Blog

Сінгапур-18 березня Служба цифрових та розвідувальних розвідок (DIS) офіційно запустила дві нові команди в рамках свого зростання на тлі швидко розвивається цифрового та кібербезпечного ландшафту.

DIS – що є четвертою службою Збройних сил Сінгапуру – відкрили Кібер -командування оборони (DCCOM) та SAF C4 та Digitalisization Command (SAFC4DC) у таборі Hillview.

Реструктуризація, за словами міністра оборони NG Eng Hen під час бюджетних дебатів Парламенту на початку березня, “принесіть до САФ повні наслідки нового цифрового обладнання та програмного забезпечення”.

The Straits Times розглядає, як DIS був реструктурований, і такі люди, яких він шукає, коли він розширюється.

З: Що робить кожна з команд?

Роль DCCOM полягатиме в тому, щоб захистити Міністерство оборони та Сінгапурських збройних сил, і, в рамках, Сінгапур проти кіберзагроз, в той час як SAFC4DC консолідує програмні та апаратні можливості послуги за єдиною командою для прискорення та інтеграції зусиль цифровізації в усьому САБ.

Створення DCCOM консолідує суб'єкти кібербезпеки DIS під одним командуванням для кращого просування можливостей та операцій з кібербезпеки. Команда по суті є кібер -опікуном Міндефа і SAF, патрулюючи їх Системи для забезпечення безпеки.

Зі налаштуванням DCCOM створено дві суб'єкти для посилення постави кібербезпеки Mindef. Ці сутності:

• Кібер -захист Група (CPG): Його роль полягає у посиленні внеску Mindef або SAF у національну кібер -захист, співпрацюючи з Агентством кібербезпеки (CSA) та іншими державними установами для зміцнення кібер -захисту та стійкості ключової критичної інформаційної інфраструктури.

• Розвідка кіберзагрози Група: Це забезпечить раннє попередження про кіберзагрози та оцінки розвідки кіберзагрози.

DCCOM також взяв за своїм командуванням двох існуючих суб'єктів DIS, які раніше сиділи в іншому місці в діаграмі організації DIS, а саме Група кібер -оборони (CDG) та Центр тесту та оцінювання кібер -оборони (Cytec).

Тим часом, SAFC4DC буде контролювати декілька організацій, які стягуються з продовженням та підтримкою приводу цифровізації SAF, досліджуючи та/або розробляючи нові технології, а потім слідкуючи, інтегруючи їх у ширший SAF до Переконайтесь, що він залишається на передовій. Підходячи під компетенцію SAFC4DC:

• Цифровий OPS-TECH Центр: Центр має внутрішні інженерні та можливості розробки продуктів.

• Операції C4 Група: Це відповідає за експлуатацію та управління стратегічними мережами та ресурсами SAF.

• Операції підтримують це Група: Він відповідає за планування, розробку та управління Mindef/Інформаційні технології підтримки операцій SAF.

SAFC4DC також наглядає, і приносить стек технології SAF під одним дахом, включаючи його мережеву інфраструктуру, хмарні обчислювальні ресурси, центри обробки даних, моделі AI та розробку програмного забезпечення.

З: Чому потрібна реструктуризація?

У світі, який все більше залежить від того, що вони пов'язані у віртуальній галузі, захист критичної інфраструктури не обмежується просто захистом від фізичної атаки зброєю чи бомбами, але також включає захист його практично від кіберзагрози.

Ці загрози можуть виникати в різних формах-від нульового подвигу невідомих недоліків безпеки до атак на викуп та зловмисне програмне забезпечення, і постійно розвиваються, оскільки злоякісні суб'єкти постійно шукають способи здійснення нападів у постійній грі з котом і миші з захисниками.

З кіберзагрозами Розвиваючись у складності та обсязі, зазначає Міндеф, реструктуризація DIS – це зусилля, щоб залишитися вперед у динамічному ландшафті безпеки.

Розміщення різних суб'єктів у межах DIS у двох дискретних командах дозволяє покращити єдність командування та ясності місії, зазначає задній адмірал Йонг Вей Хсюн, начальник штабу (цифровий та розвідний персонал) та керівник операцій DIS.

Як приклад, задня adm Йонг цитується об'єднанням суб'єктів, відповідальних за кібербезпеку, такі як CDG та Cytec, під прапором DCCOM, кажучи, що це зменшило б неефективність та забезпечила більшу взаємодію та інтеграцію між цими групами.

