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边缘性人格障碍患者外周血单核细胞的线粒体呼吸活动和 DNA 损伤
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 1 月 31 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.29.25321066 doi：medRxiv 预印本
机器学习辅助术中利用 HRMAS NMR 光谱评估脑肿瘤边缘
完全切除肿瘤对于胶质瘤患者的生存至关重要。即使实现了完全切除，切除腔内残留的微尺度组织也有复发的风险。高分辨率魔角旋转核磁共振 (HRMAS NMR) 技术可以利用生物标志物代谢物的峰值强度有效区分健康和恶性组织。该方法快速、灵敏，可以处理小样本和未处理的样本，非常适合在手术期间进行实时分析。然而，只能对已知肿瘤生物标志物的存在进行有针对性的分析，这需要在手术过程中有具有化学背景的技术人员和了解肿瘤代谢的病理学家在场。在这里，我们展示了我们可以准确地实时执行此分析，并且可以使用机器学习以非目标方式分析全光谱。我们研究了一个新的大型胶质瘤和对照样本 (n = 565) 的 HRMAS NMR 数据集，这些样本也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于随机森林的方法可以准确有效地区分肿瘤细胞和对照样本，中位 AUC 为 85.6%，AUPR 为 93.4%。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，中位 AUC 为 87.1%，AUPR 为 96.1%。我们分析特征（峰值）对分类的重要性，以解释分类器的结果。我们验证了已知的恶性肿瘤生物标志物（如肌酸和 2-羟基戊二酸）在区分肿瘤和正常细胞方面发挥重要作用，并提出了新的生物标志物区域。代码发布在 http://github.com/ciceklab/ HRMAS_NC 。
领先边缘材料公司
2024 财年期间和之后的亮点 在截至 2024 年 10 月 31 日的财年： • 2023 年 12 月 14 日，公司宣布在罗马尼亚 Bihor Sud 项目的 G7 画廊对 Co-Ni-Au 进行了进一步的阳性分析结果。这一发现将已发现的 Co-Ni-Au 矿床区域延伸约 250 米，总长度约为 400 米 NNW-SSE，构成 G7 的中南部。亮点包括 6.7% 的钴、13.0% 的镍、7.5 克/吨的金。 • 2024 年 5 月 19 日，Kurt Budge 先生被任命为公司首席执行官。 • 2024 年 6 月 18 日，在 Bihor Sud，公司宣布已在 G2 和 G7 画廊中发现广泛的 Zn-Pb-Ag+/-Cu 矿化。 • 2024 年 7 月 23 日，公司完成了之前于 2024 年 7 月 15 日宣布的私募首期，以每股 0.10 美元的价格发行 34,400,000 股普通股，总收益为 3,440,000 美元。
边缘AI：探索研究和行业...
SRM科学技术研究所最初是在1985- 1986年在泰米尔纳德邦Kancheepuram区的Kattankulathur的SRM工程学院成立的。srmist成立于2003年，工程技术学院（E＆T）的学院被雕刻出来，现在由与工程和技术有关的所有学校和部门组成，包括四个不同校园的建筑和室内设计，即Kattankulathur，Ramapuram，Ramapuram，Ramapuram，Ramapuram Part和Modinagar（New Delhi附近）。SRMIST下的其他教师包括医学与健康科学，科学与人文科学，管理，法律和农业科学。kattankulathur的主要西尔万校园由一个郁郁葱葱的绿色环境组成，其建成面积为1,70,000平方米，用于实验室，研讨会，图书馆，教室，技术公园等。机构中出色的基础设施和世界一流的设施可帮助学生和教职员工有效地进行研究。有关我们机构的更多信息，请访问以下URL：www.srmist.edu.in。
intel®Core™Ultra 200S系列处理器的边缘...
