XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相关图
使用时间相关图
摘要 - 网络威胁的快速发展已经超过了传统的检测方法，需要创新的措施，能够解决现代对手的适应性和复杂性。一个新颖的框架是构造的，利用时间相关图来建模恶意操作中固有的复杂关系和时间模式。该方法动态捕获的行为异常，提供了一种可靠的机制，可在实时场景中区分良性和恶意活动。广泛的实验证明了该框架在各种勒索软件家族中的有效性，其精度，召回和总体检测准确性始终如一。比较评估强调了其比传统的基于签名和启发式方法更好的表现，尤其是在处理多态性和以前看不见的勒索软件变体方面。该体系结构的设计考虑到可扩展性和模块化，确保与企业规模环境的兼容性，同时保持资源效率。对加密速度，异常模式和时间相关性的分析提供了对勒索软件运营策略的更深入的见解，从而验证了该框架对不断发展的威胁的适应性。该研究通过整合动态图分析和机器学习来推进网络安全技术，以在威胁检测中进行未来的创新。这项研究的结果强调了改变组织检测和减轻复杂网络攻击的方式的潜力。
评估Wilcox组的CO2存储潜力...
图5：相关图，显示了德克萨斯州威尔科克斯集团的岩石地层学划分。岩性和沉积环境的总变化为将Wilcox组细化为重大回归 - 推出循环提供了基础（M. I. Olariu＆Ambrose，2016）
使用新鲜未培养的肺肿瘤细胞进行功能诊断以指导
图 3. 患者来源的 FUTC 在药理学筛选中的应用 (A) 基于 FUTC 的临床标本药物敏感性和耐药性测试示意图。(B) 接种于 384 孔板后第 0 天和第 3 天对患者来源的细胞进行活力评估。热图显示肿瘤组织中总癌细胞和 Ki-67 阳性癌细胞的百分比，以总癌细胞为标准。(C) 热图表示患者匹配的肿瘤组织、肿瘤来源的 EpCAM+ 和 EpCAM- 细胞群中的 KRAS 突变变异等位基因频率以及癌细胞百分比。(D) 使用完全链接方法对肿瘤来源的 EpCAM+ 细胞的 DSS（66 种化合物）进行聚类，并结合欧几里得距离测量。(E) 同一样本或不同患者样本的技术重复之间的 Pearson 相关系数值热图（左）。DSS 值的代表性相关图，比较 PLT68 的技术重复筛选（右）。 (F) 相关图比较了肿瘤组织中癌细胞百分比与从各个 DSRT 筛选获得的 Z 因子之间的关联。
用于行人重新识别的分层双向特征感知网络
先前的行人重新识别 (Re-ID) 模型旨在关注图像中最具辨别力的区域，而当由于相机视点变化或遮挡导致该区域缺失时，其性能可能会受到影响。为了解决这个问题，我们提出了一种名为分层双向特征感知网络 (HBFP-Net) 的新模型来关联多级信息并相互加强。首先，通过低秩双线性池化建模跨级特征对的相关图。然后，基于相关图，采用双向特征感知 (BFP) 模块来丰富高级特征的注意区域，并学习低级特征中的抽象和特定信息。然后，我们提出了一种新颖的端到端分层网络，该网络集成了多级增强特征，并将增强的低级和中级特征输入到后续层以重新训练新的强大网络。更重要的是，我们提出了一种新的可训练广义池化，它可以动态选择特征图中所有位置的任意值进行激活。在包括 Market-1501、CUHK03 和 DukeMTMC-ReID 在内的主流评估数据集上进行的大量实验表明，我们的方法优于最近的 SOTA Re-ID 模型。
清理照片的机器学习照片和定量3D神经病理学的表面扫描
图1。SOX2 C-IDR是无序且动态的。a）Sox2的示意图说明了本研究中使用的主要构建体。基于两个不同的预测因子（疾病332（虚线），Alphafold 19归一化PLDDT（实线）），该图显示了障碍预测与残基数的函数。DBD以及广告和富含丝氨酸的区域（有关详细信息，请参见文本）以及带电残基的位置。b）在5 µm浓度下不同SOX2变体的远紫外圆形二分法；全长Sox2（蓝色），C-IDR（灰色），N-DBD（绿色）。光谱是n = 3个独立测量值的平均值。c-d）Sox2荧光标记的单分子转移效率直方图，该荧光标记了DBD的两侧（残基37和120，分子数= 5323）或探测整个C- IDR（残基120-315，分子数量，分子数= 14544）。e）SOX2 C-IDR的荧光寿命分析。2D相关图显示了相对于固有供体荧光（d）的CY3B供体（da）的荧光寿命。动态线基于锯 - 聚合物模型。有关详细信息，请参见文本。f）1 H 15 N-HSQC全长SOX2的频谱。g）全长Sox2（蓝色）的CSCS图。确定DBD（绿色）的 SCSS针对孤立的N-
Kardan工程技术杂志（KJET）
