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World File Search System网络级
神经表征的广义形状度量
理解生物和人工网络的运作仍然是一项艰巨而重要的挑战。为了确定一般原则，研究人员越来越有兴趣调查大量经过类似任务训练或生物学上适应类似任务的网络。现在需要一套标准化的分析工具来确定网络级协变量（例如架构、解剖大脑区域和模型生物）如何影响神经表征（隐藏层激活）。在这里，我们通过定义量化表征差异的广泛度量空间系列为这些分析提供了严格的基础。使用此框架，我们修改了基于典型相关分析和中心核对齐的现有表征相似性度量以满足三角不等式，制定了一个尊重卷积层中归纳偏差的新度量，并确定了近似欧几里得嵌入，使网络表征能够纳入几乎任何现成的机器学习方法中。我们在生物学（艾伦研究所脑观测站）和深度学习（NAS-Bench-101）的大规模数据集上展示了这些方法。在此过程中，我们确定了可根据解剖特征和模型性能进行解释的神经表征之间的关系。
基于片上网络架构的设计... - arXiv
片上网络概念是当前和未来片上系统 (SoC) 复杂性的直接产物。事实上，同一芯片的内核数量成倍增加会导致内部信号通信问题。传统总线无法管理过多内核和过多信号。此外，这些信号在功能（控制、数据和地址）、速度（内部内核的不同吞吐量）方面可能是异构的，我们在这里讨论的是多个时钟域，或者最重要的是优先级。不幸的是，经典的总线架构（如多主多从配置）无法有效应对此类系统的众多复杂性和异构性。在 21 世纪，Luca Benini 和 Giovanni De Micheli [1] 引入了 NoC 范式。由于担心未来的 SoC 及其复杂性可能无法与传统总线完全兼容，许多研究人员对 NoC 进行了各种研究 [2- 12]。有关该领域的研究可分为 3 个主轴或级别，即网络、连接和系统级 [13]。通过提出一种新的架构，我们可以将我们的工作归类为网络级 [14, 15]。但是，当我们稍后讨论策略时，我们将解释这也与连接和系统级别有关。本文是在我们最近对使用 AFDX 协议作为片上网络进行调查之后发表的 [16]。事实上，我们已经解释了我们的策略以及 AFDX 协议对我们设计 NoC 的启发。在本文中，我们概述了所需的NOC架构（开关和最终系统），并在此工作阶段介绍快捷方式的想法。
P4Control：线路率交叉主机攻击预防...-人
摘要 - 现代的目标攻击，例如高级持久威胁，将多个主机用作踩踏的石头，并横向移动它们，以更深入地访问网络。但是，现有的防御能力缺乏跨主机的端到端信息流的可见性，并且无法实时阻止交叉主机攻击流量。在本文中，我们提出了P4C ONTROL，这是一种网络防御系统，该系统精确地限制了网络中的端到端信息流，并以线速率防止交叉主机攻击。p4c ontrol引入了一种新型的网络内分散的信息流控制（DIFC）机制，并且是第一项以网络线路速率在网络级别上执行DIFC的工作。这是通过：（1）基于可编程开关的网络内原始性，用于跟踪宿主间信息流和执行线路率difc策略； （2）部署在主机上的基于EBPF的轻质原始原始性，用于跟踪主托内信息流。p4c ontrol还提供了一种表达性的政策框架，用于针对不同的攻击方案指定DIFC策略。我们进行了广泛的评估，以表明P4C ONTROL可以有效防止实时跨主机攻击，同时保持线路率网络性能并在网络和主机机器上施加最小的开销。也值得注意的是，P4C ONTROL可以通过其精细的最小私人网络访问控制来促进零信任体系结构的实现。
在异构混合信号神经形态处理系统中实现稳健计算的脑启发方法
神经形态处理系统使用混合信号模拟/数字电子电路和/或忆阻设备实现脉冲神经网络，代表了一种有前途的技术，适用于需要低功耗、低延迟且由于缺乏连接或出于隐私考虑而无法连接到云进行离线处理的边缘计算应用。然而，这些电路通常噪声大且不精确，因为它们受设备间差异的影响，并且工作电流极小。因此，按照这种方法实现可靠的计算和高精度仍然是一个悬而未决的挑战，一方面阻碍了进展，另一方面限制了这项技术的广泛采用。从构造上讲，这些硬件处理系统具有许多生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非负性。越来越多的证据表明，将这些约束应用于人工神经网络（包括用于人工智能的神经网络），可以提高学习的稳健性并提高其可靠性。在这里，我们深入研究神经科学，并提出网络级大脑启发策略，进一步提高这些神经形态系统的可靠性和稳健性：我们通过芯片测量来量化群体平均在多大程度上有效地减少神经反应的变化，我们通过实验证明皮质模型的神经编码策略如何允许硅神经元产生可靠的信号表示，并展示如何利用这些策略稳健地实现基本计算原语，如选择性放大、信号恢复、工作记忆和关系网络。我们认为，这些策略可以有助于指导使用噪声和不精确的计算基板（如亚阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实现的稳健可靠的超低功耗电子神经处理系统的设计。
