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多目标定向灰盒模糊测试
摘要 — 定向灰盒模糊测试 (DGF) 可以通过寻求到达程序位置或按顺序探索某些位置来快速发现或重现程序中的错误。然而，由于其静态阶段划分和粗粒度的能量调度，以前的 DGF 工具在面对多个目标位置（简称目标）时表现不佳。在本文中，我们提出了多目标定向灰盒模糊测试，旨在在模糊测试活动中到达多个程序位置。具体而言，我们提出了一种新颖的策略来自适应地协调探索和利用阶段，以及一种新颖的能量调度策略，通过考虑种子和目标位置之间的更多关系。我们在一个名为 LeoFuzz 的工具中实现了我们的方法，并在崩溃重现、真正验证和实际程序中的漏洞暴露方面对其进行了评估。实验结果表明，LeoFuzz 在有效性和效率方面优于六种最先进的模糊测试器，即 QYSM、AFLGo、Lolly、Berry、Beacon 和 WindRanger。此外，LeoFuzz 在实际程序中检测到 23 个新漏洞，其中 11 个已分配 CVE ID。
AI-OCR・RPA 实证实验成果报告 - 木津川市
1-1 现状和课题 市政府的业务涉及将居民等提交的申请内容输入系统、修正输入错误等日常且繁重的行政工作，这也是工作人员长时间工作的原因之一。 为了解决这一问题，需要利用AI-OCR和RPA来缩短工作时间并实现准确处理，从而减轻常规任务的负担并提高其效率，同时提高员工工作的附加值，例如政策规划、外部协调以及与居民的沟通等员工应从事的主要任务，从而实现工作方式改革并改善公民服务。 国家政府也在《世界最先进的数字化国家宣言和促进公私数据有效利用的基本计划》中提出了人工智能、物联网、云计算等先进技术的示范和推广，呼吁向“智能地方政府”转变。
AI - 银木全模型 (1)
开始前：1. 选择干净、平坦、宽敞的组装区域。避免可能损坏产品的坚硬表面 2. 抬起时要小心。产品应尽可能靠近使用点进行组装 3. 确保您拥有完成组装所需的所有物品 4. 开始组装前，请务必仔细阅读组装说明。5. 将所有硬件零件和包装放在儿童接触不到的地方。6. 请勿过度拧紧螺钉和螺栓，因为这可能会损坏螺纹
木毒素诱导心室心动过速
一名24岁的妇女被转诊给我们的诊所，并诊断为心室心动过速（VT）。在过去的6周中，她服用了米亚梅林30毫克/天的抑郁症，经过1个月的治疗后，她开始抱怨心p和同步发作。由于怀疑甲状腺功能超强，她咨询了一名建议β受体阻滞剂治疗（美托洛尔25 mg竞标）的医生。甲状腺功能测试正常，但她继续服用美托洛尔而没有症状解决。值得注意的，在我们部门入院前两周1）。入院时，临床检查正常，心率为80次/分钟，血压为120/60 mmHg，并且存在心脏听觉上的生理S3声音。胸部摩恩术和实验室分析正常，包括甲状腺功能测试和血清电解质。ECG表现出鼻窦节律，QRS轴在60°，没有任何异常。疾病性心脏病。在平均的ECG记录时，不存在晚期电位。2周前进行的Holter ECG除非存在10秒的非固定VT，持续时间为10秒，速率为165/min，没有其他异常（心率可变性参数是正常的，心室过早收缩和上性心律失常，未呈现）。，这种治疗已停止。自甲素治疗中断10天后，VT为
Microsoft PowerPoint - Web 版本载体运输污染物贸易外展_2016 年 3 月.v.2.pdf
