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新闻稿
Fieldbus, Inc. (FI) 宣布发布其最新的适用于 ARM Cortex 处理器的 Foundation Fieldbus 通信堆栈。适用于 ST Microelectronics STM32（ARM Cortex-M3 和 Cortex-M4）处理器的 H1 Link Master Stack 包括改进的 Link Active Scheduler (LAS) 并支持 UFC100 (Aniotek) 和 SPC42 (Siemens) 现场总线控制器。H1 Link Master Stack（带 LAS）和 H1 Basic Stack（不带 LAS）均已成功完成 FieldComm Group 的一致性测试。H1 Link Master 和 H1 Basic Stack 也已上市，并已针对 Motorola（现为 NXP）68331 和 Renesas m16c 处理器进行了一致性测试。通信堆栈以可执行文件、对象或源代码形式一次性购买。
视图中的模型，版本死亡002 ∗
基于这些原始数据变量，视图还通过应用数据转换（例如时间和空间滞后，填充丢失数据的弹药）以及其他常见的数据处理技术来构建一组其他变量。一起，通知各种视图模型的原始和处理的数据变量被称为功能，这些功能将基于功能集分组为基于功能集；它们与他们得出的数据提供商相关的总体主题，以优化性能。表1和表2中的Prio-Grid级别列出了该国级别的概述。输入变量和转换的完整列表可以在视图中找到存储库，有关国家 /地区级别，请参见CM_QUERYSETS，有关PRIO-GRID级别，请参见PGM_QUERYSETS。有关转换的更多详细信息，请在视图转换库中咨询源代码。
Carlos E. Rubio-Medrano博士Carlos E. Rubio-Medrano博士
在我作为研究人员和软件工程师的经验方面，我领导了几个需要深入学习和脑策略过程的工业和善意项目。因此，我对思想的创造，准备和交流具有实验性，并且可以有效地为专注于有效性，效率和创新的项目做出贡献。我的研究兴趣在于网络安全和软件规范，验证和验证的相互作用。具体而言，我有使用正式规格在源代码级别验证访问控制模型正确实现技术方面的经验。此外，我对实施新兴技术（例如授权和访问控制）的基础网络安全原则和方法也很感兴趣。最近，我还探索了增强关键任务网络基础设施（例如能源输送系统（ED）和无人机（UAVS）（又称无人机）的保护方法。我领导的成功项目列表包括：
俄罗斯对外情报局 (SVR) 在全球范围内利用 JetBrains TeamCity CVE
软件开发人员使用 TeamCity 软件来管理和自动化软件编译、构建、测试和发布。如果被入侵，对 TeamCity 服务器的访问将使恶意行为者能够访问该软件开发人员的源代码、签名证书，并能够破坏软件编译和部署流程——恶意行为者可以进一步利用这种访问来开展供应链运营。尽管 SVR 在 2020 年利用这种访问入侵了 SolarWinds 及其客户，但目前发现的受害者数量有限且看似投机取巧，表明 SVR 并未以类似的方式使用 TeamCity CVE 提供的访问权限。然而，据观察，SVR 使用通过利用 TeamCity CVE 获得的初始访问权限来提升其权限、横向移动、部署其他后门，并采取其他措施来确保对受感染网络环境的持续和长期访问。
深度学习可重复性和可解释人工智能 (XAI)
本文借助图像分类示例研究了深度学习 (DL) 训练算法的不确定性及其对神经网络 (NN) 模型可解释性的影响。为了讨论这个问题，我们训练了两个卷积神经网络 (CNN) 并比较了它们的结果。比较有助于探索在实践中创建确定性、稳健的 DL 模型和确定性可解释人工智能 (XAI) 的可行性。本文详细描述了所有努力的成功和局限性。本文列出了所获得的确定性模型的源代码。可重复性被列为模型治理框架的开发阶段组成部分，该框架由欧盟在其 AI 卓越方法中提出。此外，可重复性是建立因果关系以解释模型结果和建立信任以应对 AI 系统应用的迅猛扩展的必要条件。本文研究了在实现可重复性的过程中必须解决的问题以及处理其中一些问题的方法。
应用人工智能很重要 AI4Code
近年来，人工智能 (AI) 技术与源代码生成、维护和使用相关问题的结合已成为 AI 的一个重要应用领域 1。最近这方面的关注很大程度上可以归因于自然语言处理 (NLP) 技术和子领域的同期进步。自然性假说认为“软件是人类交流的一种形式”，代码表现出与 (人类) 自然语言相似的模式（Devanbu，2015 年；Hindle、Barr、Gabel、Su 和 Devanbu，2016 年），这使得许多 NLP 进步能够应用于以代码为中心的用例。这一发展促进了社区的大量工作——其中大部分内容都记录在 Allamanis、Barr、Devanbu 和 Sutton (2018) 的一项调查中，该调查侧重于根据应用于源代码的概率模型类型对这些方法进行分类。
量子多模型拟合 - CVF 开放获取
几何模型拟合是一个具有挑战性但又十分基础的计算机视觉问题。最近，量子优化已被证明可以增强单模型情况的稳健拟合，同时多模型拟合的问题仍未得到解决。为了应对这一挑战，本文表明后一种情况可以从量子硬件中显著受益，并提出了第一种多模型拟合 (MMF) 的量子方法。我们将 MMF 表述为一个问题，现代绝热量子计算机可以对其进行有效采样，而无需放宽目标函数。我们还提出了一种迭代和分解版本的方法，该方法支持真实世界大小的问题。实验评估在各种数据集上都显示出有希望的结果。源代码可在以下位置获得：https://github.com/FarinaMatteo/qmmf 。
在增强和虚拟中支持COMACC ...
空军培训和准备技术（SBIR III阶段）旨在开发可搜索的基于网络的存储库，该存储库将允许培训内容开发人员，教学设计师和教师共享3D模型，源代码，可执行代码等。彼此。预期的结果是，存储库将在每次开发新应用程序时不必“重新发明轮子”，从而更快，成本效益地促进基于AR/ VR的解决方案的开发和领域。通过对战斗空军（CAF）中的战术空气和维护单元进行测量，这允许识别关键功能和功能，除了使用“敏捷开发”方法设计/开发系统之外。我们已经完成了为期12个月的工作，以调查CAF内的空气和维护单元，以识别/优先考虑最终用户需求。交互式软件设计和开发将从2021年夏季开始。
在神经时代学习编程：只是一个疯狂的想法？
语言或运动活动。如果我们只是观察程序员处理源代码时的情况，我们会看到很多被激活的大脑区域，但我们不知道哪些区域与程序理解行为直接相关。为了确定在程序理解过程中大脑的哪个部分被特别激活，我们应用了一种减法，如图 2 所示：我们让程序员识别代码中的语法错误作为一项基线任务，称为控制条件，它揭示了“浏览”代码与深入理解其语义之间的差异。这种减法是保守的，以便不会发现虚假的激活，这样，与程序理解行为无关的激活就会被尽可能地过滤掉。经过几年的规划和在 fMRI 扫描仪外进行的多次试点测试，我们得出了一个可以在 fMRI 机器内执行的实验设计。我们展示了我们的