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基于超图的机器学习合奏网络入侵检测系统
摘要 - 检测恶意攻击的网络入侵检测系统（NID）继续面临挑战。NID通常是离线开发的，而它们面临自动生成的端口扫描尝试，从而导致了从对抗性适应到NIDS响应的显着延迟。为了应对这些挑战，我们使用专注于Internet协议地址和目标端口的超图来捕获端口扫描攻击的不断发展的模式。然后使用派生的基于超图的指标集来训练集合机学习（ML）基于NID的NID，以高精度，精确和召回表演以高精度，精确性和召回表演以监视和检测端口扫描活动，其他类型的攻击以及对抗性入侵。通过（1）入侵示例，（2）NIDS更新规则，（3）攻击阈值选择以触发NIDS RETRAINGE RECESTS的组合，以及（4）未经事先了解网络流量本质的生产环境。40个场景是自动生成的，以评估包括三个基于树的模型的ML集成NID。使用CIC-IDS2017数据集进行了扩展和评估所得的ML集合NIDS。结果表明，在更新的nids规则的模型设置下（特别是在相同的NIDS重新培训请求上重新训练并更新所有三个模型），在整个仿真过程中，提出的ML集合NIDS明智地进化了，并获得了近100％的检测性能，并获得了近100％的检测性能。
SQuADDS：用于超导量子比特设计的经过验证的设计数据库和模拟工作流程
我们提供了一个超导量子设备设计的开源数据库，可用作定制设备的起点。每个设计都可以使用开源 Qiskit Metal 包以编程方式生成，并使用有限元电磁求解器进行模拟。我们提出了一种强大的工作流程，可在设计模拟中实现高精度。数据库中的许多设计都经过实验验证，显示出模拟参数和测量参数之间的高度一致性。我们的数据库包括一个前端界面，允许用户根据所需的电路参数生成“最佳猜测”设计。该项目为寻求制造新一类设备的研究小组提供了一个特性明确的起点，以便他们改进设计，从而降低了他们的进入门槛。超导量子比特是一个领先的量子信息技术平台。可扩展量子比特制造需要精确控制最常用于预测设备行为的哈密顿参数，例如量子比特非谐性和量子比特谐振器耦合。这反过来又需要精确定位经典电路参数（电感和电容）。这些很难解决，因为通常没有好的分析公式（甚至是近似公式）来根据设计几何预测电路参数。相反，研究人员必须根据其设计的独特边界条件对麦克斯韦方程进行数值求解。电磁场的有限元模拟可以提供相当准确的预测
基于超材料的选择性反射膜的仿真计算，并通过机器学习对光滤光片的颜色预测
DOI: https://dx.doi.org/10.30919/es1158 Simulation Calculation of Selective Reflective Films based on Metamaterials and Prediction of Color in Light Filter with Machine Learning Pawinee Xiangtian Gao, 1, 2 Ming Yang, 1, 2,* Aricson Pereira, 3 Sijie Guo 4 and Hang Zhang 1, 2,* Abstract In this study, we已经开发了一种利用超材料的新型三层圆柱周期性结构，将周期性的圆柱体布置与金属 - 绝缘子 - 金属（MIM）三层构型相结合。有限差时间域方法用于计算结构的反射曲线，然后计算D65光源下结构的颜色坐标。我们获得了结构和结构大小参数变化所呈现的颜色之间的关系。然后，随机森林算法用于机器学习，并获得了更准确的学习模型。确定系数r 2高于0.98。此结果可确保随机森林算法可以用于上层建筑的计算中。本文介绍了具有可调色属性和机器学习框架的新型轻滤波器设计，以基于结构参数进行准确的颜色预测。
基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信
3D占用感知技术旨在观察和了解自动驾驶汽车的密集3D环境。由于其全面的感知能力，这项技术正在成为自主驾驶感知系统的一种趋势，并引起了行业和学术界的极大关注。类似于传统的鸟眼观点（BEV）感知，3D占用感感知具有多源输入的性质和信息融合的必要性。但是，区别在于它捕获了2D BEV忽略的垂直结构。在本调查中，我们回顾了有关3D占用感知的最新作品，并提供了对具有各种输入方式的方法的深入分析。具体来说，我们总结了通用网络管道，突出显示信息融合技术并讨论有效的网络培训。我们在最受欢迎的数据集上评估和分析了最先进的占用性能。此外，还讨论了挑战和未来的研究方向。我们希望本文能够激发社区的灵感，并鼓励有关3D占用感的更多研究工作。本调查中的一项全面研究清单可在主动存储库中公开获得，该存储库不断收集最新作品：https：//github.com/huaiyuanxu/3d-occupancy-poception。
