XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System场景
远程工作场景中的威胁和缓解策略
摘要：COVID -19大流行对工作场所产生了巨大影响，采用远程工作急剧加速以及新的重大网络安全威胁。，既然恶意软件，勒索软件和网络钓鱼攻击正在增加网络威胁，就非常需要推动更严格的网络安全做法。本评论论文综合了大流行促成的网络安全挑战和趋势，专门针对网络威胁的激增，这些网络威胁利用了分散工作结构中利用漏洞的漏洞。本文引用了针对各种机构的网络攻击的证据，从勒索软件到网络钓鱼和分布式拒绝服务（DDOS）事件，并概述了为这些增加的活动带来的动机。讨论整个论文。本文回顾了组织用来应对这些威胁的各种工具和技术；这包括VPN，RBI和高级端点保护解决方案。此外，它也强调，需要所有圆形缓解策略，例如用户教育，MFA和非常强大的端点安全措施。本综述建立了对Covid -19与网络安全之间联系的分析 - 对于在积极地创造组织弹性的过程中不断进行对以往的组织的弹性进行进一步研究至关重要的 - 在流行数字环境中不断发展的网络威胁。关键字：网络威胁，缓解策略，互联 - 大流行，VPN，RBI，端点保护1。公司被迫迅速而广泛地适应远程工作的要求。引言我们的生活方式由于Covid -19的大流行而发生了巨大变化，这也导致了过度的犹豫不决和恐惧的合同[1] [2]。一些公司已重新考虑其身体工作场所和法规，以使员工在没有适当培训或准备的情况下远程工作。就目前而言，这些公司和团体中的大多数都缺乏如此迅速进行如此巨大变化的必要计划。在国家一级的努力以更好地监测COVID -19病毒[3]的传播，也有助于大大提高公司数量，使他们的工人能够为任何工作环境允许的任何人推荐远程工作，从而使工人能够远程工作。但是，在整个大流行中，在线危险都升级，强调了企业修改其网络方法的必要性 - 风险管理[4] [5]。随着远程工作的扩散，迫切需要优先考虑网络安全。远程工作环境引入了独特的安全挑战，包括无抵押的WI -FI网络，端点漏洞以及数据开放的潜力[6]。因此，需要确保需要确保远程工作的安全性，以确保敏感数据得到保护，满足监管合规性，并在处理组织资产时管理网络威胁概况。这里最大的挑战之一是确保以确保数据的酌处权和道德方式安全地访问公司资源的远程和多个位置/设备。实际上，大多数远程工人甚至都不知道他们可能偶然违反的网络安全最佳实践。此外，另一个原因是增加安全风险，因此，组织很难执行统一的安全政策和控制，是使用个人
iPad：迭代，平行和基于扩散的网络用于场景文本识别
如今，由于其多种应用，场景文本识别引起了越来越多的关注。大多数最先进的方法都采用带有注意机制的编码器框架，从左到右生成文本。尽管表现令人信服，但这种顺序解码策略限制了推理速度。相反，非自动回归模型提供了更快的同时预测，但通常会牺牲准确性。尽管使用明确的语言模型可以提高性能，但它会负担计算负载。此外，将语言知识与视觉信息分开可能会损害最终预测。在本文中，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案使用平行且迭代的解码器，该解码器采用了简单的解码策略。此外，我们将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并利用离散扩散策略，确保对双向上下文信息的详尽探索。广泛的实验表明，所提出的方法在基准数据集（包括中文和英语文本图像）上取得了卓越的结果。
网络现实的灾难场景开发和建模
缺乏影响网络保险市场的严重灾难性损失事件，这意味着系统性网络风险模型中的参数将固有地包含一定程度的主观性。但是，这并不意味着模型的输入不能完全合理，解释和证明。伙伴关系已格外小心，以使该模型尽可能简单和透明，也得到了很好的证明。外部专家，并在整个论文中参考了现有的学术和行业研究。本文使用的索赔和事件响应费用假设基于现实主义的实际索赔经验，但汇总和平滑以保留客户的机密性。希望这能为系统性网络风险的建模者提供基准，以校准事件成本。
