计算机视觉是 INKY 判断电子邮件是否安全的关键部分。但很少有人了解计算机如何像人类一样“看”。仅仅重现相关对象的图片是不够的。计算机视觉涉及从该图像中获取含义。本指南介绍 INKY 如何使用视觉分析找出每封收到的电子邮件的重要特征并将其与其他信息进行匹配以抵御网络钓鱼攻击。
图3。透明对象识别和分割的光场失真功能在允许的情况下重现26。版权所有2015,Elsevier Inc.(a)背景失真来自不同对象,(b)背景失真从改变观点而变形,表明光场的失真与对象本身密切相关。(c)光场传播,表明透明对象的参与会改变光场的分布和相位。
摘要:心力衰竭影响着全球 6400 多万人,严重影响着他们的生存和生活质量。为了开发新的治疗方法,迫切需要探索其病理生理学和分子基础。甲状腺激素信号在进化上是保守的,它控制着基本的生物过程,在发育和代谢中起着至关重要的作用。它的活性形式是 L-三碘甲状腺原氨酸,它不仅通过与核受体结合来调节重要的基因表达,而且还具有非基因组作用,控制着关键的细胞内信号。应激刺激,如急性心肌梗塞,会导致甲状腺激素信号的变化,尤其是甲状腺激素与其核受体的关系的变化,这与胎儿发育程序的重新激活、心肌细胞的结构重塑和表型变化有关。信号传导中胎儿样特征的重现可能部分是心肌重现其发育程序并使心肌细胞增殖并最终再生的不完整努力。在这篇综述中,我们将讨论甲状腺激素在射血分数降低和保留的心力衰竭环境中心肌恢复中的作用的实验和临床证据及其未来的治疗意义。
摘要 — 定向灰盒模糊测试 (DGF) 可以通过寻求到达程序位置或按顺序探索某些位置来快速发现或重现程序中的错误。然而,由于其静态阶段划分和粗粒度的能量调度,以前的 DGF 工具在面对多个目标位置(简称目标)时表现不佳。在本文中,我们提出了多目标定向灰盒模糊测试,旨在在模糊测试活动中到达多个程序位置。具体而言,我们提出了一种新颖的策略来自适应地协调探索和利用阶段,以及一种新颖的能量调度策略,通过考虑种子和目标位置之间的更多关系。我们在一个名为 LeoFuzz 的工具中实现了我们的方法,并在崩溃重现、真正验证和实际程序中的漏洞暴露方面对其进行了评估。实验结果表明,LeoFuzz 在有效性和效率方面优于六种最先进的模糊测试器,即 QYSM、AFLGo、Lolly、Berry、Beacon 和 WindRanger。此外,LeoFuzz 在实际程序中检测到 23 个新漏洞,其中 11 个已分配 CVE ID。
可以使用完全合成的,分离的DNA-纳米动物模仿生物分子冷凝物,从而模仿相位分离,从而在几种功能性纳米材料中实现明显的控制和性能的增加。干细胞表现出控制和执行基因转录到RNA的大分子的突出簇,这也通过相分离机制形成。由于两亲性效应,被转录的基因可以展开甚至分散这些簇。在这里,我们用具有纳米固定剂的聚胸腺素尾巴部署两亲性DNA的纳米t,以重现由DNA-纳米动物形成的液滴的生物学观察到的诱导型。我们使用多能斑马鱼胚细胞中转录簇的超分辨率显微镜图像作为生物参考数据。延时显微镜,两亲性滴定实验和Langevin动力学模拟表明,将两亲 - 莫蒂夫添加到合成系统中会重现胚胎细胞中转录簇看到的形状变化和分散。我们的工作说明了生物模型系统的组织原理如何指导实施新的方法来控制合成纳米材料的介观组织。
使用 HPE 机器学习开发环境,模型代码、库依赖项、超参数和配置设置将自动保留,使 ML 工程师能够轻松重现之前进行的实验。内置模型注册表可以跟踪经过训练的模型并识别有希望或重要的模型版本。随着 ML 团队的扩大,这些工具变得至关重要,因为它们使协作者能够尽快轻松共享和扩展工作。
儿童高级别胶质瘤 (pHGG),包括弥漫性中线胶质瘤 (DMG) 和非中线肿瘤,仍然是最致命的肿瘤诊断之一(以下均称为“ pHGG ”)。针对关键致癌受体酪氨酸激酶 (RTK) 驱动因素的靶向治疗方案已得到广泛研究,使用小分子 RTK 抑制剂,但缺乏能够重现 pHGG 生物学的适当体内模型一直是一个研究挑战。值得庆幸的是,动物模型方面已取得许多最新进展,包括 Cre 诱导转基因模型以及宫内电穿孔 (IUE) 模型,它们可以紧密重现人类 pHGG 肿瘤的显着特征。测序研究发现,超过 20% 的 pHGG 存在血小板衍生的生长因子-α (PDGFRA) 改变,使得通过靶向酪氨酸激酶进行生长因子建模和抑制成为一个有趣的领域。由于其他生长因子(包括 FGFR、EGFR、VEGFR 以及 RET、MET 和 ALK)也经常发生改变,因此也有必要对这些受体进行建模。我们在此回顾了小鼠建模和在临床环境中对最重要的 RTK 进行精确靶向的最新进展。我们还回顾了该领域的最新研究,其中包括在临床前或临床环境中用于治疗 pHGG 的几种小分子 RTK 抑制剂。
