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随着人工智能（AI）技术无情地创新并与自主驾驶技术更加深入地集成在一起，AI功能的自主驾驶正在迅速在广泛的领域中找到广泛的应用。这些应用程序包括无人驾驶运输和自动物流，所有这些应用程序都利用了其智能，效率和自动化功能的提高。然而，由于AI技术的固有遥不可及的性能和不成熟，具有AI的自动驾驶不可避免地会在整个培训和决策阶段都面临潜在的安全和隐私问题。同时，AI能力的自动驾驶的独特属性，例如其复杂的系统复杂性，AI决策中的可解释性有限，以及来自各种来源的各种感知数据，对现有的安全性和隐私保护技术构成了巨大挑战。这些挑战在隐藏攻击，对普遍适用的防御机制的需求以及隐私保障的效力等问题中表现出来。从更简单的角度来看，针对AI能力的自主驾驶系统的当前攻击方法是简单的，并且缺乏足够的隐蔽性，而相应的防御措施则表现出有限的有效性和可扩展性。此外，在隐私保护领域，现有技术不足以满足实际决策要求，这对于AI能力的自主驾驶系统至关重要。
量子机器学习实践入门
摘要 — 本教程提供了引人入胜的量子机器学习 (QML) 领域的实践介绍。从量子信息科学 (QIS) 的基础开始——包括量子比特、单量子比特门和多量子比特门、测量和纠缠等基本元素——课程迅速进展到基础 QML 概念。参与者将探索参数化或变分电路、数据编码或嵌入技术以及量子电路设计原理。深入研究后，与会者将研究各种 QML 模型，包括量子支持向量机 (QSVM)、量子前馈神经网络 (QNN) 和量子卷积神经网络 (QCNN)。本教程突破界限，深入研究前沿 QML 模型，例如量子循环神经网络 (QRNN) 和量子强化学习 (QRL)，以及量子联合机器学习等隐私保护技术，并通过具体的编程示例提供支持。在整个教程中，所有主题和概念都通过在量子计算机模拟器上执行的实际演示变得生动有趣。课程内容专为新手设计，适合那些渴望踏上 QML 之旅的人。与会者还将获得有关进一步阅读材料的指导，以及课程结束后可以探索的软件包和框架。
莫桑比克农产品的太阳能干燥机技术：概述
贫穷。最近，由于气候破坏，旋风，干旱和洪水的形式受到气候破坏影响，这种情况正在恶化。可持续使用资源已成为每个食品供应链领域的一个问题。人们经常遭受粮食短缺的困扰：有些是由自然灾害造成的，而另一些则是由于存储设施不佳而导致收获后过多的损失。因此，通过保护技术减少收获后的损失是达到结束饥饿（SDG 2）并确保可持续消费和生产模式的重要一步（SDG 12）。因此，需要廉价和疗养的食物的实用方法。可以通过使用太阳能等可再生能源来大幅度降低农产品的收获后损失。本文提出了使用太阳能干燥的审查和可能性，重点是莫桑比克的小型农民的技术需求。在这项研究中，可以得出结论，太阳能干燥是保护农产品的最有效，最具可再生和可持续技术的最有效，可再生和可持续的技术之一。然而，在莫桑比克使用的太阳能干燥机仅在太阳辐射的存在下才有用，在夜晚或阴天中无用。为了实现炎热干燥，必须集成热量。这样，它可以引发减轻贫困，体面工作机会，经济增长和减少不平等的希望。关键字：气候变化；环境;保留；太阳烘干机；太阳能。RESUMO
了解有关在2024财年发表的HRP研究的更多信息
NASA的人类研究计划（HRP）通过进行研究和开发技术来维护太空任务期间的健康和安全，在支持人类太空飞行方面起着至关重要的作用。该计划主要侧重于了解与长期空间旅行相关的身体，心理和行为挑战，这对于NASA任务和不断增长的商业空间行业至关重要。HRP支持的研究提供了有关太空飞行环境（包括暴露于微重力和辐射）如何影响人体的有价值的信息。疾病，例如骨密度丧失，肌肉萎缩以及暴露于空间辐射的影响。HRP还制定了减轻太空飞行对宇航员的影响的策略，这些策略包括运动计划，药物和保护技术。此外，HRP还制定了培训计划，以确保宇航员保持健康并在任务期间表现最佳。HRP的发现和创新在确保当前太空飞行任务的安全性和成功方面起着至关重要的作用，并将在未来的长期长期轨道任务中保护宇航员。HRP的科学整合办公室（SIO）已确定了5,000多个出版物，描述了2006年至2024年10月1日发表的HRP资助研究。这些报告代表了10,000多名研究人员的工作，并被100,000多篇文章引用。
人工智能实现的航空电子能力分类...
