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使用事件相机进行神经形态序列学习
图 1：机器人硬件和基于事件的视频。（A）移动机器人由带有 DAVIS346 事件摄像头的 TurtleBot3 Burger 构成。装有 48 个 SpiN-Naker 芯片的 Spinn-5 板（59）用于模拟我们的 SNN 模型。（B）该模型使用机器人在具有不同视觉混乱程度的自然环境中行驶时记录的数据进行训练/测试。（C）每当像素改变强度时，摄像头就会连续产生“事件”。'x' 和 'y'：像素地址，'t'：时间（来自原始 DAVIS 输出的纳秒时间分辨率），'on'：从暗到亮的变化，'off'：从亮到暗的变化。（D）传统视频具有固定速率的静态强度帧。（E）在向前运动期间集成“事件”，可以在事件摄像机的运动“帧”中可视化场景。红色和蓝色代表事件的极性，如图 (C) 所示。
通过无偏统计分析来分析 CsPbBr3 钙钛矿量子点的间歇性
摘要：我们应用无偏贝叶斯推理分析方法分析了 CsPbBr 3 钙钛矿量子点的强度间歇性和荧光寿命。我们应用变点分析 (CPA) 和贝叶斯状态聚类算法来确定切换事件的时间以及以统计无偏方式发生切换的状态数，我们已对其进行了基准测试，以适用于高度多状态的发射器。我们得出结论，钙钛矿量子点显示出大量的灰色状态，其中亮度一般与衰减率成反比，证实了多个复合中心模型。我们利用 CPA 分区分析来检查老化和记忆效应。我们发现，量子点在跳转到暗状态之前往往会返回到亮状态，并且在选择暗状态时，它们往往会探索可用的整个状态集。■ 简介
跨国食品饮料公司利用人工智能进行暗中操纵：公司文件分析
摘要 目的：描述全球领先的食品和饮料公司如何使用人工智能 (AI) 启用的暗助推来影响消费者行为。设计：审查了全球食品和饮料行业 12 家领先公司最近的五份年度报告（根据公司不同，范围从 2014 年至 2018 年或 2015 年至 2019 年）和网站，以确定人工智能和新兴技术如何影响消费者行为。根据近端物理微环境干预类型 (TIPPME) 框架对人工智能和新兴技术的用途进行分类，该框架是一种用于对助推型行为改变干预措施进行分类和描述的工具（以前也用于描述酒精行业使用的暗助推型方法）。设置：不适用。参与者：全球食品和饮料行业 12 家领先公司。结果：从 11 家公司的 57 份文件中提取文本。食品和饮料公司使用的人工智能暗推包括改变产品和物品的可用性（例如，通过社交聆听来指导产品开发）、位置（例如，通过决策技术和面部识别来操纵菜单板上产品的位置）、功能（例如，根据当前选择促使进一步购买的决策技术）和呈现方式（例如，通过增强现实或虚拟现实来提供引人入胜的沉浸式营销）。结论：公共卫生从业者和政策制定者必须了解并参与这些技术和策略，才能抵制行业对有害健康的产品的推广，尤其是行业对人工智能和其他新兴技术的投资表明它们的使用将继续增长。
泰国威胁形势报告 - SOCRadar
SOCRadar DarkMirror 检测到 14,534 条暗网帖子。其中 190 条帖子与泰国的组织有关。SOCRadar 检测到全球范围内有“2,900 起勒索软件事件”，属于 52 个不同的勒索软件组织。其中 53 起事件属于泰国的组织。根据 SOCRadars DarkMirror 的数据，“政府、教育和媒体与娱乐”是泰国过去 12 个月内最受攻击的三大垂直行业。在指定的时间范围内，泰国检测到了“42,913 台启用递归的设备”。根据 SOCRadar 提供的情报，观察到“590 次不同的网络钓鱼攻击”针对泰国公司。“88,588 名泰国用户”感染了 Stealer（Redline、Raccoon、Vidar）。“近 100 万个访问‘.th’域的凭据被泄露”，并分发到暗网上。已记录到针对泰国的“24 起已完成的 DDoS 攻击”，这些攻击持续时间超过一小时。
