XiaoMi-AI文件搜索系统
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提高基因组编辑效率...
个体在遗传编程（GP）中的表示对进化过程有很大的影响。在这项工作中，我们研究了三种语法引导的GP（GGGP）方法的进化过程，无上下文的语法GP（CFG-GP），语法进化（GE）和结构化语法演化（SGE），在复杂的，现实的，现实的，现实的，现实的问题的问题上，可以预测两个小时的人的Glucose水平。我们的分析通过（1）比较复杂基准上的所有三种方法，（2）在同一框架中实现方法，允许更公平的比较，以及（3）分析性能以外的进化过程。我们得出结论，代表选择更具影响力，最大程度更高，而CFG-GP更好地探索了更深树的搜索空间，从而实现了更好的结果。此外，我们发现CFG-GP更多地依赖于功能构建，而GE和SGE则更多地依赖于功能选择。此外，我们以两种方式更改了GGGP方法：使用ϵ-二素激酶选择，该方法解决了CFG -GP的过度拟合问题；并受到复杂树木的惩罚，以创建更多可解释的树。将ϵ -lexicase选择与CFG -GP相结合的表现最好。最后，我们评估了初始化方法在
使用无监督的机器学习方法预防SQL注射攻击
gpadmapriyame@gmail.com，rajiv5757@yahoo.co.in摘要：现在，一天的在线Web应用程序或在线数据库应用程序越来越多地暴露于各种攻击中。这样的一种窃取数据的攻击称为SQL注入攻击，其中攻击者修改用户启动的SQL查询，并添加恶意代码以访问和操纵Web应用程序或数据库中的信息。防止此类攻击的一种方法是定期更新和测试Web应用程序防火墙（WAF）。由于技术的巨大增长，打算攻击应用程序的攻击者找到了许多进入系统的新方法。在本文中，我们将机器学习的概念与WAF结合起来，从而最大程度地提高了现有系统的有效性。本文采用的方法是无监督的机器学习技术，该技术使用K-均值聚类算法。建议的系统的流量可以给出：最终用户在Web应用程序中进行查询，并提取查询值并将其发送到SQL注入检测器，该检测器提供两层安全性。在第一层安全性中，使用无上下文语法（CFG）创建模式，以用于低级攻击。使用无监督的学习算法对高级攻击的第二层安全性进行了训练。关键字：机器学习，无监督学习，SQL注入，WAF，CFG 1。简介Web应用程序防火墙（WAF）从一系列应用程序层攻击（例如跨站点脚本（XSS），SQL注入和Cookie Disuning等）中，将Web应用程序或在线数据库应用程序中的应用。HTTP应用程序使用Web应用程序防火墙（WAF）作为应用程序防火墙。在HTTP对话中，它应用了一系列规则。通常，这些规则允许跨站点等常见攻击
使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。
通知问题 1 – LC 公共问责和工程委员会 – 新南威尔士州政府对咨询服务的使用和管理 – 听证会日期：星期三
Ansarada 新英格兰可再生能源区 (REZ) 的电子数据室支持高效、安全的采购流程，包括候选基金会发电机设计合作伙伴 (CFG 设计合作伙伴) 流程和网络运营商流程。这些流程可能包括意向书表达、提案请求、评估、合同授予，有效期至 2024 年底（约 24 至 27 个月）。电子数据室将用于运行高效、安全、可靠的采购流程，该流程符合新南威尔士州政府的诚信和采购原则。数据室将用作安全的电子平台，用于 EnergyCo 和申请人之间交换文件和机密信息，涵盖从发布意向书到财务结算的整个采购流程。
熏制鲶鱼的细菌学评价...