利用高分辨率三维光学显微镜成像研究小鼠全脑血管的进展
虽然免疫组织化学和电子显微镜研究也揭示了 NVU 主要参与者的重要见解，但这些方式通常仅限于局部大脑区域，因为它们不易应用于全脑研究。然而，一些研究表明，同侧皮质不同区域的细胞组成、能量需求以及多种功能存在很大差异，更不用说大脑的其余部分了。14、15 这表明一个大脑区域的血管特征和组织可能不适用于其他大脑区域。因此，需要对脑血管组织和大脑区域异质性进行网络级和全脑研究，以更好地了解它们的关键功能以及病理条件下的任何潜在脆弱性。幸运的是，技术创新为小鼠全脑脑血管映射研究铺平了道路。虽然方法列表在不断增加，但这里的重点将包括当前几种细胞分辨率离体成像方法的改编，这些方法可以大致分为连续切片的块面成像和光片荧光显微镜 (LSFM)。我们还将讨论作为成像过程不可或缺的一部分的样品处理和血管标记策略。这些成像模式提供了研究脑血管系统细节的方法，每种方式都有自己的优点和局限性。重要的是，这些研究在技术上具有挑战性，不仅在成像方面，而且在需要高水平计算技能的分析流程方面。鉴于此，以及这些模式的快速扩展和我们对脑血管系统重要性的理解，综合最近研究工作中获得的知识和资源已成为必要。
参考条款社交媒体策略 - 咨询
•与直接参与的Sphere社交媒体平台的最佳组合是什么？例如，我们应该添加Instagram，Tiktok等。和/或我们应该删除一个或多个现有渠道，例如Twitter？•将与谁以及通过哪些平台传达什么？•通过我们的焦点和其他合作伙伴，直接社交媒体参与度（通过我们自己的网站/页面）与间接参与的最佳平衡是什么？•作为网络级社交媒体策略的一部分，我们如何启用，参与和支持我们的焦点网络（以及其他合作伙伴）？例如，这可能涉及签约人员和/或组织在其提要上发布翻译和/或独特的球体内容，这需要质量监控。•我们如何确保本地化（本地相关）参与？例如，我们是否可以建立一个有偿或无薪社区经理的网络，每个人都专注于特定的受众或语言？•Sphere在Facebook，LinkedIn和Twitter上的直接帖子为95％。我们应该用不同的语言发布吗？如果是这样，在同一供稿或单独的供稿上？•Sphere在社交媒体渠道上的帖子应该频繁？•多次使用相同的内容，甚至可以接受“常绿”关键消息以进行定期使用是可以接受的吗？如果是，新/时间敏感内容与重复/关键消息的最佳组合是什么？相同帖子之间的差距应该是多少？否，有效回收现有内容的其他方法是什么？•最佳的安排后软件包/平台（如果有的话）是什么，平衡成本与功能是什么？•Sphere如何将分析（从Google Analytics（其他地方）和其他地方）转化为情报以支持决策？•Sphere如何以及在多大程度上使用付费广告系列来超越现有订户？•Sphere如何以及在多大程度上应该外包社交媒体战略的实施，包括领域的重点和专业顾问，请记住Sphere对本地化和参与的承诺？
γ-辐射对S掺杂ZnO膜的结构和电物理特性1
用晶体学方向（001）和晶格参数a = b = 0.3265 nm和c = 0.5212 nm表征了产生的ZnO 膜。Zno 1 - 薄膜表面上的纳米晶状体的特征大小范围从50 nm到200 nm。ZnO 1的晶格参数 - ssх纳米晶体的实验确定为Zno = 0.7598 nm。这项研究阐明了ZnO膜的晶格参数以及ZnO 1的几何尺寸，在胶片表面上在胶片表面上的纳米晶状体的几何尺寸。已经确定ZnO 1的晶体结构 - sх纳米晶体代表一个立方晶格，属于空间群f43m。已经确定，在γ-辐照5·10 6 rad之后，Zno 膜的电阻率降低至ρ=12,7Ω·CM，多数荷载流子（µ）的迁移率为0.18 cm 2 /v·S，而浓度增加了（N）的浓度（N）和相等的2.64•10 18 cM -10 18 cM -10 18 cM -10 18 cM -10 18 cM。对γ/n-Si异质结构的当前电压特性的研究在γ摄取之前和之后的剂量为5·10 6 rad的研究表明，电压对电压的依赖性遵守了指数定律，这与discection灭deptection deptetion deptetion deptetion deptetion deptetion deptetion depettion depettion depettion deptetion。确定，在γ-辐照的影响下，剂量为5·10 6 rad，p-zno >/n-Si异质结构在负电压下增加，并且由于单位网络级别的稳定性而在稳定性上观察到固定曲线和峰值的曲线，并且峰值在快速层面上的稳定性上是在稳定性上的。关键字：电影；超声喷雾热解；纳米晶体； γ辐射；晶体学取向；晶格参数；携带者；注射耗尽PAC：78.30.am