Тим часом, швидкий розвиток та розповсюдження ШІ є причиною для встановлення центру SAF AI. Сидячи в межах SAFC4DC, його фокус триразовий, за словами голови центру, військовий експерт 6 (ME6) Шон Кан.

Це: що дозволяє використовувати безпечний, надійний та надійний AI в різних областях; використання AI для широкого спектру операцій для ширша база користувачів; та створення досвіду за допомогою партнерств та зміцнення робочої сили SAF.

Me6 Kan додав, що центр прагне розширити використання AI Solutions в рамках SAF для різноманітних програм, і прагне скористатися рішеннями з низьким кодом, щоб більше персоналу SAF могли отримати користь, не спочатку навчитися кодувати.

З: Як DIS підвищує загальну кібербезпеку Сінгапуру?

Одним із моментів, які лідерство DIS боліло наголошувало на день інавгурації нових команд 18 березня, полягала в тому, що їх місія полягає в тому, щоб захистити не лише кібербезпеку Міндефа та САФО, а й усього Сінгапуру.

Під час свого брифінгу в медіа-брифінгу кілька разів відзначив задній Адм, що кібербезпека-це командний вид спорту, і що для високо взаємопов'язаного суспільства, як Сінгапур, його кібер-захисна оборона є такою ж сильною, як і найслабший зв’язок.

Особливо це, оскільки інструменти, що використовуються для кібератаків, розвиваються та все більше вдосконалюються за допомогою прогресу в технології, причому міністр оборони NG посилається на експертів як попередження про те, що інструменти AI мають потенціал різко скоротити час, який він потребує зловмисників, щоб використовувати вразливості.

Це було перегукується старший підполковник Бенджамін Лім, командувач CPG, який попереджав, що такі кібер-напади проти комерційних компаній та критичної інфраструктури часто не є ізольованими інцидентами, а координують складні напади злочинних груп та державних акторів.

Таким чином, Сінгапуру потрібно залишатися вперед у цій динаміці та розвивається пейзаж безпеки та мати можливість краще захистити свою цифрову основу, додав він.

Таким чином, DIS буде співпрацювати з іншими державними установами та промисловістю в рамках загальних зусиль цифровізації та кібербезпеки в країні в рамках CSA, і вже брав участь у національних вправах з кібербезпеки для перевірки та відточення його можливостей.

З: Хто дивиться на роботу?

Викриваючись лише в жовтні 2022 року як найновіші з чотирьох служб SAF, даний момент DIS зараз перебуває на траєкторії зростання, що стосується персоналу.

І хоча ті, хто має інформатику, AI, кібербезпека, цифрові технології чи кваліфікація з розробки програмного забезпечення, безумовно, будуть на його радарі, задній Адм Йонг додав, що, враховуючи, наскільки швидка технологія розвивається та те, як нові домени зростають у цифровому просторі, важко передбачити з будь-якою впевненістю у вигляді навичок, які потребують майбутніх наборів.

Тим не менш, послуга відкрита для найму професіоналів середньої кар'єри з досвідом, враховуючи, що те, що робить тісно відображає те, що роблять професіонали з цифровізації та кібербезпеки в приватному секторі.

Він вже взяв на борт оперативно готові національні військовослужбовці Завдяки відповідній цифровій чи кібербезпеці з їх щоденних робочих місць за допомогою схеми розширеної експертизи, щоб розширити свою базу навичок з тими, хто має досвід галузі.

З'єднувати Канал WhatsApp та отримайте останні новини та обов'язкові читання.

Незалежно від того, чи ви вживаєтесь електризуючими ударами, розкішними вібраціями чи просто хочете танцювати в ніч, Гоа пропонує все це. А для того, щоб зробити це ще краще, абсолютно нова точка доступу, щойно зробила нічне життя в цьому святковому напрямку більш захоплюючим.

Магнес, що належать Sparsh Bansal, відкрили свої двері в березні цього року і є останнім доповненням до яскравого нічного життя Анжуни.

Зі-танцюристами, світлодіодними шоу, передовими звуковими системами та ретельно кураторною коктейльною програмою, це прем'єр-центр на нічній сцені Гоа створює свіжу, високоенергетичну атмосферу для вітчизняних та міжнародних мандрівників.

