更高的IC缺陷识别准确率。针对IC外观缺陷主要体现在细节上的差异，传统算法难以识别的问题，对传统ViT进行了改进，在batch内部进行了额外的卷积操作。针对数据集来源多样导致的样本信息不平衡问题，采用双通道图像分割技术，进一步提高IC外观缺陷的识别准确率。最后经过测试，提出的混合IH-ViT模型取得了72.51%的准确率，比单独的ResNet50和ViT模型分别提高了2.8%和6.06%。所提算法可以快速准确地检测出IC外观缺陷状况，有效提高IC封测企业的生产效率。
关于癫痫发作检测方法的调查 - ...
摘要：癫痫是一种神经系统疾病。目前，约有 5000 万人患有癫痫。癫痫发作的检测非常困难，因为每个患者的癫痫发作情况都不同。脑电图 (EEG) 可捕捉大脑活动，神经科医生需要分析这些脑电图信号才能检测出癫痫发作。传统上，神经科医生通过目视检查来检测癫痫发作的存在，这需要时间。但需要在规定的时间内做出准确的诊断，以便可以采取适当的治疗方法并减少进一步的并发症。因此，需要一种自动方法来检测和预测癫痫发作。癫痫发作预测很重要，因为如果在早期预测到癫痫发作，那么可以使用电刺激来抑制癫痫发作。我们首先从用于检测和预测癫痫发作的不同算法或方法开始，然后对用于癫痫发作诊断的不同方法进行比较研究，然后提出我们提出的方法，最后得出结论。索引词：深度学习、癫痫发作、特征提取、发作、机器学习、预测、发作前、检测。
研究差异丰度研究的统计能力
识别小组之间丰度不同的微生物分类单元（对照/治疗，健康/患病等）对于基础科学和应用科学都很重要。与所有科学研究一样，微生物组研究必须具有良好的统计能力，才能检测出治疗之间的丰度大大不同的分类单元。低功率通过“获胜者的诅咒”导致精确度和偏见估计。几项研究引起了对微生物组研究中低功率的担忧。在这项研究中，我们研究了差异丰度分析中的统计能力。特别是，我们提出了一种新的方法，用于估算在单个分类单元的水平上检测效果的效果大小（折叠变化）和平均丰度的效果的新方法。我们分析了七个实际病例对照微生物组数据集，并开发了一种模拟微生物组数据的新方法。我们说明了力量如何随效应大小和平均丰度而变化；我们的结果表明，典型的差异丰度研究无法检测单个分类单元的变化。
电动运输网络中异常检测的机器学习
会议，可以检测出不规则的不规则性，例如非典型能量激增和延长的充电持续时间。使用此数据对培训和验证的机器学习系统在识别异常方面具有值得称赞的精度，如预期的异常和实际结果之间的一致性所示。对确定的异常反应进行的维护和维修措施突出了该系统的实际影响，并利用积极的策略来减少停机时间并增强充电站操作。绩效指标，包括准确性，召回和F1得分，明确验证了异常检测系统的弹性，保证了精确的识别，同时减轻了假阳性和负面因素的发生。将机器学习无缝融合到电动运输网络中，不仅放大了电动汽车充电基础架构的可靠性和保护，而且还建立了该系统作为实施实现的宝贵工具。这项研究除了对系统的性能进行彻底检查，还阐明了即将到来的可扩展性，实时监测和可解释性的途径，从而为在不断变化的电力运输领域中对机器学习革命性的更广泛讨论做出了宝贵的贡献。