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全球反太空能力概述及……
• 对威胁性质及应对方法存在分歧 • 《防止在外层空间放置武器、对外层空间物体使用或威胁使用武力条约》（PPWT）/《不首先放置条约》（NFP）与什么都不做 • 欧盟行为准则草案 • 2013 年 TCBM 政府专家组（GGE） • 2019 年防止外空军备竞赛政府专家组（PAROS）
对人工智能和量词后时代内下一代网络的服务拒绝服务
摘要 - 对网络系统的网络威胁的增长，再加上AI技术和增强的处理能力的扩散，拒绝服务（DOS）攻击变得越来越复杂且易于执行。他们针对系统的可用性，损害整个系统而不会破坏基本的安全协议。因此，许多研究集中在防止，检测和减轻DOS攻击。然而，最新的系统化工作具有局限性，例如孤立的DOS对策，基于AI的研究的缺点以及缺乏DOS集成功能，例如隐私，匿名，身份验证和透明度。此外，量子计算机的出现是从攻击和防御角度来看DOS的游戏规则改变者，但它基本上仍未得到探索。这项研究旨在通过检查AI时代的（反） - 在适用时考虑量子后的安全性（PQ）安全性来解决这些差距。我们强调了当前文献中的缺陷，并提供了有关弥合这些差距的协同技术的见解。我们探索了DOS入侵检测的AI机制，评估尖端机器学习模型中的网络安全性能，并在DOS的背景下分析武器的AI。我们还通过联合学习和区块链调查了协作和分布式的反DOS框架。最后，我们评估可以将可用于预防和缓解的下一代网络系统集成到下一代网络系统中的积极主动方法，例如蜜饯，难题和身份验证方案。索引条款 - 符合条款；人工智能（AI）；量子安全性；下一代网络；深度学习。
附录A-西北安普敦郡的反欺诈策略
•蓝色徽章 - 使用伪造/更改的徽章，使用残疾人时使用时使用，使用了死者的蓝色徽章，•赠款 - 不进行工作，资金转移，不合格，没有声明。•身份欺诈 - 申请服务 /付款的虚假身份 /虚拟人员。•内部欺诈 - 将理事会的款项转移到个人帐户；接受贿赂；偷现金；为个人利益而错过社会住房；在声称病假的同时在其他地方工作；虚假的加班索赔；出售理事会财产以供个人利益； •工资单 - 虚假员工，加班索赔，费用，第二个工作或重叠合同。•退休金 - 已故的养老金领取者养老金，由他人索取的养老金，多付款，应享有的权利。•个人预算 - 通过虚假宣布，当局多次索赔，第三方滥用，死后持续索赔来夸大需求。•采购 - 招标问题，分订合同，双开票。•学校 - 采购欺诈，工资欺诈，内部欺诈。•服务的调试，包括联合调试和第三部门合作伙伴关系 - 利益冲突，勾结。•特许旅行计划 - 不合格的人使用特许权，包括自由通行证。•网络依赖犯罪和启用网络欺诈 - 实现了一系列欺诈类型，导致资金转移，为服务和付款创建虚假申请。•残疾设施赠款 - 适用于针对残疾人的房屋的欺诈应用程序。•保险欺诈 - 虚假索赔，包括滑倒和旅行以及损害赔偿的索赔。•地方企业合作伙伴关系 - 地方当局与企业之间的自愿伙伴关系。采购欺诈，授予欺诈。•新职责 - 已转移到地方当局责任的领域，例如公共卫生补助金，合同。•洗钱 - 接触可疑交易。•没有求助于公共资金 - 欺诈性索赔资格
不对称反奈定向光毒素催化
10。L. J. Rono，H。G. Yayla，D。Y. Wang，M。F. Armstrong，R。R. R. Knowles，proton耦合电子传递启用了对映射光介毒催化：开发不对称的AZA AZA-PINACOL环化。j。am。化学。Soc。135，17735–17738（2013）。
反事实解释的生成模型
