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深度预测的对比度学习-IRIS
深度预测是几种计算机视觉应用程序的核心，例如自动驾驶和机器人技术。通常将其作为回归任务进行表达，其中通过网络层估算深度阀。不幸的是，很少探索深度图上值的分布。因此，本文提出了一个新颖的框架，结合了对比度学习和深度预测，使我们能够更加关注深度分布，从而对整体估计过程进行改进。有意地提出了一个基于窗口的对比学习模块，该模块将特征映射划分为非重叠的窗口，并在每个窗口内构造对比损失。形成和排序正面和负对，然后在代表空间中扩大两者之间的间隙，约束深度分布以适合深度图的特征。对Kitti和NYU数据集的实验证明了我们框架的有效性。
在自主驾驶系统中揭示了安全弱点：深入的经验研究
上下文：自主驾驶系统（AD）的出现标志着朝着智能运输的重大转变，对公共安全和交通效率产生了影响。尽管这些系统集成了各种技术并提供了许多好处，但它们的安全至关重要，因为脆弱性可能会对安全和信任产生严重的后果。目的：本研究旨在使用静态代码分析工具CodeQL系统地研究突出的开源ADS项目代码库中的潜在安全弱点。目标是确定共同的漏洞，它们在版本上的分布和持久性，以增强广告的安全性。方法：我们根据其高github恒星计数和4级自动驾驶功能选择了三个代表性的开源广告项目，即Autoware，Airsim和Apollo。使用CodeQl，我们分析了这些项目的多个版本以识别漏洞，重点是CWE类别，例如CWE-190（Integer Overflow或Wraparound）和CWE-20（输入验证不正确）。我们还通过软件版本跟踪了这些漏洞的生命周期。这种方法使我们能够系统地分析项目中的漏洞，这在以前的广告研究中尚未进行广泛探讨。结果：我们的分析表明，在选定的ADS项目中，特定的CWE类别，尤其是CWE-190（59.6％）和CWE-20（16.1％）。这些漏洞通常持续六个月以上，涵盖了多个版本的迭代。结论：广告中的这些安全问题仍有待解决。经验评估显示了这些漏洞的严重性与它们对ADS性能的切实影响之间的直接联系。我们的发现突出了将静态代码分析集成到ADS开发中以检测和减轻共同漏洞的必要性。同时，主动保护策略（例如定期更新第三方库）对于提高ADS安全至关重要。和监管机构在促进静态代码分析工具和设定行业安全标准方面可以发挥关键作用。
在自主驾驶系统中揭示了安全弱点：深入的经验研究
上下文：自主驾驶系统（AD）的出现标志着朝着智能运输的重大转变，对公共安全和交通效率产生了影响。尽管这些系统集成了各种技术并提供了许多好处，但它们的安全至关重要，因为脆弱性可能会对安全和信任产生严重的后果。目的：本研究旨在使用静态代码分析工具CodeQL系统地研究突出的开源ADS项目代码库中的潜在安全弱点。目标是确定共同的漏洞，它们在版本上的分布和持久性，以增强广告的安全性。方法：我们根据其高github恒星计数和4级自动驾驶功能选择了三个代表性的开源广告项目，即Autoware，Airsim和Apollo。使用CodeQl，我们分析了这些项目的多个版本以识别漏洞，重点是CWE类别，例如CWE-190（Integer Overflow或Wraparound）和CWE-20（输入验证不正确）。我们还通过软件版本跟踪了这些漏洞的生命周期。这种方法使我们能够系统地分析项目中的漏洞，这在以前的广告研究中尚未进行广泛探讨。结果：我们的分析表明，在选定的ADS项目中，特定的CWE类别，尤其是CWE-190（59.6％）和CWE-20（16.1％）。这些漏洞通常持续六个月以上，涵盖了多个版本的迭代。结论：广告中的这些安全问题仍有待解决。经验评估显示了这些漏洞的严重性与它们对ADS性能的切实影响之间的直接联系。我们的发现突出了将静态代码分析集成到ADS开发中以检测和减轻共同漏洞的必要性。同时，主动保护策略（例如定期更新第三方库）对于提高ADS安全至关重要。和监管机构在促进静态代码分析工具和设定行业安全标准方面可以发挥关键作用。
