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飞机事故并非如此 - 第二部分 - 飞行安全基金会
这类情况的险恶本质在于，任何单一的“无所谓”决定在第一次、第二次甚至几次发生时通常都是良性的。当这种漠视持续数周、数月或数年时，错误与另一个独立事件（也定义为良性事件）相交或联系的可能性显著增加。于是，理性（1987 年）的病原体理论应运而生。预测人为错误与预测地震非常相似。我们可以相当确定地预测错误是否可能发生。我们无法准确预测它何时会发生。我们可以识别导致飞行员失误的条件或病原体（Besco，1988 年）。就像预测地震一样，我们无法预测达到临界点的准确时间。我们确实知道导致错误的条件。当这些条件存在时，就会发生错误。问题在于它们何时发生。而不是它们是否会发生。这就像那句老话所说的，最后一根稻草压垮了骆驼。“这无所谓”的哲学最终会变得重要。
先天性和获得性慢性中性粒细胞减少症
白血病 (AML) 和非造血器官的频繁功能障碍。2 – 6 未折叠蛋白反应、内质网应激、细胞凋亡增加、转录因子表达失调、分泌囊泡和线粒体代谢异常、核糖体生物合成和组装异常已被确认为可能的致病机制。2 – 5 先天性中性粒细胞减少症还包括良性的家族性或种族变异，与已知或尚未确定的基因多态性有关，这些基因的频率和病理生理意义未知，需要进一步研究。7,8 获得性 CNP 包含通过中性粒细胞定向抗体、细胞（NK 或 T 细胞）或细胞因子依赖性免疫过程或通过未知的致病机制介导的多种疾病实体。 9 – 12 后一类也称为特发性 CNP，包括良性和无并发症的疾病形式，也包括 MDS 前期病例（无论是否与克隆性造血有关），这些病例需要早期识别和密切监测。9 – 12
面对内幕威胁：基于LLM微调
基于异常的检测可有效防止不断发展的内幕威胁，但精度仍然低。当前的数据处理可能会导致信息丢失，并且模型通常会努力区分良性异常和实际威胁。这两个问题都阻碍了精确检测。为了解决这些问题，我们提出了基于大语言模型（LLM）微调的精确异常检测解决方案。通过代表自然语言的用户行为，我们减少了信息丢失。我们使用用户行为模式对比度对异常检测的任务进行微调，使用两阶段策略：首先学习一般行为模式，然后使用特定于用户的数据来改进，以改善良性异常和威胁之间的差异化。我们还实施了一个细粒度的威胁追踪机制，以提供行为级别的审计步道。据我们所知，我们的解决方案是第一个在内幕威胁检测中应用LLM微调的方法，在CERT V6.2数据集中达到了0.8941的F1分数，超过所有基线。
与手动评估相比
目的：在这项概念验证研究中，我们提出了一种新的方法，用于将泡沫的数字量化（优先表达的黑色素瘤抗原）作为诊断辅助，以区分良性和恶性黑素细胞病变。所提出的方法利用了Prame和Sox10的免疫组织化学虚拟双核染色来精确识别感兴趣的黑素细胞细胞，该细胞与数字图像分析相结合以量化词点。方法：我们的研究包括10种化合物Nevi，3个Halo Nevi和10个黑色素瘤。组织载玻片用泡沫染色，扫描，盖玻璃玻璃玻璃玻璃，用Sox10染色，再次扫描，最后进行数字分析。使用标准的定位系统，将数字定量的核索引与皮肤科医生的手动定性评估进行了比较。结果：数字量化的核索引的灵敏度为70％，特异性为100％，用于将黑色素瘤与良性病变分离。手动定性核得分的灵敏度为60％，特异性为100％。使用ROC-Analyses比较两种方法，我们的数字定量方法（AUC：0.931，95％CI：0.834; 1.00，SD：0.050）与手动定性方法（AUC：0.877，95％CI：0.725：0.725; 1.725; 1.00，SD：0.725; 1.00; 1.00; 1.00; 0.078：0.025;结论：我们发现，我们的新型数字定量方法至少在将病变分类为良性或恶性的情况下与当前的手动定性评估一样精确。我们的方法具有成为操作员独立，客观和可复制的优势。此外，我们的方法可以轻松地在已经数字化的病理部门中实施。鉴于队列的大小很小，要进行更多的研究来验证我们的发现。
格拉斯哥，英国，2024年5月3日至7日
放疗良性疾病的后期作用：放射疗法考虑的范式变化，这所房子认为SBRT是脊柱转移的护理标准闪光探测器和剂量测量，ESTRO-FOM-FOM-FOM-FOM-FOM-FOM-FOM-FOLM-FOLM-FOLMITALITAL STRO-FOLMITALIAL CLINAGITAL STRATITAL STRO-IRICONTIAL STRATIAL临床试验是放射治疗工作流程中的非电离方面
学年2024-2025成本和费用细分8- ...
- 拥有认可的美国大学/大学（包括食品科学，公共卫生）的非良性学位的学生 - 已经完成课程工作或获得了学士学位或更高学位的学生（在申请之前申请外国学位成绩单之前，必须由此处列出的批准机构评估）
先天性和获得的慢性中性粒细胞减少
白血病（AML）和非毛虫器官的频繁功能障碍。2 - 6个未折叠的蛋白质反应，内质网应激，凋亡升高，转录因子的失调表达，分泌囊泡中异常和线粒体代谢，缺陷，inInribosomos inribosomy inribosome inribosom insomogenesemenaseaseaseSemensemensemblyHave被识别为可能的病原体机制。2 - 5个含有中性粒细胞减少症还包括与已知或未知基因的多态性相关的良性家族性或种族变异，其频率和病理生理显着性的基因需要进一步研究。7,8获得的CNP涵盖了通过中性粒细胞指导的抗体，细胞（NK或T细胞）或细胞因子依赖性免疫过程或未知的致病机制介导的多种疾病实体。9 - 12这些后一种类别（也称为特发性CNP）包括疾病的良性和简单形式，以及与克隆性肢体疾病有关或不相关的MDS病例，需要早期识别和密切监测。9 - 12
http://dx.doi.org/10.18576/isl/120433 基于深度神经网络的计算机断层扫描检测脑肿瘤
摘要：脑肿瘤是最致命的疾病之一，对人类健康有许多影响。脑肿瘤是脑内或脑周围的异常细胞团或生长。它们并非都是癌症，因为它们可能是良性的或恶性的。医生使用各种诊断技术来评估良性或恶性脑肿瘤的存在，以及估计其大小、位置和生长速度。使用适当的诊断方式来提供完整的大脑视图以检测任何异常。应对脑部进行计算机断层扫描 (CT) 扫描以检查异常。CT 扫描的好处包括准确检测钙化、出血和骨骼细节，以及与磁共振成像 (MRI) 相比成本低。因此，我们研究了一种基于 CT 的检测方法，以确定是否存在脑肿瘤。所提出的方法适用于从曼苏拉大学医院收集的 CT 图像数据集。使用不同的预训练模型：VGG-16、ResNet-50 和 MobileNet-V2。对比结果，预训练模型 MobileNet-V2 尽管参数数量最少，但结果却更好。它的准确率为 97.6%，而其精确度、召回率和 F1 分数分别为 96%、95% 和 96%。