人工智能 (AI) 大大突破了技术可行性的极限。尖端的 AI 应用已应用于许多领域：在我们的日常生活中，AI 用于面部识别以解锁智能手机、具有语音识别功能的数字助理或智能家居。在医疗保健、智能工厂或推进自动驾驶等领域也取得了巨大成功。当然，在航空电子领域，政府、资助机构、工业界和学术界也在大力推动 AI。涉及 AI 的各个应用可以部署到无人机、空中出租车、减少机组人员（工作量）、优化飞行路径效率、预测性维护或人机交互等领域。然而，研究成果在航空电子领域通常面临限制：安全、资格和认证通常被认为是阻碍因素。这幅图景并不十分准确，因为各利益相关方正在相互接触：（i）人工智能有不同的用例，其监管不那么严格。（ii）在航空电子设备中应用人工智能的标准正在制定中。（iii）有前景的人工智能应用验证、测试和保护技术正在开发中。（iv）由于人工智能的日常使用，公众对其的接受度稳步提高。早在 1983 年，Klos 等人就要求人工智能通过基于人工智能的电子机组人员来降低驾驶舱的复杂性 [1]。然而，当时的人工智能系统主要是基于规则的专家系统
量化脉动阵列 DNN 加速器中激活故障可靠性的探索
摘要 — 深度神经网络 (DNN) 加速器可靠性的严格要求与减少硬件平台计算负担的需求相伴而生，即降低能耗和执行时间以及提高 DNN 加速器的效率。此外，对具有定制要求的专用 DNN 加速器的需求不断增长，特别是对于安全关键型应用，这需要进行全面的设计空间探索，以开发出满足这些要求的高效且强大的加速器。因此，硬件性能（即面积和延迟）与 DNN 加速器实现的可靠性之间的权衡变得至关重要，需要分析工具。本文提出了一种全面的方法来探索和实现对量化对模型精度、激活故障可靠性和硬件效率的三方影响的整体评估。介绍了一个完全自动化的框架，该框架能够应用各种量化感知技术、故障注入和硬件实现，从而实现硬件参数的测量。此外，本文提出了一种集成在框架内的新型轻量级保护技术，以确保最终基于脉动阵列的 FPGA 实现的可靠部署。在已建立的基准上进行的实验展示了分析流程以及量化对可靠性、硬件性能和网络准确性的深远影响，特别是关于网络激活中的瞬态故障。索引术语 — 深度神经网络、设计空间探索、量化、故障模拟、可靠性评估
Alasali, F. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-1413-059X、Saad, SM、Saidi, AS、Itradat, A.、Holderbaum, W. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-16
微电网保护方案在确保城市和农村地区电力分配的可靠性和效率方面发挥着至关重要的作用，尤其是在可再生能源日益整合的情况下。本文旨在对现有的微电网保护方案进行全面分析，讨论其优势和局限性，并强调未来研究的主要挑战和机遇。随着微电网系统变得越来越普遍，配备智能电子设备、非线性负载和多个分布式发电源的小型社区网络中的电力流管理变得更加复杂。为了应对这些挑战，需要协调保护方案以防止过载和设备损坏。首先，本研究讨论了微电网的定义和功能类别，强调了它们的优点和缺点。对微电网保护文献的分析包括自适应保护系统作为解决协调挑战的智能方法。其次，本综述将微电网保护技术分为改进的、基于新知识的和传统的方案，并对优化方法进行了系统分析。本研究还研究了与微电网内保护继电器协调相关的基本问题。最后，研究微电网保护的现状，以确定这一快速发展领域未来发展的关键研究方向和机遇。这项全面分析的结果强调了有效的微电网保护对于确保稳定和可持续的能源未来的重要性。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
