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World File Search System非对抗性
朝着全球半逆转模型
通常认为，对抗性和非对抗性制度之间的主要区别是负责收集事实和证据的义务。一般来说，在对抗性制度中，是律师收集事实并收集证据，而在非对抗性系统中，例如欧洲大陆，是法官承担这一责任。尽管存在这种二分法，但从根本上是有缺陷的，得出的结论是，非对抗性系统（例如大陆系统）与美国体系有所不同，因为在事实收集和循证收集中的询问方法都有疑问方法。我们将证明的实际差异主要是当事方在诉讼的初步阶段，发现方法，法官参与案件的作用以及检查非纪录证据的技术。系统在司法管理方面都表现出有关效率（节省成本）和效力（真相）的优势和缺点。假设程序差异并非完全不可调和。他们可以互相补充吗？在这方面，我们特别询问对手系统是否可以帮助非对抗实践的最令人不安的方面。如果是这样，是否可以将非对抗模型与对抗系统中裁决的初步阶段调和？最近对民事诉讼的意大利改革使我们能够阐明这些问题。从新的大陆趋势中出现的这种更具对抗性的程序似乎尤其令人兴奋，这有两个原因。首先，它引入了一个令人兴奋的新框架，以重塑有关对手体系中民间司法改革的辩论。其次，它提出了一种考虑传统的国内和特定国家规则的新方法，并概述了半反向系统的统一模型。
退伍军人治疗法庭计划指南...
2021 更新于 2021 年 10 月 6 日 退伍军人治疗法庭计划（以下简称“计划”）由佛罗里达州立法机构设立，旨在通过使用专业、多学科团队和循证治疗来解决退伍军人卷入司法系统的根本原因。该计划采用非对抗性方法解决根本原因。就本计划而言，以下术语：1.“被告”是指被指控或被判犯有刑事罪行的退伍军人或服役人员；2.“军事性创伤”是指在服役人员或退伍军人服现役、接受训练的现役或非现役期间发生的性人身攻击、性殴打或性骚扰所导致的心理创伤；3.“服役人员”是指
2024 年 6 月 7 日 - 国防部首席信息官 - 国防部
国防部根据总统指示和国会授权，致力于解决商用现货 (COTS)、商业和定制开发的信息和通信技术产品中可能造成破坏的恶意漏洞风险。这些产品通常包括多个 COTS 子组件。本战略和实施计划中的网络安全供应链风险一词定义为评估敌对威胁行为者进行恶意活动或造成其他恶意伤害的意图和能力而产生的风险。45 国防部负责采购和保障的副部长办公室 (OUSD(A&S)) 和研究与工程的副部长办公室 (OUSD(R&E)) 在其他工作中处理了对信息和通信技术供应链的非对抗性威胁，例如质量、可用性和供应商弹性。
F/A-18 E/F 计划独立分析
海军使用战斗机 (F-14)、攻击机 (A-6E) 和多用途攻击/战斗机 (F/A-18) 执行舰载空对空和空对地任务。F/A-18 E/F（单座/双座）飞机正在开发中，是对现有 F/A-18 C/D 飞机的重大改进。F/A-18 E/F 飞机将提供更大的任务半径、额外的有效载荷灵活性、增强的生存能力、更大的有效载荷恢复能力以及未来航空电子设备增长的空间。自 1992 年中期以来，该实验室一直是 F/A-18 E/F 项目独立分析 (PIA) 团队的重要技术成员。该团队的职责是提供独立、非对抗性、主动的分析，以解决影响 F/A-18 E/F 机身和 F414 发动机工程和制造开发项目的技术和程序问题。本文介绍了实验室在 PMA-265 的 PIA 团队中的作用，并重点介绍了所选的技术贡献领域。
机器学习鲁棒性：底漆
摘要本章探讨了机器学习中鲁棒性的基础概念（ML）及其在建立人工智能（AI）系统中的信任度中不可或缺的作用。讨论始于对鲁棒性的详细定义，将其描述为ML模型在各种和意外的环境条件下保持稳定性能的能力。ml鲁棒性是通过多种镜头解剖的：它与普遍性的互补性；它的地位是值得信赖的AI的要求；它的对抗性与非对抗性方面；它的定量指标；及其指标，例如可重复性和解释性。本章深入研究了障碍鲁棒性的因素，例如数据偏见，模型复杂性和未育种ML管道的陷阱。它从广泛的角度来调查鲁棒性评估的关键技术，包括对抗性攻击，包括数字和物理领域。它涵盖了深度学习（DL）软件测试方法的非对抗性数据变化和细微差别。从以数据为中心的方法开始，例如以数据为中心的方法，探索巩固鲁棒性的改善策略正在发展。 进一步检查包括各种以模型为中心的方法，例如转移学习，对抗训练和随机平滑。 最后，讨论了训练后方法，包括集合技术，修剪和模型维修，作为成本效果的策略出现，以使模型对不可预测的模型更具弹性。探索巩固鲁棒性的改善策略正在发展。进一步检查包括各种以模型为中心的方法，例如转移学习，对抗训练和随机平滑。最后，讨论了训练后方法，包括集合技术，修剪和模型维修，作为成本效果的策略出现，以使模型对不可预测的模型更具弹性。本章强调了通过现有的估算和实现ML鲁棒性的持续挑战和局限性。它为这一关键概念的未来研究提供了见解和方向，这是值得信赖的AI系统的先决条件。
