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在标签中毒攻击对分布式异质数据的标签中毒攻击下，平均聚合器比强大的聚合器更强大
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型，该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击，已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的，并且优于通常使用的平均值。在本文中，我们证明了强大的聚合器太保守了，对于一类弱但实用的恶意攻击，称为标签中毒攻击，一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是，鉴于分布式数据具有足够的异质性，我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上，在这种情况下，平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现，显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
第 33 个质数
为您提供这句古老的拉丁语名言：“Porta patens esto”。 “Nulli claudatur honesto” 意思是：把门半开，让诚实的人发现它关上了。 根据它的解释方式，它可以意味着不同的事情：“Porta patens esto nulli。” Claudatur honesto：“不要让任何人打开门。让诚实的人关上它。” 标点符号显然改变了语句的含义；在我们的例子中，序列的某些部分的添加或删除将使其可转换为其他计算和分析。 更准确地说，句号的移动会改变信息。 特意选择这个特殊的介绍来展示如何将支配自然的原理转化为数学词汇并进行相应的解释 我们研究的主题是素数 137 以下是来自维基百科的一些事实：
知识图框架用于组织古典和量子计算中利用的异质数据集：当前的挑战和未来DI
摘要 - 文献中发现的环境变量中缺乏相互作用的表示，导致了一个新型框架的发展，该框架反映了我们环境中相互联系的真实本质。我们提出了一个环境交互知识图（EIKG）框架。这个将军EIKG框架通过编织相互关联的事件（例如导致暴风雨的飓风）来成为互连环境事件的基础，这会导致洪水事件，可能导致诸如泥石流和滑坡等事件。一个事件的级联性质导致环境中另一个相关事件需要在进行任何数据驱动分析之前使用上下文信息对每个事件进行足够的了解。本视觉论文展示了eikg：洪水，eikg：野火eikg：滑坡等，可以从eikg的基本案例框架中得出，因为这些个别事件与某些共同的分母变量互连。为例，洪水案例研究以及野火或干旱案例研究中使用降水量变量，因为过度降水量导致洪水，缺乏降水会导致干旱和野火。在极端天气事件中，我们将降水量变量确定为“共同贬低器变量”，在对环境建模中起着关键作用，基于该变量的可变性，导致不同的极端天气事件（在降水量低导致干旱导致干旱和高价值导致洪水的情况下变化的值））。来自EIKG的见解促进了使用经典和量子机学习（QML）技术的数据分析。EIKG组织了异质数据集并集成关系以解决极端天气事件。本研究结合了各种数据集，包括流动性数据，来自美国人口普查局的社会经济数据，来自NASA的气候数据以及关键基础设施数据。
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
蛋白质数据库是药物发现的金矿
摘要 蛋白质-配体结合是指小分子（药物，又称配体）与体内的受体或蛋白质结合。这种结合事件会引起生物反应，可能是减轻炎症、缓解疼痛等。通常，这种蛋白质-配体复合物可以呈现的姿势或配置数量有限（或可能只有一种）。识别这种生物活性姿势是药物发现中的巨大挑战。通常，它被认为是蛋白质或配体的最低能量姿势，但通常情况并非如此。复合物可以稳定或弥补配体的更高能量构象等。蛋白质和配体都是三维的且具有柔韧性，因此会不断改变形状。这是一个多步骤问题。从配体开始，必须识别配体的生物活性 3D 构象。然后转到蛋白质，生物活性构象是一个更大的挑战，部分原因是分子更大，可能性更多。最后，如果可以识别配体和蛋白质的生物活性构象，那么就需要将配体置于蛋白质内的正确位置和方向，以产生所需的活性。有很多方法可以生成这些姿势，也有很多方法可以尝试确定哪些姿势是正确的（或可能是正确的）。其中一些计算在计算上成本低廉，而另一些计算可能非常昂贵。解决这个问题的一种方法是使用一种相当便宜的方法生成大量潜在姿势，然后进行更昂贵的计算，按成为生物活性姿势的可能性对它们进行排序。但是，生成比人们能够承受的昂贵方法多得多的潜在姿势仍然很容易。关键词：嵌合体、五法则、配体、对接、蛋白质、药物性、spresi。
具有多种功能的人类蛋白质数据库
摘要 MultifacetedProtDB 是一个多功能人类蛋白质数据库，其信息来源于其他数据库，包括 UniProt、GeneCards、人类蛋白质图谱 (HPA)、人类表型本体 (HPO) 和 MONDO。它收集了文献中提到的“多面”多任务蛋白质，这些蛋白质具有多效性、多结构域、混杂性（与催化多种底物的酶有关）和兼职性（具有两种或多种分子功能），难以在现有的非特定数据库中直接搜索到。多功能蛋白质的研究是一个不断扩展的研究领域，旨在阐明生物过程的复杂性，特别是在人类中，其中多功能蛋白质在各种过程中发挥作用，包括信号转导、代谢、基因调控和细胞通讯，并且经常参与疾病的爆发和发展。该网络服务器允许使用多个过滤器按基因、蛋白质和任何相关的结构和功能信息进行搜索，如 PDB 中的可用结构、结构模型和相互作用因子。蛋白质条目补充了全面的注释，包括 EC 编号、GO 术语（生物途径、分子功能和细胞成分）、Reactome 中的途径、UniProt 中的亚细胞定位、HPA 中的组织和细胞类型表达以及 MONDO、Orphanet 和 OMIM 分类后的相关疾病。MultiFacetedProtDB 可作为网络服务器免费使用：https://multifacetedprotdb.biocomp.unibo.it/。
全球微生物水质数据和预测分析
微生物水质是水安全的组成部分，与人类健康，食品安全和生态系统服务直接相关。但是，特别是病原体数据，甚至是粪便指标数据（例如，e。大肠杆菌），稀疏而分散，它们在不同的水体（例如地下水）和不同社会经济背景（例如低收入国家和中等收入国家）中的可用性是不公平的。迫切需要评估和整理世界各地的微生物数据，以评估全球水质，水处理和健康风险的全球状况，因为时间已经过去了，需要达到可持续发展目标（SDG）6到2030年。本文的总体目的是说明建立全球稳健且有用的微生物水质数据库和财团的需求和拥护者，这将有助于实现SDG6。我们总结了有关微生物水质的可用数据和现有数据库，讨论用于生成微生物水质的新数据的方法，并确定使用微生物数据来支持决策制定的模型和分析工具。本评论确定了非洲的全局数据集（7个数据库）和区域数据集（3个数据基础），澳大利亚/新西兰（6个数据库），亚洲（3个数据库）（3个数据库），欧洲（7个数据库），北美（12个数据库）（12个数据库）和南美（1个数据库）。低收入国家和中等收入国家缺少数据。提高了实验室能力（由于COVID-19的大流行），分子工具可以鉴定潜在的污染源并直接监测病原体。应该利用这些机会来实现世界各地的可持续发展目标6。模型和分析工具可以通过对缺乏数据的地理空间和时间推论来支持微生物水质评估。一种基因组学，信息技术（IT）和数据革命正在我们身上，并为开发用于实时记录，自动化分析，标准化和微生物数据建模的软件和设备的前所未有的机会，以增强全球水质的了解。