合成，表征和电化学特性的降低了从甘蔗渣甘蔗中生产的用于超级电容器应用的氧化物
摘要：减少的氧化石墨烯（RGO）是一种具有许多潜在应用的高度有希望的材料。各种碳源可用作生产RGO的起始材料。这项研究探讨了甘蔗渣（SB）的利用，甘蔗（SB）是一种全球丰富的农业废料，是RGO合成的先驱。最初，在流动的氩气下以10°C/min的速度以10°C/min的速度在750°C下进行热解，以提取石墨相。然后使用悍马的方法将提取的石墨转换为氧化石墨烯（GO）。使用金属锌（Zn）作为还原剂，将GO产物进行超声处理，以在还原为RGO之前打破氧官能团。通过XRD和FTIR分析确认了从石墨到GO的每个合成步骤，从石墨到RGO的每个合成步骤的石墨变换。此外，拉曼光谱法进一步证实了RGO的形成，该光谱显示了RGO相的特征D，G和2D频段。sem显微照片揭示了RGO的形态，作为片状2D多层纳米片，薄板厚度为几百nm。这项研究还研究了Zn粉末浓度对形成RGO的GO的影响。发现适当的锌量对于RGO合成至关重要，因为过量量导致RGO样品中存在Zn残基。这些发现提出了一种直接有效的方法，可以从甘蔗渣拿起RGO准备RGO，可以将其扩展为工业生产。此外，对RGO样品的电化学性质的研究显示，在优化的合成条件下，包括较大的表面积，高特异性电容，电导率和良好稳定性。这将SB产生的RGO样品定位为超级电容器应用的有前途的电极材料。
![ARXIV：2407.05342V1 [CS.CV] 7 JUL 2024
在中的重建和未结构结构共存
评估人类协作：...
arxiv：2407.07035v1 [CS.CL] 9月9日2024
观察非易失性磁性 - 热切换...
旋转角动量的光子准晶体
土匪的集中差异隐私
在AI-... 中优化以人为中心的目标
算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案
通过预测分析增强网络安全
基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信的联合资源分配](/simg/3/3a456051cbc8ba5176d68ebda8e39d4dbc06c013.webp)
ARXIV：2407.05342V1 [CS.CV] 7 JUL 2024 在中的重建和未结构结构共存 评估人类协作：... arxiv：2407.07035v1 [CS.CL] 9月9日2024 观察非易失性磁性 - 热切换... 旋转角动量的光子准晶体 土匪的集中差异隐私 在AI-... 中优化以人为中心的目标 算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案 通过预测分析增强网络安全 基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信的联合资源分配
摘要。本研究解决了域级逐步学习问题，这是一种现实但具有挑战性的持续学习场景，在该方案中，域分布和目标类别跨任务各不相同。为处理这些不同的任务，引入了预训练的视力语言模型（VLM），以实现其强大的推广性。但是，这会引起一个新问题：在适应新任务时，预先训练的VLMS中编码的知识可能会受到干扰，从而损害了它们固有的零射击能力。现有方法通过在额外的数据集上使用知识蒸馏来调整VLM来解决它，这需要大量计算。为了有效地解决此问题，我们提出了无知的无干扰知识集成（DIKI）框架，从避免避免信息干扰的角度来保留对VLM的预训练的知识。具体来说，我们设计了一种完全残留的机制，可以将新学习的知识注入冷冻的骨干中，同时引发对预训练的知识的不利影响最小。此外，此残差属性可以使我们的分布感知的集成校准方案明确控制来自看不见的分布的测试数据的信息植入过程。实验表明，我们的二基仅使用训练有素的参数超过了当前的最新方法，并且需要较少的训练时间。代码可在以下网址找到：https：//github.com/lloongx/diki。
化学合成氧化物氧化物介导的电极用于超级电容器应用：接触角的影响
摘要：使用连续的离子层吸附和反应（Silar）方法，将氧化物和氧化物基的电极的薄膜沉积在不锈钢基板上。X射线衍射（XRD）研究表明，底物上的无定形材料形成，并通过能量分散研究（EDS）证实了材料的组成。水接触角度测量显示了沉积材料的超吞噬表面。形态显示氧化摄氏类似于手指芯片型形态，而真菌喜欢和鳄鱼后生的形态，对于氧化氧化物氧化物氧化物和氧化物氧化物和氧化物氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物激活碳（AC）的复合。在0.2 m的非水力KCL电解质中进行了超级电容器施用的环状伏安测量。指定具有94.22°接触角的氧化物电极为106.25 f·g