Ultra处理器（S系列）专门针对需要强大的CPU性能，大量内存和广泛的I/O连接性的边缘AI应用程序进行了设计。它具有多达36个平台的处理能力顶部，并结合了P型核和电子核，IntegratedIntel®Graphics和Intel®AIBoost（NPU）在灵活的LGA插座设计中，使其能够有效地执行复杂的AI任务。
通过数字化转型课程授权边缘化社区
当我移动手臂时，我觉得我是身体运动的作者。当我认为我会乘坐电车而不是公共汽车时，我觉得我是我的思想的作者，或者我是产生这些想法的人。这两种经历可以用单数机制来解释吗？对代理意识的统一说明（SOA简称）将确定一种理论，即一种机制可以解释身体运动和思维中的SOA。本文的目的是表明，应对SOA的这种统一比较者说明。传统上将SOA的机制传统上理解为不同的，而举证责任是在统一帐户的支持下，随着一次又一次的一次又一次，对SOA的统一比较者说明的论点已被提出。我们将在本文中逐一重新审视他们。总而言之，他们认为预测我们的行为与我们的思想过程之间存在明确的区别。也就是说，思想和行动太差异了，无法由单个预测机制支配。首先，让我们重新审视统一比较器模型和原始介绍的理由。
引用本研究：Bhadauria, A.P.S., Singh M., Kumar, R., & Kumar, A., (2025)。使用机器学习 T 进行边缘计算中的实时入侵检测
边缘计算的普及为通过在更靠近数据源的地方处理数据，优化延迟敏感和带宽密集型应用程序带来了新的机会。此外，这种范式转变也带来了独特的安全挑战，特别是在入侵检测领域。在边缘计算环境中，数据在更靠近数据源的网络边缘进行处理，实时入侵检测对于保障系统安全至关重要。攻击者也在利用边缘网络的快速扩展。相反，由于行为复杂、处理能力低下，传统的入侵检测系统 (IDS) 无法检测到高速实时网络中最新类型的攻击模式。本研究介绍了一种开发有效 IDS 模型来处理实时网络中此类威胁的新方法，并探讨了针对边缘计算环境的实时入侵检测系统 (IDS) 的设计和实现。所提出的模型被认为是系统性和可靠的，并且采用了监督式机器学习 (ML) 技术。目标是实时准确地识别和分类网络中的有害入侵或恶性活动。为了训练和测试模型，本研究使用了一个自创的数据集，该数据集同时利用了恶意和良性的 PCAP（数据包捕获文件）。为了确定 IDS 模型的有用性，使用随机森林、决策树、额外树和 K-最近邻作为分类技术。所提出的 IDS 模型在适应性和可扩展性等几个因素上表现出色。该模型还产生了更高的准确度、检测率、F 度量、精确度、召回率和更低的 FPR。
进行车辆边缘的及时多模型培训 -
摘要 - 启用AI互联网的快速增长（IOV）呼吁进行有效的机器学习（ML）解决方案，该解决方案可以处理高车辆移动性和分散数据。这激发了对车辆边缘云建筑（VEC-HFL）的等级联合学习的出现。然而，关于vec-hfl的文献中未充满反应的一个方面是，车辆通常需要同时执行多个ML任务，在这种多模型训练环境中会带来至关重要的挑战。首先，不正确的聚合规则可以导致模型过时和延长训练时间。第二，车辆移动性可能通过防止车辆将其型号返回网络边缘而导致数据利用率降低。第三，在各种任务中实现平衡的资源分配变得至关重要，因为它主要影响协作培训的有效性。，我们通过提出一个在动态VEC-HFL中提出多模型训练的框架来解决这些挑战的第一步之一，目的是最大程度地减少全球训练潜伏期，同时确保跨各种任务均衡培训，这一问题是NP-HARD。为了促进及时的模型培训，我们引入了混合同步 - 同步聚合规则。在此基础上，我们提出了一种新颖的方法，称为混合进化和贪婪分配（心脏）。现实世界数据集上的实验证明了心脏比现有方法的优越性。索引术语 - 等级联合学习，互联网，多模型培训，分布式机器学习。框架分为两个阶段：首先，它通过混合启发式方法来实现平衡的任务调度，该方法结合了改进的粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）；其次，它采用低复杂性贪婪算法来确定车辆分配任务的训练优先级。