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定量攻击树分析的有效算法
攻击树是对安全性决策，支持网络攻击的识别，文档和分析的流行方法。它们是许多系统工程框架的一部分，例如umlSec [1]和sysmlsec [2]，并得到了工业工具（例如Isograph's Attacktree [3]）的支持。攻击树（AT）是系统图的层次图，以绘制系统的潜在攻击方案，请参见图。1和2。该图顶部的根部对攻击者的目标进行了建模，该目标通过门进一步将其重新定义为子目标：AN和GATE表示，如果所有儿童攻击成功，则攻击成功；一个或门表示任何单个儿童舒服。树的叶子是基本的攻击步骤（BAS），它模型不可分割的动作，例如切线。
呼吁进行研究建议：提高电池形成，老化和测试，以进行有效的制造和可持续性
•小组的作用将是审查并向法拉第机构执行团队提供最终资金批准的建议。•提交申请后，法拉第机构将在向小组成员分发申请之前进行资格标准和完整性检查，以及适当的审核指南和布里菲·菲格说明。•将任命来自法拉第机构的主席，以召集和促进小组审查会议，公正地领导讨论并收集审稿人的反馈。•最终关于要资助的项目的决定将由法拉第机构做出，该机构将考虑审查建议和评估标准（下），并采用实现跨感兴趣领域的广泛项目组合的背景。
边缘计算有效的机器学习
机器学习在解决各个领域的综合任务方面表现出了非凡的能力。硬件加速器的进步已使机器学习模型在边缘设备上的部署，从而促进了资源约束系统中的实时AI应用程序。最近的加速器越来越多地采用了芯片上的网络（NOC）体系结构，以支持大规模处理元件阵列中的大规模数据通信。但是，随着这些加速器的复杂性继续增长，硬件原型制作变得有效的设计空间探索变得有效。此外，在各种机器学习工作负载之间实现高灵活性和效率仍然是一个重大挑战，尤其是对于边缘计算而言。为了解决这些问题，我们从架构侧和应用程序侧探索。首先，我们为基于NOC的深神经网络（DNN）加速器引入了一个周期精确的仿真工具。此模拟器通过探索设计参数来快速而精确地评估推理效率。通过将详细的性能跟踪到系统行为中，模拟器促进了DNN推理效率的优化，这可以减少与硬件原型制作相关的时间和成本。然后，我们专注于基于NOC的DNN加速器的新型体系结构设计，杠杆内网络处理技术，以改善端到端延迟和资源利用率。第三部分探讨了机器学习在嵌入式传感器系统中的应用，重点是下limb假体。提出了两种关键方法：在网络设计中的激活设计，可将非线性操作卸载到NOC，并进行汇总的随身携带设计，以最大程度地减少汇总层的通信开销。这些设计证明了现有基于NOC的加速器体系结构的处理效率的实质性提高，同时保持了对各种DNN工作负载的范围和适应性。开发了可穿戴压力测量系统，以收集和分析货物内压力数据。提出了两个机器学习应用程序，用于在舒适的假肢设计领域求解子任务。开发了一种基于聚类的方法，用于通过减少重新播放的同时维护数据完整性来优化传感器部署。采用了使用多个隐藏马尔可夫模型和高斯混合模型的步态相识别方法。所提出的步态识别方法实现了高精度和计算效率，这表现优于常规技术。通过应对基于NOC的加速器设计和机器学习应用程序的挑战，我们弥合了硬件优化和实际部署之间的差距。这些技术将为嵌入式智能的未来进步铺平道路。
设计师SIO2元面积用于有效的被动辐射冷却