RoboExp：通过机器人操纵的交互式探索行动条件的场景图
摘要：我们介绍了交互式场景探索的新颖任务，其中机器人自主探索环境并产生一个动作条件的场景图（ACSG），该图形图（ACSG）捕获了基础环境的结构。ACSG在场景中既说明了低级信息（几何和语义）以及高级信息（不同实体之间的动作条件关系）。为此，我们提出了机器人探索（RoboExp）系统，该系统结合了大型多模型（LMM）和明确的内存设计，以增强我们的系统功能。机器人的原因以及如何探索对象，通过交互过程累积新信息，并逐步构建ACSG。利用构造的ACSG，我们说明了机器人系统系统在促进涉及涉及刚性，清晰的对象，嵌套对象和可变形对象的各种真实的操纵任务方面的有效性和效率。项目页面：https：//jianghanxiao.github.io/roboexp-web/
弹性工作组：短期场景章
目前使用了各种建模方法，具有不同的优势和局限性。气候模型主要用于长期情景建模。正在进行一些发展，以改善短期建模，包括正在建模的传输通道和变量的广度以及对其局限性的理解。但是，这些改进可能不会在几年内进入主流。同时，公司更有可能适应现有的气候长期模型或其他短期模型（例如，用于资本管理的模型）以纳入与气候相关的风险。企业可以选择一个基准场景，该场景是将结果与结果进行比较的基准。
混合（QKD 和 PQC）安全场景和用例
基于物理属性的程序也可以被视为物理安全原语。这些原语基于基本的物理程序，这些程序反过来也可以用数学来描述，类似于传统的加密原语。与后者的主要区别在于，除了一些（可能非常复杂的）纯计算成分外，某些物理模型的特定数学描述在其定义中起着重要作用。虽然在数学安全原语的情况下，必须保证抽象的数学计算和通信由真实的计算机忠实地表示，但在物理安全子系统的情况下，物理模型的实现有效性也需要得到证明。典型的基本物理过程（“物理原语”）是纯量子密钥分发（通过真实的经典后处理通道）或物理层加密（通过有线 tqp 通道）
评估学生课程中的 13 种人工智能 (AI) 场景
#2 学生使用人工智能总结对某个问题或议题的反对立场或替代观点，并进一步探索这些观点。了解替代观点对学生来说至关重要。教师和主管应确保学生了解人工智能在此过程中的作用，以发现他们可能没有考虑过的观点和立场，拓宽他们的理解。然后，学生可以与老师或学校图书管理员合作，设计一种基于人工智能产生的想法的研究方法，例如使用人工智能概述的关键词进行有针对性的搜索。
VLM-AUTO：基于VLM的自主驾驶助手，具有人类的行为和对复杂道路场景的理解
摘要 - 关于自动驾驶的大语言模型的重新研究显示了计划和控制方面的希望。然而，高计算需求和幻觉仍然挑战准确的轨迹预测和控制信号基础。确定性算法具有可靠性，但缺乏适应能力，无法复杂驾驶场景，并在上下文和不确定性上挣扎。为了解决这个问题，我们提出了VLM-Auto，这是一种新型的自动驾驶助手系统，以基于对道路场景的理解，以可调节的驾驶行为来赋予自动驾驶汽车。涉及Carla模拟器和机器人操作系统2（ROS2）的管道验证了我们系统的有效性，并利用单个NVIDIA 4090 24G GPU，同时利用视觉语言模型（VLM）的文本输出能力。此外，我们还为包含图像集的数据集和用于微调系统的VLM模块的相应提示集。在卡拉实验中，我们的系统达到了97。我们数据集中5种标签的平均精度为82％。在实际驾驶数据集中，我们的系统实现了96。在夜面场景和令人沮丧的场景中的预测准确性为97％。我们的VLM-AUTO数据集将在https://github.com/ziongo6/vlm-auto上发布。
自动驾驶汽车感知能力的进步：从数据集收集到场景解释
