XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System事实上的
编码前建立出处
早期所有现代软件都依赖于其他软件组件 [1]。如图 1 所示，这些组件包括库、操作系统、构建工具和部署工具。作为规划过程的一部分，软件工程师决定使用哪些组件来构建他们的软件。这些依赖关系（以及它们所依赖的组件）创建了一个软件供应链，其中软件组件与其用户之间存在隐含的信任关系。当软件工程师决定在其软件中使用哪些组件时，他们也在决定要信任哪些组件。许多最近的网络安全攻击都利用了这些信任关系，针对软件组件和供应链 [1]。为此，许多研究人员提出了增强软件供应链安全性的建议。Okafor 等人的文献综述将这些建议总结为解决三个不同的属性：分离性以确保隔离一个组件中的故障、透明度以查看整个供应链以及有效性以表明组件没有被意外更改（完整性）[2]。综合起来，后两个属性可以描述单个软件组件和由此产生的供应链的出处。本文重点介绍一种用于软件组件出处的专门技术：软件签名。使用公钥加密的软件签名是确保工件来源的事实上的方法。
带有FPGA的串行外围接口核心的设计和仿真...
摘要 — 本文介绍了带有高级外设总线 (APB) 接口的串行外设接口 (SPI) IP 核的模型和设计。SPI 是摩托罗拉开发的一种串行通信总线串行协议，已成为事实上的标准。一个系统可以有多个集成电路从机，但在任何给定时间只能有一个主机。因此，在本研究中，SPI 由 Verilog 代码建模，并在设计的早期阶段使用 ModelSim 和 Quartus Prime Lite Edition 16.0 进行仿真和综合。而 Synopsys Tools 即设计编译器被用作设计的主要综合。SPI 接口设计用于从单个从机发送或接收数据，高效的 APB-SPI 控制器具有灵活的数据宽度和频率，最高频率为 16 MHz。SPI 的模式在本研究中也发挥着作用，该协议可以运行四种模式，对应四种可能的时钟配置。结果表明，SPI 核心已成功建模为模式 0、1、2 和 3。此外，这些模式的模拟最大工作频率为 16 MHz，并且在所有四种时钟模式下都具有灵活性。本工作的 ASIC 设计采用 Silterra 0.18μm CMOS 工艺，消耗 27750 μm 2 和 47.12μW。
大型语言模型是否有法律责任说实话？
粗心的言论是一种由大型语言模型（LLM）造成的新型伤害，它在民主社会中构成了累积，长期风险，对科学，教育和共享的社会真理。llms产生合理，有益和自信的回答，但其中包含事实上的不准确性，误导性参考和有偏见的信息。这些微妙的误解有望随着时间的流逝而累积地降解和均质知识。本文探讨了LLM提供商创建“说明真相”的模型的法律义务的存在和可行性。我们认为，应要求LLM提供者通过开放的民主进程来减轻粗心的言论，并更好地与真理保持一致。我们在LLM中对“地面真理”的粗心言论定义，以及相关风险，包括幻觉，错误信息和虚假信息。我们评估了欧盟人权法和《人工智能法》，《数字服务法》，产品责任指令和人工智能责任指令中与真理相关的义务的存在。当前的框架包含有限的特定部门的真实职责。利用科学和学术界的职责，教育，档案和图书馆，以及一个德国案件，在该案件中，Google对由自动完整造成的诽谤责任负责，我们提出了一条途径，为狭窄和通用的LLMS提供者建立法律真理义务。
MIL-STD-1553 时间触发网络物理层