LEC 17：量子自旋霍尔绝缘子，Kene-Mele模型 讲座1：超导性的历史介绍 LEC 14：Dirac Hamiltonian，Hofstadter Butterfly 讲座15- prf 的CPA安全加密 讲座39-光电探测器的一般特征 清洁和可再生能源生产的技术 讲座45 EEG信号的基本面 演讲2关于超导性的简短课程 讲座 - 3个电子配对，BCS理论的基础 Kane-Mele模型如此，在最后一类中 讲座31-随机Oracle模型 - 第I部分 讲座15-图像增强 AI营销教授Zillur Rahman教授... 功能基因组学
我们看到了以非零搅拌数为特征的Haldane模型或Chern绝缘子，并且绝缘子的特征是破碎的时间逆向对称性。系统中没有时间逆转对称性，这是我们提到的第二个邻居复杂跳跃所引起的，这是Haldane的这张照片，后来在2004年至2005年左右，这是Charlie Kane和Mele，他们已经知道，他们已经知道，可以恢复时代不变性，并且可以恢复其他胰岛素，这将是一个跨媒介，这是可以恢复时代的不变性。实际上，他们意识到的是非常深刻的，如果我们在系统中包括自由度的自由度，而不是我们一直在谈论的伪旋转器，那么我们到目前为止一直在谈论的伪旋转器，那么有可能恢复丢失的时间逆转对称性。当然，系统不会有Chern号，也不会称为Chern绝缘子，但它将是另一种绝缘体，它被称为量子旋转厅绝缘子，这就是我们所看到的。So, Kane and Mele they proposed this model which is known as the Kane Mele model and these are the papers that you see that which were published in 2005 in the physical review letters by both Kane and Milley the one of them is called as the quantum spin Hall effect in graphene which they realized that because along with the spin orbit coupling term there is the Hamiltonian respects all symmetries of that of graphene.因此，它很可能会在石墨烯中存在，然后他们在同年写了另一篇论文，或者比下一篇论文提前了，该论文说的是Z2拓扑顺序和量子旋转厅效应。
用于超低剂量 CRISPR/Cas9 基因编辑的脂异肽复合物
评估了含有琥珀酰四乙烯五胺 (Stp) 和脂氨基脂肪酸 (LAF) 的双 pH 响应异种肽载体用于基于 CRISPR/Cas9 的基因组编辑。使用三种不同的基因组靶标（Pcsk9、eGFP、mdx 外显子 23），在三种不同的报告细胞系中筛选了不同的载体拓扑结构、LAF/Stp 比率的变化和 LAF 类型作为 Cas9 mRNA/sgRNA 多聚复合物。鉴定出一种 U 形和三种束 (B2) 形脂异种肽，它们表现出显著的效率。在亚纳摩尔 EC 50 浓度分别为 0.4 nM sgRNA 和 0.1 nM sgRNA 的顶级 U 形和顶级 B2 载体中，即使在全 (≥ 90%) 血清中孵育后，仍观察到顶级载体的基因组编辑效力。多聚复合物与单链 DNA 模板共同递送 Cas9 mRNA/sgRNA，用于同源性定向基因编辑，导致报告细胞中 eGFP 转化为 BFP 的比例高达 38%。顶部载体被配制成多聚复合物或脂质纳米颗粒 (LNP)，随后用于体内给药。制剂在 4 ◦ C 下储存时表现出长期的物理化学和功能稳定性。重要的是，静脉内注射多聚复合物或 LNP 介导肌营养不良蛋白基因的体内编辑，触发肌营养不良蛋白表达的心肌、骨骼肌和脑组织中 mRNA 外显子 23 剪接调节。
关于超过软报价上限的竞标规则的决定
联邦能源管理委员会 (FERC) 命令号2016 年发布并由 ISO 于 2021 年实施的 831 号命令要求 ISO 在允许此类投标进入市场之前验证超过 1,000 美元/兆瓦时的增量能源报价的成本（“软报价上限”）。FERC 明确旨在将成本验证与现有的市场力量程序结合使用。ISO 计算默认能源投标以反映市场参与者可能拥有市场力量的情况下的资源成本。ISO 还使用默认能源投标来表示超过 1,000 美元/兆瓦时的经过验证的能源报价。如今，所有默认能源投标计算的上限均为 1,000 美元/兆瓦时，即，即软报价上限。如果供应商需要出价高于 1,000 美元/兆瓦时，为了确保与 FERC 命令号保持一致，831 要求只有经过成本验证的投标才能超过软报价上限，他们必须请求调整其默认能源投标，称为“参考水平变更请求”。