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基于对抗性过滤的脑机接口逃避和后门攻击
脑机接口 (BCI) 可以实现大脑与外部设备之间的直接通信。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 的常见输入信号。大多数对基于 EEG 的 BCI 的研究都集中在 EEG 信号的准确解码上，而忽略了它们的安全性。最近的研究表明，BCI 中的机器学习模型容易受到对抗性攻击。本文提出了基于对抗性过滤的基于 EEG 的 BCI 的逃避和后门攻击，这些攻击非常容易实现。在来自不同 BCI 范式的三个数据集上的实验证明了我们提出的攻击方法的有效性。据我们所知，这是第一项关于基于 EEG 的 BCI 对抗性过滤的研究，这引发了新的安全问题并呼吁更多关注 BCI 的安全性。
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输入信号和阻抗：见表 1。输入范围选择：跳线可选（见表 2）。电源：需要 20 至 30 Vac、50/60 Hz 或 24 至 30 Vdc 电源，最大 3.8 瓦。所需空气供应：标称 20 psig (138 kPa)，最大 30 psig (207 kPa)。需要清洁、干燥、无油的空气（参见 EN-123、F-22516）。调整空气压缩机的空气消耗量：最大 .012 scfm (5.66 ml/s)。调整空气总管的空气容量：550 scim (150.24 ml/s)。空气连接：用于柔性 1/4" O.D. 的带刺公接头。气动管道。接线连接：用于 16 至 22 AWG 电线的螺丝端子。
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原则上，进入 HF 通道的单端输入信号通过输入端的反相门被分解成差分信号。下面的电容电阻网络将信号分解成瞬态脉冲，然后由比较器将其转换为 CMOS 电平。比较器输入端的瞬态脉冲可以高于或低于共模电压 VREF，具体取决于输入位是从 0 变为 1 还是从 1 变为 0。比较器阈值根据预期的位转换进行调整。HF 通道比较器输出端的决策逻辑 (DCL) 测量信号瞬态之间的持续时间。如果两个连续瞬态之间的持续时间超过某个时间限制（例如低频信号的情况），DCL 会强制输出多路复用器从高频切换到低频通道。
基于对抗过滤的逃避和对基于EEG的脑部计算机界面的后门攻击
大脑计算机接口（BCI）可以在大脑和外部设备之间进行直接通信。电子脑电图（EEG）是BCIS的常见输入信号，因为它的便利性和低成本。对基于EEG的BCIS的大多数研究都集中在EEG信号的准确解码上，同时忽略其安全性。最近的研究表明，BCIS中的机器学习模型容易受到对抗攻击的影响。本文提出了对基于EEG的BCI的基于对抗过滤的逃避和后门攻击，这非常容易实施。在不同BCI范式的三个数据集上进行了实验，证明了我们提出的攻击方法的效果。据我们所知，这是对基于脑电图的BCI的对抗过滤的第一项研究，提出了新的安全问题，并呼吁更多地关注BCIS的安全性。
利用人工智能进行发动机燃烧系统建模和燃烧控制
收集了净扭矩和NOx排放量等性能数据。使用基于 APRBS 和 Chirp 信号的输入信号，我们获得了大约 68.9 小时的训练数据和大约 8.3 小时的模型验证数据。此外，为了验证目的，我们还获取了日本目前用于乘用车认证测试的WLTC全球统一测试循环下的30分钟模拟驾驶数据。请注意，用于获取验证数据的 APRBS 和 Chirp 信号不包含在用于获取训练数据的输入信号中。 VDE模型中数据采样周期为0.01秒，数值实验获取的数据点数如表2所示。 2.2 AI引擎模型构建及性能评估 本研究在构建重现VDE特征的AI引擎模型时，采用了神经网络这种机器学习算法，也是一种模仿人类神经系统的数学模型。 AI发动机模型被设想用作第3章中描述的燃烧控制器的状态预测模型。在这里，我们构建了一个模型来预测燃烧控制器控制的三个目标：燃烧重心位置、燃烧周期和净扭矩。表3给出了AI引擎模型的输入和输出参数列表。对于输入参数，事先使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）9）构建预测模型，并利用SHAP（SHapley Additive exPla-nations）10）进行重要性分析，选取对预测目标影响力较大的参数。此外，对于输入参数，进气压力和进气氧浓度是使用过去四秒的时间序列数据来测量的，同时考虑到瞬态运行期间的响应延迟。 在建立模型时，神经网络中超参数的设置对准确率有很大的影响。因此，在本研究中，我们使用树结构 Parzen 估计器 (TPE)11) 来优化隐藏层的数量和神经元的数量。在 TPE 中，我们设置了最小化评估函数的超参数。
TZID 和 TZID Ex d 智能定位器满足最高...
TZID 定位器的功能核心是其 CPU（见下图）。机械和气动组件仅具有次要功能。输入信号（设定点）和位置（实际值）通过 A/D 转换器输入到处理器。根据控制偏差和 PD 控制算法计算输出信号。信号通过 D/A 转换器输出到 I/P 模块，用于 I/P 模块的模拟调制。I/P 模块提供 3/3 通阀的气动模拟调节。用于向执行器填充空气或从执行器抽出空气的阀门风管的横截面积与调节成比例变化。连续信号调制在精确快速控制直至达到设定点以及适应不同尺寸和不同供应压力的执行器方面可产生最佳效果。
工程精度疗法：诊所的教训和动机
与小分子药物或抗体不同，基于细胞的thera可能会通过启动上下文依赖性治疗作用来感知各种输入信号和重新考虑（1，2）。尽管自重组DNA和病毒技术的早期以来，尽管基于基因和细胞的疗法已被视为具有巨大的希望，但在过去的十年中，它们才刚刚开始在制药行业中占据中心地位（3 - 5）。目前，这种疗法的监管部门批准正在加速生物技术和医学的技术革命（6），这些变化有可能在全球经济和社会中产生构造转变。例如，格利贝拉（Glybera）于2012年在欧洲市场上被释放为一种基因治疗疗法，旨在逆转脂蛋白脂肪酶缺乏症，但几年后，每名患者的治疗费用迫使其征收100万美元（5）（5）。，尽管最近批准的嵌合