大规模基础模型的原则
1。基础模型的数学原理：我开发了一个连贯的作品，该作品建立了理论基础，即覆盖概括，训练动力学和可识别性分析，用于基础模型的一系列自我监督学习（SSL）范式。这些包括自动锻炼[30]，重建性[12，22]，对比度[4，6]，非对抗性[14]，预测[11]接近，在图理论框架中，我将它们统一并表征它们。对于诸如变形金刚之类的骨干网络，我提出了有关其特征传播的动态分析[2，19，16，29]。从内在的学习角度来看，我率先提出了LLMS自校正能力的第一个理论解释（对于OpenAI O1中的测试时间推理至关重要），并在ICML'24 ICL研讨会上赢得了最佳纸张奖。
朝着对象检测更好的解释
本文介绍了Barlowrl，这是一种具有数据效率增强的学习代理，它与Barlow Twins一起使用DER（数据有效的雨弓）算法进行了自我监督的学习框架。barlowrl在Atari 100k基准上均优于DER及其对比度卷曲。barlowrl通过强制传播到整个空间来避免尺寸崩溃。这有助于RL算法利用统一扩散状态表示，最终导致表现出色。Barlow双胞胎与DER的集成增强了数据效率，并在RL任务中实现了卓越的性能。Barlowrl展示了合并自我监督的学习技术，尤其是非对抗性目标的潜力，以改善RL算法。关键词：深度强化学习；自学学习；数据效率
F/A-18 E/F 计划独立分析
海军使用战斗机 (F-14)、攻击机 (A-6E) 和多用途攻击/战斗机 (F/A-18) 执行舰载空对空和空对地任务。F/A-18 E/F（单座/双座）飞机正在开发中，是对现有 F/A-18 C/D 飞机的重大改进。F/A-18 E/F 飞机将提供更大的任务半径、额外的有效载荷灵活性、增强的生存能力、更大的有效载荷恢复能力以及未来航空电子设备增长的空间。自 1992 年中期以来，该实验室一直是 F/A-18 E/F 项目独立分析 (PIA) 团队的重要技术成员。该团队的职责是提供独立、非对抗性、主动的分析，以解决影响 F/A-18 E/F 机身和 F414 发动机工程和制造开发项目的技术和程序问题。本文介绍了实验室在 PMA-265 的 PIA 团队中的作用，并重点介绍了所选的技术贡献领域。
利用卷积干扰消除网络实现人工智能驱动的通用抗干扰解决方案
无线链路越来越多地用于提供关键服务，而故意干扰（干扰）仍然是此类服务的严重威胁。在本文中，我们关注的是通用抗干扰模块的设计和评估，该模块与通信链路的具体情况无关，因此可以与现有技术相结合。我们认为，这样的模块不需要显式探测、探测、训练序列、信道估计，甚至不需要发射机的配合。为了满足这些要求，我们提出了一种依赖于机器学习的进步以及神经加速器和软件定义无线电前景的方法。我们确定并解决了多个挑战，从而产生了卷积神经网络架构和多天线系统模型，以推断干扰的存在、干扰发射的数量及其各自的相位。这些信息被不断输入到消除干扰信号的算法中。我们开发了一个双天线原型系统，并使用软件定义无线电平台在各种环境设置和调制方案中评估我们的干扰消除方法。我们证明，配备我们方法的接收节点可以以超过 99% 的准确率检测干扰器，即使干扰器功率比合法信号高出近两个数量级 (18 dB)，也能实现低至 10 − 6 的误码率 (BER)，而且无需修改链路调制。在非对抗性环境中，我们的方法还可以具有其他优势，例如检测和缓解冲突。
发展强大的神经架构以防御对抗性攻击
神经网络容易对稍加修改的输入图像进行错误分类。最近，已经提出了许多防御措施，但没有一种能够持续提高神经网络的鲁棒性。在这里，我们建议使用对抗性攻击作为函数评估来搜索可以自动抵御此类攻击的神经架构。对文献中的神经架构搜索算法的实验表明，虽然它们准确，但它们无法找到鲁棒的架构。一个重要原因在于它们的搜索空间有限。通过创建一种新颖的神经架构搜索，其中包含密集层与卷积层连接的选项以及反之亦然，以及在搜索中添加连接层，我们能够进化出一种在对抗性样本上固有准确的架构。有趣的是，这种进化架构的固有鲁棒性可与对抗性训练等最先进的防御措施相媲美，同时仅在非对抗性样本上进行训练。此外，进化的架构利用了一些特殊的特性，这些特性可能有助于开发更强大的架构。因此，这里的结果证实了更强大的架构是存在的，并为神经网络的开发和探索开辟了一个新的可行性领域。