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c ⃝ 2020 IEEE。这是作者的版本。它发布在这里供个人使用。不得再分发。记录的最终版本是
摘要 — 旁道攻击使绕过电路中的加密组件成为可能。电源旁道 (PSC) 攻击因其非侵入性和经过验证的有效性而受到特别关注。除了专注于传统技术的现有技术之外，这是首次在 PSC 攻击背景下研究新兴的负电容晶体管 (NCFET) 技术的工作。我们在设计时实施了用于 PSC 评估的 CAD 流程。它利用行业标准设计工具，同时还采用广为接受的相关功率分析 (CPA) 攻击。使用基于 NCFET 的 7nm FinFET 技术的标准单元库及其对应的 CMOS 设置，我们的评估表明，由于负电容对开关功率有相当大的影响，基于 NCFET 的电路对经典 CPA 攻击更具弹性。我们还证明，铁电层越厚，基于 NCFET 的电路的弹性越高，这为优化和权衡打开了新的大门。
Dong, Z.、Abdulghani, AM、Imran, MA 和 Abbasi, QH (2020) 使用物联网框架的人工智能智能制冷管理系统。在：2020 年计算、网络和物联网国际会议 (CNIOT 2020)，中国三亚，2020 年 4 月 24-26 日。ISBN：9781450377713 此版本与已发布版本之间可能存在差异。如果您想引用，建议您查阅出版商的版本。©国际计算、网络和物联网会议。这是作者的作品版本。它在此发布供您个人使用。不得重新分发。
本文介绍了一种利用人工智能和物联网 (IoT) 技术设计的智能制冷管理系统。该系统通过物联网技术收集制冷设备内的实时温度、记录产品信息并增强冰箱功能，以方便人们智能地管理冷藏和冷冻食品。所提出的系统分为两部分：板载子系统和基于互联网的子系统。板载子系统使用 Arduino Leonardo 板来控制其他组件，包括低功耗机器视觉 OpenMV 模块、温度和湿度传感器以及 GY-302 光强度传感器。OpenMV 相机模块用于识别食物类型、读取条形码并通过卷积神经网络 (CNN) 算法和 tesseract-ocr 进行 OCR（光学字符识别）。食物类型识别模型由深度学习框架 Caffe 训练。GY-302 光强度传感器用作相机模块的开关。DHT11 传感器用于监测冰柜内的环境信息。基于互联网的子系统在物联网上运行。它保存信息并从机载子系统上传，并充当食品供应商的接口。该系统表明，现有的日常公用事业系统与最新的人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 技术的结合可以帮助开发更智能的应用程序和设备。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
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实现 F-35 价值主张 我谨代表洛克希德马丁公司和 F-35 工业团队的 220,000 名男女员工，感谢今天有机会与大家交谈，感谢大家对 F-35 项目的坚定支持。为了支持今天的听证会，这份证词包括 F-35 计划的最新进展，以及有关我们在 F-35 的生产、维护和现代化方面取得的进展的其他信息。当联合攻击战斗机计划最初在 20 世纪 90 年代设想时，其价值主张围绕四个主要原则：1) 设计一种能够取代美国各军种和我们盟友的几架传统飞机的多用途战斗机；2) 利用美国和原始伙伴国的集体投资来开发最先进的技术；3) 通过规模经济实现可负担性；4) 为增加联盟行动提供无与伦比的互操作性。今天，我很自豪地报告，F-35 正在实现这一价值主张的所有四个原则。F-35 的隐形技术、超音速、先进的传感器、武器容量和更大的射程使其成为当今世界上最具杀伤力、生存力和联网能力的飞机。全球有超过 455 架 F-35 正在服役，充当着强大的力量倍增器 - 增强了战场上所有空中、海上和地面资产。无论在哪里作战，F-35 都证明了它是一支强大的力量，支持任务并保护美国武装部队及其盟友的生命。美国三大军种 - 空军、海军和海军陆战队 - 以及五个国际客户都已宣布其 F-35 项目的初始作战能力 (IOC)。这是公开宣布他们的飞机已做好任务准备并具备作战能力。此外，以色列空军、美国海军陆战队、美国空军和英国皇家空军都已在战斗中使用 F-35。所有这些人的反馈是，该飞机是一种改变游戏规则的资产，性能非常出色。随着 F-35 计划的不断扩大，它将在未来几年取得更多成功。随着荷兰皇家空军喷气式飞机最近抵达吕伐登空军基地，F-35 现在在 20 个基地和 3 艘舰船上运行，该计划中的 9 个国家在其本土运营飞机。全球 F-35 机队最近超过了 230,000 飞行小时。而在美国，首批 F-35 战机最近已交付给伯灵顿空军国民警卫队基地，开启了空军国民警卫队能力和战备的新纪元。F-35 项目已成为全球合作与协调的典范。尽管项目管理非常复杂，但联合项目办公室 (JPO)、美国各军种、国际军种和工业界共同合作，交付了一款远超传统平台能力的第五代飞机。在完成航空史上最安全、最全面的飞行测试计划后，这一合作伙伴关系现在专注于最大限度地提高 F-35 合作伙伴的持续投资，以带来新的能力，从而提高飞机的冲击力和杀伤力。我们正在将这些改进与完全集成的航空系统的各个方面相结合，其中包括飞行器、全任务模拟器、自主物流信息
未发现错误，重新测试成功，无法重复或未发现错误？迈向标准化分类法 Khan, S; Phillips, Paul; Hockley, Chris 和 Jennions, Ian 论文存放于 Curve 2015 年 5 月 原始引用：Khan, S. , Phillips, Paul , Hockley, Chris 和 Jennions, Ian (2012)“未发现错误，重新测试成功，无法重复或未发现错误？迈向标准化分类法”在第一届全寿命工程服务会议上（第 246-253 页）。EPSRC 创新制造中心版权 © 和道德权利归作者和/或其他版权所有者所有。可以下载副本用于个人非商业研究或学习，无需事先许可或收费。未经版权所有者事先书面许可，不得复制或大量引用本项目。未经版权所有者的正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒体进行商业销售。
未发现错误，重新测试成功，无法重复或未发现错误？迈向标准化分类法 Khan, S; Phillips, Paul; Hockley, Chris 和 Jennions, Ian 论文存放于 Curve 2015 年 5 月 原始引用：Khan, S. , Phillips, Paul , Hockley, Chris 和 Jennions, Ian (2012)“未发现错误，重新测试成功，无法重复或未发现错误？迈向标准化分类法”在第一届全寿命工程服务会议上（第 246-253 页）。EPSRC 创新制造中心版权 © 和道德权利归作者和/或其他版权所有者所有。可以下载副本用于个人非商业研究或学习，无需事先许可或收费。未经版权所有者事先书面许可，不得复制或大量引用本项目。未经版权所有者的正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒体进行商业销售。