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使用机器检测和分类的框架
恶意软件是任何可能对计算机系统造成损害的软件。恶意软件构成了对信息系统的重大威胁，这些威胁多年来遭受了几次毁灭性攻击的影响。传统的Antimalware软件由于多种恶意软件（例如多态性）的逃避技术提供了有限的效率，以防止恶意软件删除。Antimalware只能删除其签名的恶意软件，并且对零日间攻击无效和无助。几项研究工作利用受监督和无监督的学习算法成功地检测和对恶意软件进行了分类，但是在相关研究工作中占据了误报和虚假否定，以及利用不足的数据集，这些数据集未能捕获尽可能多的恶意软件家庭来概括地发现发现。这项研究利用机器学习来检测和对恶意软件进行使用机器学习技术，包括特征选择技术以及超参数优化。主成分分析用于治疗由于用于容纳大量恶意软件系列的大型数据集而导致的维度诅咒。支持向量机，K最近的邻居和决策树用于使用两个数据集进行性能比较的模型。通过使用网格搜索和K-折叠验证并调用最佳参数以实现最佳性能，以获得最佳性能，以获得最佳的检测准确性和低的检测和低底片，从而提高了模型的性能，从而增强了所选分类器的超参数以呼吁最佳性能。使用混乱矩阵，精度，召回和F1评分评估了研究模型。准确度为99％，98.64和100％，与K最近的邻居，决策树和支持向量机与CICMALMEM数据集分别具有相等数量的恶意软件和良性文件，与K最近的邻居达到了零误报，而准确性的准确性为97.7％，70％和96％的数据，而Datation却在k中相得益彰，而DATAIT则相应地数据。与K最近的邻居一起，还可以实现38的最低误报数量。该模型接受了默认超标仪的培训，以及通过调整超参数来获得的表演来获得的超级参数，并且发现优化超标仪和功能选择技术的优化能力并不一定能够与DataIns的表现更好，并且可以通过良好的数量进行良好的数量，并提供了良好的数量。未来的作品包括使用深度学习和集合学习作为分类器以及其他超参数优化技术，例如贝叶斯优化和随机搜索，其他具有较高恶意软件系列的数据集也可以用于培训。
迈向动态全脑的有效验证......
朝着动态全脑模型的有效验证迈进 Kevin J. Wischnewski 1,2、Simon B. Eickhoff 1,2、Viktor K. Jirsa 3 和 Oleksandr V. Popovych 1,2,* 1 德国于利希研究中心神经科学和医学研究所 - 大脑和行为（INM-7），德国于利希 2 德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学系统神经科学研究所，德国杜塞尔多夫 3 法国艾克斯-马赛大学 INSERM 系统神经科学研究所（INS，UMR1106）* 通讯作者 摘要 通过数学全脑模型模拟静息状态的大脑动态需要对参数进行最佳选择，这决定了模型复制经验数据的能力。由于通过网格搜索（GS）进行参数优化对于高维模型来说是不可行，我们评估了几种替代方法来最大化模拟和经验功能连接之间的对应性。密集 GS 作为评估四种优化方案性能的基准：Nelder-Mead 算法（NMA）、粒子群优化（PSO）、协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）和贝叶斯优化（BO）。为了对它们进行比较，我们采用了一组耦合相位振荡器，该振荡器基于 105 名健康受试者的个体经验结构连接而构建。我们从二维和三维参数空间中确定最佳模型参数，并表明测试方法的整体拟合质量可以与 GS 相媲美。然而，所需的计算资源和稳定性特性存在明显差异，在提出 CMAES 和 BO 作为高维 GS 的有效替代方案之前，我们还对这些差异进行了研究。对于三维情况，这些方法产生的结果与 GS 相似，但计算时间不到 6%。我们的结果有助于有效验证用于个性化大脑动力学模拟的模型。简介继 Biswal 等人的开创性工作之后。1 ，神经影像学研究的注意力转向了静息状态的大脑活动 2,3 。在任务诱发的功能网络和从静息时的人脑活动中观察到的相应连接模式之间发现的相似性强烈地激发了对后者的研究 1,4,5 。人们开发了大量的静息状态动力学研究方法和应用。一方面，它们旨在了解大脑的结构和功能，另一方面，旨在区分健康和患病的个体 6-12 。通过动态全脑模型对复杂的时空大脑活动模式进行数值模拟，为实现这两个目标提供了一条有希望的途径 13-19 。数据驱动的动态模型允许将有关人类大脑的解剖信息纳入其动态特性的模拟中。换句话说，它们使研究人员能够研究大脑结构和功能之间的关系，特别关注后者是否以及如何从前者中产生，以及它们如何相互关联 13-19 。此外，模型提供了一种快速的计算机实验方法来研究和比较不同的大脑分区、网络配置和数据预处理参数，这又有助于更深入地了解大脑结构和动态之间的相互作用 20-22 。所讨论的建模方法的另一个优点是
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系统生物学的第一门课程是为高级本科生和研究生设计的，以探索系统生物学领域。本书着重于计算模型及其对各种生物系统的应用。它介绍了代表系统生物学和合成生物学领域的前沿的建模，分子清单和案例研究的基础。这为执行标准系统生物学任务，了解现代文献并启动专门课程或项目提供了全面的背景和访问方法。系统生物学：综合介绍第三版本书是系统生物学的介绍，一个越来越多的领域，侧重于应用于各种生物医学现象的计算模型的设计和分析。首先要涵盖建模的基本原理，然后对将生物系统栩栩如生的分子清单进行回顾。这本书结束了案例研究，展示了系统生物学和合成生物学领域的前沿。文本探讨了医学和药物开发中生理建模，心脏功能和系统生物学等主题。它还深入研究了新兴领域，例如基于代理的和多尺度建模，生物设计原理，代谢通量分布，合成生物学，个性化医学和虚拟临床试验。在整本书中，读者将对系统生物学有一个全面的了解，包括访问执行标准任务，接触现代文学的方法以及启动专业项目的基础。本第三版已对文本进行了彻底的更新，为读者提供了该领域的最新知识和见解。