近年来，文献中提出了越来越多的被动辐射冷却材料，由于其独特的稳定性，无毒性和可用性，其中有几个示例依赖于使用二氧化硅（SIO 2）。尽管如此，由于其散装声子 - 孔子带，Sio 2在大气透明度窗口内呈现出明显的反射峰（8-13μm），从而导致发射率降低，这构成了挑战，以实现对亚物种的次级辐射辐射冷却的标准。因此，该领域的最新发展专门用于设计Sio 2光子结构的设计，以增加散装SIO 2辐射冷却器的冷却潜力。本综述旨在通过评估其冷却效率及其可扩展性来确定SIO 2辐射发射器的最有效的光子设计和制造策略，从而对各种类型的各种类型的sio 2 radiative Coolers sio（数值和实验）进行了深入的分析。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
在任意表面上氢键有机晶体的自组装，以有效放大自发发射
具有高效率的操作和清洁能量过渡。[2]与化学成分一起，分子间相互作用直接通过将分子堆积管理到晶体中来确定有机固体的功能。与单个分子[3a，b]相比，这种能量的增加导致晶体的电子结构发生变化，这打开了调整所得有机晶体（OC）的光学，电子和传输特性的可能性。然而，这种强大的间隔相互作用可确保OC的结构元素之间有效的电荷转移，进而可以通过淬火过程降低光发射性能。[3F-K]相反，通过引入氢键[3C-E]来降低该能量的降低，可保留单个分子及其光发射特性的电子特征，并扩大了分子堆积的方式，并提供了OC生长在任意表面上的控制。反过来，这些对于轻松产生有效的连贯和不连贯的光源至关重要。[1C]
早期1,25-二羟基维生素D3-糖苷补充：一种有效的喂养策略，以针对细菌的黄牙症，骨髓炎la脚lageeness在肉鸡中使用气溶胶传播模型进行评估的肉鸡中的骨骼。
骨髓炎（BCO）la行的细菌软骨症是肉鸡中的一种腿部障碍，导致经济损失，食品安全问题和动物福利行业的巨大损失。维生素D 3，1,25-二羟基维生素D 3的活性代谢产物在矿物质稳态，骨骼健康和免疫系统中扮演着关键作用，这对于针对BCO的影响至关重要。因此，我们假设补充1,25-二羟基维生素D 3（1,25（OH）2 D 3-糖苷）的补充是控制la行的有效度量。在这里，我们报告了通过比较0 m g/kg，0.5 m g/kg，1.0 m g/kg，1.0 m g/kg和2.0 m g/kg的最佳浓度1,25（OH）2 3-糖苷补充减少BCO的最佳浓度。1.0 m g/kg的1,25（OH）2 D 3-糖苷的应用降低了53.7％，从0 m g/kg和0.5 m g/kg相互差异（p <0.05），但相似（p> 0.05）至2.0 m g/kg。第二个目的是通过比较整个56 d，第一个28 d的1.0 m g/kg（OH）2 d 3-糖苷的应用，评估1,25（OH）2 3-糖苷的喂养的时间。以1.0 m g/kg为1,25（OH）2 D 3-糖苷的饲养剂，以减轻BCO的发病率53％，与过去28 d的申请有显着差异（p <0.05），但没有明显的差异（p> 0.05）与补充56 d的补充差异（p> 0.05）。因此，第一个28 d中的1.0 m g/kg 1,25（OH）2 D 3-糖苷是最佳的1,25（OH）2 D 3-糖苷给药，并为补充
使用Dreamlet
单细胞和-Nucleus转录组学的进步已使数百名受试者和数百万个单元的越来越大的数据集生成。这些研究承诺将对人类疾病的细胞类型特异性生物学提供前所未有的见解。然而，由于这些复杂研究的统计模型和对大型数据集的统计模型中的挑战，对受试者进行差异表达分析仍然很困难。我们的开放源r软件包dreamlet（dieseneurogenomics.github.io/dreamlet）使用基于精确加权的线性混合模型的伪库尔克方法，以识别每个细胞群体中跨受试者均具有差异表达的基因。为来自大型同类数据的数据而设计，Dreamlet的速度比现有工作流程更快，并且使用的内存少，同时支持复杂的统计模型并控制误报率。我们在已发布的数据集上展示了计算和统计性能，以及来自150例阿尔茨海默氏病后大脑的14m单核的新型数据集和149个对照组。