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利用高级网络安全分析来增强零信任
在一个网络威胁越来越复杂且持久的时代，基于传统的外围安全模型不再足以保护组织资产。这种范式转移加速了零信任体系结构（ZTA）的采用，该构造（ZTA）是根据“ Never Trust，始终验证”原则运行的。但是，ZTA的功效在很大程度上依赖于连续监测，动态威胁检测和自适应响应机制。本文探讨了如何利用高级网络安全分析来加强自适应安全框架内的ZTA，从而确保积极主动，实时保护不断发展的威胁。通过整合机器学习（ML），人工智能（AI）和行为分析，组织可以增强威胁检测过程的粒度和精确度，从而实现对异常活动和潜在违规的实时识别。这些高级分析有助于上下文感知的决策，从而根据用户行为，设备健康和网络活动进行动态策略调整。此外，这项研究研究了如何将预测分析和自动化事件响应能力嵌入自适应安全系统中，以最大程度地减少人类干预，减少响应时间并限制攻击表面。通过案例研究和经验数据分析，本文证明了在不同部门中网络安全分析的实际实施，强调了与在复杂的IT环境中扩展这些技术相关的益处和挑战。最终，这项研究强调了数据驱动的见解在强化零信托原则方面的关键作用，为寻求建立能够承受现代网络威胁的能够建立弹性，适应性安全的基础设施的组织提供了路线图。
MuBiNN：用于脑电信号分类的多层二值化循环神经网络
监测人脑活动对于了解大脑功能、预防精神疾病和改善生活质量具有巨大潜力。为此，EEG 系统必须从当今临床实践中经常使用的有线、固定和笨重的系统转变为提供高信号质量的智能可穿戴、无线和舒适的生活方式解决方案。可穿戴设备上的连续监测要求自动 EEG 分类算法既准确又轻量。这是我们在本文中的主要关注点。请注意，可穿戴设备的处理器很小且有限，与台式机和服务器处理器相比要慢得多。许多以前的算法都是基于经典信号处理技术 [1][2]。由于 EEG 信号特征在不同情况下和不同人之间存在显著差异，因此此类算法中使用的固定特征不足以准确区分所有人的不同类型的疾病。为了自动提取特征并提高脑信号分类准确性，最近提出了基于深度学习的算法，包括深度卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) [3][4]。用于序列学习的最流行和最有效的 RNN 模型之一是长短期记忆 (LSTM) [5]。LSTM 旨在对长程依赖关系进行建模，而 RNN 的记忆备份起着重要作用，因此它们比传统的 RNN 更准确、更有效。本文重点介绍基于 LSTM 循环神经网络的 EEG 分类算法。所提出的方法采用 RNN，因为 EEG 波形自然适合用这种类型的神经网络进行处理。与其他类型的神经网络相比，RNN 可以更有效地捕获序列数据中的时间依赖关系。然而，高分类准确率的代价是
产前皮质类固醇对妊娠糖尿病血糖变异的影响：一项单一中心观察性研究
目的：该研究评估了预防性产前皮质激素（ACS）对孕妇血糖（MBG）变化和胰岛素需求对妊娠糖尿病（GDM）的影响。材料和方法：GDM患者接受了常规的ACS方案。粉刷前葡萄糖水平确定胰岛素或剂量滴定的开始，如果已经使用胰岛素。在第一次剂量的ACS之后，对所有人进行了72小时的监测。从第3天开始，评估了空腹血糖，一小时的圆环葡萄糖水平。血糖监测持续了五天。结果：在52例患者中，首次需要12例胰岛素，在ACS之前已经进行了14例胰岛素，其余的是通过医疗营养疗法（MNT）管理的。母体血糖从第3天开始下降，在第4天达到了葡萄糖状态，并在第5天维持。在ACS后的前两天，平均MBG没有显着变化，但是从第3天开始逐渐下降。平均MBG变化与持续时间无关。平均胰岛素需求之间存在显着差异。没有胎儿损失。结论：产前皮质类固醇引起的高血糖增加了胰岛素的需求，或增加口服降血糖药。单独使用MNT或与药物治疗结合在继续监测下，可以实现良好的血糖状态。关键词：产前皮质类固醇，妊娠糖尿病，胰岛素治疗，医学营养疗法。临床意义：连续监测，满足增加营养需求，而不是同时提高MBG水平，并且应包括在治疗策略中添加药物治疗。南亚妇产科联合会杂志（2023）：10.5005/jp-journals-10006-2305
妊娠糖尿病：流行病学，诊断，治疗和