利用人工智能检测内部威胁
内部威胁对组织构成重大风险，需要强大的检测机制来防范潜在损害。传统方法难以检测到在授权访问范围内运行的内部威胁。因此，使用人工智能 (AI) 技术至关重要。本研究旨在通过综合先进的 AI 方法为内部威胁研究提供有价值的见解，这些方法为增强组织网络安全防御提供了有希望的途径。为此，本文通过承认组织在识别和防止内部人员恶意活动方面面临的挑战，探讨了 AI 与内部威胁检测的交集。在此背景下，认识到传统方法的局限性，并研究了 AI 技术，包括用户行为分析、自然语言处理 (NLP)、大型语言模型 (LLM) 和基于图的方法，作为提供更有效检测机制的潜在解决方案。为此，本文探讨了内部威胁数据集的稀缺性、隐私问题以及员工行为的演变等挑战。本研究通过调查 AI 技术检测内部威胁的可行性为该领域做出了贡献，并提出了加强组织网络安全防御的可行方法。此外，本文还概述了该领域未来的研究方向，重点关注多模态数据分析、以人为本的方法、隐私保护技术和可解释的 AI 的重要性。
AI驱动的医疗保健中的道德挑战
将人工智能（AI）和先进技术纳入医疗保健，为改善患者预后和优化护理提供提供了变革潜力。但是，这种整合还引入了重大的道德挑战，需要仔细考虑。本评论探讨了采用AI和其他技术创新的道德维度，强调关键领域，例如算法偏见，数据隐私，知情同意，公平的护理以及建立有效的监管框架。它强调了透明的AI系统的需求，以在医疗专业人员和护理人员之间建立信任，并强调应对健康的社会决定因素，以促进公平的结果。该评论研究了新兴的隐私保护技术，包括联合学习和区块链，作为提高数据安全性的有希望的方法，同时促进跨医疗保健系统的有效数据共享。它还强调了跨学科合作的重要性，例如政策制定者，临床医生和技术开发商，以制定综合策略来驾驶这些道德挑战。最终，尽管AI和先进的技术具有彻底改变医疗保健的巨大潜力，但有效地解决了他们提出的道德问题至关重要。优先考虑问责制，透明度和股权将使利益相关者负责任地利用这些创新，确保受到保护并促进更具包容性和公平的医疗保健系统。
一种新的具有霍普夫分岔的多稳态Jerk系统、其电子电路仿真及其在图像加密中的应用
本研究阐明了一种具有五个非线性项的新型三维抖动系统。利用 Lyapunov 指数分析，我们确定了新型抖动系统具有混沌性和耗散性。我们确定了新型抖动系统经历了霍普夫分岔。我们观察到新型抖动系统具有多稳定性，因为它表现出共存的混沌吸引子。多稳定性是混沌系统的一种特殊属性，这意味着对于同一组参数值但不同的初始状态，存在共存的吸引子。我们表明，新型混沌抖动系统表现出具有共存混沌吸引子的多稳定性（Zhang 等人，2020 年；Zhou 等人，2020 年）。我们使用 Multisim 版本 13 设计了所提出的抖动系统的电子电路仿真。我们还使用 Multisim 对抖动电路信号进行了功率谱密度分析，证实了抖动电路中的混沌。混沌系统的电路设计对实际应用很有用（Yildirim 和 Kacar，2020 年；Wang 等人，2021 年；Rao 等人，2021 年）。图像加密是通信理论中的一个重要研究领域，旨在保护图像免受任何未经授权的用户访问 Abd-El-Atty 等人（2019 年）。图像加密是一种广泛使用的图像保护技术，指的是从