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Stegastylegan：迈向通用和实用的生成图像隐志
由于具有促进安全性和散装嵌入能力的潜力，生成图像隐志的最新进展引起了人们的关注。但是，通常用于特定任务的生成隐志方案，并且几乎不应用于具有实际约束的应用。为了解决这个问题，本文提出了一种通用的生成图像steganography方案，称为隐肌Stylegan（Stegastylegan），该方案符合同一框架内的安全性，容量和稳健性的实际目标。在Stegastylegan中，使用新颖的分布保护秘密数据模块（DP-SDM）用于通过保留模型输入的数据分布来实现可证明的固定构成图像隐肌。此外，发明了一种通用和有效的秘密数据提取器（SDE），以进行准确的秘密数据提取。通过选择是否在训练过程中合并图像攻击模拟器（IAS），一个人可以获取两个具有不同参数但相同结构（发电机和提取器）的模型，以进行无损和有损的通道隐秘通信，即Stegastylegan-ls and Stegastylegan和Stegastylegan。此外，通过与GAN倒置交配，也可以实现有条件的生成型软糖。实验结果表明，无论是对于无损或有损的通信陈列而言，提出的Stegastylegan都可以显着超过相应的最新计划。
小精灵的恶意：实用的耐药加密而没有随机的口腔
摘要。变形加密的概念（Persiano，Phan和Yung，Eurocrypt '22），旨在使私人通信能够在中央权威（Henceforth称为独裁者）大量控制的环境中，他们可以获取用户的秘密密钥。从那时起，各种作品就在几个方面（包括其局限性）提高了我们对AE的理解。在这方面，最近的两部作品构建了各种抗变形的加密（是）方案，即，最多允许Covert通信的O（log（log（λ））位的方案。但是，这些结果仍然不令人满意，每个结果都至少带有以下问题之一：（1）使用加密重型锤子（例如，难以区分性混淆（IO））； （2）滥用原始定义以定义过于强大的独裁者； （3）依赖随机甲骨文模型（ROM）。尤其是，ROM中的证据是有争议的，因为它们无法解释用于实例化随机Oracle的哈希函数的变形方案。在这项工作中，我们克服了所有这些局限性。首先，我们描述了一种耐药的加密（是）方案，仅依靠公开的加密和极其有损函数（ELFS）来实现实用性，这都是从（指数）DDH假设中得知的。进一步假设独特的Nizks（从IO中知道），我们提供了另一种结构，我们后来用它来意识到第一个确定性是：也就是说，一种同时达到对每个可能的变形安全水平的变形抗性水平的单一方案。
咪唑实用的石墨烯和碳纳米管用于CO2检测
a) Univ Gustave Eiffel, Univ Paris is Creteil, CNRS, UMR 8208, MSME, F-77454 Marne-la-Vallée, France B) Univ Gustave Eiffel, Cosys-Lisis, F-77454 Marne-la-Vallée, France C) Laboratory of Physics of Mince Interfaces and Simals (LPICM) Ecole Polytechnique，Polytechnique de Paris，91128 Palaiseau，法国
实用的协作感知：异步和多代理3D对象检测的框架
摘要 - 批判是基于激光雷达的对象检测方法的主要挑战，因为它使自我车辆无法观察到的感兴趣区域。提出的解决此问题的解决方案来自通过车辆到所有（V2X）通信的协作感知，这要归功于在多个位置存在连接的代理（Vehilect和智能路边单位）的存在，以形成完整的场景表示。V2X合作的主要挑战是绩效 - 带宽折衷方案，它提出了两个问题（i）应该在V2X网络上交换哪些信息，以及（ii）如何融合交换的信息。当前最新的最新方法可以解决中期方法，其中传达了点云的鸟眼视图（BEV）图像，以使连接剂之间的深层相互作用，同时减少带宽消耗。在达到强大的性能时，大多数中期方法的现实部署都受到过度复杂的体系结构和对代理间同步的不切实际的假设的阻碍。在这项工作中，我们设计了一种简单而有效的协作方法，基于从每个代理商中交换输出，从而实现更好的带宽性能折衷，同时最大程度地减少了单车检测模型所需的更改。此外，我们放宽了现有的有关代理间同步的最新方法中使用的假设，仅需要在连接的代理之间进行常用时间参考，这可以在实践中使用GPS时间实现。该代码将在https://github.com/quan-dao/practical-collab-ception中发布。在V2X-SIM数据集中进行的实验表明，我们的协作方法达到76.72平均平均精度，这是早期协作方法的性能99％，同时消耗了与晚期协作一样多的带宽（平均为0.01 MB）。
