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发现并阻止伊朗武器化行动
尽管伊斯兰共和国寻求炸弹的快捷方式，但特朗普的第二个任期是总统提出的历史性机会，可以扭转拜登政府失败的伊朗政策，并防止德黑兰开发核武器。的确，自从上任以来，特朗普一再宣布伊朗不能拥有核武器。2要使该目标成为现实，他应该立即召集美国国家安全机构的全部重量，以面对这一紧急威胁。，尤其是既然伊朗有一个团队致力于加速炸弹的道路，并且已经为多种核武器生产了足够高度丰富的铀，那么新政府必须专注于检测和停止德黑兰的其他秘密动作，以推动其武器化计划的其他秘密动作，即，即能够启用功能性的核心核心核心和脉动的核心机制，并启动了脉络机构的核心机制，并启动了脉络核心，并启动了脉络核心。3
假冒零件——检测隐藏的威胁
飞行安全基金会是一个致力于改善航空安全的国际会员组织。该基金会是非盈利和独立的，成立于 1945 年，旨在满足航空业对中立信息中心传播客观安全信息的需求，以及对可靠和知识渊博的机构的需求，该机构能够识别安全威胁、分析问题并提出切实可行的解决方案。自成立以来，该基金会一直致力于公众利益，对航空安全产生积极影响。如今，该基金会为 75 个国家的近 600 个成员组织提供领导。
检测并缓解 Active Directory 威胁
本指南由澳大利亚信号局 (ASD)、网络安全和基础设施安全局 (CISA)、国家安全局 (NSA)、加拿大网络安全中心 (CCCS)、新西兰国家网络安全中心 (NCSC-NZ) 和英国国家网络安全中心 (NCSC-UK) 共同编写，旨在向组织机构介绍编写机构观察到的 17 种针对 Active Directory 的常见技术。本指南概述了每种技术以及恶意行为者如何利用这些技术，并提出了缓解这些技术的建议策略。通过实施本指南中的建议，组织可以显著提高其 Active Directory 安全性，从而提高其整体网络安全，以防止恶意行为者的入侵。
用于检测糖尿病视网膜病变的人工智能技术
未分析该数据集的人口统计学、糖尿病持续时间、种族、使用每个成像平台进行成像所需的时间以及瞳孔直径。EyeArt 和 EIDON 图像处理可能存在“黑匣子”问题（即输出计算方式缺乏透明度），因为该软件使用的参考参数或数据点可能与标准 45 度彩色眼底图像中使用的不同，因此分级可能存在差异。需要进一步研究以确定广角真彩色图像是否在 EyeArt 软件的诊断准确性方面具有优势。
用于检测 AI 生成图像的百万级基准
生成模型生成摄影图像的非凡能力加剧了人们对虚假信息传播的担忧，从而导致对能够区分人工智能生成的假图像和真实图像的检测器的需求。然而，缺乏包含来自最先进图像生成器的图像的大型数据集，这对此类检测器的开发构成了障碍。在本文中，我们介绍了 GenImage 数据集，它具有以下优点：1）图像丰富，包括超过一百万对人工智能生成的假图像和收集的真实图像。2）图像内容丰富，涵盖广泛的图像类别。3）最先进的生成器，使用先进的扩散模型和 GAN 合成图像。上述优势使在 GenImage 上训练的检测器经过彻底的评估，并表现出对各种图像的强大适用性。我们对数据集进行了全面分析，并提出了两个任务来评估检测方法在模拟真实场景中的表现。跨生成器图像分类任务衡量了在一个生成器上训练的检测器在其他生成器上测试时的性能。降级图像分类任务评估了检测器处理降级图像（例如低分辨率、模糊和压缩图像）的能力。借助 GenImage 数据集，与现行方法相比，研究人员可以有效地加快开发和评估更优秀的 AI 生成图像检测器。
用于检测的卷积神经网络算法...