Yzi Labs запускає глобальний хакатон для розширення можливостей будівельників в AI та блокчейн-блокуванню Fintech. Ініціатива включає одноденну персональну подію в Сан-Франциско та розширений віртуальний хакатон.

12 квітня 2025 року Yzi Labs співпрацює з хакерським будинком, що базується на Силіконовому долині, для проведення одноденного, особистого хакатона 12 квітня 2025 року. Подія відбудеться в престижному особняку в розмірі 68 мільйонів доларів у районі San Francisco Bay, що об'єднує топ-будівельники, щоб розробити рішення AI наступного покоління AI та блокчейн, що позначають Fintech. Родзинкою події стане спеціальна віртуальна адреса CZ-приєднуйтесь до нас за шанс взаємодіяти з ним та задати питання, пов'язані з засновником!

Для розширення доступу за межі Силіконової долини Yzi Labs також об'єднується зі своєю портфоліо, глобальним організатором хакатона, Дорахаксом, щоб запустити віртуальний хакатон. Це розширить особистий досвід та надасть будівельникам у всьому світі можливість брати участь та продемонструвати свої ідеї. Віртуальний хакатон триватиме з 12 по 27 квітня, судячи з 28 квітня по 4 травня.

Учасники будуть використовувати технології Blockchain та AI для розробки ефективних, зручних для користувачів фінансових продуктів для вирішення реальних викликів Fintech, включаючи:

• AI-інвестиційний асистент
• Аналіз даних на основі AI та виявлення шахрайства
• AI-AI-ASSISIST FINTECH Бухгалтерський облік та оподаткування
• Фінансова обробка документів
• Дотримання та регуляторні технології

Деталі події

Особистий хакатон:

Віртуальний хакатон:

Призи включають:

• Можливість приєднатися до інкубаційної програми Yzi Labs
• Потенційні прямі інвестиції від Yzi Labs

“У лабораторіях Yzi ми підтримуємо жирні засновники, які будують продукти з тривалим впливом”, – сказала Елла Чжан, керівник Yzi Labs. “Ми раді прийняти свою першу активацію Силіконової долини, з'єднання з провідними інноваторами та продовженням досвіду практично, запрошуючи будівельників у всьому світі приєднатися до нас”.

Окрім хакатона, Yzi Labs проводить мережу сніданку Buidler на кампусі Стенфорда 13 квітня. Ми з нетерпінням чекаємо з'єднання та підтримки наступного покоління інноваторів – більше деталей, що надходять на Yzi Labs 'X.

“Ці події – це лише початок багатьох ініціатив, які Yzi Labs запускається для сприяння інноваціям – завітайте на більше, – додав Чжан.

По мірі продовження весняного цвітіння та святкового сезону “манія культурної спадщини” все ще зростає в Китаї.

Згідно з даними, опублікованими Національною адміністрацією культурної спадщини (NCHA), музеї в Китаї отримали приблизно 72,65 мільйонів відвідувань з 29 січня по 4 лютого цього року, перші сім днів весняних фестивальних свят, щоденна відвідуваність збільшується на 12,84 відсотка порівняно з попереднім роком.

Крім того, 55 національних археологічних парків країни зафіксували майже 5,17 мільйонів відвідувань за той же період.

За даними NCHA, у 2024 році музеї в Китаї, як очікується, вітають понад 1,4 мільярда відвідувачів, встановивши новий рекорд.

До кінця серпня 2024 року в Китаї було офіційно зареєстровано 6 833 музеїв, висвітлюючи історію, мистецтво, науку, археологію тощо, повідомляє інформаційне агентство Сіньхуа.

Музеї служать життєво важливими просторами для вивчення історії та іскрового натхнення з культури. Зокрема, молодші покоління поступово стають домінуючими відвідувачами зміною, керованою постійним прийняттям музеїв інноваційних технологій.

В останні роки просування великих даних, хмарних обчислень та штучного інтелекту надали нові можливості для розвитку музею. Для залучення сучасної аудиторії великі музеї активно досліджують нові форми для задоволення потреб нового покоління аудиторії. Порівняно з традиційними виставками, молодші відвідувачі віддають перевагу інтерактивним, візуально вражаючим технологічним методам.

Сьогодні цифрові технології, такі як онлайн -цифрові виставки, віртуальна реальність (VR), розширена реальність (AR), взаємодія сенсорного екрана, потокові засоби масової інформації та живі інтернет -трансляції стали невід'ємною частиною музейних експонатів, перетворюючи спосіб переживання історії та культури.