2023 年网络威胁预测 | Fortinet
我们预测，新的漏洞和攻击者的“左手”活动或攻击前侦察和武器化将会增加，这将为进一步加速犯罪即服务 (CaaS) 的增长铺平道路。仅在 2022 年上半年，我们发现的新勒索软件变种数量就比前六个月增加了近 100%，我们的 FortiGuard Labs 团队在 2022 年上半年记录了 10,666 种新勒索软件变种，而 2021 年下半年只有 5,400 种。新勒索软件变种的爆炸式增长主要归因于 RaaS 在暗网上的日益流行。没错：就像流媒体或外卖应用程序一样，我们预计网络犯罪组织将使用订阅模式服务并购买即插即用的勒索软件以快速获得报酬。为了给受害者增加更多压力，RaaS 运营商经常威胁说，如果他们的要求得不到满足，他们就会在暗网上泄露被盗数据。
SNSPD 冷读：活动和计划
作为光子探测器：• 可用于从深紫外到中红外时间相关单光子计数的最高性能探测器• 在 1550 nm 处已证实的探测效率高达 98%• 时间抖动低于 3 ps• 有效的零暗计数率• 本征光子数分辨率• 阵列中最大计数率超过 1 Gcps
ATLAS 文档
大部分对暗物质 (DM) 的实验研究都集中在弱相互作用大质量粒子 (WIMP) 上，这种粒子与标准模型 (SM) 粒子直接相互作用，其强度与弱相互作用相当。然而，无论是直接 [ 1 – 9 ] 还是间接探测实验 [ 10 ]，对类 WIMP 暗物质的限制都越来越严格。WIMP 范式的一个引人注目的替代方案是，DM 粒子属于“暗区”(DS)，它在标准模型规范群下是中性的，并且只通过一个或多个标准模型以外的介质粒子与标准模型相互作用 [ 11 – 15 ]。如果介质衰变为 DS 粒子在运动学上是被禁止的，它衰变回标准模型粒子将被标准模型和介质之间的小耦合所抑制，从而产生潜在的宏观固有衰变长度（𝑐𝜏 ≳ 100 𝜇 米）。这些所谓的长寿命粒子（LLP）也在介体粒子通过高维算符与标准模型耦合的场景中被预测，例如在以类轴粒子（ALP）为特征的模型中[ 16 ， 17 ]。
用星星学约束深色光子特性
抽象的暗光子是标准模型的某些扩展中调用的粒子，可以说明宇宙的暗物质含量至少部分。已经提出，恒星内饰中的深色光子的产生可能以取决于暗光子质量及其与标准模型颗粒的耦合（动力学混合参数χ）的速率发生。在这项工作中，我们旨在探索深色光子生产在晚期进化阶段的太阳质量红色巨型分支（RGB）恒星中的影响。我们证明，在所谓的RGB凸起，深色光子的产生中，可能是恒星有足够的显着意义的能量汇，以修改星星对流区域的扩展。我们表明，Asterosology能够检测到结构中的这种变化，从而使我们可以分别预测深色光子的质量和动力学混合的900 eV和5×10-15。我们还证明，可以从黑暗光子增加RGB尖端在当前观察不确定性上的光度的事实得出其他约束。因此，这项工作为经验方法铺平了道路，以加深对这种暗物质颗粒的研究。
间接搜索时间域中的超季度暗物质
暗物质今天可能以超Heavy的复合状态的形式存在。这种暗物质状态之间的碰撞可以释放出强烈的辐射爆发，其中包括最终产品中的γ射线。因此，暗物质的间接检测信号可能包括非常规的γ射线突发。这样的爆发可能并不一定是因为它们的γ射线通量低，而是它们的短暂性和稀有性。我们指出，到目前为止，由于现有和计划中的设施可以在不久的将来检测到后者，其无探测是由于后者而引起的。尤其是，我们建议，通过轻微的实验调整和合适的数据分析，成像大气Cherenkov望远镜（IAIACTS）和脉冲全套近红外的近红外和光学搜索，以寻求外星智能（Panoseti）是可检测如此罕见的，简短而强烈的强烈爆发的有希望的工具。我们还表明，如果我们假设这些爆发源于暗物质状态的碰撞，那么IACTS和PANOSETI可以探测超出现有限制的大型暗物质参数空间。此外，我们提出了一种暗物质的混凝土模型，该模型在这些仪器中产生可能检测到的爆发。