电子邮件：saulmedbr@gmail.com摘要妊娠糖尿病（DMG）是一种影响怀孕期间大量妇女的疾病，对孕产妇和胎儿的发育都有重要影响。本文探讨了DMG的普遍性，含义和管理，强调了有效预防的重要性，并遵循最小化相关风险的策略。育龄计划的妇女应寻求先选咨询，以监测和控制其血糖水平，以防止DMG和其他围产期问题。生活方式干预，例如饮食变化和体育锻炼的增加，在预防DMG方面至关重要。常规运动和均衡的饮食，丰富的水果，蔬菜和必需的营养素，已证明可以降低DMG的发生率并改善妊娠结局。预后包括未来患2型糖尿病的高风险，尤其是在产后早期。研究表明，与没有DMG的女性相比，这些女性面临DM2的可能性明显更大，强调需要进行连续监测和长期预防策略。对于新生儿来说，DMG与诸如巨粒和新生儿低血糖等风险有关，需要严格的监测和出生后的充分干预措施。圣诞节后的随访对患有DMG的妇女的健康至关重要，涉及定期的血糖评估和有关维持健康生活方式的指导。多学科护理整合可以提供全面有效的支持，促进母亲和新生儿健康，并防止未来的并发症。简而言之，适当的DMG管理对于确保母亲和婴儿的更好结果至关重要，在整个妊娠期和产后期间需要协调且连续的方法。
高质量的光电离探测器灯（PID）
光电子化是吸收高光电离的术语是气体或蒸气分子吸收高能光子的术语，该术语通过气体或蒸气分子具有能量光子，该分子具有电离电位较低或近似于光子离子化电位或近似光子能量的电离电位。这导致源提供的能量电离。这导致该分子的电离。如果在该分子的区域应用了电场。如果将电场应用于离子化的分子物种区域，则产生的电流是离子化的分子物种，那么产生的电流与分子在样品环境中成比例的浓度成正比成比例。这为样本环境提供了一种简单的方法；这提供了一种简单的方法，用于定量分析比源/灯的光子能量低的光子磅，对各种气态或蒸气量的各种气态或蒸气分析的电离潜力低。该技术是源/灯的非破坏性能量。该技术是非破坏性的，因此可以与其他检测器一起使用，以便与其他检测器一起使用以扩展分析。扩展分析。PID灯。对于手持式探测器，RF版本为较小尺寸和低功率驱动电路的需求提供了解决方案。在一般DC操作中是固定安装仪器（例如气相色谱仪）的首选选项，其中需要连续监测，并且可以支持高压电源。Excelitas在RF和DC版本中都为标准设计制造了广泛的PID灯。客户也可以从我们的设计专业知识中受益，因为Excelitas技术团队可以与OEM合作设计和制造产品，以达到其特定的维度和性能要求。
使用地理信息系统和遥感
土地利用和土地覆盖的动态转变已成为有效管理自然资源的关键方面，以及对环境转变的连续监测。这项研究的重点是戈达瓦里河集水区域内的土地使用和土地覆盖（LULC）的变化，评估了土地和水资源开发的影响。利用2009年，2014年和2019年的Landsat卫星图像，该研究通过量子地理信息系统（QGIS）软件的SCP插件采用了监督分类。最大似然分类算法用于评估监督土地使用分类。七个不同的LULC类别 - 耕地，农业用地（休闲），贫瘠的土地，灌木土地，水和城市土地 - 用于分类目的。这项研究揭示了在2009年至2019年的十年中，Go-Davari盆地的土地使用方式发生了很大变化。使用三个卫星/Landsat图像，有监督的分类al-Gorithm和GIS中的分类后变更检测技术对土地使用/覆盖变化的空间和时间动态进行了定量。马哈拉施特拉邦戈达瓦里盆地的总研究区域包括5138175.48公顷。值得注意的是，建筑面积从2009年的0.14％增加到2019年的1.94％。灌溉农田的比例，2009年为62.32％，2019年降至41.52％。灌木土地在过去十年中见证了从0.05％增加到2.05％。主要发现突显了贫瘠的土地，农业用地和灌溉农田的大幅下降，并与林地，灌木土地和城市土地的扩张并列。分类方法的总体精度为80％，卫星图像的Kappa统计数据为71.9％。总体分类准确性以及2009年，2014年和2019年监督土地使用土地覆盖的Kappa价值
连续葡萄糖监测
描述性叙事连续葡萄糖监测（CGM）测量间质葡萄糖，这与血浆葡萄糖很好地相关。CGM设备有两种基本类型：向成员提供无盲数据的设备，以及那些对成员可用的数据及其医疗保健提供商进行回顾性分析的数据。对于提供不盲数据的设备，大多数已发布的随机对照试验（RCT）都是使用具有警报和警报的实时CGM设备执行的。很难确定拥有这些通知对葡萄糖水平的反应产生的影响。有一项针对低血糖症风险患者的小型研究，将实时CGM与间歇性扫描的CGM进行比较。这项研究表明，用实时CGM在低血糖中花费的时间有所改善。某些实时系统需要用户校准，该系统的频率取决于设备。此外，对于某些CGM系统，FDA建议用于做出治疗决策的SMBG（自我监测的血糖）。需要SMBG确认的设备称为“辅助性”，而不称为“非调节性”的设备。 226名成年人的RCT建议，在患有良好控制的1型糖尿病的成员中，可以安全有效地使用CGM设备，而严重低血糖症的风险低。FDA批准了两个CGM设备，用于在没有SMBG校准或确认的情况下做出治疗决策。实时读数允许成员监视指示葡萄糖问题的警报并立即采取纠正措施。gm是通过放置皮下传感器使用的三个组件（发射器，接收器和传感器）的三个组件（发射器，接收器和传感器）的设备，可连续监测和记录从间质流体获得的葡萄糖水平。此设备不能替代指尖读数。如果获得批准，则预计CGM将在大多数几周内每周至少6天连续使用。