Наприклад, Музей Палацу – це модель демонстрації культурних реліквій за допомогою технологій. Китайський художник Гу Гончжун під час п'яти династій (907-960) у мобільний додаток перетворило картину “Нічні журеї Хана Сізая”.

Художній твір був сканований у надвисокому визначенні, що дозволяє збільшити його до 40 разів більше розміру оригіналу. Відвідувачі можуть зануритися в картину, переглядаючи її в роздільній здатності понад 4K, не пропускаючи жодної деталі.

Цей супер деталізований досвід перегляду важко досягти на регулярних виставках. Уявіть, як молоді люди тримають свої телефони та використовують додаток для поїздки до п'яти династій та свідків жвавої сцени нічного банкетів Хана Сізая – як такий новий досвід не міг їх не зачарувати?

Окрім Музею палацу, інші музеї також розблокують нові технологічні враження.

Відвідувачі цифрового занурювального залу Данхуанг у печерах Могао на північно -західному Китайському провінції Гансу можуть носити окуляри VR, щоб «ввійти» на печери, і «подорожувати» протягом 1400 років, щоб випробувати вишуканий світ фресок.

Китайський керамічний музей Джингдезань у провінції Цзянсі в Східному Китаї поєднує в собі AR, AI та інші передові технології у своїй виставці цифрового світла та тіні, що дозволяє відвідувачам зануритися у фантастичний світ кераміки, переживаючи унікальну чарівність керамічної культури.

У нещодавно відкритому виставковому залі в Руїнах Інь в Айнангу, провінції Генань Центральної Китаю, який був відкритий для публіки в лютому 2024 року, 3D-технологія неозброєних очей об'єднує багато дорогоцінних культурних реліквій у одному просторі. Цей інноваційний дисплей змушує артефакти виглядати так, ніби вони розповідають давні історії для аудиторії.

У музеях природознавства інтерактивний досвід, орієнтований на технології, особливо захоплює дітей. Такі функції, як сенсорні екрани, віртуальні книги, голографічні проекції, фантомні зображення, кінотеатри з дуговим екраном та голографічні дисплеї відкривають двері для чудес науки, пропонуючи захоплюючий та динамічний досвід навчання.

З кінця минулого року до кінця лютого цього року Музей науки та технологій в Китаї в Пекіні розпочав занурюючу виставку, досліджуючи п'ять основних древніх цивілізаційних місць – Ліянгжжу, даосько -храму, Ерлітоу, Санксінгду та Інь -руїна – проводячи відвідувачі через питання: “Що робить цивілізацію?”

У виставковій залі репліки бірюзових артефактів у формі дракона від Erlitou дозволяють відвідувачам спостерігати за драконом тотему древніх людей поруч; Урочиста жертвна область висвітлює духовний світ стародавніх людей Шу через репліки артефактів Sanxingdui.

Відвідувачі також можуть відчути несподіване злиття різних стилів мистецтва, таких як маски Sanxingdui з синім та білим порцеляном, кіберпанком, мистецтвом Lego Pixel тощо.

Виставка також пропонує навчальну зону, спеціально розроблену для молодої аудиторії, де вони можуть відчувати археологічні розкопки в жертовних ямах Санксінгдуй, спробувати розумний живопис та дізнатись про стародавні методи виготовлення нефритів. Цей розважальний та освітній підхід дозволяє дітям здобувати знання, розважаючись, допомагаючи їм розвивати любов до історії та культури.

Цього року виставка розпочнеться загальнонаціональним турне, відповідний персонал з Китайського музею науки та технологій, повідомив Media. Це означає, що більше молодих людей матимуть можливість відчути чарівність злиття технологій та культурної історії.

Використовуючи технології, щоб втілити реліквії до життя та додати інтерактивність до історичних та культурних виставок, китайські музеї привертають привертій увагу молодих людей.

З постійним розвитком технологій очікується, що музеї введуть ще більш інноваційні заходи, що приносить більше сюрпризів для відвідувачів. Очікується, що все більше молодих людей займаються музейними турами, щоб відчути унікальний шарм старовинних цивілізацій та засвідчити, як історія та культура дихають новим життям у сучасну епоху.

