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DGA 正在与 Sispeo 合作，为未来的协同作战做准备
今天是 Corpion，明天是 Titan......每个武器计划都经过精心设计，以适应日益复杂的技术。在位于谢尔省布尔日的 DGA 陆地技术中心内，陆地协同作战实验室 (LCCT) 为“蝎子”计划做出了贡献。他的使命？测试和评估新功能以满足陆军的作战需求。
QSAR研究二酰基甘油酰基转移酶-1（DGAT-1 ... ） 1简介面部检测是对象的子集...
糖尿病是通常会感染所有年轻人和老年人的慢性疾病之一。目前尚无特殊药物可以治愈糖尿病。可以使用继续开发的某些酶疗法对糖尿病进行适当治疗。允许治疗糖尿病患者的一步是抑制二十二甘油酰基转移酶-1的生长（DGAT1）。在使用定量结构活动关系（QSAR）方法的硅中开发中，该方法通常用于预测尚未测试的化合物的生物学活性。本研究旨在使用二二酰甘油酰基转移酶-1化合物作为糖尿病生长的抑制剂来构建QSAR模型。使用粒子群优化（PSO）特征选择模型和支持矢量机（SVM）的预测方法，将在二二十二酰甘油酰基转移酶-1化合物中产生主要的描述符的组合建议，该化合物可用于抗糖尿病的发展。所使用的数据集是228个数据，其中包含有关二二酰甘油酰基转移酶-1种化合物的化合物活动的信息，多达1444个功能。使用的描述符信息是一个特征列，其偏差高于0.5。通过多项式内核获得了PSO选择的最佳结果，值为𝑅20.629，以及通过实施RBF模型获得的最佳预测结果，在每个内部验证𝑅2和外部验证2中获得得分，值为75％和67.2％。
圣路易斯大学无毒学校和学院（EDGAR 第 86 部分）法案年度审查
两年一次的审查流程 由于圣路易斯大学致力于酒精和其他药物预防，并且由于与密苏里预防合作伙伴组织的联系，圣路易斯大学选择每年完成一次审查流程，而不是每两 (2) 年一次。本文件将对 2021-2022 学年期间的预防工作和计划进行全面审查。此次审查于 2021 年 8 月开始，并于 2022 年 5 月结束。Jodi M. Seals 博士将保存此次审查的副本至少三年，可在学生发展共享驱动器上找到，也可在我们网站上找到链接。您也可以通过电子邮件 jodi.seals@slu.edu 索取两年一次的审查副本。此次审查由圣路易斯大学福祉联盟进行，该联盟由来自多个机构领域的成员组成，以密苏里预防合作伙伴组织的模型为基础。该联盟每月召开一次会议，审查预防领域的政策、计划、评估数据和新兴趋势。圣路易斯大学幸福感联盟由以下部门组成：
在杂种量子古典深度学习中的对抗性鲁棒性DGA检测
摘要：本文旨在为对抗性的防御研究差距做出贡献，这是广告讽刺机器学习（ML）攻击和防御的最新技术。更具体地，它有助于对对抗性示例攻击的人工智能（AI） / ML模型的鲁棒性进行度量测量，目前，这仍然是网络安全域中的一个空旷问题，并且在更大程度上是基于量子计算的AI / ML应用程序的更大程度的问题。我们提出了一种新的对抗性鲁棒性测量方法，该方法从量子ML ML模型实验的性能结果中测量统计特性（例如精度和t检验结果的平均值）。我们认为，我们提出的方法适合实现量子安全世界的实际使用，因为在当前嘈杂的中间尺度量子设备（NISQ）时代，量子噪声对于建模是复杂且具有挑战性的，因此使测量任务或基准测试变得复杂。我们的研究的第二个贡献是用于僵尸网络域生成算法（DGA）检测的新型硬化杂交量子量化深度学习（DL）模型，它采用了一种模型硬化的广告范围训练技术来减轻新型未知DGA对手，因为新的CyberAttarake从网络攻击中进行了新的CyberAttack，因此可以预期的是遇到网络武器竞赛。我们的分析表明，混合量子DL模型对对抗性示例攻击的脆弱性高达19％的平均准确性下降。我们还发现，硬化模型的优越性获得的平均准确性高达5.9％。此外，我们发现杂交量子型DL方法使抑制量子噪声对分类器性能的负面影响的好处。我们演示了如何应用我们提出的测量方法评估我们的新型混合量子DL模型，并强调了我们的模型与对抗性示例攻击的对抗性鲁棒性，这是我们研究对跨量子对抗机器学习的实际意义的证据。
如果俄罗斯使用移民作为武器…… - DGAP 政策简报
俄罗斯已开始入侵乌克兰，欧盟正在经历来自其直接邻国的大规模移民。1 专家预测，俄罗斯入侵后，可能有多达 500 万乌克兰人逃离（叙利亚有 680 万人逃离）；而拥有 200 万乌克兰人的波兰 2 已经经历了妇女和儿童的涌入（以及适龄男性的外流）。大多数欧盟前线国家都对自己的应对能力充满信心，但人们对接待能力以及只有 35% 的乌克兰人接种了新冠疫苗这一事实感到担忧。3 对饱受战争蹂躏的东欧移民的担忧并不是什么新鲜事。20 世纪 80 年代，西欧人主张与东欧集团保持稳定的关系，以应对多达 6000 万人将逃离苏联的预测。在过去五年中，莫斯科再次开始利用对移民的恐惧来胁迫和破坏欧洲的稳定，目标是芬兰和土耳其、挪威等北约盟国，迫使移民越过边境。
DGAFF：EEG 的深度遗传算法适应度形成......
脑机接口系统旨在通过直接将脑信号翻译成计算机信号来促进人机交互。最近，使用多个电极使这些系统的性能更好。然而，增加记录电极的数量会导致额外的时间、硬件和计算成本，以及记录过程不必要的复杂性。通道选择已被用于降低数据维度并消除不相关的通道，同时降低噪声影响。此外，该技术降低了实时应用中的时间和计算成本。我们提出了一种通道选择方法，它将顺序搜索方法与一种称为深度 GA 适应度形成 (DGAFF) 的遗传算法相结合。所提出的方法加速了遗传算法的收敛并提高了系统的性能。系统评估基于一个轻量级深度神经网络，该网络可自动化整个模型训练过程。所提出的方法在对所利用的数据集上的运动意象进行分类方面优于其他通道选择方法。
宽带隙半导体
我们的军事系统严重依赖其内部的微系统。几十年来，DARPA 一直致力于研究，以提高这些技术的性能。这有助于工程师提供越来越多的紧凑型设备和便携式平台，以支持国防训练和行动。随着军事能力的发展，对这些微电子器件的要求也在不断提高——从以更高的频率运行到在单个芯片上集成数十亿个晶体管。在过去的二十年里，特别是过去两年的电子复兴计划，DARPA 在电子研发方面投入了大量资金，以发现能够实现更高性能和功能的新材料和设计。硅长期以来一直是微电子器件的标准半导体材料，现在仍然是大量商业和国防应用的标准材料。然而，硅可以提供多少性能的理论极限——特别是对于以更高功率和频率运行的系统——在实践中正在达到。这一长期存在的现实检验推动了对替代半导体技术的探索。