版权所有 © 2009 SAE International 摘要 时间触发网络技术（如 TTP（时间触发协议））已开始用于关键的航空航天应用，如飞行控制。虽然 TTP 提供了严格的确定性和容错规范，但它并未定义物理层。TTP 的“事实上的”物理层 RS-485 在许多方面存在不足。这些不足包括相对较低的最小发射器电压、较低的接收器阈值，以及在许多方面缺乏特异性。后者包括总线信号电平、发射器过零失真和接收器过零容差、隔离方法、终端输出噪声、共模和噪声抑制以及输入阻抗。MIL-STD-1553 已在飞行和任务关键型军事应用中部署了数十年，它定义了一个经过高度验证且强大的物理层。本文介绍了 MIL-STD-1553 的物理层作为与 TTP 一起使用的候选。简介 物理层是飞行关键应用中使用的总线和网络的重要组成部分，需要权衡拓扑、数据速率、电缆长度、功率和成本。时间触发技术（如 TTP（时间触发协议）和 FlexRay）使用多种拓扑，包括多点总线以及有源和无源星型。TTP 未指定物理层，因此部署了多种实现，而不是使用通用标准。MIL-S
KMT2D 缺乏会促进易受核糖体生物合成抑制的髓系白血病
KMT2C 和 KMT2D 是人类癌症中最常见的突变表观遗传基因。虽然 KMT2C 被确定为急性髓系白血病 (AML) 中的肿瘤抑制因子，但 KMT2D 在这种疾病中的作用仍不清楚，尽管它的缺失会促进 B 细胞淋巴瘤和各种实体癌。据报道，KMT2D 在 AML 中下调或突变，并且通过 shRNA 敲低或 CRISPR/Cas9 编辑导致其缺陷会加速小鼠的白血病形成。造血干细胞和祖细胞以及 Kmt2d 缺失的 AML 细胞的核糖体生物合成显著增强，并且核仁持续增大，rRNA 和蛋白质合成率增加。从机制上讲，发现 KMT2D 缺陷会导致小鼠和人类 AML 细胞中 mTOR 通路的激活。 Kmt2d 直接调节 Ddit4 的表达，Ddit4 是 mTOR 通路的负调节因子。与核糖体生物合成异常一致，研究表明，RNA 聚合酶 I 抑制剂 CX-5461 可显著抑制体内 Kmt2d 缺失的 AML 生长，并延长白血病小鼠的生存期。这些研究证实 KMT2D 是 AML 中事实上的肿瘤抑制因子，并揭示了对核糖体生物合成抑制前所未有的脆弱性。
工业的分析、诊断、规划和模拟...
2004 年，ERCIM 将迎来成立 15 周年，这是 ERCIM 社区取得诸多成就的骄傲时刻。ERCIM 汇集了欧洲 18 个国家的研究机构，拥有 12,000 多名研究人员。ERCIM 是新兴欧洲研究领域事实上的卓越网络，也是信息和通信技术 (ICT) 和应用数学 (AM) 领域的分布式智库。ERCIM 工作组目前活跃于 ICT 和 AM 的许多重要研究领域。通过与欧盟委员会、欧洲科学基金会、美国国家科学基金会和其他国际组织的战略合作，ERCIM 可以造福欧洲。ERCIM 新闻是一份重要的出版物，以纸质和电子形式广泛发行。ERCIM 备受瞩目的奖学金计划为世界各地的年轻研究人员提供了在 ERCIM 成员机构进行前沿研究和熟悉欧洲文化多样性的机会。此外，在欧洲举办 W3C 不仅对 ERCIM 来说是一项重要活动，对欧洲工业和整个欧洲研究界来说也是如此。ERCIM 发展迅速，随着它的成熟，它有可能成为远远超过其各部分总和的潜力。然而，ERCIM 目前正处于十字路口，未来面临许多挑战和机遇。我们必须应对这些挑战，利用每一个机会，以提高欧洲在全球研究领域的创新能力和竞争力。
基于 2 型模糊逻辑的可解释人工智能...
