在当今无边界网络中,零信任架构 (ZTA) 的采用正在获得发展势头。通过全面实施 ZTA,攻击者不太可能从受感染的端点开始通过网络传播。但是,可以利用受感染端点的已通过身份验证和授权的会话来执行有限但恶意的活动,最终使端点成为 ZTA 的致命弱点。为了有效检测此类攻击,已经开发了基于攻击场景方法的分布式协作入侵检测系统。尽管如此,高级持续性威胁 (APT) 已证明其能够以高成功率绕过这种方法。因此,攻击者可以不被发现地通过或可能改变检测日志记录机制以实现隐身存在。最近,区块链技术在网络安全领域展示了可靠的用例。在本文中,受 ZTA 和基于区块链的入侵检测和预防融合的启发,我们研究了如何将 ZTA 扩展到端点。即,我们对 ZTA 模型、以端点为重点的真实世界架构和基于区块链的入侵检测系统进行了最先进的审查。我们讨论了区块链的不变性加强检测过程的潜力,并确定了未解决的挑战以及潜在的解决方案和未来方向。
我们研究了最近定义的凸线结构的λ-聚型,并应用于通过采样的魔术状态对量子计算的经典模拟。对于每个数字n数字n,都有一个这样的多层。我们建立了{λN,n∈N}族的两个属性,即(i)所有n> m的极端点(顶点)Aα∈λM可用于在λN中构造顶点。(ii)对于通过此映射获得的顶点,具有魔术状态的量子计算的经典模拟可以根据i映射Aα有效地降低为经典模拟。此外,我们描述了λ2中的一个新的顶点,该顶点在已知的分类之外。虽然经典模拟的硬度对于λN的大多数极端点仍然是一个空的问题,但上述结果将量子计算的有效经典模拟扩展到了当前已知的范围之外。
最佳词汇表旨在捕获生物标志物和临床评估之间的区别,并描述它们在生物医学研究,临床实践,医学产品开发以及FDA调节产品中的独特作用。由于该词汇表旨在广泛适用于多个用户和利益相关者的社区,因此其定义解决了目前正在使用的各种术语的使用和解释的细微差别。此外,基于不同的利益相关者需求,它在可能和适当的情况下具有灵活性,以适应这些利益。NIH和FDA打算使用此词汇表中包含的定义在与其内容(例如生物标志物)相关的主题进行交流时,以确保对术语的持续使用,从而对问题进行共同的理解。
超低功耗的高性能终端 AI 解决方案 WE-I Plus 处理器旨在适应多种 TinyML 神经网络模型,具有可编程 DSP,运行时钟频率高达 400MHz,内部 SRAM 为 2MB。WE-I Plus 支持 TensorFlow Lite 微控制器框架,能够运行推理,例如开源 Google 示例,包括“Hello World”、“Micro Speech”、“Person Detection”和“Magic Wand”,所有这些都可以在 Google 的 Github 上找到。它在计算机视觉应用中进行了全面优化,并且已证明使用“Person Detection”示例的功耗最低。WE-I Plus 与 Himax 的 VGA 传感器相结合,运行示例推理,功耗低至 2.5mW,模型推理时间少于 35 毫秒。 SparkFun 上适用于 TinyML 开发人员的终端 AI 开发板开发人员现在可以轻松访问 Himax 的领先技术,SparkFun 在线零售商店提供 WE-I Plus EVB,用于终端 AI 系统开发,最终实现改变生活的用例的创新。一体式 WE-I Plus EVB 包括 AI 处理器、HM0360 AoS VGA 摄像头、2 个麦克风和一个 3 轴加速度计,可执行视觉、语音和振动检测和识别。它内置 FTDI USB-SPI/I2C/UART 桥接器,用于闪存编程接口和消息/调试打印/元数据输出。它还具有两个 LED 来显示分类结果。此外,还提供带有 I2C 和 GPIO 接口的扩展头,以允许连接到外部传感器或设备。EVB、处理器和传感器的数据表可在 SparkFun 网站上下载。 Himax WE-I Plus EVB/Endpoint AI Development Board 在 SparkFun 的参考链接 https://www.SparkFun.com/products/17256
