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bootstrap pettitt测试用于检测...
PETTITT测试已被广泛用于气候变化和水文分析。但是，研究证据证明了该测试在检测变化点的困难，尤其是在小样本中。本研究提出了Pettitt测试的自举应用，该研究通过广泛的蒙特卡洛模拟研究在数值上与经典的Pettitt测试进行了比较。在所有模拟场景中，提出的测试都优于经典测试。在巴西的Itaipu水力发电工厂的历史归因流中进行了测试的应用，那里有几项研究显示了70年代的变化点。当该系列分为较短的序列时，为了模拟样本实际情况，提出的测试比经典的Pettitt测试更强大，以检测变化点。拟议的测试可能是检测水量突然变化并支持氢化气候资源决策的重要工具。关键字：bootstrap;更改点检测；气候变化；水文分析；水文变化；蒙特卡洛模拟。
一本关于人工智能和
各个部门[1]，[2]，[3]。AI是指机器，尤其是计算机系统[1]，[3]的人类智能过程的模拟。这些过程包括学习，推理，解决问题，感知和语言理解[1]，[3]。另一方面，ML是AI的一个子集，它为系统提供了从经验中学习和改进而无需明确编程的能力[1]，[2]，[3]。AI和ML渗透了各个部门，革命性的过程和系统[1]，[2]，[3]。本研究论文将重点关注AI/ML具有重大影响的四个关键部门：招聘过程，医疗保健，金融系统，自动驾驶系统和自动驾驶汽车[3] [6]。令人惊讶的是，这些部门在AI/ML模型中不能免疫偏见，这可能具有深远的影响[4]，[5]。这些偏见的探索构成了这项研究的症结。这些技术有可能带来巨大的好处，例如提高效率，提高决策和增强用户体验[1]，[2]，[3]。但是，它们也提出了新的挑战，例如AI/ML模型中存在偏见的风险[4]，[5]。本文将详细探讨这些问题，重点是理解这些偏见的来源以及如何缓解它们[4]，[5]。
Defiranger：检测Defi价格操纵攻击
摘要 - 分散融资（DEFI）的快速增长增强了区块链生态系统。同时，对DEFI应用程序（APP）的攻击正在增加。但是，据我们所知，现有的智能合同漏洞检测工具无法直接检测DEFI攻击。那是因为他们缺乏恢复和理解高级偏移语义的能力，例如，用户在分散的交换（DEX）中交易了令牌对x和y。在这项工作中，我们专注于检测两种新型的价格操纵攻击。为此，我们提出了一种平台独立的方法来识别高级偏差语义。指的是，我们首先从原始事务中构造了现金流树（CFT），然后将低级语义提升到高级语义，包括五个高级偏差动作。最后，我们使用用恢复的Defi语义表达的模式来检测价格操纵攻击。我们实施了一个原型，称为D E F I R Angr，该原型驱散了14起零日安全事件。这些发现是第一次对受到影响的当事方或/和社区的影响。此外，回测实验发现了15起未知的历史安全事件。我们进一步进行了攻击分析，以阐明产生价格操纵攻击的脆弱性根本原因。
使用多模式语言模型检测移情
同理心在许多社会交往中至关重要，包括人类机器人，患者医生，教师学生和客户呼叫中心的范围。尽管其重要性，但由于主观性质，视频中的同理心仍然是一项具有挑战性的任务，而且通常仍然没有探索。现有的研究取决于文本，音频或仅视频设置中的脚本或半脚本相互作用，这些相互作用未能捕获现实生活相互作用的复杂性和细微差别。该博士搜索旨在通过开发一种多模式模型（MMLM）来填补这些空白，该模型（MMLM）检测有视听数据中的同理心。为了利用现有数据集，该研究涉及收集现实生活中的行动视频和音频。这项研究将利用诸如神经档位搜索之类的优化技术，以提供优化的小型MMLM。该项目的成功实施对增强社交互动的质量具有重要意义，因为它可以实时衡量同理心，因此为培训提供了潜在的途径，以更好地互动。
基于植物的生物传感器检测CRISPR介导的基因组工程