摘要 — 发展认知神经科学研究面临的挑战不仅与其人群（可能不太愿意合作的婴儿和儿童）有关，还与能够非侵入性记录大脑活动的神经成像技术选择有限有关。例如，磁共振成像 (MRI) 研究不适合发展认知研究，因为它们要求参与者在嘈杂的环境中长时间保持静止。在这方面，功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种快速出现的事实上的神经成像标准，用于记录婴儿的大脑活动。然而，缺乏相关的解剖图像和用于 fNIRS 数据分析的标准技术框架仍然是深入了解大脑发育工作原理的重大障碍。为此，本研究提出了一种可解释人工智能 (XAI) 系统，用于婴儿 fNIRS 数据，使用由遗传算法 (GA) 2 型模糊逻辑系统 (FLS) 驱动的多变量模式分析 (MVPA) 对不同刺激引起的婴儿大脑活动进行分类。这项工作有助于为透明的 fNIRS 数据分析奠定基础，该分析有可能使研究人员能够将分类结果映射到相应的大脑活动模式，这对于理解人类大脑发育如何发挥作用至关重要。索引术语 — 可解释人工智能、2 型模糊系统、遗传算法、多变量模式分析、发展认知神经科学
具有扩散模型的生成文本视频检索
现有的文本视频检索解决方案本质上是侧重于最大程度地提高条件可能性的模型，即P（候选人|查询）。虽然很简单，但这种事实上的范式却忽略了基本的数据分布p（查询），这使得识别出分布数据的挑战。为了解决这一限制，我们从生成观点创造性地解决了此任务，并将文本和视频之间的相关性建模为其关节概率P（候选人，查询）。这是通过基于扩散的文本视频检索框架（扩散-RET）来完成的，该框架将检索任务建模为从噪声中产生关节分布的过程。在训练过程中，从发电和犯罪的角度优化了Diffusionret，其发电机通过生成损失优化，并且具有对比度损失的训练的特征提取器。以这种方式，diffusionret巧妙地杠杆化了生成和歧视方法的优势。在五个常用的文本检索基准测试中进行了广泛的实验，包括MSRVTT，LSMDC，MSVD，ActivityNet字幕和DIDEMO，并具有出色的性能，证明了我们方法的效果。更加谨慎，没有任何修改，diffusionret甚至在外域检索设置中表现良好。我们认为这项工作带来了对相关领域的基本见解。代码可从https://github.com/jpthu17/diffusionret获得。
工业的分析、诊断、规划和模拟...
2004 年，ERCIM 将迎来成立 15 周年，这是 ERCIM 社区取得诸多成就的骄傲时刻。ERCIM 汇集了欧洲 18 个国家的研究机构，拥有 12,000 多名研究人员。ERCIM 是新兴欧洲研究领域事实上的卓越网络，也是信息和通信技术 (ICT) 和应用数学 (AM) 领域的分布式智库。ERCIM 工作组目前活跃于 ICT 和 AM 的许多重要研究领域。通过与欧盟委员会、欧洲科学基金会、美国国家科学基金会和其他国际组织的战略合作，ERCIM 可以造福欧洲。ERCIM 新闻是一份重要的出版物，以纸质和电子形式广泛发行。ERCIM 备受瞩目的奖学金计划为世界各地的年轻研究人员提供了在 ERCIM 成员机构进行前沿研究和熟悉欧洲文化多样性的机会。此外，在欧洲举办 W3C 不仅对 ERCIM 来说是一项重要活动，对欧洲工业和整个欧洲研究界来说也是如此。ERCIM 发展迅速，随着它的成熟，它有可能成为远远超过其各部分总和的潜力。然而，ERCIM 目前正处于十字路口，前方有许多挑战和机遇。我们必须应对这些挑战，利用每一个机会，以提高欧洲在全球研究领域的创新能力和竞争力。
GA2O3来自机器学习驱动的分子D在NIST的基于模块的键 - ...
可以预测，将在未来二十年内构建足够强大的量子计算机。使用Shor和Grover等算法，量子计算机将能够打破许多现代加密方法，从而对全球数据安全构成重大威胁。尽管二十年似乎很长时间，但使用未来的量子技术可以对当今方法进行加密的敏感信息。因此，如果将来数据保持敏感，则应将其存储在量子安全方法中。密码学专家正在积极设计量子安全的加密技术。国家标准技术研究所（NIST）是美国商务部的机构。nist是密码学中事实上的权威，其建议在全球范围内广泛遵循。诺基亚致力于最先进的加密方法，紧随其后的是NIST的安全性发展。nist关注量子计算机的投掷物，最近启动了量子安全的加密标准，其中之一是基于模块的键盘封装机制（ML-KEM）标准。该研讨会将介绍ML-KEM及其工作原则。我们将探索哪些键合封码方法及其应用。另外，我们将讨论模块晶格和与之相关的特定问题：具有错误问题的模块学习。此问题构成了ML-KEM工作原理的基础。最后，我将提出自己的论文主题。关键字：量词后加密，晶格密码学，KEM，NIST