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W.非政府组织对植物基因组编辑的社会和伦理层面的观点。重新思考食品体系的转型。查姆:施普林格自然瑞士2022;129\u2013141.“},{”key“:”10.1016\/j.cose.2023.103587_bib0012“,”首页“:”64“,”article-title“:”基于使用逻辑决策支持向量的机器学习的网络安全系统“,”volume“:“2023”,”author“:”Hemanand“,”year“:”2023“,”journal-title”:“Mesop.j.CyberSecur.”},“issue”:“6”,“key”:“10.1016\\j.cose.2023.03587_ bib0013”,“”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”1428“,”doi“:”10.1109\/TNSRE.2020.2986884“,”articl-title“:”使用改进的模糊C均值聚类和两步机器学习方法对肌电手势信号进行分类“,”volume“:“28”,”author“:”Jia“,”year“:”2020“,”journal-title“:“IEEE 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T.H.,Thornton Z.,Turnipsed I。工业控制系统仿真和入侵检测系统数据记录研究。第七届东南网络安全峰会。2015; 3\u20134.“},{”issue“:”15“,”key“:”10.1016\/j.cose.2023.103587_bib0020“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1765”,”doi“:”10.3390\/electronics10151765“,”article-title“:”汽车中的网络安全:联网车辆中的入侵检测系统“,”volume“:“:”10.1016\/j.cose.2023.103587_bib0021“,“series-title”:“2020年第三届智能系统和发明技术国际会议(ICSSIT)”,“首页”:“729”,“文章标题”:“研究规范化转换过程对监督分类准确性的影响”,“作者”:“Raju”,“年份”:“2020”},{“问题”:“3”,“关键”:“10.1016\/j.cose.2023.103587_bib0022“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”72“,”doi“:”10.25046\/aj050310“,”article-title“:”网络安全中的入侵检测:机器学习和数据挖掘在网络安全中所起的作用“,”volume“:“5”,”author“:”Rekha“,”year“:”2020“,”journal-title”:“Adv.Sci。Technol公司。工程系统。J.“},{”issue“:”12“,”key“:”10.1016\/J.cose.2023.103587_bib0023“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first 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