心血管疾病（CVD）是全球死亡率的主要原因，准确的预测模型对于改善预防和管理策略至关重要。本研究通过基于相关的图形结构和加权链路预测算法来解决增强CVD风险预测的挑战。使用Pearson和Spearman相关方法，我们将包含1025个患者记录和14个关键特征的综合数据集转换为图形结构。基于相关的图形结构捕获特征依赖性，通过将变量关系表示为网络中的边缘。为了评估图形表示的有效性，我们应用了加权链路预测算法，包括加权共同邻居（WCN），加权优先附着（WPA）和加权Jaccard系数（WJC）。基于Pearson相关的网络表现出非凡的性能，WCN算法在曲线（AUC）下达到99.80％的面积，精度为48.0％。相比之下，基于Spearman相关的网络显示出强大的结果，WJC的AUC为96.60％，精度为67.16％。在jupyter环境中使用Python进行的比较分析，并采用了诸如NetworkX和各种统计文库之类的库，突出了基于相关图在CVD数据中捕获线性和非线性关系的卓越能力。虽然有希望，但该研究承认与数据集大小和计算复杂性有关的局限性。我们的发现表明，基于相关的图形方法可显着增强CVD预测，提供更个性化的CVD预防和管理方法。
IDE161 是一种潜在的首创临床候选 PARG 抑制剂，选择性靶向具有复制压力和 DNA 修复脆弱性的实体肿瘤
A) 描绘了对 TOP1 和 PARG 双重抑制的拟议 MOA 的模型。B) 对 PRISM 化合物和 PARGi 的反应的 Spearman 相关图；橙色表示 TOP1 抑制剂，黑色表示其他。（插图）按 MOA 分组的顶级相关化合物的 Swarmplot（未显示少于 2 种化合物的 MOA）。拓扑异构酶抑制剂 (TOP)、法呢基转移酶 (FT)、微管蛋白聚合 (TP)、极光激酶 (AK)、胸苷酸合酶 (TS)。C) 使用 PAR MSD 测定法评估 PAR 链积累。值绘制为相对于 DMSO 对照的平均值 ± SD。使用 Student's t 检验进行统计分析；ns（不显著）、**（<0.01）、***（<0.001）。D）（左）使用基于抗 TOP1cc 抗体的免疫荧光测定法在指示时间点测量 TOP1-DNA 裂解复合物 (TOP1cc)。根据单个细胞中的 TOP1cc 平均强度值进行群体分箱和非线性曲线拟合。使用 Kruskal-Wallis 检验进行统计分析；****(<0.0001)。（右）使用基于抗 γ -H2AX 抗体的免疫荧光测定法检测核 γ -H2AX。值（平均值 ± SD）绘制为 γ -H2AX 平均强度范围的百分比群体。E）从 CldU 标记的 DNA 纤维测量结果显示，IDE161 和 CPT 介导的复制叉减慢。框表示中位数和 IQR。使用 Mann-Whitney U 检验进行统计分析；*(<0.05)，**** (<0.0001)。
授权和访问控制的系统文献综述：定义，策略和模型
抽象目的 - 授权和访问控制已成为研究的话题数十年。但是，现有的定义是不一致的，甚至相互矛盾。此外，还有许多访问控制模型，甚至更多的访问控制模型已进化，以符合资源保护的挑战性要求。很难对模型进行分类并确定满足安全需求的适当一个。因此，本研究的目的是指导当前最新的访问控制模型，除了这种不透明的术语含义及其相关方式。设计/方法/方法 - 本研究遵循系统的文献综述方法，调查有关访问控制模型的当前研究并说明了进行综述的发现。为了提供对主题的详细理解，本研究确定了对与授权和访问控制领域有关的术语进行额外研究的需求。发现 - 本文的作者研究结果是除了分类架构外，关于定义，策略和模型的授权和访问控制之间的区别。本研究根据拟议的五类访问控制模型提供了现有模型和分析的全面概述。原创性/价值 - 基于作者的授权和访问控制的定义及其相关术语，即与其他比较研究相比，本研究讨论了更多的访问控制模型，包括传统的最新模型和新型模型。授权策略，模型和策略以及访问控制模型和机制，本研究概述了授权策略，并提出了访问控制模型的分类，为每个类别提供了示例。这项研究还总结了每个文献在选择关注数据库系统域或提供调查，访问控制模型的分类或评估标准的相关图书之后。此外，还针对各种标准分析了引入的模型类别，这些标准是由国家标准技术研究所从标准访问控制系统评估指标中部分选择的。
治疗引起的衰老：改善抗癌治疗的机会
背景：心血管磁共振中的心脏功能定量需要精确的心脏腔室轮廓。这项耗时的任务越来越多地通过越来越复杂的深度学习方法来解决。但是，其中只有一小部分从学术界进入临床实践。在对医学人工智能智能的质量评估和控制中，不透明的推理和神经网络的独特错误符合极低的失败容忍度。目的：本研究的目的是对心脏功能定量的三个流行卷积神经网络（CNN）模型的性能进行多级分析和比较。方法：对U-NET，FCN和多肺部进行了培训，以分割临床常规的119例患者的短轴Cine图像，左心室和右心室进行分割。训练管道和超参数保持恒定，以隔离网络体系结构的影响。CNN性能。多级分析包括通过切片位置对结果的细分，以及分割偏差的可视化以及通过相关图与分割指标的体积差异与分割指标的联系。结果：所有模型均与专家在定量临床参数方面均显示出很强的相关性（R Z'= 0.978，0.977，0.977，0.978，分别为U-NET，FCN，多驱动器）。具有更高的差异和更多异常值。多孔孔明显低估了心室体积和左心室心肌肿块。分割的困难和失败聚集在所有CNN的基础和顶端切片中，基础切片的体积差异最大）（每片平均绝对误差：基础的4.2±4.5 mL，中间的0.9±1.3 ml，用于侧面的0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9 ml）。CNN中的临床参数的类内相关性非常出色（≥0.91）。