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白宫网络安全战略强调软件安全
埃里克·塔克和弗兰克·巴贾克美联社华盛顿（美联社）——白宫周四公布了一项雄心勃勃、范围广泛的网络安全计划，呼吁加强对关键行业的保护，并对不符合基本标准的软件公司追究法律责任。该战略文件承诺将使用“一切国家权力手段”来预防网络攻击。民主党政府还表示，将努力“对私营部门的数据收集施加严格而明确的限制”，包括地理位置和健康信息。代理国家网络总监肯巴·沃尔登在周四的一个在线论坛上表示：“在让每个美国人都相信网络空间对他们来说是安全的之前，我们还有很长的路要走。”“我们希望学区能够在很大程度上自行与跨国犯罪组织展开正面交锋。这不仅不公平，而且无效。”该战略在很大程度上规范了过去两年在关键基础设施遭受一系列引人注目的勒索软件攻击后已经开展的工作。2021 年对一条主要燃油管道的攻击引发了加油站的恐慌，导致
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
反事实公平本质上是人口均等
做出公平的决策对于在社会环境中合乎道德地实施机器学习算法至关重要。在这项工作中，我们考虑了著名的反事实公平定义。我们首先证明，满足反事实公平的算法也满足人口均等性，这是一个更简单的公平约束。同样，我们表明，所有满足人口均等性的算法都可以通过简单的修改来满足反事实公平性。总之，我们的结果表明，反事实公平性基本等同于人口均等性，这对于日益增多的反事实公平性研究具有重要意义。我们通过实证验证了我们的理论发现，根据三个简单的基准分析了三种现有的反事实公平算法。我们发现，在多个数据集上，两种简单的基准算法在公平性、准确性和效率方面都优于所有三种现有算法。我们的分析使我们正式确定了一个具体的公平目标：维护受保护群体内个人的秩序。我们相信，受保护组中个体的透明排序能够使公平算法更加可信。从设计上来说，两个简单的基准算法满足了这一目标，而现有的反事实公平算法则未能满足这一目标。
![arxiv：2409.09541v3 [cs.ai] 2024年12月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\14209d226327b5a6cbf8e094be8901d23e4dc34a.webp)
arxiv：2409.09541v3 [cs.ai] 2024年12月12日
强化学习已彻底改变了动态环境中的决策过程，但它经常在自主检测和实现目标的情况下而在没有明确反馈信号的情况下进行斗争。例如，在源术语问题问题中，缺乏精确的环境信息使得提供明确的反馈信号并定义和评估源位置是如何终止的。为了应对这一挑战，开发了自主目标检测和停止（AGDC）模块，通过在任务完成后纳入自主目标检测和CES的自动反馈机制来增强各种RL算法。我们的方法可以通过近似代理人的信念来有效地识别不确定的目标，从而显着增强了反馈有限的环境中RL算法的能力。为了验证我们的方法的效率，我们将AGDC与深度Q网络，近端政策优化和深度确定的策略梯度算法相结合，并评估了其在源期限估计问题上的表现。表明，AGDC增强的RL算法显着超过了传统的统计方法，例如信息性和探索以及非统计的随机行动选择方法，例如信息触发，内特抗体和双重控制。这些改进在成功率，平均行进距离和搜索时间方面显而易见，突出了AGDC在复杂的现实世界情景中的有效性和效率。
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量化纠缠是可以衡量Quanth状态的机智的重要任务。在这里，我们开发了一种量子算法，该算法通过使用量子转向效应来测试并量化一般两部分状态的可分离性，后者最初是由Schrödinger发现的。我们的分布性测试包括一个涉及两个方的分布式量子计算：一个计算有限的客户端，他们准备了对感兴趣状态的净化，以及一台无限制的服务器，他们试图将减少的系统引导到纯产品状态的概率结束。为了设计实用的算法，我们通过参数化的统一电路和经典优化技术的组合替换服务器的角色，以执行必要的计算。结果是一种变量量子转向算法（VQSA），这是一种可在当今可用的量子计算机上实现的修改可分离性测试。然后，我们在嘈杂的模拟器上模拟我们的VQSA，并在测试的示例上找到有利的收敛性。我们还可以在classical Computers上执行的半决赛程序，该程序基准从我们的VQSA中获得的结果。因此，我们的发现具有转向，纠缠，量子算法和量子计算复杂性理论之间有意义的联系。他们还展示了VQSA中参数化的中路测量值的值。
补充姜黄素是否会影响业余长距离跑步者的炎症，血细胞计数和血清脑源性神经性因子浓度？
粮食不安全（FI）已被确定为儿童发育的决定因素，但是使用新开发的幼儿发展指数2030（ECDI2030）量化这种关联的证据仍然有限。在此，我们使用ECDI2030提供了有关幼儿发展（ECD）风险的全国性估计，并在尼日利亚24-59个月的儿童中与ECD相关联。这种基于人群的横截面分析使用了来自联合国儿童基金会支持的2021年尼日利亚的多重指标群集调查的数据。分析样本包括24-59个月的儿童（加权n = 12,112）。我们使用ECDI2030测量了每个孩子的幼儿发展，该儿童跨三个领域进行了测量：学习，社会心理健康和健康。使用粮食不安全经验量表（FIES）评估食品概念，该量表无/轻度，中度和严重。我们拟合了带有随机截距的多级逻辑回归模型，以估计FI状态与ECD之间关联的几率。总共有11,494名24-59个月的儿童（平均±SD年龄为43.4±9.9个月），其中包括5,797名男孩（50.2％）和5,697名女孩（49.8％）（49.8％）。约有46.4％的儿童在发展途中，约有76％的儿童住在不安全的家庭中。仅截距模型表明社区之间的ECD PREVER（τ00 = 0.94，类内相关性= 0.22，p <0.0001）的显着差异，表明跨社区ECD的差异性差异。对混杂因素进行调整，我们观察到FI与ECD之间没有显着关联。但是，增加儿童的年龄和残疾状况似乎是儿童发育越来越高的几率的重要危险因素。这些发现强调，尽管仅FI可能无法解释ECD，但个人和背景因素的结合起着至关重要的作用。未来针对尼日利亚ECD的干预措施应考虑这些多维影响，以促进最佳的儿童发展。
