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基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
Atlas的建筑可扩展分析基础架构
摘要。我们探讨了采用云代表工具和原理，以锻造灵活和可扩展的基础架构，旨在支持分析框架 - 在高光度大型强调撞机（HL-LHC）时代为Atlas实验开发的框架。该项目最终建立了一个联合平台，整合了来自各种提供商的Kubernetes群集，例如Tier-2中心，第3层中心，以及来自国家科学基金会项目的Iris-Hep可伸缩系统实验室。一个统一的接口进行了简化容器化应用程序的管理和缩放。通过与分析效率集成，使Jupyter / Binder笔记本电脑和DASK工人的溢出到TIER-2资源来实现增强的系统可伸缩性。我们调查了“拉伸”（在大型网络）集群模式的灵活部署方案，包括集中式的“灯光管理”模型，Kubernetes服务的远程管理以及完全自主的站点管理的群集方法，以适应各种操作和安全要求。该平台在多群集演示器中展示了其e ffi cacy，以使用Co ff ea，servicex，uproot和dask以及rdataframe等工具进行低延迟分析和高级工作流程，并说明了其支持各种处理框架的能力。该项目还为Atlas软件和计算登机事件提供了强大的用户培训基础架构。
![arxiv：2404.01769v1 [cs.lg] 2024年4月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d95b759ebd6bed6b12bc345584714d55f28ad964.webp)
arxiv：2404.01769v1 [cs.lg] 2024年4月2日
摘要。深度加强学习技术的快速进步可以通过使用深神经网络（DNNS）来监督安全 - 关键系统。这强调了迫切需要为此类DNN控制系统建立精心设计的安全保证。大多数现有的验证方法都取决于定性方法，主要是使用可达性分析。但是，定性验证证明了DNN控制的系统不足，因为在开放和对抗环境中运行时，其行为表现出随机趋势。在本文中，我们提出了一个新的框架，用于统一DNN控制系统的定性和定量安全验证概率。这是通过将验证任务作为有效神经屏障证书（NBC）的综合来实现的。最初，该框架试图通过定性验证来建立几乎固定的安全保证。在定性验证失败的情况下，我们调用了我们的定量验证方法，在无限和有限的时间范围内都可以在概率安全性上获得精确的下限和上限。为了促进NBC的合成，我们引入了它们的𝑘诱导变体。我们还设计了一种模拟引导的训练NBC的方法，旨在在计算精确认证的上限和上限时达到紧密度。我们将方法原型化为一个名为uniqq的工具，并在四个经典的DNN控制系统上展示了其e ffi cacy。
ATLAS 高粒度定时探测器低增益雪崩探测器在光束测试中的性能研究
堆积作用的显著增加是高亮度 (HL) LHC 运行阶段物理项目面临的主要实验挑战之一。作为 ATLAS 升级计划的一部分，高粒度计时探测器 (HGTD) 旨在减轻前向区域的堆积效应并测量每束团的光度。HGTD 基于低增益雪崩探测器 (LGAD) 技术，覆盖 2.4 到 4.0 之间的伪快速度区域，将提供高精度计时信息，以区分在空间上靠近但在时间上相隔很远的碰撞。除了具有抗辐射功能外，LGAD 传感器还应在寿命开始时为最小电离粒子提供每轨 30 ps 的时间分辨率，在 HL-LHC 运行结束时增加到 75 ps。本文介绍了 2021-2022 年 CERN SPS 和 DESY 使用测试光束研究的来自不同供应商的几种辐照 LGAD 的性能。这项研究涵盖了 LGAD 在收集电荷、时间分辨率和命中效率方面的有希望的结果。在大多数情况下，对于高辐照传感器（2.5 × 10 15 n eq / cm 2 ），测量的时间分辨率小于 50 ps。
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IAB - ICAC - 新南威尔士州政府
e) 截至 2014 年 12 月左右，物流官员和集团响应与协调经理在每张与第 44 条事件相关的发票上都签署了“可以处理”的标志。物流官员表示，她的签名代表已确认收到货物，这意味着检查发票上的数量和价格是否合理。 （注：我们被告知，集团经理答复与协调签字证明他根据第 44 条特定授权的 150,000 美元行使第 12 条权力。Dixector Ope rational Services 的做法也支持了这一观点，其第 44 条特定授权不受限制，并且还在发票金额超过 150,000 美元时签署了发票。）
几种有效机器的比较评估...
