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监管沙盒：它们会加速创新吗？
类别 国家（项目数量） 当地能源 • 能源共享、集体自用和能源社区 巴西（6）、佛罗里达州（1）、英国（2）、挪威（1）、西澳大利亚（2） • 能源共享，包括动态网络关税 西澳大利亚（3）、荷兰（5）、挪威（1） • 能源共享，包括动态网络关税和网络运营 荷兰（9） • 点对点交易 英国（5） • 微电网中的消费者权利 英国（1） 电力市场的灵活参与 • 批发市场 法国（1） • 平衡市场 英国（2）、法国（1）、挪威（3） 配电网关税 • 替代电网连接费 英国（1） • 动态网络使用关税 法国（1）、挪威（3） 连接至电网 • 技术解决方案 法国（2） • 灵活性解决方案 法国（4） 连接至天然气网络 • 合成甲烷 法国（17） • 灵活性解决方案 法国（1）
深度优化的替换盒量子实现
近年来，量子计算被认为是对我们日常通信中使用的安全 / 隐私算法的完整性的严重威胁。特别是，它促使人们加速研究捍卫后量子世界的密码学。为了了解我们当前使用的哪些加密协议容易受到此类攻击，我们旨在自己使用或模拟量子计算机来诊断加密弱点。最近的研究成果如 [6]、[18]、[19] 反映了这一点。为了优化针对给定协议的 Grover 搜索算法密钥恢复攻击，我们需要一个负担最小的协议量子电路实现。一个与计算负担成比例的指标是电路的深度。在量子计算机模拟中，深度优化的量子电路减少了计算模拟攻击结果所需的时间。在量子计算机的物理实现中，深度优化的电路减少了组件之间的接近度，从而减少了电路中的噪声量。
多目标定向灰盒模糊测试
摘要 — 定向灰盒模糊测试 (DGF) 可以通过寻求到达程序位置或按顺序探索某些位置来快速发现或重现程序中的错误。然而，由于其静态阶段划分和粗粒度的能量调度，以前的 DGF 工具在面对多个目标位置（简称目标）时表现不佳。在本文中，我们提出了多目标定向灰盒模糊测试，旨在在模糊测试活动中到达多个程序位置。具体而言，我们提出了一种新颖的策略来自适应地协调探索和利用阶段，以及一种新颖的能量调度策略，通过考虑种子和目标位置之间的更多关系。我们在一个名为 LeoFuzz 的工具中实现了我们的方法，并在崩溃重现、真正验证和实际程序中的漏洞暴露方面对其进行了评估。实验结果表明，LeoFuzz 在有效性和效率方面优于六种最先进的模糊测试器，即 QYSM、AFLGo、Lolly、Berry、Beacon 和 WindRanger。此外，LeoFuzz 在实际程序中检测到 23 个新漏洞，其中 11 个已分配 CVE ID。
使用药物盒在体内淘汰基因
“基因敲除”或“敲除”是一种使基因功能失活的突变。这些突变对于经典的遗传研究以及包括功能基因组学在内的现代技术非常有用。过去，细菌基因的敲除通常是通过转座子诱变做出的。在这种情况下，需要费力的屏幕才能找到感兴趣的基因的淘汰赛。传统上，首先使用体外基因工程来修改质粒或细菌性人工染色体（BAC）的基因，然后将这些修饰的构建体移至细胞培养技术感兴趣的生物。利用基因工程和体内同源重组的组合的其他方法充其量效率低下。重新组合提供了一种直接在细菌染色体上产生基因敲除突变的新方法，或者将体内任何质粒或BAC修改为在其他生物体中敲除的前奏。构造设计为基础对，
从沙盒到社会：促进东南亚创新