新版本具有默认模块，限制周期，混乱，参数估计，基因调节模型表示，Michaelis-Menten Rate Law，不同类型的抑制作用，滞后，系统适应，非线性无效，PBPK模型和基本模式的主题。该格式将教学文本与对主要文献的参考结合在一起，并伴随着实践练习，以供经验和开放式问题进行反思。第1章讨论了生物系统，还原主义和系统生物学，强调了该领域交流的重要性。第2章研究数学建模，涵盖目标，输入，初始探索，模型选择，设计，结构，方程，参数估计，分析，诊断，一致性，鲁棒性，鲁棒性，探索，验证，验证，使用，应用，扩展，扩展，改进和大规模评估。Chapter 3 focuses on static network models, including strategies of analysis, interaction graphs, properties of graphs, small-world networks, dependencies among network components, causality analysis, mutual information, Bayesian reconstruction, application to signaling networks, static metabolic networks, stoichiometric networks, variants of stoichiometric analysis, metabolic network reconstruction, and metabolic control analysis.第5章通过涉及单个变量或几个变量的线性回归探索线性系统的参数估计。本章以测量基因表达及其定位的检查结束。Chapter 4 discusses the mathematics of biological systems, covering discrete linear systems models, recursive deterministic models, recursive stochastic models, discrete nonlinear systems, continuous linear systems, linear differential equations, linearized models, continuous nonlinear systems, ad hoc models, canonical models, more complicated dynamical systems descriptions, standard analyses of biological systems models, steady-state analysis, stability analysis, parameter灵敏度，系统动力学分析，限制周期和混乱的吸引子。它还涵盖了全面的网格搜索，非线性回归，遗传算法，其他随机算法，典型的挑战以及微分方程系统的结构识别。第6章讨论了基因系统，涵盖了DNA和RNA的主要教条，关键特性，化学和物理特征，大小，形状，基础，基础组成，复制，转录，翻译，调节，控制机制，基因的调控，蛋白质功能的调控，蛋白质功能，信号通路，基因网络，网络组成，组成，网络，组成，组成，组合和分析网络和分析。本书探讨了各种生物系统，包括DNA，基因和非编码DNA，以及真核DNA的填料和调节。RNA的一章深入到Messenger RNA（mRNA），转移RNA（tRNA），核糖体RNA（rRNA）和小RNA，然后讨论RNA病毒和基因调节。基因表达详细介绍，主题包括LAC操纵子，调节模式，转录因子和基因调节模型。以下各章关注蛋白质系统，讨论蛋白质的化学和物理特征，实验蛋白质结构的确定和可视化，酶，转运蛋白以及信号传导以及允许蛋白质。蛋白质，以及目前在蛋白质研究，蛋白质组学，结构功能预测，定位以及蛋白质活性和动态方面面临的挑战。代谢系统涵盖在第8章中，其中包括生化反应，基本反应的数学公式，速率定律，途径和途径系统。本章还讨论了生物化学和代谢组学，计算途径分析的资源，控制途径系统的控制，代谢组数据生成方法，采样，提取，分离，检测，检测，通量分析以及实验数据的动态模型。第9章探讨了信号系统，包括使用布尔网络和网络推理的信号转导网络的静态模型。信号转导系统以微分方程为模型，涵盖了诸如双重性和磁滞，两组分组信号系统，有丝分裂原激活的蛋白激酶级联反应，适应性和其他信号系统等主题。第10章深入人口系统，讨论了人口增长的传统模型，更复杂的增长现象，外部扰动下的种群动态，亚种群的分析，相互作用的人群，相位平面分析以及更复杂的人口动态模型。最后一章是酵母中基因组，蛋白质和代谢产物数据综合分析的案例研究。它回顾了模型的起源，讨论了酵母中的热应激反应，分析海藻糖周期，设计和诊断代谢途径模型，解释了葡萄糖动态，检查基因表达并介绍了多尺度分析和Multiscalar模型设计。第12章提供了使用心脏作为例证的生理建模的示例。它涵盖了量表和建模方法的层次结构，心脏解剖结构的基础知识，在各个级别（器官，组织，细胞）上建模目标，振荡的简单模型，振荡的黑盒模型以及从黑盒中的过渡到有意义的模型，包括电化学。本章讨论了系统生物学的各个方面，包括： *对心肌细胞电化学过程的生物物理描述 *静止的潜力和动作潜力以及这些过程的模型 *问题 *问题 *与重复心跳和失败的心脏相关的过程，并重点介绍了基于Biocartiol of Meciatoliviodial of Medial of Systrimic of Meciatolion of Medial of Systrologial Systems，涵盖了分子的范围：疾病以及个性化医学和预测性健康 *系统生物学在药物开发中的作用，从计算靶标和铅鉴定到使用动态模型的药代动力学建模和途径筛查，本章还深入研究了生物系统的设计原理，包括网络图案，操作原理，以目标为导向的操纵。它还通过代谢工程，基因回路和系统生物学在药物开发中的新作用来探讨合成生物学。最后，本章介绍了系统生物学中的新兴主题，例如： *对复杂疾病，炎症，创伤，生物的建模需求及其与环境的相互作用 *数据建模的研究管道对生物学理论或几种理论。