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使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
OPA：单个客户端的单发私人聚合...
我们的工作最大程度地减少了安全计算中的互动，从而解决了沟通的高昂成本，尤其是与许多客户。我们介绍了单次私人聚合OPA，使客户只能在单服务器设置中进行每个聚合评估一次。这简化了辍学和动态参与，与Bonawitz等人等多轮协议形成鲜明对比。（CCS'17）（以及随后的作品），并避免了类似于Yoso的复杂委员会选择。OPA的沟通行为紧密地模仿每个客户群只会说话一次的学习。OPA建立在LWR，LWE，班级组和DCR上，可确保所有客户的单轮通信，同时还可以在客户数量中实现次线性开销，从而使其渐近且实用。我们通过中止和投入验证实现恶意安全，以防止中毒攻击，这在联邦学习中尤其重要，在这种学习中，对手试图操纵梯度以降低模型性能或引入偏见。我们从（阈值）密钥同型PRF和（2）的种子同源性PRG和秘密共享的（2）建立了两种口味（1）。阈值关键同构PRF解决了以前依赖于DDH和LWR的工作中观察到的缺点。（加密，2013年），将其标记为对我们工作的独立贡献。我们的其他贡献包括（阈值）键合型PRF和种子塑形PRG的新结构，这些构造是在LWE，DCR假设和其他未知顺序的类组下安全的结构。
采购情况说明书中的聚合
•机遇的编程管道：在多相编程方法（MPA）中创建明确的项目的清晰项目本身就是一种汇总的形式，如果机会是以计划且连贯的方式向市场提出的； •常见的招标文件：如果所需的输出在几个项目中相同，并且可以以相同的方式指定，则可以在总体基础上准备竞标文件，并由不同的借款人使用以通过公开竞争来采购自己的要求； •共同/汇总的采购过程：提供总体计划或具有共同要求的整个项目所需的每个采购的基本结构，可以遵循标准方法，以便从项目到项目中的投标者经验相似。
特征聚合具有潜在的生成重播，用于联邦的持续学习社会适当的机器人行为
摘要 - 机器人要探索联合学习（FL）设置至关重要，在这些设置中，几个并行部署的机器人可以独立学习，同时还可以彼此分享他们的学习。现实世界中的这种协作学习要求社交机器人动态适应不可预测和不可预测的情况和不同的任务设置。我们的工作通过探索一个模拟的客厅环境来帮助解决这些挑战，在该环境中，机器人需要学习其行为的社会适当性。首先，我们提出了联合根（FedRoot）平均，这是一种新型的体重聚集策略，它使客户从基于任务的学习中进行学习。第二，为了适应具有挑战性的环境，我们将Fedroot扩展到联合潜伏的生成重播（FedLgr），这是一种新颖的联盟持续学习（FCL）策略，该策略使用基于FedRoot的重量聚集，并将每个客户嵌入了每个客户的生成器模型，以促进伪造的功能嵌入，以使知识的特征嵌入者忽略了一种资源良好的效果。我们的结果表明，基于FedRoot的方法提供竞争性能，同时也导致资源消耗量大幅度降低（CPU使用率高达86％，GPU使用率高达72％）。此外，我们的结果表明，基于FedRoot的FCL方法的表现优于其他方法，同时还提供了有效的解决方案（最多84％的CPU和92％的GPU使用率），FedLGR在评估中提供了最佳结果。
进入Nakatsugawa City的网格储存电池业务，GIFU县将欧洲的聚合知识部署到国内业务
近年来，随着可再生能源的扩大，网格存储电池的重要性是调整电源和需求之间的平衡的一种手段。，尤其是在Chubu地区，主要和次要控制储备的市场竞标短缺，需要快速响应，因此可以稳定电网的储存电池变得越来越重要。该项目的目的是通过在三个电力市场（批发电力市场，供应和需求调节市场和产能市场）的交易中充电和放电，从而有助于稳定电网。我们预计该项目将在环境和财务上成为可持续业务，类似于欧洲的项目。自2017年以来，NKES一直在比利时和英国开发其能源市场领先的国家的储能业务。nkes将通过利用NKE在欧洲培养的储存电池业务开发，EPC和聚合方面的专业知识来促进该项目，以及其对能够控制储存电池的能源管理系统的了解。此外，Hazama Ando正在从事可再生能源项目，包括决定在2021年投资生物质发电项目。Hazama Ando参加了该项目，因为我们认为这具有很大的社会意义，因为它将有助于扩大可再生能源的引入，并最终有助于实现碳中立性。该项目旨在开始建造20兆瓦的电网存储电池，2025年3月的容量为80 MWH，并于2028年开始运行。
阿默斯特社区电力汇总计划...
信息信件将通过邮件发送给所有客户。Selectmen董事会将于2025年2月24日星期一下午6:30举行公共信息会议。在新罕布什尔州阿默斯特大街2号市政厅，回答有关RSA 53-E：7的要求即将推出的阿默斯特社区电力汇总计划的问题。将有一个简短的演讲，然后是公共问答期。鼓励居民带上电费以供他们参考。
氨基酸组成驱动肽聚集
图1：使用在线UV模块收集的分析数据可实现数据驱动的方法进行合成分析。a）AFPS可以精确监测反应动力学，这与序列的聚集有关。b）在线紫外线痕迹中的聚集被特征在于脱落峰的扩大。聚集通过以下公式计算的聚合因子来量化：AF = WN - HN。wn：最大高度的一半，正常为第一个峰，wn：峰高到第一个峰。如果AF> 20，则将序列视为汇总。c）聚集是由生长的肽链之间的β-呈驱动的。d）利用合成过程中收集的在线紫外线数据，以预测聚集的发生和单个氨基酸的贡献。
基于区块链和同构加密
摘要：基于物联网（IoT）设备产生的数据的数据分析有望改善个人的生活质量。但是，确保IoT数据聚合过程中的安全性和隐私是一项非平凡的任务。通常，IoT数据聚合过程基于集中式服务器。然而，在分布式方法的情况下，很难协调几个不信任的政党。幸运的是，区块链可以在克服信任问题的同时提供权力下放化。因此，基于区块链的物联网数据聚合可能成为设计隐私系统设计的合理选择。为此，我们提出了Privda，这是一种基于区块链和同型加密技术的隐私数据合理方案。在拟议的系统中，每个数据消费者都可以创建智能合约并发布服务条款和请求的物联网数据。因此，智能合约将可以回答消费者的请求并选择一个聚合器的一个组潜在数据生产者组合在一起，其作用是使用同型计算计算小组请求的结果。因此，组级的聚合混淆了IoT数据，这会使单个物联网设备的敏感信息推断复杂化。最后，我们将提案部署在私人以太坊区块链上，并进行绩效评估。
针对核糖体蛋白质折叠活性的抗朊病毒药物可减少 PABPN1 聚集
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。