自动驾驶汽车（AV）应为我们的最终地面运输形式。无疑，要实现完全自主驾驶还有很长的路要走。然而，我们对AV的探索的历史也很长，可以追溯到1920年代的第一个繁荣时期[1]。从技术上讲，早期的尝试不是自动驾驶，而是在某种程度上是遥控的，这只是将驾驶员移开车辆。当时，此任务需要集成同样智能的车辆和道路[2]。标志性的开创性实验之一发生在1950年代；通用汽车将电路嵌入公共高速公路的一部分，以展示自我引导系统[3]；尽管自动驾驶系统不在汽车内部，但它实现了AV的基本图像。通用电动机的实验反映了当时的研究浓度，AVS使用道路干扰车辆的行为以实现自动驾驶并消除驾驶员错误[4]。20世纪下半叶，综合电路的兴起将AV研究的范围从建造所谓的道路转变为开发智能车辆，因为计算机和传感器足够小，可以在普通的生产车中使用。计算机视觉和机器学习的出现标志着AV的快速进步，这被视为独立的运输能够感知环境并浏览多种传感器读数。对AV的期望正在解决与普通车辆相关的问题问题，包括污染，拥塞和交通总额[5]。随着AV的自动化和智力的发展，研究人员提出了超过技术观点的关注[6]。在所有道德和道德问题中，AV的安全引起了最大的关注[7]。安全的承诺要求AV技术已提高并与所有功能视角集成在一起，这些视角被归类为工作中的四个障碍[8]：感知，计划和决策，措施，动力和车辆控制以及系统监督。本文的重点是AV的感知能力。尽管AV的历史已经准备好了几十年，但AV感知的视野模棱两可，并且随着新兴技术的发展而发展。在一开始，感知通过分析AV和其他物体的距离来驱散周围环境的地图扮演辅助作用[9]。例如，同时定位和映射（SLAM）算法模糊了感知和映射之间的边界。但是，由于计算机视觉技术的快速发展，AVS的感知定义正在发展。快速而精确的对象检测和分类功能导致了整合感知和计划/决策阶段的建议。工作[10]是一种著名的早期尝试，它采用了整合思想，名为“直接感知”范式。与我所介绍的感知[11]和行为反射感知[12]相比，在本文中提到的直接掌握将更多的计算资源分配给环境感知，并旨在通过很少的经典映射和本地化阶段实现自主驾驶。工作的本质[10]是基于卷积神经网络（CNN）模型，该模型将图像映射到几个关键的预测指标，例如车辆对道路的方向以及与其他与道路相关的物体的距离。显然，由于神经网络在早期的局限性上，该建议是解析整个场景（介导的感知）和将图像直接映射到驾驶动作（行为反射感知）之间的贸易。因此，全局映射和本地化仍然存在于其过程中。尽管如此，直接受访方法激发了研究人员在AV感知领域中利用深度学习技术的潜力的兴趣[13]。
场景设置和强迫数据进行影响模型评估和影响归因于部门间影响模型的第三轮
1分子医学和外科系，卡罗林斯卡研究所，171 77斯德哥尔摩，瑞典； neda.ekberg@ki.se（N.R.E。）; sergiu.catrina@ki.se（S.-B.C.）; kerstin.brismar@ki.se（K.B.）2 Centre for Diabetes, Academic Specialist Centre, 113 65 Stockholm, Sweden 3 Department of Endocrinology, Metabolism and Diabetes, Karolinska University Hospital, 171 64 Stockholm, Sweden 4 Department of Women's and Children's Health, Karolinska Institutet, 171 77 Stockholm, Sweden; Angelica.hirschberg.linden@ki.se 5生理学，营养和生物力学系，Åstrand实验室，瑞典体育与健康科学学院，114 33瑞典斯德哥尔摩； Michaela.sundqvist@gih.se 6 Karolinska大学医院妇科与生殖医学系，171 76瑞典斯德哥尔摩 *通信：anton.hellberg@ki.se