4马里兰大学植物科学与景观建筑系，美国马里兰州大学公园，美国5 20742年5月5日生物科学与生物技术研究所，马里兰大学，马里兰大学，罗克维尔，马里兰州20850，美国 * Xiaohan Yang（yangx@ornl.gov）†当前地址：美国中央社区学院 - 黑斯廷斯，NE 68902，美国跑步标题：用于检测CRISPR Systems Abstract CRISPR/CAS的生物传感器最近已成为各种物种中基因组工程最可靠的系统。 然而，对与CRISPR/CAS9技术相关的风险的担忧正在增加，这可能会导致CRISPR基因编辑意外引起的潜在意外DNA变化。 开发一个可以检测和报告生物系统中有源CRIPSR/CAS工具存在的系统是非常必要的。 在这里，我们开发了实时检测系统，可以自发地指示用于基因组编辑和基因调节的CRISPR-CAS工具，包括CRISPR/CAS9核酸酶，基础编辑，质量编辑和植物中的CRISPRA。 使用基于荧光的分子生物传感器，我们证明了CRISPR/CAS9核酸酶，基础编辑，原始编辑和Cripsra的活性在短暂表达中可以通过原生质体转化和叶片浸润（在拟南芥，poplar和烟草中）和稳定的拟南芥中转化。 关键词：CRISPR，基因组编辑，生物传感器，检测，瞬时基因表达。4马里兰大学植物科学与景观建筑系，美国马里兰州大学公园，美国5 20742年5月5日生物科学与生物技术研究所，马里兰大学，马里兰大学，罗克维尔，马里兰州20850，美国 * Xiaohan Yang（yangx@ornl.gov）†当前地址：美国中央社区学院 - 黑斯廷斯，NE 68902，美国跑步标题：用于检测CRISPR Systems Abstract CRISPR/CAS的生物传感器最近已成为各种物种中基因组工程最可靠的系统。然而，对与CRISPR/CAS9技术相关的风险的担忧正在增加，这可能会导致CRISPR基因编辑意外引起的潜在意外DNA变化。开发一个可以检测和报告生物系统中有源CRIPSR/CAS工具存在的系统是非常必要的。在这里，我们开发了实时检测系统，可以自发地指示用于基因组编辑和基因调节的CRISPR-CAS工具，包括CRISPR/CAS9核酸酶，基础编辑，质量编辑和植物中的CRISPRA。使用基于荧光的分子生物传感器，我们证明了CRISPR/CAS9核酸酶，基础编辑，原始编辑和Cripsra的活性在短暂表达中可以通过原生质体转化和叶片浸润（在拟南芥，poplar和烟草中）和稳定的拟南芥中转化。关键词：CRISPR，基因组编辑，生物传感器，检测，瞬时基因表达。
检测物质挤出添加剂中的多尺度缺陷
摘要：添加剂制造（AM）缺陷在纤维增强的热塑性复合材料（FRTPC）中面临着重大挑战，直接影响其结构和非结构性表现。通过基于材料挤出的AM产生的结构，特别是融合的细丝制造（FFF），逐层沉积可以引入孔隙率（在某些情况下最高10-15％），分层，空隙，纤维错位和层次之间的不完整融合。这些缺陷会损害机械性能，从而导致抗拉强度最多降低30％，在某些情况下，疲劳寿命高达20％，严重降低了该复合材料的整体性能和结构完整性。常规的非破坏性测试（NDT）技术通常难以有效地检测此类多尺度缺陷，尤其是当解决方案，穿透深度或物质异质性构成挑战时。本综述对FRTPC中的制造缺陷进行了严格的研究，根据形态，位置和大小对FFF诱导的缺陷进行了分类。讨论了能够检测到小于10 µm的空隙，以及与自感应纤维集成的结构健康监测系统（SHM）系统的高级NDT技术。与传统的NDT技术相比，还突出了机器学习算法（ML）算法在增强NDT方法的灵敏度和可靠性中的作用，这表明ML积分可以提高缺陷检测高达25–30％。最后，研究了配备连续纤维的自我报告FRTPC的潜力，用于实时缺陷检测和原位SHM。通过将ML增强的NDT与自我报告的FRTPC相结合，可以显着提高缺陷检测的准确性和效率，从而通过启用更可靠的，缺陷，更可靠的，最低的FRTPC组件来促进AM在航空航天应用中的广泛采用。
检测利用机器学习的网络威胁...