Джерела: Голос акторів (VOC)

Будь ласка, відвідайте офіційний веб-сайт Voice of Cast, щоб знайти більше: https://voc-gj.cast.org.cn/

29 березня 2025 рокуРаві ЛакшмананКіберзлочинність / вразливість

У випадку зламу хакерів мисливці за загрозою вдалося проникнути в Інтернет -інфраструктуру, пов'язану з групою викупу, яка під назвою Blacklock, розкриваючи важливу інформацію про їхній модус операнді в процесі.

Resecurity заявила, що визначила вразливість безпеки на веб-сайті витоку даних (DLS), керованою групою електронної злочинності, яка дозволила витягнути файли конфігурації, облікові дані, а також історію команд, виконаних на сервері.

В недоліки стосується “певної неправильної конфігурації на сайті витоку даних (DLS) Blacklock Ransomware, що призводить до розкриття інформації IP -адрес, пов'язаних з їх мережевою інфраструктурою, що стоїть за прихованими послугами Tor (розміщення їх) та додатковою інформацією про обслуговування”, – сказала компанія.

Він описав набуту історію команд як один з найбільших збоїв операційної безпеки (OPSEC) Blacklock Ransomware.

Blacklock – це ребрендована версія іншої групи викупів, відомої як Ельдорадо. З тих пір він став одним з найактивніших синдикатів вимагання у 2025 році, сильно націлених технологій, виробництва, будівництва, фінансів та роздрібної торгівлі. Станом на минулого місяця він перерахував 46 жертв на своєму сайті.

Організації, що уражаються, розташовані в Аргентині, Арубі, Бразилії, Канаді, Конго, Хорватії, Перу, Франції, Італії, Нідерландах, Іспанії, Об'єднаних Арабських Еміратів, Великобританії та США.

Група, яка оголосила про запуск підземної партнерської мережі в середині січня 2025 року, також спостерігається активно набирати торгівлі людьми для полегшення ранніх етапів нападів, спрямовуючи жертв на шкідливі сторінки, що розгортають зловмисне програмне забезпечення, здатне встановити початковий доступ до порушених систем.

Вразливість, ідентифікована за допомогою Resecurity, – це помилка локального включення файлів (LFI), по суті, що обдурює веб -сервер у протікання чутливої ​​інформації, виконуючи атаку шляху, включаючи історію команд, виконаних операторами на сайті витоку.

Деякі помітні висновки наведені нижче –

• Використання RCLONE для екзфільтрових даних до служби зберігання Mega Cloud, в деяких випадках навіть встановлення мега -клієнта безпосередньо в системах жертв
• Актори загрози створили щонайменше вісім облікових записів на MEGA, використовуючи одноразові адреси електронної пошти, створені за допомогою yopmail (наприклад, “zubinnecrouzo-6860@yopmail.com”) для зберігання даних про жертву жертви
• Зворотна інженерія викупного програмного забезпечення розкрила вихідний код та подібність до викупу з іншим деформацією викупного програмного забезпечення, кодовим назвою Dragonforce, який орієнтується на організації в Саудівській Аравії (в той час як Dragonforce написаний у візуальному C ++, Blacklock використовує Go)
• “$$$”, один з головних операторів Блеклок, запустив короткочасний проект викупу під назвою Mamona 11 березня 2025 року

У інтригуючому повороті 20 березня DLS Blacklock був відсторонений від Dragonforce – ймовірно, використовуючи ту саму вразливість LFI (або щось подібне) – з файлами конфігурації та внутрішніми чатами, що просочилися на його цільовій сторінці. За день до цього DLS Mamona Ransomware також був відсторонений.

“Незрозуміло, чи розпочав блеклок Blacklock (як група) співпрацювати з викупним програмним забезпеченням Dragonforce або мовчки переходить під новою власністю”, – сказала Ресторостя. “Нові майстри, ймовірно, взяли на себе проект та їхню партнерську базу через консолідацію ринку викупних програм, розуміння їх попередніх наступників може бути порушено”.

“Ключовий актор” $$$ “не поділився несподіванкою після випадків з Blacklock та Mamona Ransomware. Можливо, актор повністю усвідомлював, що його операції вже можуть бути порушені, тому мовчазний” вихід “з попереднього проекту може бути найбільш раціональним варіантом”.