反事实说明通过回答“如果”方案，阐明了复杂的系统决策，表明最小输入变化如何导致不同的结果[1]。这对于机器学习（ML）至关重要，其中了解模型的理由与决策本身一样重要[2]。通过检查假设的替代方法，反事实解释使ML模型的决策更加透明和可理解。尽管对反事实解释的兴趣越来越大，但文献上存在有关用于创建它们的生成方法的差距。变异自动编码器（VAES）[3]，生成对抗网络（GAN）[4]和deno的扩散概率模型（DDPMS）[5]非常值得注意，尤其是生成反事实，尤其是对于复杂的数据模态，例如图像等复杂的数据模态，在其中调整了不隔离的功能。但是，现有的调查通常忽略生成方面或高维数据方案[6，7，8]。我们的工作通过着重于复杂数据中的反事实解释的生成模型来解决这一差距，从而对其能力和局限性提供了全面的理解。在本文中，我们探讨了反事实解释的生成模型的常见用例，并突出了主要的挑战。我们通过其生成技术对方法进行分类，并检查对标准过程的修改，以满足反事实要求。我们的讨论旨在通过确定反事实解释中推进生成方法的关键挑战和潜在方向来刺激进一步的研究。while
机器学习中强大的反事实解释
1引言作为可解释的AI（XAI）的领域已经成熟，反对解释（CES）已成为解释AI模型的主要事后方法之一（例如，请参见，例如，参见，例如[Karimi等。，2022]用于概述）。ces通常被提倡作为为受到机器学习模型决定影响的个人提供追索权的一种手段。特别是，给定对M模型M的输入X，CE基本上向用户展示了一个新的，稍微修改的输入X'，这表明如果将所做的更改应用于X，则如何实现不同的结果。为了插图，将虚构的贷款申请与功能收入£50 K，贷款期限为35个月，贷款金额£10 K被模型拒绝。在此示例中，CE可以证明将收入提高到55英镑将导致申请被接受。鉴于部署了CE的许多情况的批判性质，例如在财务或医疗环境中，他们提供的追索权是最重要的，即它给出了预期的结果变化，从而给予了信任。然而，最近的工作表明，在鲁棒性方面，获得CES的最新方法是获得主要缺点，即在不断变化的条件下，它们产生的CE的有效性。，特别是[Pawelczyk等。，2022年]表明，生成CE的流行方法可能会返回与对抗性例子没有区别的解释。广泛地说，这意味着CES
对反事实思维的学习链，以偏见的视觉语言推理
摘要。尽管大型视力语言模式（LVLM）在各种任务上取得了显着的成功，但由于训练数据而继承的对知识偏见的敏感性阻碍了它们概括为新场景并限制其现实世界中适用性的能力。为了解决这一挑战，我们提出了反事实偏见推理（COBRA）数据集，该数据集通过提供新颖的VQA示例来解决知识偏见，以评估和减轻LVLMS中的偏见。这些例子通过提供编辑的知识图和图像内容来鼓励反事实思考，并详细介绍了理性过程的注释，以促进对示例的全面理解。基于数据集，我们介绍了一系列反事实思想（COCT）方法，该方法学习了偏见的推理过程，并提供了在上下文中的示例，以证明现有推理如何推广到反事实场景。这使LVLMS能够逐步阐明原因，而不是依靠有偏见的知识，导致更具概括性的解决方案。我们广泛的评估表明，CoCT在需要知识偏见下需要推理的任务上的现有方法优于现有方法。我们的工作可从https：//github.com/superjohnzhang/cobra获得。
安装 MCPA 计数器 USB 集线器
MCPA 计数器通过 USB 电缆连接到您的计算机。在初始连接时，您的计算机将通过 USB 电缆提供 5 V 电压以启动与 MCPA 的连接。但是，MCPA 对 USB 连接 (VBUS) 的不稳定性很敏感，这可能会导致连接失败。该问题将表现为 AccuSizer 软件无法连接到设备。此问题可能通过以下方式解决：1) 更新 Windows，2) 更新您的计算机 USB 驱动程序，或 3) 安装提供的外部 USB 集线器。
简单的基于LLM的反击Algoseak
通过在线通信平台上使用算法适度，已经观察到自适应语言的增加，旨在逃避有问题内容的自动检测。这种适应语言的一种形式称为“ algospeak”，最常见于大型社交媒体平台，例如tiktok。它具有避免机器可读性的明确意图，建立在leetspeak或线条上。用于自动化内容中的过程的机器学习算法主要依赖于人类注释的数据集和受监督的学习，十个未针对多种语言和语言变化进行调整。这项工作使用了研究文献中确定的linguistic示例来介绍algoSpeak的分类法，并表明，使用LLM（GPT-4），可以将既定术语的79.4％纠正到其真实形式，或者如果需要，则可以纠正其潜在的相关概念。用示例句子，正确识别了98.5％的条款。这项研究表明，LLMS是解决AlgoSkeak避免适度问题的未来。