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World File Search System行为模式
乳腺癌患者及康复者的饮食、营养、体力活动和体重
本报告来自世界癌症研究基金会国际组织的全球癌症更新项目 (CUP Global)，该项目是世界上最大的通过饮食、营养、身体活动和体重预防和延长癌症生存期的科学研究来源。本报告中的研究以 2014 年（2018 年更新）的报告《饮食、营养、身体活动和乳腺癌幸存者》为基础，该报告是 WCRF/AICR 制作的关于饮食、营养、身体活动和癌症：全球视角的第三份专家报告的一部分。当时，关于癌症生存的研究有限，但有足够的证据可以得出结论，癌症患者和癌症康复者应该遵循我们的癌症预防建议。这些建议概述了一种综合的行为模式，证据一致表明这些行为模式与降低癌症风险有关。
行为与认知建模方法 - 唐宁芝
在实验中，程序员将使用 GitHub Copilot 完成各种编程任务：（1）算法设计；（2）计算器的前后端开发；（3）面向对象编程练习。将分析基于 AST/srcML 层次结构的眼动追踪模式和 IDE 行为模式。
发育过程中的温度会影响神经元与果蝇行为之间的连通性，研究表明
在他们的研究中，科学家专注于果蝇的嗅觉电路，因为嗅觉决定了这些苍蝇的重要行为模式，对于它们的生存至关重要。他们发现，昆虫在p阶段暴露于昆虫的温度不仅对脑发育，而且对气味驱动的行为有影响。
纳米电网能源管理系统
nEMS 旨在加快预防性维护计划的上市时间。从多个站点的类似设备收集数据，以了解设备行为模式并识别性能下降。nEMS 应用机器学习和大数据挖掘算法来预测设备健康状况并在恶劣条件下安排维护。
微电网能源管理解决方案
nEMS 旨在加快预防性维护计划的上市时间。从多个站点的类似设备收集数据，以了解设备行为模式并识别性能下降。nEMS 应用机器学习和大数据挖掘算法来预测设备健康状况并在恶劣条件下安排维护。
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。
Cisco安全工作负载（以前为四次）
●服务器过程基线和行为偏差：Cisco Secure Workload收集并基线在每个服务器上运行的过程详细信息。此信息包括过程ID，过程参数，与之关联的用户，过程启动时间和过程哈希（签名）信息。该平台维护一个最新的过程哈希判决feed，其中包括已知的良性和标记过程哈希，并比较跨工作负载的过程哈希以检测异常。您可以搜索运行特定过程或进程哈希信息的服务器，并获取服务器上运行的所有过程的树视图快照。Cisco安全工作负载平台具有可用于跟踪行为模式的算法，并找到与恶意软件行为模式的相似之处，例如，特权升级，然后是外壳代码执行。安全工作负载增加了此类行为偏差的安全事件。安全操作团队可以通过使用简单定义规则来自定义这些事件，其严重性和相关操作。使用此信息，安全操作可以快速识别IOC并采取补救步骤以最大程度地减少影响。
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下表概述了 WDH 原则，这些原则反映了区分高效绩效的行为模式。这三个核心原则分别称为决心、智慧和态度，通常被称为 DNA。DNA 包含九项行为指标，概述如下。所有先前的能力现已整合到这三个核心原则中，DNA 现已应用于整个招聘、选拔和评估流程。