摘要 本研究对在奥卡销售的熏鱼进行了细菌学评价。从五个不同的主要市场购买了五 (5) 个熏鱼样本，每个样本的大小都差不多。通过目视观察销售环境、供应商和产品的清洁度来评估鱼类的卫生程度。使用无菌塑料袋将鱼样运送到实验室，每条熏鱼单独包装并在分析前存放在冰箱中。将每条熏鱼的不同部分捣碎在一起，使用 1g 进行十倍连续稀释，得到一个代表性样品。采用倾注平板法，将平板在 37°C 下孵育 24 小时。24 小时后，进行菌落计数和细菌生化表征。分离的微生物包括金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯菌、大肠杆菌和芽孢杆菌属。本研究发现，两个市场中，Ifite awka 市场的微生物活菌数最高，总活菌数为 3.72 x 10 7 cfg，而 Nkwo Amaenyi 熏鱼的微生物活菌数最低，总活菌数为 0,68 x 10 7 cfg。较高的微生物负荷可能是由于熏鱼前后以及熏制过程中周围环境中的微生物污染造成的。为了减少熏鱼中微生物大量生长的现象，应向鱼加工者和公众进行良好的鱼类处理教育。关键词：评估；细菌；隔离；奥卡。1. 引言尼日利亚人是鱼类消费大户，是全非洲最大的鱼类和渔业目标市场。根据粮食及农业组织 [1] 的数据，全世界有超过 3600 万人直接通过捕鱼就业。在尼日利亚，鱼类生产仅占非石油外汇收入的 25%，
案例研究 5：财务规划和投资策略
用于预测联邦收入。CFG 继续监测实际收入并将其与预测进行比较，以跟踪短缺和盈余。 承认财务风险 KYTC 在其 TAMP 中解决了实现 TAMP 目标的财务风险。它解决了由于多种因素造成的财务风险，包括“联邦和（在较小程度上）州公路基金收入的不确定性，以及布伦特斯彭斯大桥更换等重大项目的资金不确定性，这些项目需要大量资金，而不仅仅是传统的收入来源。” TAMP 承认需要利益相关者支持资产管理活动。它指出，存在“公众和其他外部利益相关者不理解和支持内阁更加注重保护现有资产的可能性”的风险。 2 KYTC TAMP 对收入收据的潜在波动保持透明。它包括在收入短缺的情况下可能采用的策略。 收入预测和解决收入减少和 TAM 活动分配的实用方法
计算机科学与工程硕士
计算机科学与工程硕士课程大纲 第一学期 类别 - 部门 / 专业 篮子论文 - I PG / CSE / T / 111A 计算理论优化和决策问题、归约、图灵机作为接收器和枚举器 - 图灵机构造技术 - 控制中的并行轨道和存储、子程序图灵机、Church-Turing 论文、图灵机变体 - 多带、非确定性 - 它们与其他模型的等价性。递归可枚举和递归集的属性。无限制语法和图灵机之间的关系。线性有界自动机 - 与上下文敏感语言的关系图灵机的枚举、不可判定问题的存在、涉及图灵机和 CFG 的不可判定问题。通用图灵机作为通用计算机的模型，后对应问题 - 应用，图灵机的有效和无效计算。图灵机的时间和空间复杂性，NP 完整性。参考文献：
用基于能量的模型学习物理世界
学习使用生成先验模拟物理从稀疏传感器数据预测由偏微分方程 (PDE) 控制的流体系统是计算物理学中的一项重大挑战。PDE 是模拟各种物理现象的基础，但它们的解析解往往难以解决，尤其是在复杂的现实场景中，例如由 Navier-Stokes 方程描述的湍流。这些挑战因从稀疏或嘈杂的观测中重建高维解的难度而加剧。自 2023 年以来，我一直专注于通过将 AI 技术集成到 PDE 求解中来应对这一挑战，特别是利用扩散模型作为适合 PDE 性质并能够学习物理分布模式的强大生成模型。扩散模型在模拟流体动力学固有的随机过程方面表现出色，这使得它们特别适合捕捉湍流的混沌行为。它们能够通过基于能量的建模学习迭代 PDE 先验，这使它们即使在数据有限的情况下也能近似复杂的 PDE 解。