博士后研究奖学金（PDF）位于IIT海得拉巴生物医学工程系的再生医学和干细胞（RMS）实验室。
邀请了IIT Hyderabad（IIT）与Osmania Medical College and Hospital合作的生物医学工程系ICMR赞助研究项目的研究科学家III职位的兴趣和积极的科学家。由于该项目是跨学科的，在该项目的任何一个或多个部分中都具有丰富的经验，例如主要的干细胞隔离，胰岛器官，转录组学和人类免疫学经验。申请人被申请具有良好的高端出版物记录，具有超过1年的phD后经验。
焦点可调的两光子纤维镜在选定的深度处启用体内成像
微型的两光子成像设备可以在体内和亚细胞分辨率下进行实时成像，这对于临床应用和基础研究（例如神经科学）非常有价值。但是，在不同深度下实现高质量的体积成像仍然具有挑战性。在这项研究中，我们证明了2p纤维镜在直径350μm和400μm深度的圆柱体积上进行三维成像。深度扫描是通过将基于微电视的变种透镜（VL）纳入二维扫描2P Fiberscope来实现的，该扫描的焦点是通过调节VL驱动电压来调节的。首先使用幻像表征纤维镜的性能，然后通过对荧光染色的静电板和GFP小鼠脑切片以及体内动态GCAMP基于醒的小鼠中皮质神经元的基于体内动力学的钙成像来证明。
框置信深度：基于模拟的推理超矩形
在许多科学领域中，研究人员面临评估复杂统计模型的挑战，即可能的计算函数在计算上是棘手的，或者非常昂贵的计算。这导致了无似然推理方法的发展和日益普及，这为参数估计和模型比较提供了强大的替代方案。这些方法利用模拟，通过观察到的数据的比较来推断与模型在各种参数设置下产生的模拟结果的比较。在贝叶斯推论中，这些包括近似贝叶斯计算（Rubin，1984; Pritchard et al。，1999; Sisson等。，2018年），贝叶斯合成的可能性（Wood，2010; Price等，2018年），神经可能和后验估计（Rezende and Mohamed，2015年； Papamakarios，Sterratt和Murray，2019年）。在频繁的环境中，在Gourieroux，Monfort and Renault（1993）的基础工作之后，近年来才看到无可能无可能推理的进步（Masserano等人。，2022; Xie and Wang，2022年； Dalmasso等。，2024）。本研究的重点是频繁推断，针对基于模拟的模型和非标准的规律性条件的校准置信区间和区域的构建。建议的方法提供了统一的
美国商务部规则扩展了与AI相关材料的许可要求
2025年1月13日，工商部工业与安全局（BIS）发布了一项临时最终规则，建立（i）扩展的出口许可要求出口高级计算综合电路（ICS），促进了最先进的人工智能（AI）模型的最先进的人工智能（AI）模型的开发。实体，总部位于总部位于18个盟友（补充5个国家）的最终父母通常不受新的控制措施。来自中国（包括香港和澳门）的实体以及其他受到美国武器禁运的国家，或与位于这些国家 /地区的母公司约束，通常禁止接受覆盖的AI项目。所有其他国家尝试的实体都受许可要求和特定国家 /地区的高级计算配额的约束。该规则建立了一个经过验证的最终用户程序，以为符合广泛勤奋和安全要求的实体提供额外的灵活性。最后，总部设在总部或与父母的公司的“永久常规雇员”将在5个国家 /地区的父母中获得，将免于与通过就业访问获得AI技术有关的“被视为出口”许可要求。
对数字时代对赞比亚税务局（ZRA）内税收合规影响的影响深度分析
数字时代已在全球范围内深刻改变了税收管理，引入了创新的技术，这些技术简化了税收流程，减轻行政负担并增强合规性。数字平台（例如在线税收申报系统和移动应用程序）已证明有助于使纳税人有效履行其义务，同时改善收入收入。这些发展在赞比亚等新兴经济体中尤为重要，在赞比亚，税务管理现代化对经济增长和财政可持续性至关重要。