Процес статистичного аналізу

Аналіз цього дослідження показаний на додаткових малюнках1. Після збору даних ми створили моделі машинного навчання та логістичної регресії відповідно для порівняння їх продуктивності. Стратегії побудови машинного навчання та традиційних моделей логістичної регресії різні. Розглянемо питання про розмір вибірки, коли ми створили машинне навчання, ми їх згрупували у співвідношенні 8: 2.

Учасники характерні

Всього в дослідженні було включено 211 учасника. Загальний стан, фізіологічні показники, психологічний стан, поведінка та спосіб життя учасників представлені в таблиці 1. Середній вік учасників, у тому числі 92 чоловіки (43,60%) та 119 жінок (56,40%), становив 66,04 ± 8,60 років. Серед цих 91 пацієнтів з остеопорозу 120 не мали остеопорозу.

Частота CNV у групах з остеопорозом та без нього відображається в таблиці 2. Всього було виявлено 219 CNV, пов'язаних з остеопорозом; 8 з них були виявлені в попередніх дослідженнях, а 211 було виявлено в офіційних експериментах. З них 134 екземпляри NSSV659422 були дублікатами, тоді як решта 77 екземплярів (або один, або три примірники) мали варіанти кількості копій.

Вибір фактора ризику

Всі показники аналізували за допомогою однофакторної логістичної регресії та багатофакторного логістичного аналізу, як показано в таблиці 3. Оскільки однофакторний аналіз у цьому дослідженні показав, що було менше факторів ризику, якщо лише статистично значущі фактори в однофакторному аналізі були включені як незалежні змінні в багатофакторному логістичному регресійному аналізі, важливі фактори ризику, ймовірно, будуть пропущені. Тому це дослідження має включити всі змінні для аналізу та значущих змінних на екрані. Були статистично значущі відмінності у віці, статі, ІМТ, частоті серцевих скорочень та споживання алкоголю згідно з однофакторним аналізом. Багатоваріантний аналіз показав, що секс, сіль з низьким вмістом дію, TG, історія інсульту та CNV NSSV659422 були суттєво різними (С

Розробка та перевірка номограми з моделлю логістичної регресії

Для вибору змінних, які врешті -решт були включені в модель, використовувались вперед і назад поетапні методи з мінімізацією AIC. У таблиці 4 відображаються результати багатоваріантного логістичного регресійного аналізу. Модель прогнозування включала вік, стать, глюкозу, статус гіперглікемії, холестральний, серцевий ритм, історію перелому, історію інсульту, CNV NSSV659422, сіль з низьким вмістом. Серед них модель прогнозування остеопорозу мала незалежні фактори ризику для старіння, статі, холестральної та низької солі. (С

Рівняння логістичної моделі:

Logit (p) =-5,819+0,048AGE+1,328 СЕКС+0,072GLUCOSE-0,173CHOLESTRAL+0,025 Серце-0,614CNV NSSV659422+0,767 ІСТОРІЯ 0,843 ІСТОРІА

Для клінічного використання ми розробили модель номограми для прогнозування остеопорозу, як показано на рис. 1. Точки для ризику остеопорозу, глюкози, історії руйнування, CNV NSSV659422, частоти серцевих скорочень, історії інсульту, холестрального віку (років), сіллю з низьким вмістом спідня, статі та тотальними пунктами були організовані з-під протоку. У той же час ситуація першого об'єкта спостереження в наборі даних відображається на графіку та позначена червоними крапками, а його відповідні точки також позначені червоними крапками. Змінні глюкоза = 7,4, історія руйнування = ні, CNV NSSV659422 = Ні, частота серцевих скорочень = 62, історія інсульту = так, холестро = 0,89, вік = 69, низька сіль натрію = так, секс = чоловік. Після додавання відповідних точок загальні точки = 509, відповідна ймовірність становить 0,311.

Номограма логістичної регресійної моделі

Як показано на рис. 2, площа під AUC становить 0,751 (0,6859–0,8166.) Індекс Юдена становив 1,399, чутливість – 0,82, специфічність – 0,58, а значення обрізання кривої ROC – 0,363.

Крива ROC моделі логістичної регресії

Відповідна калібрування моделі була показана графіком калібрування, яка показала, що очікувана ймовірність та фактична ймовірність були однаковими (рис. 3). Оцінка Brier моделі становила 0,199, що менше 0,25. Результати показали, що модель мала хорошу ступінь калібрування та послідовність прогнозування.

