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World File Search System深层
对不断发展的威胁景观中深层图像检测的最新进展的分析
摘要 - 使用深层生成模型生成的深层效果或合成图像对在线平台构成了严重的风险。这触发了几项研究工作，以准确检测DeepFake图像，在公开可用的DeepFake数据集上取得了出色的性能。在这项工作中，我们研究了8个州的探测器，并认为由于最近的两个发展，他们还远未准备好部署。首先，轻巧的方法的出现可以自定义大型生成模型，可以使攻击者能够创建许多自定义的发电机（创建深层效果），从而实质上增加了威胁表面。我们表明，现有的防御能力无法很好地推广到当今公开可用的用户定制的生成模型。我们讨论了基于内容不足的功能的新机器学习方法，并进行集成建模，以提高对用户定制模型的概括性能。第二，视觉基础模型的出现 - 经过广泛数据训练的机器学习模型，可以轻松地适应几个下游任务 - 攻击者可能会滥用攻击者来制作可以逃避现有防御措施的对抗性深击。我们提出了一次简单的对抗性攻击，该攻击通过仔细的语义操纵图像内容来利用现有的基础模型在不增加任何对抗性噪声的情况下制作对抗性样本。我们强调了针对我们的攻击的多种防御能力的脆弱性，并探索了利用高级基金会模型和对抗性训练来防御这种新威胁的方向。
在可持续传感中基于石墨烯的材料和深层溶剂的协同应用：全面的评论
传感策略正在发展越来越多地集中在超低检测阈值和高度选择性设备上。这些性能可以通过纳米技术来启用，这要归功于印度定义，自上而下的结构[1-3]或化学/生化获得的，即自下而上的构造[4-6]。可以用基于石墨烯的纳米结构来表示自上而下和自下而上的方法之间的一种桥梁。石墨烯是一种二维材料，该材料由六边形晶格结构中的单层碳原子组成[7]。Andre Geim和Konstantin Novoselov于2004年隔离并描述了石墨烯，这一成就于2010年获得了诺贝尔物理奖[8]。 使用关键字“石墨烯”在2023年11月进行的一项科学数据库研究产生了203,000多篇论文，其中包括大约10,000篇评论论文。 材料的特殊特性，已在不可数的出色评论中进行了详细描述（例如，参见[9-11]）允许其在几乎无限的应用中使用，涵盖了当今人类活动的不同技术和科学相关领域。Andre Geim和Konstantin Novoselov于2004年隔离并描述了石墨烯，这一成就于2010年获得了诺贝尔物理奖[8]。使用关键字“石墨烯”在2023年11月进行的一项科学数据库研究产生了203,000多篇论文，其中包括大约10,000篇评论论文。材料的特殊特性，已在不可数的出色评论中进行了详细描述（例如，参见[9-11]）允许其在几乎无限的应用中使用，涵盖了当今人类活动的不同技术和科学相关领域。在一些最成功和/或研究的中，有可能提到一般的电子和光电子，对于这些电子和光电子，石墨烯的存在及其衍生物可以改善设备的电子传输[12-15]；与能量相关的应用[16，17]，其中再次，石墨烯的电子传输能力有助于改善例如电池和电容器的整体特性；催化[18，19]，该领域利用了石墨烯/石墨烯衍生物所实现的超高表面积及其增强的电子传输特性，以提高化学反应的整体产量；药物[20-23]，其中石墨烯衍生物（特别是石墨烯氧化物）与生物分子相互作用的能力用于实施药物递送，提供用于热破坏癌细胞的选择性电气吸收，用于成像以及许多其他生物医学目的[24，25]；复合材料的机械增强和/或复合材料的功能修饰，其中通常通过创建能够承受非常的材料来利用石墨烯衍生物的特殊机械电阻。中，有可能提到一般的电子和光电子，对于这些电子和光电子，石墨烯的存在及其衍生物可以改善设备的电子传输[12-15]；与能量相关的应用[16，17]，其中再次，石墨烯的电子传输能力有助于改善例如电池和电容器的整体特性；催化[18，19]，该领域利用了石墨烯/石墨烯衍生物所实现的超高表面积及其增强的电子传输特性，以提高化学反应的整体产量；药物[20-23]，其中石墨烯衍生物（特别是石墨烯氧化物）与生物分子相互作用的能力用于实施药物递送，提供用于热破坏癌细胞的选择性电气吸收，用于成像以及许多其他生物医学目的[24，25]；复合材料的机械增强和/或复合材料的功能修饰，其中通常通过创建能够承受非常
利用深层神经网络的心脏...