时变功能连接可预测连续敲击任务中持续注意力的波动
摘要 大规模大脑网络如何促进持续注意力的机制尚不清楚。注意力时时刻刻都在波动，这种持续的变化与参与注意力内外分配的大脑网络之间功能连接的动态变化相一致。在本研究中，我们调查了大脑网络活动在不同注意力集中水平（即“区域”）之间的变化情况。参与者执行了手指敲击任务，根据先前的研究，区域内的表现或状态由低反应时间变异性确定，而区域外则由低反应时间变异性确定。区域内会话往往比区域外会话更早发生。考虑到注意力随时间波动的方式，这并不奇怪。采用一种称为准周期模式分析（即可靠的网络级低频波动）的新型时变功能连接方法，我们发现默认模式网络 (DMN) 和任务正网络 (TPN) 之间的活动在区域内状态与区域外状态相比明显更负相关。此外，前顶叶控制网络 (FPCN) 开关区分了这两个区域状态。背侧注意网络 (DAN) 和 DMN 中的活动在两个区域状态下都不同步。在区域外期间，FPCN 与 DMN 同步，而在区域内期间，FPCN 切换到与 DAN 同步。相比之下，腹侧注意网络 (VAN) 在区域内期间与 DMN 的同步程度高于在区域外期间。这些发现表明，不同大脑网络中低频波动的时变功能连接会随着持续注意力或其他随时间变化的过程的波动而变化。
打击威权政权的审查技术
美国政府已向私营部门发出呼吁，通过打击技术的滥用和滥用、打击腐败、保护公民空间和促进劳工权利来推进民主。为了捍卫互联网自由的原则，美国政府的这项倡议扩展了国务院的工作，呼吁私营部门（包括主要的通信和技术制造商）通过支持和推进抗审查技术和技术标准来打击专制政权使用网络级过滤技术进行压制性审查。世界继续看到专制政权滥用技术作为压制批评者、记者、人权捍卫者和整个社会的工具。这些专制政权经常利用常见互联网技术中的安全漏洞来审查信息和通信并限制言论自由。这既是当务之急，也是改善互联网安全性、弹性和访问的机会，以应对受到不尊重法治或民主价值观的政权威胁的弱势用户。许多基础网络技术和协议都可以通过提供安全优势的方式实施，同时建立对专制政权压制性网络过滤的根本抵抗。此外，现有的旨在改善互联网技术隐私增强特性的努力可以通过增强审查抵抗力的方式实施，同时还可以防止滥用这些技术进行犯罪活动，例如恐怖主义、人口贩运或儿童剥削。美国政府寻求支持互联网自由，打击压制性审查，并加强安全。在这方面已经取得了进展。世界各地的私营公司和政府都在推动或实施安全功能，这些功能不仅可以为日常用户提供额外的安全保障，还可以限制专制审查的影响。但还有更多工作要做。我们鼓励私营部门与政府和民间社会进行有意义的接触，以促进开放、自由、全球、可互操作、可靠和安全的互联网，并考虑我们的公民免受在线和离线伤害的安全。作为初步事项，我们鼓励采用或利用以下做法：
Vision Safe（ESP32基于CAM的眼镜监测解决方案，用眼镜检测
ashvinihirve0125@gmail.com摘要：本文探讨了ESP32-CAM的集成和功能，ESP32-CAM是一个多功能开发板，将ESP32微控制器与OV2640相机模块相结合。ESP32-CAM强调其针对Wi-Fi启用的摄像机的具有成本效益的解决方案，具有有效的32位微控制器和MicroSD卡支持，使其非常适合各种物联网项目。其在安全监视中的应用程序，尤其是在DIY安全项目和家庭自动化中，进一步强调了其在远程监视和监视中的多功能性。安全性是ESP32-CAM的头等大事，具有安全的启动，以身份验证固件和可靠的加密协议确保安全的Wi-Fi通信。播放（OTA）更新通过允许远程固件更新在维护数据完整性的同时，可以增强安全性。访问控制措施，强大的凭据，常规更新和网络细分在设备和网络级别上加固安全性。本文深入研究了眼镜检测在工业环境中的关键应用，强调了其在确保职业安全，法规遵守和预防事故中的作用。ESP32-CAM在确定危险区域不合规的积极主动方法上对工作场所的安全性和生产力产生了重大贡献。与访问控制系统的集成增加了额外的安全层，以确保只有适当的眼睛保护的人可以访问指定区域。关键字：ESP32-CAM，安全性，眼镜检测，职业安全，访问控制系统，物联网项目。关键发现突出了ESP32-CAM的贡献，包括其对职业安全增强的影响，与访问控制系统的集成，安全分析的数据见解，紧急优先级以及定制培训计划的开发。总而言之，ESP32-CAM成为一种至关重要的技术解决方案，可提高工业环境中的安全性，安全性和生产率，展示其多方面的好处和贡献，以创造更安全，更有效的工作环境。