通过应用物理信息约束，扩散模型可以迭代地解决逆问题，同时确保其逐渐收敛的解遵循物理定律，从而弥合传统 PDE 求解与现代科学 AI 方法之间的差距。这种方法不仅可以在涉及湍流或噪声数据的场景中做出准确而稳健的预测，而且还凸显了 AI 在推进对 PDE 治理系统的科学理解方面的潜力。作为项目负责人，我开发了一个使用物理信息引导采样的框架，该框架结合了观测损失和 PDE 函数损失来强制执行物理约束，从而能够重建静态 PDE 的材料属性（系数）和流动属性（解）。对于动态 PDE，即使观测非常稀疏，该框架也可以重建关键时间步骤（例如初始状态和最终状态）的流动属性。通过对各种类型的 PDE 进行大量实验，我证明了 DiffusionPDE 具有几个优点：1）它可以同时解决解（或最终状态）预测和参数（或初始状态）估计任务，2）即使使用非常有限的（≈ 3％）观测，它也能准确地恢复缺失数据，这对于实际应用至关重要，3）它展示了使用单一生成模型有效解决复杂数学方程的潜力。我的第一作者作品 [ 1 ] 被接受在 ICML 2024 的 AI for Science 研讨会上进行口头报告。在此基础上，我通过将我们的引导采样方法与无分类器引导（CFG）进行比较，进一步评估了该方法的性能。我们的结果表明，引导采样优于 CFG，因为它更直接地应用物理约束。该研究[2]已被 NeurIPS 2024 接受。
巴尔的摩市经济指标报告
巴尔的摩市商业房地产市场历史上表现出强大的需求和实力，但是Covid-19-大流行破坏了对所有商业部门的需求。办公室尤其看到空缺率的软化和延长的远程办公。由于公司扩大了仓库以适应不断增长的需求，因此工业部门受益于向电子商务的转变。该城市的管道项目包括在巴尔的摩半岛正在进行的工作（以前称为卡温顿港 - 南巴尔的摩的55亿美元开发项目），CFG银行竞技场的发展（40万平方米ft娱乐场所，投资了超过2.5亿美元用于翻新），以及在广州的商店扩张（包括增加了三家新的国家零售商，这些零售商将占据总计13,500平方米。ft）。其他值得注意的发展包括翻新的列克星敦市场，著名餐厅租赁的续签以及该市零售股票的新增加，包括顶级高尔夫和NKVSKIN等。市中心商业区继续在商业领域经历波动，潘多拉（Pandora）的退出，例如潘多拉（Pandora）将其总部搬到纽约市，并将四个酒店转换为公寓，将为房屋供应增加1,034个新单元。
皮肤科-CFG-特应性皮炎
治疗领域/疾病状态 皮肤病学 – 特应性皮炎 标题 皮肤病学-CFG-特应性皮炎 发行日期：2024 年 5 月 13 日星期一 到期日/CFG 截止日期：2024 年 6 月 14 日星期五 背景 AbbVie 致力于通过有关当前、新兴和新兴疗法的最新信息支持独立、高质量的循证教育。这有助于扩展知识、能力和绩效，以提高患者的护理质量，并支持消除服务不足的患者群体中的医疗保健差异。 资格标准 资助申请人必须位于美国，在 AbbVie 的资助管理系统 grants.abbvie.com 上注册，没有未结对账，并获得官方认证机构（例如 ACCME、AOA、AAFP、AMA、ADA CERP、ANCC、ACPE 等）认可的提供 CME/CE。透明度 AbbVie 和 AbbVie 拨款审查和批准流程符合适用法律、法规、建议和指导，包括但不限于：美国卫生与公众服务部监察长办公室 (OIG)、美国药品研究与制造商协会 (PhRMA)、先进医疗技术协会 (AdvaMed)、继续医学教育认证委员会 (ACCME)、“国家医师支付透明度计划：OPEN PAYMENTS”（俗称“阳光法案”）以及 AbbVie 内部政策和程序的指导。AbbVie 可自行决定披露资助的独立医学教育活动的详细信息，包括联邦、州和/或地方法律法规可能要求披露的信息。此披露可能包括但不限于活动和拨款金额的详细信息。条款和条件