收到：28-02-2023修订：接受：05 -03-2024接受：20-03-2024发布：5-04-2024 A BSTRACT进行预测和诊断疾病对医疗专业人员而言在心脏病时从未如此简单。心血管疾病医疗专业人员一直发现很难预测和诊断。因此，如果在早期发现，能够对世界各地的人们采取必要的行动来治疗它在严重的情况下变得严重。心脏病的主要原因是近年来的一个严重问题，是喝酒，吸烟和不运动。医疗保健部门随着时间的推移生成的大量数据允许机器学习在决策和预测中提供有效的结果。医疗保健是人类福祉的基础，该行业收集了大量的精神科信息。机器学习模型被用来推进心脏病预测的精度。这些模型允许人们被可靠地归类为声音或不幸。我们对提出的综合系统，该系统获得了使用临床信息参数的预期患者机会概况中所包含的标准。拟议的似乎利用了重要的神经编排来有效解决不足和过度拟合的问题。这说明了测试和计划数据上的量表。该模型的有效性是鼓励检查深刻的神经布置（DNN）和制造神经安排（ANN）方法，以确切的期望是对心脏病的近乎或不表现的。
使用深度学习的深层音频检测-IJarcce
摘要：Deepfake技术的兴起对多媒体内容的真实性和完整性（包括录音）构成了重大威胁。应对这一挑战，该项目提出了一种基于深度学习的方法来检测DeepFake音频。利用机器学习和信号处理的进步，该系统旨在以高精度区分真正的和操纵的音频记录。该项目始于对现有的深层检测技术的全面探索，尤其是在音频操纵的上下文中。随后，设计和实施了一种新颖的深度学习体系结构，以有效地捕获指示音频操作的微妙提示和模式。该系统的关键组件包括针对音频数据的独特特征的功能提取模块，以及在真实的和Deepio Audio samples和Deepio Audio sample上训练的深神经网络模型。通过广泛的实验和评估，在各种类型的音频操纵技术和复杂水平上评估了开发系统的有效性和鲁棒性。关键字：深层，音频操纵，深度学习，检测，特征提取，神经网络
新冠疫苗国家间分配不平等及其深层因素：综合集中指数分析与多元线性回归分析
在 COVID-19 大流行期间，健康公平成为国家和国际层面令人关注的问题。在国家层面，研究人员一直关注其国家内不同社会群体在感染水平、后果和疫苗接种方面的差异（1-14）。全球层面的主要健康公平问题之一是 COVID-19 疫苗的不公平获取，特别是在 COVID-19 疫苗开始生产后和疫苗变得充足之前的时期。全球卫生治理 (GHG) 负责协调 COVID-19 疫苗的公平分配；然而，情况并非如此（15、16）。根据 Our World in Data 网站 2022 年 4 月 7 日的数据，高收入国家 (HIC) 和中上收入国家 (UMIC) 完全接种疫苗的人数比例分别达到 74.1% 和 76.68%。相比之下，中低收入国家 (LMIC) 和低收入国家 (LIC) 的完全接种疫苗人口比例分别达到 50.51% 和 11.51%。至于部分接种疫苗的人口比例，估计高收入国家、中高收入国家、中低收入国家和低收入国家分别为 5.05%、4.77%、9.17% 和 3.26% ( 17 )。这些数字表明这些国家群体在疫苗接种方面存在差异。
基于深层学习的联合缓存和合作MEC
摘要 - 新应用程序的出现导致对移动边缘计算（MEC）的需求很高，这是一个有希望的范式，在网络边缘部署了类似云的架构，以向移动用户（MUS）提供计算和存储服务。由于MEC服务器与远程云相比的资源有限，因此在MEC系统中优化资源分配并平衡合作MEC服务器之间的负载至关重要。MEC服务器的不同类型计算服务（CSS）的缓存应用数据也可能是高度好处的。在本文中，我们调查了合作MEC系统中层次结构缓存和资源分配的问题，该系统被称为有限的Horizon成本成本最小化Markov决策过程（MDP）。为了处理大型状态和动作空间，我们将问题分解为两个耦合的子问题，并开发了基于分层的增强学习（HRL）基于基于的解决方案。下层使用深Q网络（DQN）来获取流量决策的服务缓存和工作量，而上层则利用DQN来获得合作MEC服务器之间的负载平衡决策。我们提出的方案的可行性和有效性通过我们的评估结果验证。
ATLAS中快速光子淋浴模拟的深层生成模型
抽象需要大规模生产高度准确的模拟事件样本，以在大型强子撞机上进行的ATLAS实验广泛的物理计划激发了新的仿真技术的开发。研究了深度学习算法，变异自动编码器和生成对抗网络的最新成功，以建模地图集电磁量热计对各种能量的光子的响应。使用Geant 4将合成淋浴的特性与完整检测器仿真的淋浴进行了比较。各种自动编码器和生成对抗网络都能够快速模拟具有正确的总能量和随机性的电磁淋浴，尽管某些淋浴形状分布的建模需要更多的改进。这项可行性研究表明，将来使用这种算法进行Atlas快速量热仪模拟的潜力，并显示了一种补充当前模拟技术的可能方法。
腿部机器人的深层控制
摘要 - 使用深钢筋学习训练的控制政策通常会产生僵硬的高频运动，以应对意外的干扰。为了促进更自然和合规的平衡恢复策略，我们建议对典型的强化学习训练过程进行简单的修改。我们的关键见解是，对扰动的僵硬响应是由于代理商始终激励任务奖励，即使在应用扰动的情况下也是如此。作为替代方案，我们引入了一个明确的恢复阶段，在该阶段中，无论控制策略所产生的动议如何，都会给予跟踪奖励。这使代理商有机会在尝试执行其主要任务之前从干扰中逐渐恢复。通过深入分析，我们既强调了由此产生的控制策略的合规性，以及合规性带来的益处。在我们的模拟和硬件实验中，合规的策略可实现与环境的更强大，能节能和安全的互动。
通过逆增强学习迈向可解释的深层增强学习模型
摘要 - 人工智能，特别是通过深度学习的最新进步（DL），在自然语言处理和计算机视觉等领域的许多任务中都取得了出色的表现。对于某些高风险域，除了理想的性能指标外，通常还需要高水平的解释性才能可靠地使用AI。不幸的是，DL模型的黑匣子性质阻止了研究人员为DL模型的推理过程和决策提供阐释描述。在这项工作中，我们提出了一个利用对抗性逆增强学习的新颖框架，该框架可以为通过强化学习模型做出的决策提供全球解释，并捕获该模型通过总结模型的决策过程所遵循的直觉趋势。索引术语 - 对抗性逆增强学习，自然语言处理，抽象性摘要