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生物学和健康方面的AI：机遇与挑战
讨论涵盖了AI的短期和长期应用，并包括AI对生命科学的可能好处，以及需要进行周到考虑的方面 - 例如，社会偏见在健康数据集中的作用。成功的AI的开发需要四个关键组成部分：（1）才华横溢的AI研究人员，经常在与计算知觉学科专家的跨学科团队中工作； （2）具有适当的元数据和格式的大型计算数据； （3）具有适当硬件加速的大型计算基础架构； （4）强大的治理和政策环境，使使用负责人的AI。欧洲拥有或具有所有四个组成部分的必要条件 - 在前两个中具有特殊优势。讨论承认，要使欧洲回应AI的进步，必须提供两个基本需求：（1）能力建设，以确保适当的劳动力，鉴于需要适当架构的计算； （2）继续公开访问高质量，多样化的数据。
一种深入学习的深度学习技术，可以在侧通道轨迹中找到加密操作
摘要 - 侧向通道攻击允许通过将部分已知的计算数据和测量的侧通道信号从加密原始词执行中提取秘密信息。然而，要设置成功的侧通道攻击，攻击者必须执行i）挑战的任务，即定位目标加密原始的时间在侧通道跟踪中执行，然后在该时间瞬间进行测量数据的时间对齐。本文介绍了一种新颖的深度学习技术，以定位目标计算的加密操作在侧通道迹线中执行的时间。与状态解决方案相反，即使在存在通过随机延迟插入技术获得的痕量变形的情况下，提出的方法也起作用。我们通过成功攻击了各种未受保护和受保护的加密原始图，这些攻击已在FPGA实现的芯片上执行，该芯片上以RISC-V CPU执行。索引术语 - 侧通道分析，加密操作的定位，深度学习，计算机安全。
钒氧化还原液流电池工业规模储能的最新成果
摘要 钒液流电池因其独特的优势而日益被视为储存大量能量的最有趣的选择之一。它们的发展和未来的传播在很大程度上取决于对新材料的研究以及技术的发展，也取决于是否有合适的模型，以便在运行条件下对其进行真实的模拟。尽管关于小型设备或单个电池的这些主题的文献很多，但关于围绕多电池堆构建的大型钒液流电池系统的技术、建模和仿真的研究报告却很少。本文介绍了一个工业规模的 9 kW 系统，以及它在现实条件下的建模、验证和运行模拟。特别是，提出了一个完整的动态模型，能够模拟待机（即没有电源和反应物流动）和运行条件下的热行为。通过将计算数据与实验测量值进行比较来验证所提出的模型。关键词 液流电池、多物理模型、热模型、内部损耗、分流电流
使用贝叶斯上下文树对离散数据的更改点检测和分割
引入了一个新的贝叶斯建模框架，用于分段均匀变量 - 内存马尔可夫链，以及一系列有效的算法工具，用于更改点检测和离散时间序列的分割。建立在最近引入的贝叶斯上下文树（BCT）框架上，离散时间序列中不同片段的分布描述为可变内存马尔可夫链。对变化点的存在和位置的推断。促进有效抽样的关键观察者是，可以精确地计算数据的每个段中的先前预测可能性（在所有模型和参数上平均）。这使得可以直接从变更点的数量和位置的后验分布中进行采样，从而导致准确的估计，并提供结果中不确定性的自然定量度量。也可以以其他额外的计算成本来获得每个细分市场中实际模型的估计。对模拟和现实世界数据的结果表明，所提出的方法是强大的，并且表现效果也不如先进的技术。
使用人工智能进行身体姿势检测和运动跟踪，用于医疗锻炼和推荐系统 Anuj Patil 1 a) , Darshan Rao 1 b) , Kaustubh Utturwar 1 c) , Tejas Shelke 1 d) 和 Ekta Sarda 1e)
1 计算机工程系，Ramrao Adik 技术学院，DY Patil 等同于大学，新孟买 摘要。锻炼在我们的日常生活中非常重要，尤其是当患者处于康复过程中并需要加快身体恢复时。因此，锻炼在我们的生活中变得更加重要。它们为提高人类能力和延长寿命提供了基石。人工智能和图像处理可用于改善和补充锻炼过程，而无需专业监督。基于软件的运动跟踪器可以跟踪您所做的所有锻炼，并在您锻炼时为您提供有关姿势的反馈。通过计算数据和分析，锻炼的有益效率将提高。MediaPipe 框架可用于此应用程序；在这个机器学习模型中，在人体姿势的几个关节处绘制点，并跟踪、存储和分析运动。这种对身体跟踪的详细分析可用于实现可以跟踪注册个人的医疗锻炼的应用程序。该软件可以进一步改进，以便将注册用户映射到经过验证的真实医生，该医生可以使用数据库访问映射患者的诊断报告和锻炼历史。关键词：MediaPipe、BlazePose、BlazeFace、二头肌弯举。
生成式人工智能和版权 - 新加坡
2 在新加坡，如果侵权使用属于计算数据分析例外 2 或合理使用条款，版权法可以为侵权使用提供辩护。3 根据与将受版权保护的作品用于机器学习最相关的计算数据分析例外，必须满足五个严格条件，包括“合法访问”受版权保护的内容，并且复制不能用于除识别、提取或分析信息/数据并使用它来改进与该类型信息/数据相关的程序功能之外的任何其他目的。4 在实施版权审查报告第 8 号提案时，2021 年版权法第 5 条第 243 款引入了为计算数据分析目的而制作的作品复制的具体例外，前提是满足第 244 款中的许多条件。计算数据分析的定义并不详尽，即“使用计算机程序识别、提取和分析作品中的信息或数据” 6 – 这与文本和数据挖掘（“TDM”）同义。英国已经实施了 TDM 例外 – 尽管范围比新加坡版本要窄 – 即“合法访问作品的人可以对作品中记录的任何内容进行计算分析，但仅限于非商业目的的研究”。7 但是，TDM 例外往往范围狭窄，不太可能涵盖
涉及电子飞行的安全报告审查...
