XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大且
Lakshmi Surya Latike博士，M.Vani 2，M.Neha 2，N.Spoorthi 2（2024）。强大且安全的框架，用于增强物联网网络安全性来对抗WORMH
无线传感器网络（WSN）在过去几十年中已经显着发展，成为监视和控制各种应用程序的重要组成部分，例如环境传感，医疗保健和工业自动化。传统上，WSN依靠静态路由协议，这些协议不能很好地适应网络条件的变化，从而导致了诸如交通拥堵，能源效率低下和整体网络绩效之类的问题。这些系统使用固定的路由路径进行数据传输，通常会导致网络上的负载分布不平衡，从而降低了传感器的寿命和性能。传统WSN系统的主要缺点是他们无法处理流量或网络条件的动态变化，例如节点故障，能量耗尽或环境破坏。这会导致效率低下的路由，不必要的数据重传和增加功耗。此外，大多数常规的WSN不能很好地支持可扩展性，因此很难随着网络的增长而保持最佳性能。此外，传统的路由方法通常依赖于单个路径，如果路径变得不可用或拥挤，则增加数据丢失的风险。该系统解决的问题是需要一种更适应性和高效的路由机制，该机制可以处理网络中的动态变化，同时确保负载平衡和容错性。这项研究的动机是提高WSN的可靠性，能源效率和可扩展性，尤其是在传统方法无法有效执行的大规模网络的背景下。所提出的系统旨在将软件定义的网络（SDN）与WSN集成，以启用动态负载平衡和多路径路由。SDN允许对路由路径进行集中控制和实时适应，提供提高的灵活性，更好的交通管理和增强的容错性。通过动态调整路线并平衡整个网络的负载，该系统试图克服传统方法的局限性，并确保在各种WSN应用程序中的最佳性能。
建立一支强大且具有代表性的野火缓解和管理队伍
野火救援人员一直是全球关注的焦点，这是有充分理由的。最近几年的灾难性火灾给野火响应系统带来了巨大压力，包括广泛的资源短缺以及消防员的疲劳和倦怠。人们越来越普遍地认识到，社会必须与火灾建立一种新的关系——这种关系需要创新的土地管理方法，以管理社会生态健康而不是火灾。为了打破火灾状况不断恶化、工作人员负担越来越重以及响应者和社区面临更严重风险的循环，有必要进行主动投资，以准备、减少和建立对建筑和自然环境以及人员的野火影响的抵御能力。然而，有许多挑战阻碍了这种模式转变的实现，包括劳动力能力不足以满足日益扩大的野火风险管理需求，而不仅仅是灭火；劳动力持续同质化；社区参与和影响火灾管理决策的机会不足；以及消防管理人员过度依赖灭火实践。
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（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 1 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.18.576233 doi：bioRxiv preprint
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图 1. APPEAL 克隆。A、从载体 pYJA5 中去除氨苄青霉素抗性基因 (AmpR)。sgRNA1-4 和甲氧苄啶抗性基因 (TmpR) 与三个不同的 PCR 扩增子融合。所有元件均经过 Gibson 组装以形成 4sgRNA-pYJA5 质粒，并用甲氧苄啶筛选转化子。描绘了 4sgRNA-pYJA5 全质粒和 4sgRNA 盒的详细结构。LTR，长末端重复；Ψ，包装信号序列；PB，piggyBac 转座子元件；PuroR，嘌呤霉素抗性元件；hU6、mU6、hH1 和 h7SK 是普遍表达的 RNA 聚合酶 III 启动子；sg，sgRNA。 B、转化大肠杆菌并进行甲氧苄啶筛选后，代表性 pYJA5 限制性片段、3 片段 PCR 和 APPEAL 克隆产物的单菌落 PCR。Bbs I 消化 pYJA5 产生约 1 千碱基 (kb) 的 AmpR 元件条带和约 7.6 kb 的线性化载体条带（左）。使用相应的 sgRNA 引物进行 PCR 后，三个扩增子在琼脂糖凝胶上分别显示预期的 761、360 和 422 bp 大小（中）。使用转化细菌平板中 APPEAL 克隆产物 4sgRNA 盒两侧的引物进行单菌落 PCR 始终产生预期大小（2.2 kb，右）。 C ，8 个具有不同 4sgRNA 序列的独立 APPEAL 实验中正确、重组和突变 4sgRNA 质粒的百分比（每个实验测试 ≥22 个菌落）。D ，四个 APPEAL 实验中正确、重组和突变 4sgRNA 质粒的百分比。每个点代表一个由八个菌落组成的独立生物复制品（n=24；平均值 ± SEM）。E ，高通量格式的 APPEAL 克隆时间线（h：小时；d：天）。
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未来电力系统控制中心对能源转型的展望，现代电力系统与清洁能源杂志，2022 年，A. Marot、A. Kelly、J. Cremer 等人。
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
强大且安全的人工智能
无论在设计和开发上投入了多少时间和精力，所有系统都会在某个时候失效。人工智能系统也不例外，容易出现意想不到的、有时甚至是惊人的故障模式。一些故障表明系统组件的脆弱性，例如小贴纸会阻止自动驾驶汽车的感知系统识别停车标志 [1] 。其他故障则表明攻击者如何利用人工智能的新界面来导致故障，例如社交媒体“喷子”通过一连串种族主义语言改变人工智能聊天机器人的个性 [1], [2] 。还有一些故障凸显了系统缺乏多功能性，例如当你的智能扬声器无法回应带有口音的朋友的声音时。即使是在严格控制的开发、实验室和测试环境中操作，能力强且意图良好的开发人员也会无意中创建跨领域和用例的易发生故障的系统。我们如何才能为复杂且模糊的环境（例如国家安全领域）构建强大且安全的人工智能系统？在这些环境中，故障的潜在后果可能是灾难性的。
研究文章 新西兰国家糖尿病筛查计划中人工智能的实施：基于云、强大且定制化
卷积神经网络 (CNN) 已成为医疗分类任务中 AI 实现的一种重要方法。糖尿病视网膜病变 (DR) 分级一直是眼科 AI 发展的最前沿。然而，将这些 CNN 推广到现实世界的 DR 筛查程序中仍然存在重大障碍。我们认为这些困难是由于使用了 1) 小型训练数据集（<5,000 张图像）、2) 私有和“精选”存储库、3) 本地实施的 CNN 实现方法，而 4) 依赖测量的曲线下面积 (AUC) 作为衡量 CNN 性能的唯一标准。为了解决这些问题，公共 EyePACS Kaggle 糖尿病视网膜病变数据集被上传到 Microsoft Azure™ 云平台。训练了两个 CNN；1 个“质量保证”，2. 一个“分类器”。随后，在“质量评估”CNN 模型创建的“非精选”和“精选”测试集上测试糖尿病视网膜病变分类器 CNN (DRCNN) 的性能。最后，使用两种后训练技术提高了 DRCNN 的灵敏度。我们的 DRCNN 被证明是稳健的，因为它在“精选”和“非精选”测试集上的表现相似。实施“级联阈值”和“最大边际”技术显著提高了 DRCNN 的灵敏度，同时也提高了其他等级的特异性。