• 在当今的全球经济中，国际贸易量增加了入侵（“非本地”）物种进入美国的可能性。 • 过去引入的非本地害虫和疾病严重损害了城市和乡村景观。收入损失和清理费用累计已达数十亿美元。 • 每年，入侵物种对美国经济造成超过 10 亿美元的损失。 • 这一成本不包括入侵物种对数亿英亩的本地生态系统、本地植物和动物造成的破坏。 • 两张照片都显示了翡翠灰螟对树木造成的破坏，翡翠灰螟是一种破坏性的蛀木甲虫，原产于中国和东亚的白蜡树。 • 据信，这种昆虫是通过货船或飞机运输的受污染木质包装材料 (WPM) 引入美国的，这些材料来自其原产地亚洲。 • 翡翠灰螟于 2002 年首次在美国被发现，目前已在 22 个州发现。 • 翡翠灰螟雌性在表面、裂缝和裂隙中的灰树皮上，或就在灰树外皮下产卵。 • 孵化后，幼虫立即开始咀嚼外皮，直至将营养物质散布到整个树的组织层。 • 幼虫在韧皮部中的 S 形隧道（称为通道）中进食。随着幼虫进食和成长，通道会变大。通道会破坏营养物质的运输
特别讲座10月10日（星期四）14：00-15：00场地1（Hana AB）
京都大学发展科学系1号，京都俄克一有纪念医院2，儿科系儿科学系，儿科部发育发展部，发育发展局，开发部，DNA DNA研究所，喀祖萨DNA研究所，喀祖萨DNA研究所，喀祖萨DNA研究所，喀祖萨DNA研究所，哥伦比亚治疗局，医学研究院，哥伦比亚治疗局，公共利益基金会。 GIFU大学医学研究生院儿科科学系儿科科学系，儿科科学研究生院，儿科科学研究生院，发育发展病理学系，儿科发育病理学系，儿科学系，医学院研究生院，医学和牙科医学院（Tokyo Medical and Depentical of Science of Science of Science）东京医学和牙科大学医学研究生院儿科学学院（东京科学大学）8，儿科科学，国民国民大学，9，国家发展性发展病理学遗传学研究中心9
课程 - 弗朗西斯·马格里（Francis Magiri Gaitho）
M.Sc. 物理学（材料科学）标题：“硅藻土，木灰及其复合混合物的热导率”1989 - 1992； Egerton大学NJORO，肯尼亚教育学士学位 - 科学学士学位（数学物理学）（第2阶段授予荣誉 - Upper部门）1987 - 1988年；肯尼亚莱顿（Litein）莱顿高中（Litein High School）肯尼亚肯尼亚高级证书教育（KACE）（3个原则，1个亚洲原则）1981 - 1984年；肯尼亚肯尼亚纳库鲁纳库鲁日中学教育证书（KCE）（第2分区； 24分）M.Sc.物理学（材料科学）标题：“硅藻土，木灰及其复合混合物的热导率”1989 - 1992； Egerton大学NJORO，肯尼亚教育学士学位 - 科学学士学位（数学物理学）（第2阶段授予荣誉 - Upper部门）1987 - 1988年；肯尼亚莱顿（Litein）莱顿高中（Litein High School）肯尼亚肯尼亚高级证书教育（KACE）（3个原则，1个亚洲原则）1981 - 1984年；肯尼亚肯尼亚纳库鲁纳库鲁日中学教育证书（KCE）（第2分区； 24分）
RLTG：多目标定向灰盒模糊测试
定向灰盒模糊测试可以引导模糊器探索特定的目标代码区域，在补丁测试等场景中取得了良好的效果。然而，如果有多个目标代码需要探索，现有的定向灰盒模糊测试器（如AFLGo和Hawkeye）往往会忽略一些目标，因为它们使用距离的调和平均值，倾向于测试可达路径较短的目标。此外，现有的定向灰盒模糊测试器由于程序中存在间接调用，无法计算出准确的距离。此外，现有的定向灰盒模糊测试器无法解决探索和利用问题，种子调度效率低下。针对这些问题，我们提出了一种动态种子距离计算方案，当可达路径遇到间接调用时，动态增加种子距离。此外，种子距离计算可以处理多目标场景下的偏差问题。利用种子距离计算方法，我们提出了一种基于置信上限算法的种子调度算法，以解决定向灰盒模糊测试中的探索和利用问题。我们实现了一个原型 RLTG，并在实际程序上对其进行了评估。原型评估表明，我们的方法优于最先进的定向模糊器 AFLGo。在多目标基准测试 Magma 上，RLTG 以 6.9 倍的速度重现错误，并且比 AFLGo 多发现 66.7% 的错误。
