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监管与经济机会：改革蓝图
您现在手中的这本书《监管与经济机会》列出了受联邦、州和地方监管规则约束的各行各业和经济活动中监管失败的案例。在自愿互利的市场交易中，自主的成年人之间产生的自发秩序被政客及其官僚代理人的法令所取代，他们无法了解“看不见的手”运作所必需的时间和地点的特殊情况，而这只“看不见的手”引导着买卖双方追求自己的狭隘利益，实现集体繁荣。
车辆通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
随着连接和自动驾驶汽车的增殖，控制器区域网络（CAN）总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是，CAN总线缺乏基本的安全措施，例如身份验证和加密，使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性，入侵检测系统（IDS）必须检测到可见的攻击，并为新的，看不见的攻击提供强大的防御，同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能，或者使用了手动功能提取的传统机器学习（ML）方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能，这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端，新颖，轻巧，车载，IDS玻璃，深度学习（DL）算法，以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法：在第一个阶段的人工神经网络（ANN）来检测可见的攻击，以及在第二阶段进行长期的短期记忆（LSTM）自动编码器，以检测新的，看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为，使用最新的攻击模式更新模型，并保留数据隐私，我们提出了一个理论框架，以在层次结构联合学习（H-FL）环境中部署我们的ID。实验结果表明，我们的IDS的F1得分超过了0.99，对于看到的攻击，新型攻击的检测率为99.99％，超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外，误报率（FAR）在0.016％的情况下极低，最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法，但IDS仍然轻量级，确保了其对现实世界部署的可行性。
广义的深度学习脑电图模型，用于跨参与者和交叉任务检测持续注意任务的警惕性降低
摘要：需要长时间需要持续关注的任务是几十年来认知疲劳研究的焦点，这些任务包括空中运输控制，手表保持，行李检查等。最近对精神疲劳生理标志物的研究表明，存在标记，这些标记范围延伸到所有个人和所有类型的警惕任务中。这表明可以构建一个脑电图模型，该模型检测到这些标记物以及随后的任何任务（即任务生成模型）和任何人（即跨派对模型）的随后警惕性降低。到目前为止，尚未构建或测试任务生成的脑电图跨参与模型。在这项研究中，我们探讨了任务生成脑电图跨参与模型的创建和应用，以检测看不见的任务和看不见的个体的警惕性降低。我们利用三种不同的模型来研究这种能力：多层感知神经网络（MLPNN），采用了从传统的EEG频率频段提取的光谱特征，临时卷积网络（TCN），以及TCN自动设备（TCN-ae），以及这些两个TCN模型，以及使用这些eeg eeg at eeg at i.值。MLPNN和TCN模型都达到了比随机机会更高的精度（50％），而MLPNN的表现最佳，其7倍CV平衡精度为64％（95％CI：0.59，0.69），并且验证精度比14名参与者中9个参与者中的9个比随机机会大。这个发现的示例表明，即使是从看不见的个人和看不见的任务中脑电图中，也可以使用脑电图对警惕性降低进行分类。
东洛锡安变革之风声明
• 各种发电方案的确定和裁决对那些最受其影响的人来说基本上是看不见的。特别是，私募股权基金团伙头目根据 1989 年《电力法》向政府能源许可部门 (ECU) 兜售的方案似乎在几乎没有或根本没有询问的情况下就被该部门放行了，而且整个过程对社区来说完全是看不见的。政府官员向该团体承认，此类申请没有得到批准或检查，参数和要求也没有得到遵守。开发商在向 ECU 提出申请之前必须进行咨询：这一点经常被忽视。这对增强人们对应该代表和捍卫我们利益的地方和国家政府机构的信心没有多大帮助。
