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软件错误检测导致从自下而上到自上而下的转变，涉及错误监控网络内的岛叶的有效连接
过去几年，软件编程技能的神经关联已成为越来越多研究的目标。这些研究侧重于软件代码检查过程中的错误监控。其他研究则研究了通过不同的神经生理学测量来衡量的任务相关认知负荷。大多数研究仅涉及语法错误（浅层代码监控）。然而，最近的一项功能性磁共振成像 (fMRI) 研究表明，当需要对代码检查进行具有挑战性的深层分析时，岛叶在错误监控过程中起着关键作用。这提出了岛叶与深度错误监控有因果关系的假设。为了证实这一假设，我们进行了一项新的 fMRI 研究，其中参与者执行了一项深度源代码理解任务，其中包括错误监控以检测代码中的错误。与与文本阅读和无错误源代码理解相关的各种任务相比，我们的范式的通用性得到了增强。健康的成年程序员（N = 21）参加了这项 3T fMRI 实验。错误相关事件引起的激活图证实了岛叶的显著激活 [p (Bonferroni) < 0.05]。重要的是，我们观察到了岛叶作用的后向前因果关系转变：在没有错误的情况下，因果方向主要是自下而上的，而当存在错误时，我们观察到了来自额叶区域（尤其是前扣带皮层）的强烈的自上而下的因果影响。
量子程序中的错误修复综合研究
摘要：随着量子编程的发展，越来越多的量子编程语言被开发出来。因此，调试和测试量子程序变得越来越重要。虽然经典程序中的错误修复已经取得了长足的进步，但对量子程序的研究仍然不足。为此，本文对量子程序中的错误修复进行了全面的研究。我们从四种流行的量子编程语言（Qiskit、Cirq、Q#和ProjectQ）中收集并研究了96个现实世界中的错误及其修复。我们的研究表明，量子程序中的错误很大一部分（超过80%）是量子特有的错误，这需要在错误修复领域进行进一步的研究。我们还总结和扩展了量子程序中的错误模式，并细分了最关键的部分——与数学相关的错误，使其更适用于量子程序的研究。我们的研究结果总结了量子程序中错误的特点，并为研究测试和调试量子程序提供了基础。索引词——错误修复、量子软件测试、量子程序调试、实证研究
量子计算平台中的错误：一项实证研究
对量子计算的兴趣正在增长，随之而来的是软件平台开发量子程序的重要性。确保此类平台的正确性很重要，并且需要对它们通常遭受的错误进行透彻的了解。为了满足这一需求，本文介绍了对量子计算平台中错误的首次深入研究。我们从18个开源量子计算平台中收集并检查一组223个现实世界错误。我们的研究表明，这些错误的很大一部分（39.9％）是量子特异性的，呼吁采用专门的方法来预防和找到它们。这些错误分布在各个组件上，但是量子特异性错误通常会出现在代表，编译和优化量子编程摘要的组件中。许多量子特异性的错误通过意外的输出而不是行为不当的迹象，例如崩溃。最后，我们提出了复发性错误模式的层次结构，包括十种新颖的量子特异性模式。我们的发现不仅显示了量子计算平台中的重要性和普遍性错误，而且还可以帮助开发人员避免常见的错误和工具构建者，以应对预防，查找和修复这些错误的挑战。
仅限脚本 - Bug Bytes（5G 和 CoVID-19 疫苗故事）
网络安全和基础设施安全局 (CISA) 制作了这部图画小说，以揭露外国政府支持的虚假宣传活动所使用的手段，这些手段旨在扰乱美国人的生活及其背后的基础设施。CISA 发布有关此问题的信息材料旨在提高公众认识，并不旨在限制、削弱或贬低任何人持有和表达任何意见或信仰的权利，包括与外国政府一致的意见或信仰、由外国政府支持的活动表达的意见或信仰或与大多数人的不同意见。CISA 不受限制地赞扬所有美国人的第一修正案权利。虽然基于实际的国家敌对活动，但本作品中的故事和所有名称、人物、组织和事件均为虚构。
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细菌很小，据估计，任何一次人类平均的细菌总数约为1万亿！细菌可以迅速繁殖 - 某些物种可以在短短20分钟内复制自己。繁殖速度意味着引起疾病的细菌会迅速扩散。这也意味着细菌可以通过快速变化来应对其环境的变化。这称为自然变异。在所有是同一物种的生物群中都可以看到这种自然变化。有时，这些微小的变化会导致一种细菌在生存时具有某种优势。这些“突变体”可能比其他“突变体”复制快，或者在抗击其他细菌方面更好，或者在艰难的环境中生存更好。
