XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出实
自动化脆弱性管理一起出
流动性的数字化正在迅速发展，但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战：不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性，严格的法规（例如UN-R-R155/156，ISO/SAE 21434）的脆弱性增加了，增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时，并在适当的范围中提高了差异，并在适度的范围中逐渐增加。
出生前 - 忽视如何严重2024
如果孩子与照料者几乎没有互动，它可以改变情感和言语途径的发展和影响他们的学习能力。如果营养不良，神经细胞可能会变得弱或受损，这可能会导致脑功能降低。这可能会对以后的生活产生影响。
研究描述-HTLV抗体确认试验检测...
对于抗体检测难以发现的病例，通过对抗体反应性和原病毒的详细分析积累数据将有助于改进检测试剂、将准确的结果告知献血者，以及了解日本HTLV-2感染的实际状况。此外，了解国内流行毒株的特点及外来毒株的流入情况，对采取输血用血液制品传染病防治措施至关重要。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
适用于 V2V 通信的实用后量子认证
摘要 — 我们解决了支持后量子密码 (PQC) 及其在安全关键型车对车 (V2V) 通信中的巨大开销这一非典型挑战，处理了 V2V 有限无线电频谱内严格的开销和延迟限制。例如，我们表明，当前用于支持 V2V 签名验证的频谱几乎不可能采用 PQC。因此，我们提出了一种消息签名证书传输的调度技术（我们发现目前高达 93% 的冗余度），该技术可以学习自适应地减少无线电频谱的使用。结合使用，我们设计了 PQC 和 V2V 的第一个集成，在可用频谱的情况下满足上述严格约束。具体而言，我们分析了 NIST 为标准化而选择的三种 PQ 签名算法以及 XMSS (RFC 8391)，并提出了一种部分混合身份验证协议（传统密码学和 PQC 的定制融合），用于我们概述的向完全 PQ V2V 过渡的初期过渡期的 V2V 生态系统中。我们的可证明安全协议有效地平衡了安全性和性能，这一点已通过软件定义无线电 (USRP)、商用 V2V 设备以及道路交通和 V2V 模拟器进行了实验证明。我们展示了我们的联合传输调度优化和部分混合设计在现实条件下可扩展且可靠，与目前最先进的技术相比，平均延迟微不足道（每条消息 0.39 毫秒）。
从头算实空间计算模拟软件包
我们介绍 SPARC：用于从头算实空间计算的模拟包。SPARC 可以在静态和动态设置中对孤立系统（例如分子）以及扩展系统（例如晶体和表面）执行 Kohn-Sham 密度泛函理论计算。它安装/使用简单，与最先进的平面波代码具有很强的竞争力，在少数处理器上表现出可比的性能，并且随着处理器数量的增加而具有越来越大的优势。值得注意的是，SPARC 将大型并行计算机上具有 O（100-500）个原子的系统的求解时间缩短到几秒钟，比平面波同类产品高出一个数量级甚至更多。© 2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
局部驱动量子磁体的实空间热化
对孤立系统中热化及其破坏的研究使人们对非平衡量子态及其对初始条件的依赖性有了更深入的了解。初始条件的作用因量子多体疤痕的存在而突出，量子多体疤痕是一种特殊的非热态，具有潜在的有效超自旋结构，嵌入在原本混乱的多体谱中。自旋海森堡和 XXZ 模型及其在一维和更高维度中的变体已被证明具有精确的量子多体疤痕，表现出可在合成和凝聚态系统中实现的自旋螺旋态的完美复兴。受这些进展的启发，我们提出了实验上可访问的、局部的、时间相关的协议来探索空间热化概况，并强调系统的不同部分如何热化并影响超自旋的命运。我们根据驱动自旋与其余自旋之间的相互作用，确定了铁磁（X 极化）初始状态的不同参数范围，包括局部非热行为，其中驱动自旋有效解耦，充当“冷”点，同时有助于加热其他自旋。我们还确定了超自旋在长时间内保持对局部驱动弹性的参数范围。我们开发了一个实空间和 Floquet 空间图来解释我们的数值观察，并做出了可以在各种实验装置中测试的预测。
金融理论与实践的当前问题 - REU
金融和经济活动理论与实践中的当前问题：第四届全俄（全国）科学与实践会议材料汇编，2022 年 3 月 30 日。/ 编辑委员会: N. V. Bokova [等人]；俄罗斯普列汉诺夫经济大学沃罗涅日分校。G.V.普列汉诺夫。– 沃罗涅日：“科学书籍”出版印刷中心，2022 年。– 212 页。– ISBN 978-5-4446-1705-2。– 文本：直接。该汇编展示了经济学院经济学学科教师、从业人员和学生的科学研究成果，这些成果在第四届全俄（全国）科学实践会议“金融和经济活动理论与实践专题问题”上进行了检验，该会议由普列汉诺夫俄罗斯经济大学沃罗涅日分校会计、分析和审计系和金融与信贷系于 2022 年 3 月 30 日举办。面向经济大学的学生和研究生、经济学学科教师，以及所有对金融领域当前问题和现代俄罗斯经济实体部门感兴趣的人。