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World File Search System灰帽
圭亚那采矿3帽法律。 65:01
115。拒绝批准或续签或取消，许可等的委员会提出上诉。116。委派。117。建立车站。118。在车站报告。119。搜索人。120。阻碍许可证或许可证持有人。121。限制去除矿物质。122。未经地区矿业官员许可，禁止删除黄金等的命令。123。违反第121条或第122条的命令的罚款。124。给出虚假信息等的罚款，在申请许可方面等。125。进入的力量等。126。委员会获得与前景或采矿业务有关的信息的权力。127。一般罚款。128。定罪没收的命令。129。没有没收的执行。130。有权接受犯罪赔偿。
美国可持续大帽核 - 可持续性报告
鞋类使用的所有生皮中的100％是再生皮革或采购从皮革工作组（LWG）授予的革命制造者。100％在服装中使用的所有生皮，配件和家用产品是回收的皮革或来自LWG认证的制革厂。与常规标准相比，通过通过LWG认证的制革厂采购，COM省节省了超过4.57亿兆千兆的能源，超过218亿升水，超过5530万磅的二氧化碳等效排放。
低成本脑电图帽的用户体验评估
摘要 脑电帽广泛应用于脑机接口，是人机交互领域中最具前景的重要领域之一。本研究在需要注意力和放松的任务中对两种不同的低成本 EEG 耳机 NeuroSky MindWave 和 Emotiv EPOC 进行了性能比较、用户体验和可用性评估。在研究中，12名志愿者被要求执行一项注意力任务和一项需要高认知负荷的放松任务。其中，情感网格量表和AttrakDiff调查用于评估用户体验，而NASA心理工作量调查和系统可用性量表则用于揭示设备的可用性问题。当检查统计结果时，发现 NeuroSky MindWave EEG 耳机在放松任务中比 Emotiv EPOC EEG 耳机更成功。在需要注意力的任务中，两者都产生了类似的结果。在查看用户体验评估时，我们发现参与者在使用两个 EEG 耳机时都感到疲劳，但对设备的使用仍然感到满意。在可用性方面，他们对 NeuroSky MindWave 给出了更为积极的评价。
灰熊的栖息地选择和预测的运动......
在过去两个世纪中，迫害和栖息地丧失导致灰熊（Ursus arctos）的数量从大约 50,000 只减少到美国大陆仅有的 4 个分散种群。近几十年来，由于《濒危物种法》下的合作保护努力和保护，这些种群的数量和范围都有所增加和扩大。今天，北部大陆分水岭生态系统 (NCDE) 和大黄石生态系统 (GYE) 中的种群估计都超过 1000 只。塞尔柯克生态系统 (SE) 有大约 50 只灰熊，而 Cabinet-Yaak 生态系统 (CYE) 的扩建帮助将种群数量增加到估计的 50 – 60 只。到目前为止，比特鲁特 (BE) 和北喀斯喀特生态系统 (NCE) 没有任何已知的永久居民。
问问专家灰评论：老年血液学
• Retrospective cohort study, single-institution • Treatment: Teclistimab, talquetamab or investigational • N= 99 • Age range 65-89 years • 71% frail at the time of BsAb treatment • Frailty measure used: Simplified (IFM) fraily score (=age, ECOG PS, Charlson comorbidity Index)
灰松鼠控制的改变游戏规则的技术
基因驱动器是使用遗传工程工具来通过增加特征将特征转移到子孙后代的可能性来“驱动”所需的遗传特征（图1）。目前正在开发用于昆虫的开发，Roslin Institute提出，该技术可以量身定制以引起女性不育症，并用于控制我们的树林和森林中的灰松鼠数量。通常，继承的情况是，女性和男性都带有同一基因的两个副本（这些副本称为“等位基因”），但是每个父母只将基因的一个副本传递给了春季。除非给定等位基因有选择压力，否则后代的第一代的一半将带有远处的基因，则一半不会通过一半（图1，左侧）。基因驱动改变了感兴趣的基因的这种遗传模式，其目的从理论上讲，在某个时候100％的人群将携带该基因。基因驱动技术涉及使用“转基因”添加，删除，破坏或修饰基因。用于工作基因驱动器，将转基因插入
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。
黑帽人工智能轨道提交：观察和反馈
2023 年 10 月 4 日 回顾过去几年黑帽大会 AI、ML 和数据科学领域的投稿，我想花点时间记录一些观察结果，并在我的想法还很新鲜的时候分享一些一般性的反馈。我希望这些信息能让人们更好地准备提交，并帮助他们充分利用时间，获得最高的成功率。由于提交不佳，精彩的演讲总是有可能被忽略。这篇文章旨在帮助人们走上正确的道路。我也希望这篇文章能让人们更有信心提交，即使他们是黑帽或 AI 主题的新手。通过提交出色的提案，让我们的工作更加困难。注意：我并不是要求人们提供 50 页的 CFP 回复（这也不会有帮助）。我希望人们利用可用空间来涵盖他们提交的最重要方面，使他们的内容更有价值。为什么是现在？尽管我们已经有这个轨道几年了，但许多提交的作品都是由具有一些学术背景的该领域从业者创作的，但今年的情况有所不同。随着以大型语言模型 (LLM) 为中心的 AI 被大肆炒作，提交的作品大量涌入，包括新演讲者和刚接触该主题的人提交的作品。这是很好的看到。然而，许多提交的作品都掉进了一些陷阱。在这篇文章中，我将通过提出我的一些观察并提供一些一般反馈来强调这些陷阱，以帮助人们在未来避免这些陷阱。主要 AI 轨道观察：许多演讲选择 AI 作为主要轨道，但它们更适合其他轨道。此外，许多演讲都提到了“AI”，但内容与 AI 关系不大。您可以在此处找到 AI 轨道的轨道描述。当提交者没有阅读描述时，总是很明显的。我认为有很多假设。由于 Black Hat 是安全会议而非人工智能会议，因此其内容和描述必须有点宽泛，因此可能会造成混淆。
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。
“思考帽2.0”培养学生创新能力的初步研究
摘要 旨在促进儿童成长心态的干预措施包括教授大脑变化的能力以及玩电脑游戏。在这项工作中，我们探索了一种通过与“魔术帽”系统互动来培养成长心态的新方法，该系统由来自科幻和流行文化参考的物品组成，例如《复仇者联盟》或《星球大战》。这些物品通过嵌入式脑电图 (EEG) 电极进行“增强”。在初始化阶段，“魔术帽”使用已建立的脑机接口算法来识别儿童的某些心理过程，然后儿童能够使用他们的脑信号来控制机器人。我们报告了一项实验，该实验通过要求儿童解决数学问题来验证该系统。我们在使用该系统之前和之后评估了他们的心态。与对照组相比，使用该系统的儿童自我报告具有更强的成长心态。