摘要： - 在当代社会中，我们对互联网对日常生活各个方面的广泛依赖导致了在线活动的显着增长。然而，这种互联网使用中的激增同时导致网络威胁和网络犯罪的流行率更高。网络犯罪分子持续设计了逃避安全协议的方法，使常规方法不足以识别攻击，尤其是那些利用未公开的漏洞的攻击。为了面对这个问题，已经设计了大量的机器学习技术，以加强网络安全性并发现网络犯罪的实例。本研究专门集中于评估三种广泛采用的机器学习方法：信念网络，决策树和支持向量机器。它们在辨别垃圾邮件消息中的功效，检测到计算机系统的入侵以及使用通常用于基准测试目的的已建立数据集评估恶意软件。
Pat 禁止金属探测和磁性捕鱼
a. 美国联邦法规，第 36 章，第 327 部分，“由总工程师管理的公共水资源开发项目规则和条例”。 2.目的。本塔尔萨区 (CESWT) 政策备忘录旨在禁止在美国拥有的土地和水域以及美国陆军工程兵团 (USACE) 控制和运营的土地和水域进行任何磁力捕鱼和勘探，以用于 Pat Mayes 湖项目。3.适用性。本政策备忘录适用于并将在 Pat Mayse 湖内、周围和下方的美国拥有的土地上执行。4.历史。1967 年，位于德克萨斯州巴黎附近拉马尔县的 Pat Mayse 湖开始全面防洪。在 Pat Mayse 湖蓄水之前，该地区是前陆军训练营 Maxey 的所在地。1940 年 12 月 7 日珍珠港事件发生后，美国陆军开始建造步兵和炮兵训练营。军事人员使用 Maxey 营进行实弹训练，使用各种不同的武器，包括手枪、步枪、机枪、迫击炮、火箭筒、手榴弹等。在这种活动中，出现含有爆炸物或燃烧物的实弹并不罕见。未爆炸的弹药会随着时间的推移变得不稳定，如果受到干扰，就会造成危险。美国陆军工程兵团西南师、区域规划和环境中心 (RPEC) 一直致力于寻找和清除这些未爆弹药，但该地区仍有未爆弹药的可能性很高，包括湖内和湖周围。5.政策。
检测和重构... 中的操作异味 - arXiv
域名系统 (DNS) 是互联网基础设施中最重要的组件之一。DNS 依赖于基于委托的架构，其中将名称解析为其 IP 地址需要解析负责这些名称的服务器的名称。与每个区域相关联的名称服务器之间存在的相互依赖关系的递归结构称为依赖关系图。系统管理员的运营决策对 DNS 的质量有着深远的影响。需要合理地制定这些决策，以在系统的可用性、安全性和弹性之间取得平衡。我们利用依赖关系图来识别、检测和分类操作不良气味。我们的方法使用由 DNS 操作模型定义的一致分类法和可重用词汇表，在高抽象级别上处理气味。该方法将用于构建诊断咨询工具，该工具将在域名投入生产之前检测可能降低其稳健性或安全态势的配置更改。
检测量子算法的差分隐私违规行为
近十年来，人们提出了用于解决各种实际问题的量子算法，例如数据搜索和分析、产品推荐和信用评分。人们对量子计算中的隐私和其他伦理问题的关注自然而然地出现了。在本文中，我们定义了一个用于检测量子算法差分隐私违规的正式框架。我们开发了一种检测算法来验证（嘈杂的）量子算法是否具有差分隐私，并在报告差分隐私违规时自动生成窃听信息。该信息由一对违反隐私的量子态组成，以说明违规的原因。我们的算法配备了高效的数据结构 Tensor Networks，并在 TensorFlow Quantum 和 TorchQuantum 上执行，它们分别是著名机器学习平台 TensorFlow 和 PyTorch 的量子扩展。我们算法的有效性和效率得到了已经在现实量子计算机上实现的几乎所有类型量子算法的实验结果的证实，包括量子霸权算法（超出了经典算法的能力）、量子机器学习模型、量子近似优化算法和高达 21 个量子位的变分量子特征求解器。