本研究的目的是通过检查航空安全报告系统 (ASRS)、FAA 跑道安全办公室 (RSO) 和事故/事件数据系统 (AIDS)、国家运输安全委员会 (NTSB)、民航局 (CAA)、澳大利亚运输安全局 (ATSB)、加拿大运输安全委员会 (TSB) 和法国民航安全调查和分析局 (BEA) 的安全报告，更好地了解使用电子飞行包 (EFB) 和便携式电子设备 (PED) 的安全注意事项。从 ASRS 和 CAA 报告中共发现 335 个人为因素问题；大多数人为因素问题与电子图表的使用有关，尤其是滚动和缩放。飞行员还注意到信息呈现不正确或过时，并且电子图表上的信息呈现方式与纸质图表不同。其他人类因素问题与缺乏经验/专业知识和 PED/EFB 干扰有关。四份 FAA 跑道入侵和事故/事件报告提到了 EFB/PED 干扰、低头时间和错误的飞机性能参数（例如温度不正确）。两份 NTSB 事故报告都涉及 EFB 作为促成因素，都涉及飞行员在着陆期间对性能计算数据的误解，一个是由于培训不足，另一个是性能计算背后隐藏的假设的结果。ATSB、BEA 和 TSB 的报告主要指出起飞性能数据错误是导致工作量增加的主要因素（例如，最后一刻的变化可能导致计算起飞速度时出现错误）。
成骨前头部胚胎大脑与周围头皮之间发育相互依赖的拉伸压缩关系
内上皮片上的图案形成。4-8 在这些例子中，外部或浅层的约束或限制是使更深层结构（在生理压缩下）继续正常发育的关键机械因素。9,10 通过结合实验和计算数据的“形态力学”方法，Taber 等人 11,12 发现鸡视杯形成过程中的内陷是由外胚层和细胞外基质等外部限制因素驱动的。在发育中的脊椎动物大脑中，最近已经探索了壁内细胞和组织力学。13,14 已经讨论了成长中的大脑对周围颅骨或颅腔形成的可能生物力学影响（在成骨细胞增殖和骨化等事件中，通过拉伸经历这些事件的细胞）。 15 相反，有人提出，骨化的头骨（作为硬囊）调节大脑形态，包括大脑皮层的脑回形成，16 尽管实验和数学研究表明脑回形成可能通过大脑固有的机制进行物理处理。17-19 先前关于哺乳动物大脑-头骨机械关系的研究主要集中在骨化/矿化发生后的阶段。在早期（即成骨前）阶段，对鸡胚进行的研究提出了一个模型，其中早期神经管弯曲的出现（最前端的前脑向腹侧弯曲的现象）可能是由腹侧底层脊索或前肠施加的可能物理限制来解释的，这些结构向前延伸的程度小于前脑，20,21
蓝色大象检查熊猫：SQL
抽象数据预处理，将数据转换为适合训练模型的合适格式的步骤，很少发生在数据库系统中，而是在外部Python库中，因此需要首先从数据库系统中提取。但是，对数据库系统进行了调整以进行有效的数据访问，并提供汇总功能，以计算数据（偏见）中某个值的不足或过分代表所需的分布频率。我们认为，具有SQL的数据库系统能够执行机器学习管道，并发现技术偏见（通过数据预处理引起的）有效地。因此，我们提供了一组SQL查询，以涵盖数据预处理和数据检查：在预处理过程中，我们用标识符注释元组以计算列的分布频率。要检查分布更改，我们将预处理的数据集与元组标识符上的原始数据集一起加入，并使用聚合功能来计算每个敏感列的出现数量。这使我们能够检测到过滤元组的操作，从而删除了列的技术偏见，即使已经删除了列。为了自动生成此类查询，我们的实施将Mlinspect项目扩展到以Python编写的现有数据预处理管道到SQL查询，同时使用视图或公共表格表达式（CTES）维护详细的检查结果。评估证明，超出主机数据库系统的现代现代化，即umbra，加速了预处理和检查的运行时。即使是基于磁盘的数据库系统，甚至在实现视图时也显示出与UMBRA的相似性能。
AI和二元光催化氢产生中的量子计算
光催化水分裂已成为氢生产的可持续途径，利用阳光来驱动化学反应。本综述探讨了DENSITY功能理论（DFT）与机器学习（ML）的整合，以加速光催化剂的发现，优化和设计。DFT提供了对电子结构和反应机制的量子力学见解，而ML算法可以对材料特性，催化性能的预测和逆设计进行高通量分析。本文大约在二元光催化系统中取得进步，突出了Tio 2，Bivo 4和G-C 3 N 4等材料，以及新型的异质关节和共同催化剂，以改善光吸收和电荷分离E FFI的效率。关键突破包括在实验和计算数据集中训练的ML架构，例如随机森林，支持矢量回归和神经网络，以优化带隙，表面反应和氢的演化速率。诸如量子机学习（QML）和生成模型（GAN，VAE）等新兴技术展示了探索假设材料并提高计算效率的潜力。该评论还突出了高级光源，例如可调LED和太阳模拟器，以实验光催化系统的实验验证。挑战与数据标准化，可伸缩性和可解释性有关，提出了协作框架工作和开放访问存储库，以使DFT-AI工具民主化。通过桥接实验和计算方法，这种协同方法的变化潜力可实现可扩展的，成本的氢生产，为可持续能源解决方案铺平了道路。