摘要：通过分析孕妇的年龄、心率、血氧水平、血压和体温，可以评估某些患者的风险复杂性。及早识别和分类风险变量可以减少错误，从而成功预防妊娠相关问题。孕妇风险分析可以改善产前护理，改善母婴健康，并通过使用机器学习算法（例如 LDA、QDA、KNN、决策树、随机森林、Bagging 和支持向量机）识别错误分类的观测值来优化医疗资源，这些算法对孕产妇健康风险评估具有重要影响。应用了分割验证技术，使用 800 个观测值进行训练，使用 214 个观测值进行测试。此外，使用 10 倍交叉验证技术确定了最可靠的模型。所提出的模型在准确性和效率方面优于所有其他模型，使用 10 倍交叉验证技术的支持向量机的准确率为 86.13%。本研究的目的是利用机器学习技术，通过在风险因素分析中采用分类策略来估计孕产妇健康问题的强度水平。
7- ...
七度（DOF）机器人臂具有一个冗余DOF，以避免障碍物和奇异性，必须将其参数化以完全指定给定端e ff ent ector姿势的关节角度。常用于ABB，Motoman和Kuka的常用7-DOF Revolute（7R）工业操纵器以及SSRMS或FREND（例如SSRMS）的空间操纵器通常由肩el-肘（SEW）角度参数列出，用于路径规划和远程运行。我们介绍了一般的缝纫角，该缝隙角可以通过任意参考方向函数概括传统的缝隙角度。冗余参数化（例如常规缝纫角度）沿工作区中的一条线遇到算法奇异性。我们引入了一个参考方向功能选择，称为立体缝隙角度，该角度仅沿着半线具有奇异性，该界限可能无法触及，从而扩大了可用的工作空间。我们证明所有参数化都有算法的奇异性。最后，使用一般的缝纫角度和子问题分解，我们提供了e ffi cient奇异性逆逆运动溶液，这些解决方案通常是封闭形式的，但可能涉及1D或2D搜索。基于搜索的解决方案可以转换为查找多项式根。可以在可公开访问的存储库中获得示例。
具有物联网功能的心率传感器
摘要。本文介绍了一种基于深度学习的系统，用于实时面罩检测，旨在增强面具合规性至关重要的环境中的公共卫生监测。利用卷积神经网络（CNN）用Tensorflow和Keras构建，模型E ff e ff e ff将工具分类为戴面膜或不戴面膜的模型。数据预处理和八月技术提高了各种输入信息的鲁棒性，从而确保了高性能和概括性。在Google Colab上开发的，该系统利用基于云的资源进行E FFI CIENT模型培训和部署，从而消除了对当地大量硬件的需求。它支持实时图像分析，可扩展用于连续视频监视，使其适用于大规模应用。与Google Drive集成简化了数据管理，简化了更新和部署。该系统提供了一种可访问的解决方案，用于在公共空间中掩盖合规性监视，OFF的准确性，可扩展性和易于部署性。future工作将专注于通过掩码类型的多类分类，自动响应的IoT集成以及Edge设备部署以提高可访问性。该工具展示了AI在促进公共环境中的健康和安全方面的潜力。
SCOR模型对商业端口中供应链的分析
端口是商品和服务融合流通的局部流通领域的地方，这是运输系统，服务提供商之间的收敛空间，并被整合到需要后勤开发的商品分配系统中。在当前环境越来越复杂的情况下，组织必须改善其内部和外部表现，并与供应商和客户建立整合。要执行此过程，有必要识别和分析每个组织的供应链，因为它在公司内部和外部都集成了供求。这种集成将业务的功能和流程联系起来，使其成为连贯，运营优势和高性能的业务模型。从这个意义上讲，SCOR模型（供应链操作参考）代表了供应链管理的标准工具，提供了一个独特的框架，该框架将业务概念，管理指标，基准测试和最佳实践的识别集成到支持供应链中所有参与者之间的沟通的结构中，并提高了管理的管理E FFI效率。工作分析了商业港口供应链的过程和活动，以检测改进的机会。遵循SCOR模型结构的供应链的描述，可以使用一组通用的定义来分析非常简单或复杂的供应链。结果，可以将不同的活动链接起来，以描述几乎所有供应链的深度和广度。©seecmar |保留所有权利持续的流程改进是一种策略，它允许组织不断产生价值，适应市场的变化，并永久满足客户和用户的需求和期望日益满足。