三阴性乳腺癌 (TNBC) 是一种高度侵袭性的乳腺癌亚型,其特征是显著的分子异质性。目前,尚无有效的药物靶点和先进的人类疾病临床前模型。在这里,我们生成了一种独特的乳腺肿瘤小鼠模型(MMTV-R26 Met 小鼠),该模型由野生型 MET 受体表达的细微增加驱动。MMTV-R26 Met 小鼠会自发形成排他性 TNBC 肿瘤,重现患者对治疗的原发性耐药性。MMTV-R26 Met 肿瘤的蛋白质组学分析和机器学习方法表明,该模型忠实地重现了人类 TNBC 的肿瘤间异质性。进一步的信号网络分析突出了潜在的药物靶点,其中 WEE1 和 BCL-XL 的共同靶向协同杀死 TNBC 细胞并有效诱导肿瘤消退。从机制上看,BCL-XL 抑制加剧了 TNBC 细胞对 WEE1 功能的依赖,导致组蛋白 H3 和磷酸化 S 33 RPA32 上调、RRM2 下调、细胞周期扰动、有丝分裂灾难和细胞凋亡。本研究介绍了一种独特、强大的小鼠模型,用于研究 TNBC 的形成和进化、其异质性以及确定有效的治疗靶点。
摘要 - 对象检测是一个关键函数,可从传感器获取的数据中检测对象的位置和类型。在自主驾驶系统中,使用来自摄像机和激光镜头的数据进行对象检测,并根据结果,控制车辆以遵循最安全的路线。但是,据报道,基于机器学习的对象检测具有对对抗样本的脆弱性。在这项研究中,我们提出了一种新的攻击方法,称为LIDAR对象检测模型“ Shadow Hack”。虽然先前的攻击方法主要添加了扰动点云到激光雷达数据中,但在这项研究中,我们引入了一种在激光雷达点云上生成“对抗阴影”的方法。特别是,攻击者从战略上放置了诸如铝制休闲垫之类的材料,以在激光雷达点云上重现优化的位置和阴影的形状。该技术可能会在自动驾驶汽车中误导基于激光雷达的对象检测,从而导致诸如制动和避免操纵之类的行动导致交通拥堵和事故。我们使用仿真来重现Shadow Hack攻击方法,并评估攻击的成功率。此外,通过揭示攻击成功的条件,我们旨在提出对策并有助于增强自动驾驶系统的鲁棒性。
s = 7。8和13 TEV。LHCB [8]宣布发现了另外三个Tetraquark候选人X(4274),X(4500)和X(4700)。不同的作者已经提出了许多模型和方法来研究四方国家。jaffe [9]研究了Quark Bag模型框架中多Quark Hadrons Q 2 2 Q 2的光谱和主要的衰减耦合。在发现J/ Meson后,Iwasaki [10]提出了Tetraquark State T 4 C。Debastiani等。[11]在diquark-antidiquark方法和介子分子中研究了四夸克质量。Chen等。 [12]已经研究了不同J PC状态的diquark-Antidiquark配置中的双重隐藏魅力和底部质量,并且观察到质量高于观察到的自发解离阈值 - 在执行QCD总和时,两个慈善中的自发性解离阈值。 Wang等。 [13]研究了在非相关的夸克模型中,在diquark-antidiquark图片中,S波完全沉重的四夸克状态的质谱,其中一种Gluon交换库仑线性构件型po po-typerient po-tentile typer typer和diquark和Antidiquark之间的高度相互作用。 在组成夸克模型和QCD总规则的背景下,许多作者[14-18]对双重的tetraquark群众进行了研究。 Chakrabarti等。 [19]研究了多Quark状态,具有不同的态状态,这些状态也重现了实验预测中的质量。Chen等。[12]已经研究了不同J PC状态的diquark-Antidiquark配置中的双重隐藏魅力和底部质量,并且观察到质量高于观察到的自发解离阈值 - 在执行QCD总和时,两个慈善中的自发性解离阈值。Wang等。 [13]研究了在非相关的夸克模型中,在diquark-antidiquark图片中,S波完全沉重的四夸克状态的质谱,其中一种Gluon交换库仑线性构件型po po-typerient po-tentile typer typer和diquark和Antidiquark之间的高度相互作用。 在组成夸克模型和QCD总规则的背景下,许多作者[14-18]对双重的tetraquark群众进行了研究。 Chakrabarti等。 [19]研究了多Quark状态,具有不同的态状态,这些状态也重现了实验预测中的质量。Wang等。[13]研究了在非相关的夸克模型中,在diquark-antidiquark图片中,S波完全沉重的四夸克状态的质谱,其中一种Gluon交换库仑线性构件型po po-typerient po-tentile typer typer和diquark和Antidiquark之间的高度相互作用。双重的tetraquark群众进行了研究。Chakrabarti等。 [19]研究了多Quark状态,具有不同的态状态,这些状态也重现了实验预测中的质量。Chakrabarti等。[19]研究了多Quark状态,具有不同的态状态,这些状态也重现了实验预测中的质量。