Калібрувальна графік моделі логістичної регресії. Примітки: Калібрувальна графік (відмінна калібрування, оскільки спостережувані результати близькі до лінії 45 °). Очевидна продуктивність = кінцева модель прогнозування на повних даних; Виконання продуктивності, скоригована на зміщенням = явна продуктивність мінус очікуваний оптимізм, оцінений із зразків завантаження

Старі дорослі можуть отримати хорошу чисту користь від моделі прогнозування, згідно з аналізом кривої рішення (DCA) [29]. Наприклад, слід зазначити, що логістична регресійна модель показує клінічну корисність у цілому діапазоні порогів ризику, коли поріг ймовірності прогнозування моделі номограми становить 0–0,75, особливо між 0,05 та 0,60, оскільки вона забезпечує більшу чисту користь порівняно з лікуванням усіх або ніхто з пацієнтів, що дозволяє припустити, що модель номограми має корисну клінічну застосовність (рис. 4).

Крива DCA моделі логістичної регресії

Аналіз кривої клінічного впливу (CIC) проводили, як показано на рис. 5, щоб оцінити клінічну застосовність номограми прогнозування ризику. Наприклад, при порізі ризику в осі X 0,4 кількість людей, що ризикують за допомогою моделі клінічного прогнозування, яку ми побудували, становить близько 520, а фактична кількість людей, що перебувають у ризику, становить близько 300, із співвідношенням втрат-вигоди 75%. Коли ймовірність порогу перевищує 65% від ймовірності оцінки прогнозування, модель прогнозування визначає, що група остеопорозу високого ризику сильно відповідає фактичній групі остеопорозу, яка підтверджує високу клінічну корисність моделі прогнозування. Комбінд DCA та CIC, коли поріг становить від 0,65–0,75, модель прогнозування не тільки має хороший Benifit, але й має ефективність.

Клінічна крива впливу моделі логістичної регресії

Для підтвердження моделі внутрішньо використовували переробку завантажувальної програми з AUC 0,75 (середнє значення 1000 зразків завантажувальної програми). Внутрішні результати перевірки показують, що модель прогнозування, застосована в цьому дослідженні, має хорошу надійність та послідовність. Результати переробки завантажувальної програми відображаються на рис. 6 та таблиці 5. Використовуючи 500 зразків завантажувальної програми протягом повного набору даних, очікуваний оптимізм моделі становив 0,014 для С-статистичного та 0,185 для нахилу калібрування. Очевидний С-статистичний для остеопорозу становив 0,751. С-статистичний, коригуючий оптимізм, становив 0,737, калібрувальний нахил-0,815, а калібрування в великій для всіх заходів продуктивності-

Крива ROC після внутрішньої перевірки за допомогою переробки завантаження (раз = 1000). ПРИМІТКА: Сірий відтінок показав середнє значення AUC зразків завантаження, червона лінія показала очевидну AUC

Виступи різних моделей

Таблиці 6 та 7, які представляють підсумок даних, що деталізують моделі, які використовуються для прогнозування остеопорозу, відображає конкретні результати різних моделей. Серед них модель SVM, виконана з найвищою точністю (0,754), а потім XGBoost (0,721), DT посіла найнижчу (0,651). Моделі логістичної регресії (LR) виявили найбільшу чутливість із значенням 0,751, а модель XGBoost показала найнижчу чутливість (0,588). Враховуючи, що точність та чутливість часто суперечать, ми обчислили показник F, показник оцінки, який зважив точність та чутливість. Топ -3 F бали моделі були DT (0,73), LR (0,69) та RF (0,63).

Серед цих статистичних даних є область під кривою (AUC), яка є загальною метрикою, яка використовується для оцінки ефективності діагностичної моделі. Він вимірює здатність моделі розрізняти особи з станом і без нього. AUC можна інтерпретувати як ймовірність того, що випадково вибраний позитивний випадок матиме більш високий прогнозований показник ймовірності, ніж випадково вибраний негативний випадок. AUC проілюстрував, що логістична регресія мала найкращі прогнозні показники, із значеннями AUC 0,751. Деталі наведені в таблиці 6. Загалом, найкраща модель була логістичною регресією, за якою слідують SVM та RF. AUC різних моделей машинного навчання були показані на додаткових малюнках3.