然而，快速数字化给东南亚带来了独特而新颖的挑战。技术和技术支持的商业模式的创新速度超过了响应性监管框架的建立速度。数字消费者，尤其是首次上网的消费者，面临着受到新兴技术意想不到的后果的风险。长期存在的、为模拟世界而制定的监管框架和法律往往不适合监管新的数字现实。此外，政府面临的挑战是不要过度监管技术，以免扼杀其成为增长动力的潜力。对于监管机构来说，在快速数字化转型的背景下，平衡创新与保障社会福利至关重要。
如何快速开始使用 WAFER MDB 适配器盒
RS232-MDB (PC2MDB) 和 MDB-USB 均用于将 PC 或任何其他 RS232 设备连接到 MDB 接口自动售货机。Pi2MDB 用于将 Raspberry pi 板连接到自动售货机。并且可以通过 RS232、USB 设备或 Raspberry pi 轻松与 MDB 接口自动售货机集成。这些适配器将自动回复 VMC Poll 命令，因此用户无需考虑 Poll 命令。除轮询命令之外，来自 VMC 的任何数据都将被重定向到 RS232 端口。此外，这些 MDB 适配器将处理与 VMC 的所有开机或复位数据通信。如果您想将任何数据将 HEX 数据发送到 VMC，只需与校验和一起发送到适配器盒，然后适配器盒将在 VMC 轮询请求期间发送到 VMC。因此，用户只需要在 PC 软件开发期间熟悉与 VMC 的自动售货会话。并且用户应该仔细阅读 MDB 协议以完成测试和开发。
改进卡拉模拟器中的边界盒
摘要：Carla模拟器（学习行动）是测试算法并在自主驾驶领域生成数据集（AD）的强大平台。它提供了对各种环境参数的控制，从而可以进行彻底的评估。开发边界框通常是深度学习中通常使用的工具，并且在广告应用中起着至关重要的作用。使用边界盒识别和描述感兴趣的对象（例如车辆），用于识别和描述感兴趣的对象的主要方法。卡拉中的操作需要捕获地图上所有对象的坐标，随后与传感器的坐标系在自我车辆的坐标系统中，然后将相对于自我车辆的透视图包装在边界框中。但是，这种主要方法遇到了与对象检测和边界框注释相关的挑战，例如幽灵盒。尽管这些程序通常可以有效地检测其直接视线内的车辆和其他物体，但它们也可以通过识别被障碍物掩盖的物体来产生误报。我们已经增强了主要方法，目的是滤除不需要的盒子。绩效分析表明，改进的方法已经达到了很高的精度。
超对称顶夸克事件分类的量子算法
寻找超对称粒子是大型强子对撞机 (LHC) 的主要目标之一。超对称顶部 (停止) 搜索在这方面发挥着非常重要的作用，但 LHC 下一个高光度阶段将达到前所未有的碰撞率，这对任何新信号与标准模型背景的分离提出了新的挑战。量子计算技术提供的大规模并行性可以为这个问题提供有效的解决方案。在本文中，我们展示了缩放量子退火机器学习方法的一种新应用，用于对停止信号与背景进行分类，并在量子退火机中实现它。我们表明，这种方法与使用主成分分析对数据进行预处理相结合，可以产生比传统多元方法更好的结果。
顶夸克对量子力学对撞机试验中的局域性
高能对撞机中基本粒子量子特性的测试开始出现。顶夸克和反顶夸克系统中的纠缠和贝尔不等式违反尤其令人感兴趣，因为顶夸克是经历级联衰变的不稳定粒子。我们争论顶夸克和反顶夸克在不同衰变阶段的空间分离标准。我们考虑了三个不同情况下的因果分离：顶夸克衰变、W 玻色子衰变以及轻子/喷流与宏观仪器接触时。我们表明，当要求顶夸克和 W 玻色子都在空间间隔内衰变时，事件的空间分数最小。对于通常需要贝尔不等式违反的高不变质量，这几乎与顶夸克衰变要求相同。我们还包括一个选项，用于将顶夸克衰变中的 b 夸克的角度相关性用于自旋相关性测量。我们要求顶夸克和 b 强子衰变都是空间分离的。再次，我们发现在高不变质量下，它几乎与顶夸克和反顶夸克之间的空间分离要求相同。我们为我们提出的标准提供了数值。如果满足这样的标准，则保证系统不存在因果关系。