近年来，由于全球预期寿命的增加，阿尔茨海默病 (AD) 的识别变得至关重要。如果出现轻度认知障碍 (MCI)，则可能会发展为阿尔茨海默病和痴呆症，因为它会永久损害患者的心智能力。许多研究人员都全心全意地关注这种疾病，因为如果及早发现，就可以治疗并阻止其发展。心理检查和生化测试通常用于诊断这种疾病。磁共振成像 (MRI) 扫描分析用于检查人脑结构的变化，是检测阿尔茨海默病的建议方法之一。本研究使用 SPM（统计参数映射）工具箱对脑 MRI 图像进行预处理，然后分割脑灰质 (GM) 并将其输入卷积神经网络 (CNN) 算法。本文使用 ADNI（阿尔茨海默病神经成像计划）数据集。根据测试结果，我们可以准确区分正常对照（NC）、阿尔茨海默病和中度认知障碍三组。
在模拟监控中检测自动化故障...
摘要 本研究的目的是确定个人在监控多个自动化可靠性不同的自动显示器时的表现和视觉注意力分配情况。96 名参与者完成了一项模拟监督控制任务，其中每个自动显示器的可靠性水平不同（即 70%、85% 和 95%）。此外，参与者还完成了高和低工作量条件。性能数据显示：(1) 参与者未能检测到自动化失误的概率大约是自动化误报的 2.5 倍，(2) 参与者在高工作量条件下的自动化故障检测更差，(3) 参与者的自动化故障检测在可靠性方面基本保持不变。眼动追踪数据显示，在整个实验期间，参与者将注意力相对均匀地分布在所有三个自动显示器上。这些数据共同支持将系统范围的信任方法作为个人监控多个自动显示器的默认立场。
在受到创伤的受试者中检测认知疲劳...
由于其复杂的性质，从fMRI数据中理解认知状态尚未全面提高。在这项工作中，理解TBI患者认知疲劳的问题已被提出为多类分类问题。我们使用卷积和LSTMS作为提取空间特征并建模fMRI扫描的4D性质的构建块构建了时空编码器模型。为了学习数据和条件的更好表示，我们使用了一种称为“对比学习”的自我监督的学习技术，用公共数据集Bold5000预先介绍了我们的编码器，并进一步微调了我们的标签数据集来预测认知疲劳。此外，我们提供了一个fMRI数据集，该数据集包含创伤性脑损伤（TBI）患者和健康对照组（HCS）的扫描，同时执行一系列标准化的N-BACK认知任务。此方法建立了一种最新技术，可以分析fMRI数据中的认知疲劳，并击败以前的方法，以不同的方式解决这一问题。此外，我们的模型进行原始fMRI扫描的能力（直接从扫描仪输出的伪影的嘈杂图像）消除了实现根据所使用的扫描仪而变化的手动信号处理管道的需求。最后，我们研究了促成CF的不同大脑区域的影响。所提出的技术在此数据集上优于最先进的方法的13％以上。
利用无监督学习检测量子纠缠
1 浙江大学控制科学与工程学院智能系统与控制研究所，杭州 310027，中华人民共和国 2 香港理工大学应用数学系，香港特别行政区九龙红磡，中华人民共和国 3 香港理工大学深圳研究院，深圳 518057，中华人民共和国 4 同济大学控制科学与工程系，上海 201804，中华人民共和国 5 同济大学上海智能科学技术研究所，上海 201804，中华人民共和国 6 同济大学高等研究院，上海 200092，中华人民共和国 ∗ 通讯作者。
伪造零件 - 检测隐藏威胁
飞行安全基金会是一个致力于改善航空安全的国际会员组织。该基金会是非盈利和独立的，成立于 1945 年，旨在满足航空业对中立信息交换中心传播客观安全信息的需求，以及对一个可信和知识渊博的机构识别安全威胁、分析问题并提出切实可行的解决方案的需求。自成立以来，基金会一直致力于公众利益，对航空安全产生积极影响。如今，基金会为 75 个国家的近 600 个成员组织提供领导。