Додаткова фігура S2 показує графіки форми для чотирьох моделей машинного навчання. Хоча дев'ять найважливіших змінних з чотирьох моделей не зовсім однакові, деякі подібності можна знайти за допомогою логістичних регресійних моделей, статі, віку, глюкози, частоти серцевих скорочень та історії руйнування є важливими прогнозами. У моделі XGBoost є змінні ІМТ та DBP; У моделі RF є BMI, DBP, WHR, Питання змінних. У моделі підтримки Vector Machine є SBP, захворювання серця, змінні гіпертонічних захворювань. У моделі DT є змінні BMI, HDL-C, LDL-C, SBP. Ці важливі прогнози відрізняються від логістичних регресійних моделей. Більше того, у моделях векторних машин підтримки CNV NSSV659422 та низької солі натрію є важливими прогнозами. Сюжети форми показують, що нижчий рівень цих двох прогнозів (синіх крапок) був пов'язаний з меншою ймовірністю остеопорозу (значення форми

Поєднавши AUC та чутливість Для оцінки клінічної корисності BonePredict ми порівняли його ефективність з трьома широко використовуваними інструментами оцінки ризику остеопорозу: інструментом самооцінки остеопорозу (OSTA), інструментом оцінки ризику руйнування (FRAX) та кількісним ультразвуком (QUS). BonePredict продемонстрував чудову дискримінаційну здатність, досягнувши більш високої AUC у когорті розвитку порівняно з OSTA (AUC = 0,62), FRAX для основних остеопоротичних переломів (AUC = 0,71) та QUS (AUC = 0,68). Крім того, BonePredict демонстрував поліпшену калібрування та значно краще покращення чистої рекласифікації (NRI) та інтегроване поліпшення дискримінації (IDI) порівняно з цими існуючими інструментами.

Акції CoreWeave (CRWV) відкрилися в 39 доларів за штуку під час дебюту компанії на NASDAQ у п'ятницю вдень, трохи під первинним розміщенням публічного розміщення, яке закрило ввечері в четвер.

Хмарна обчислювальна фірма продала приблизно 37,5 мільйонів акцій по 40 доларів кожен, зібравши близько 1,5 мільярда доларів за його первинне публічне розміщення (IPO), що робить її найбільшою технічною пропозицією з 2021 року. Однак, однак, спочатку планував подати пропозицію від 47 до 55 доларів за частку на набагато вищу оцінку, ніж це було в кінцевому підсумку.

NVIDIA, ранній інвестор в компанію, в пропозиції розмістив замовлення на суму 250 мільйонів доларів.

Деякі експерти припускали, що дебют акцій не побачить успіху, на який він сподівався. Наприклад, Bloomberg Technoly Technology Dave Lee вказав на велику заборгованість компанії, залежати від лише кількох великих клієнтів та відсутність різноманітності доходів може бути проблемою.

“CoreWeave є дзвіночкою для галузі AI в цілому-обов'язкове спостереження за питаннями, як питання про рентабельність інвестицій зростають все голоснішими”,-написав Лі в п'ятницю. “Навіть найменший показник хитрості у вірі AI посилає інвесторів у хвостик”.

Нинішнє середовище ризику, спричинене загальною макросиляцією в США, головним чином через останні тарифи, накладені президентом США Дональдом Трампом, що спричинило продаж у технічних акціях, також могло б зважитися на IPO CoreWeave.

Згідно з криптовалютом, Панама опублікував всебічний проект законопроекту про регулювання криптовалют та сприяння розвитку послуг blockchain. Згідно з законопроектом, цифрові активи визнані юридичними засобами оплати, що дозволяє фізичним особам та підприємствам вільно домовитись про їх використання в комерційних та цивільних контрактах. Це явно уповноважує використання криптовалют, таких як Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) та StableCoins, щоб придбати товари, оплатити послуги та врегулювати борги за умови, що обидві сторони погоджуються.

Проект також створює регуляторну базу для постачальників послуг віртуальних активів (VASP), включаючи гаманці, обміни та платформи опіки. Кожна компанія повинна зареєструватися в Національній базі даних, якою керує підрозділ фінансового аналізу (UAF) та отримати належну авторизацію перед наданням послуг у Панамі. Законопроект передбачає, що дотримання керівних принципів KYC та проти відмивання грошей (AML) повинно бути обов’язковим відповідно до рекомендацій робочої групи з фінансових дій (FATF).

Крім того, законопроект також передбачає, що будь-яка незареєстрована або невідповідна організація може зіткнутися з адміністративними санкціями або кримінальними покараннями.