公共卫生战略
摘要：本文回顾了心血管疾病诊断，治疗和监测的技术进步和全球趋势。遵循PRISMA-SCR指南，使用Scopus数据库进行了文献分析，以确定有关用于诊断和治疗心血管疾病的技术的相关出版物。观察到自2018年以来的科学产量增加，反映出对可用于治疗心血管疾病的技术的兴趣日益增长，诸如“远程医疗”，“人工智能”，“图像分析”和“心血管疾病”之类的术语作为对CVD的最常用术语的含义。明显的趋势，例如在精密医学和机器学习算法中使用人工智能来分析数据并预测心血管风险，以及图像分析和3D打印的进步。强调人工智能在诊断和连续监测心血管疾病中的作用，显示出其改善预后的潜力并降低急性心血管事件的发生率，这项研究表明，传统心脏病学方法与数字健康技术的整合 - 通过一种跨学科方法 - 在跨学科的临床中进行了新的方向化，并在心脏病中进行了新的方向化，并综合了个性化的个性化。这些进步具有影响医疗保健的巨大潜力，随着该领域的扩展，了解当前的研究局势和方向至关重要，以便利用每种技术进步来改善心血管患者的诊断，治疗和生活质量。可以得出结论，将这些技术集成到临床实践中对公共卫生具有重要意义。早期检测和对心脏疾病（CVD）的个性化治疗可以显着降低与这些疾病相关的发病率和死亡率。此外，通过远程医疗和远程保健优化公共卫生资源可以改善获得优质护理的机会。这些技术的实施可能是减轻全球心血管疾病负担的关键一步。
下午3点的方法革新慢性病管理
抽象的非传染性慢性疾病（NCD）已成为全球主要的健康问题。它们构成了全球残疾，发病率，死亡率和社会经济灾难的主要原因。特定于医学状况的数字生物标志物（DB）面板已成为管理NCD的宝贵工具。DBS是指通过创新的数字健康技术（包括可穿戴设备，智能设备和医疗传感器）为个人收集的可测量且可量化的生理，行为和环境参数。通过利用数字技术，医疗保健提供者可以收集实时数据和见解，从而使他们能够为处于危险中的个人和被诊断为NCD的患者提供更积极的和量身定制的干预措施。通过可穿戴设备或智能手机应用程序连续监测相关的健康参数，使患者和临床医生可以实时跟踪NCD的进展。随着数字生物标志物监测（DBM）的引入，为健康风险评估和保护易受伤害的子人群的健康状况转换提供了有希望的健康风险评估和保护机会的新质量。dbm使医疗保健提供者能够采取最具成本效益的预防措施，以及早检测疾病发展并引入个性化的干预措施。因此，它们使受影响个人，医疗保健经济和整个社会的生活质量（QOL）受益。dbm对于欧洲协会的预测，预防和个性化医学（EPMA）（涉及来自全球55个国家 /地区的3pm专家）的欧洲协会提倡的范式转变为从反应性医疗服务到下午3点的范式转变。该职位手稿巩固了该地区的多专业专业知识，展示了临床相关的例子，并提供了通过DBS促进的下午3点概念的路线图。
开发具有新型刚度检测和阻抗控制
摘要：触觉手和握手，旨在实现熟练的对象操纵，对于与环境的高精度互动至关重要。这些技术在诸如微创手术等领域尤其重要，它们可以增强手术精度和触觉反馈：在高级假肢的发展中，为用户提供了改善功能和更自然的触觉，并且在工业自动化和制造业内，它们为更有效，安全和灵活的生产过程贡献了更有效，安全和灵活的生产过程。本文介绍了两指机器人手的开发，该手的开发采用了简单而精确的策略来操纵物体而不会损害或丢弃它们。我们的创新方法融合了对力敏感的电阻器（FSR）传感器，其平均电流是伺服电机的平均电流，以提高抓握的速度和准确性。因此，我们旨在创建一种比抓手更灵巧的抓握机制，而不是机器人手。为了实现这一目标，我们设计了一只两指机器人手，每只手指上都有两个自由度。将FSR集成到每个指尖中，以实现对象分类和初始接触的检测。随后，连续监测伺服电流以实现阻抗控制并保持对物体的掌握在各种刚度中。在初始接触时提出的手部对象的刚度分类，并通过融合FSR和运动电流来施加准确的力。使用耶鲁-CMU – Berkeley（YCB）对象进行了实验测试，包括一个泡沫球，一个空的苏打罐，苹果，苹果，玻璃杯，塑料杯和一个小牛奶包装。机器人的手成功地从桌子上捡起了这些物体，并将它们坐下而不会造成任何损坏或中途丢弃。我们的结果代表着具有先进物体感知和操纵能力的触觉机器人手的重要一步。