人工智能可改善患者治疗效果——实用的随机对照试验是秘诀
要理解这些研究为何存在缺陷，我们需要了解核心问题：由于评估结果不充分、非随机，两组患者（常规护理组和 AI 干预组）在影响结果的特征上存在系统性（非随机性）差异。要得出 AI 应用改善患者结果的因果结论，所有其他因素的差异都需要完全由偶然因素造成或经过充分调整。在观察性研究或不充分的研究设计（例如前后研究或计划不周的阶梯楔形设计）中，这种情况很少见。一个常见的误解是，调整潜在的混杂变量将解决这个问题，并消除治疗选择偏差和残留混杂。通常，情况并非如此，因为研究人员没有记录、无法获得或甚至不知道所需的变量。在大多数情况下，不应将残留混杂列为论文中的限制，然后继续使用该模型进行患者护理，而应将残留混杂视为致命缺陷，并在将模型用于患者护理之前对其进行随机测试。
通过机械化学接枝实现可持续且实用的超疏水表面
接触角（> 150 °）并且在低滑动角下易滚落。[1–3] 因荷叶自清洁机制的发现和阐明而受到广泛关注[4,5]，超疏水表面因其实际应用而引起了广泛关注，例如自清洁太阳能电池[6–8]、金属表面的腐蚀抑制层[9,10]防冰涂层[11,12]以及油/水分离膜和网[13–15]。超疏水表面已在许多细分应用中得到采用，例如防血服装[16]、防生物污损涂层[17,18]，以及用于浓缩分子以进行生物测定分析并提高检测限。 [19,20] 超疏水表面具有异质形貌，具有纳米和微观粗糙度，以由气穴隔开的突起形式存在，通常使用低表面能材料制成。 [21] 纳米/微米级突起与低表面能的结合导致粘附性降低和液滴流动性提高。溶剂和有毒化学品的过度使用、漫长而繁琐的化学过程、有限的生物相容性和昂贵的材料是可持续制造超疏水表面的挑战。一种方便而通用的方法，也适用于商业
为什么，何时以及如何评估新生儿护理部门的自主神经系统成熟：一个实用的概述
tagedp摘要通过心率变异性（HRV）分析对新生儿的自主反应性评估是一种简单而重要的辅助，以识别dysautonomia的病理情况。多亏了这种相对简单且可重复的分析工具，儿科医生可以识别和针对具有威胁生命的事件风险的儿童，即患有心脏呼吸自我调节的内在能力的人，他们应该从密切心脏验证效率监测中受益。不同的数学算法在RR间隔的长度上整合了延迟或实时变化，以更好地了解新生的自主性成熟状态。HRV分析是评估自主平衡的非侵入性工具，对于评估自主神经系统的功能至关重要，并且更具体地，更具体地，副交感神经/可怜的平衡。尽管有许多公认的诊断和治疗意义，但其对新生儿医学的应用尚不清楚。©2023 Elsevier Masson Sas。保留所有权利。
在气候变化和灾难的背景下，国际保护对跨境流离失所的人：实用的工具包
在AC（Eritrea）[2023] NZIPT 802201–202中，新西兰移民和保护法庭认为，基于一对厄立特里亚夫妇的国际保护要求，基于广义贫困和欠发达的条件，其影响因气候变化的影响而加剧。法庭裁定，‘厄立特里亚政府的直接和间接行动（包括该州的军事优先次序，不良的治理，腐败和虐待严重影响上诉人的生存生活方式）已为他们的预期做出了有意义的贡献”（第147段）。承认政府最近实施气候适应措施的最新步骤，但仍发现“这种降低风险的降低因素不足以减少在此处和现在低于实际机会水平的上诉人面临饥饿的风险”（第148段）。
实用的实用蓝图，用于实施生成AI检索的生成一代
在这种变革性的景观中，检索增强的一代（RAG）已成为一种企业用例的验证方法。rag是一种通过与外部知识来源集成来增强大语模型（LLM）的技术。这种方法利用预先训练的LLM之外的其他信息来提高其性能并产生更明智和准确的响应。通过使企业能够利用数据泛滥，并将其引导到可行的情报中，RAG代表了一个良好的解决方案，对于应对数据过度的组织和精确驱动的决策做出的必要性。
bandfuzz：一个实用的框架，用于与强化学习进行协作融合
近年来，协作模糊已成为一种有效而有效的方法来发现软件漏洞。这种协作方法利用了多个模糊器的优势来增强模糊过程的总体功效。这种方法的显着例子[1-4]包括诸如Autofz [3]之类的项目，该项目结合了11种不同的模糊剂的集体努力和Pastis [1]，这是SBFT23竞争中展示的三个模糊剂的组合。这些举措证明了在各种软件应用程序中出土漏洞的协作模糊的巨大潜力。协作模糊的原理很简单：通过结合不同的模糊技术，我们可以创建一个更强大，更具智力的绒毛。每个模糊器都贡献其独特的优势，例如不同的突变操作或种子选择策略。通过合并这些独特的方法来实现的协同作用显着增加了发现以前有用的软件脆弱性的可能性，甚至在