Matilda V1.0：使用降低的复杂性气候模型
使用降低的复杂性气候模型（RCM）的主要优势是它们快速进行概率气候预测的能力，这是许多影响研究和多部门系统中不确定性量化的关键组成部分。提供此类分析的框架已成为用于人类和地球系统未来共同发展的几个RCM的目标。在本文中，我们提出了Matilda，这是一种开放科学的软件软件包，促进了概率的气候投影分析，并在此处使用Hector简单气候模型在无缝且易于应用的框架中实施。MATILDA的实践目标是为用户提供一种交钥匙方法，以构建基于文献的先前分布，运行Hector迭代以产生扰动的Parame semembles（PPES），对现实主义的重量结合体，针对观察到的历史气候数据的现实主义和对不同气候变量的概率预测。此工作流程使用户能够探索可行的参数空间并传播不确定性，以仅使用几行代码来模型合奏。该软件包为选择不同的评分标准和算法提供了重要的自由度，以便加权集成成员以及实施自定义标准的灵活性。此外，包装的体系结构简化了构建和分析PPE的过程，而无需大量的编程专业知识，以适应各种用例。我们提出了一个案例研究，该案例研究提供了对平均全球表面温度的概率分析的幻觉结果，作为软件应用的一个例子。
关节机器人技术的进步
海军陆战队战争实验室（MCWL）的科学和技术部门的科学和技术部门的身份，开发并提供了创新的战士评估和实验，以支持海军陆战队未来力量的力量设计和发展活动。此外，S＆T部门还评估了具有潜在军事效用的新兴商业技术。自从其成立以来，该部门的一个焦点和评估的重点是使用机器人和自主系统，以帮助增强战斗战士的可结合性和生存能力。无人飞机系统始终受到很多关注，但是S＆T部门还拥有广阔的历史，发展了无人接地车辆（UGV）及其共享共同控制器以减少冗余，外部装备和对步兵的额外重量的能力。进入未来，UGVS将越来越多地扩散战场，尤其是在当前部队设计努力寻求解决的高度分散和移动操作中。在S＆T部门对UGV的审查和评估中，一件事变得清晰。有效地开发和实行最有效的UGV的关键在很大程度上取决于与其他服务和国防机构的密切合作和集成。海军陆战队没有预算来开发自己独特的UGV。同样重要的是，海军陆战队的UGV必须完全可以完全互操作，其中包含的联合载人和无人系统及其相应的COMMAND和CONTRON（C2）网络必须完全互操作。
量子搜索LWE问题的减少降低
总结错误的学习（LWE）问题是密码学中的基本问题之一，并且在量词后加密术中有许多应用。问题有两个变化，决定性销售问题和搜索问题。lwe搜索降低的降低表明，搜索网络问题的硬度可以减少到决定性验证问题的硬性问题。还可以将还原的效率视为概率之间难度的差距。我们启动了针对LWE问题的量子搜索减少的研究，并提出了一种满足样本的减少。在降低样本的降低中，它甚至可以为实例数量提供所有参数。尤其是，我们的量子还原仅调用区分程序2次来解决搜索问题，而经典减少则需要多项式的调用数量。此外，我们给出了放大还原算法的成功概率的方法。在样品复杂性和查询复杂性方面，我们放大的还原与经典减少无与伦比。我们的还原算法支持广泛的误差分布，并且还为与噪声问题的学习平价提供了搜索降低。在构造搜索决策还原的过程中，我们在z q上给出了量子goldreich-levin定理，其中q是素数。简而言之，该定理指出，如果相对于均匀随机的A∈Zn Q，可以用概率明显大于1 /Q来预测硬核较大的A（mod Q），则可以确定S∈ZZ n Q。关键词：错误学习，学习噪音，搜索降低，戈德里希·莱文定理，Quantum降低，查询复杂性，样本复杂性
使用任务的运动和语音功能映射...
客观的立体电脑摄影（SEEG）已成为颅内癫痫发作局部iZation的主要方法。当成像，符号学和头皮脑电图发现并不完全一致或定位时，植入的seeg记录用于测试候选癫痫发作区（SOZS）。发现的SOZ可能是针对切除，激光消融或神经刺激的。如果SOZ雄辩，则禁忌切除和消融，因此识别功能表示对于治疗决策至关重要。作者提出了一种新型的功能性脑图技术，该技术在行为任务过程中利用基于任务的电生理学变化，并在儿科和成年患者中对此进行测试。方法记录了20例癫痫患者，年龄从6岁到39岁（12名女性，20例患者中的18岁），并进行了植入监测以识别癫痫发作。每次执行1）记录肌电图时在视觉提示的手，脚或舌头的简单重复运动； 2）记录音频时简单的图片命名或动词生成语音任务。在行为和休息之间比较了Seeg记录功率谱的宽带变化。所有20例患者的运动和/或语音区域的电生理功能映射均已完成。雄辩的表示，通常对应于经典的功能解剖组织以及其他临床映射结果。在健康的大脑，发育或获得的结构异常和SOZ的健康区域中鉴定出了强大的脑活动图。结论基于任务的电生理学映射使用SEEG信号中的宽带变化可靠地识别小儿和成人癫痫患者的运动和语音表示。