XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFramework
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
包括网络战执行在内的作战框架...
摘要 由于互联网的快速普及，网络空间不断扩大。网络空间的这种扩展导致战争模式从常规战争转变为网络战。特别是在国防领域，网络空间被确立为继陆、海、空、天之后的第五大战场。网络空间中的网络战是由众多网络攻击引起的。但是，当前的防御系统不足以有效防御网络威胁。需要一个新的网络战框架来补充当前的防御系统。在本文中，我们将根据网络作战执行过程将所需的概念构建成一个集成框架，并在框架之间进行评估网络战斗损害评估的实验，并提出网络战作战框架。
关于草案框架的评论24和随附的部长级陈述部长级声明是由30 Jul
关于草案框架的评论24和伴随的部长级陈述部长陈述，部长陈述于2024年7月30日发表。新工党政府宣布，提高可再生能源的交付至关重要，对于政府到2030年对零碳发电的承诺至关重要。因此，他们提议，除其他外，还提高了规划政策对与可再生能源相关的收益的重量。辩称，部长陈述应是确定计划申请的重大考虑，因为它指示了国家规划政策的旅行方向。根据上诉法院的Cala [2011] EWCA CIV 639，计划政策的预期变更可能是重大考虑，而归因于这种变化的权重取决于其性质和影响。是否是通过新立法，对现有立法的修正或行政行动引入的，其意义取决于它与不断发展的政策方向的一致性。鉴于部长级声明中强调的全国性重点是对可再生能源的重点，及其对计划政策的影响很大，我们认为在决策过程中将显着权重归因于这一说法是适当的。草案框架24草案Framework24于2024年7月30日发布，并开放咨询至2024年9月24日。说，在上诉参考方面的检查员。继续强调转向低碳经济。随着当前的NPPF在决策中形成最强的物质考虑因素，因此可以接受，将重量附加到NPPF草案上更加有限 - 它仍然需要咨询并可能会改变。APP/J4423/A/11/2153926与草案有关，该草案成为2012年迭代的NPPF迭代，称“ NPPF草案受到公众咨询的约束并可能会改变，这限制了可以符合其的权重”。但是，鉴于政府已经表明了这些变化的承诺，我们认为目前应在决策过程中为NPPF草案提供适度的体重。这一点是由咨询本身的文本加强了，该咨询本身在第1章K款中规定，政府在磋商后立即提出的一项具体变化之一（认为对政府实现经济增长的承诺至关重要），“支持清洁能源和环境，包括通过支持在岸上风和可再生能源的支持”。此外，政府在咨询第2章中提出的政策目标包括解锁新的清洁能源和支持绿色能源。拟议框架的摘要24“环境目标”标题第8段所倡导的原则尚未改变。第4节的决定不变，除了段落编号。
NCDS的国家服务框架
没有大量个人的贡献，每个人都无法完成这个国家服务的国家服务框架，他们每个人都为实现其实现做出了独特且经常无法识别的贡献。首先，我们要对健康与保健部长Kailesh Kumar Singh Jagutpal博士表示衷心的感谢，他坚定不移地支持本文件的支持和指导。
ProbeInterface：细胞外电生理学中探针处理的统一框架
使用穿透式细胞外多通道电极阵列（通常称为神经探针）记录神经元活动是探测神经元活动最广泛的方法之一。尽管有大量可用的细胞外探针设计，但尖峰分类软件要求的电极通道顺序和相对几何形状的映射这一耗时过程总是留给最终用户。因此，这个手动过程容易出现错误映射，进而导致不良的尖峰分类误差和效率低下。在这里，我们介绍了 ProbeInterface，这是一个开源项目，旨在通过消除在尖峰分类之前手动进行探针映射的步骤来统一神经探针元数据描述，以分析细胞外神经记录。ProbeInterface 首先是一个 Python API，使用户能够以任何所需的复杂度级别创建和可视化探针和探针组。其次，ProbeInterface 有助于以可重现的方式生成任何特定数据采集设置的全面接线描述，这通常涉及使用记录探头、探头、适配器和采集系统。第三，我们与探头制造商合作编译了一个可用探头的开放库，可以使用我们的 Python API 在运行时下载。最后，使用 ProbeInterface，我们定义了一种用于探头处理的文件格式，其中包含 FAIR 探头描述的所有必要信息，并且与神经科学中的其他开放标准兼容且互补。
scone：一种具有主动感知的食物挖掘机器人学习框架
摘要：由于食物的复杂状态和多样化的物理特性，有效地挖出食品对当前机器人系统构成了重大挑战。为了应对这一挑战，我们相信将食品编码为有意义的有效食品的重要性。然而，食品的独特特性，包括可变形，脆弱性，流动性或粒度，对现有表示构成了重大挑战。在本文中，我们以隐式方式提出了积极感知来学习有意义的食物代表的潜力。为此，我们提出了Scone，这是一个食品搜索机器人学习框架，利用从积极的掌握中获得的表示形式来促进食品可铲政策学习。Scone包括两个Crucial编码组件：交互式编码器和状态检索模式。通过编码过程，Scone能够捕获食品的特性和重要的状态特征。在我们的现实世界中的实验中，Scone在三种不同的难度水平上使用6种以前看不见的食品时，成功率具有71％的成功率，超过了最先进的方法。这种增强的性能强调了Scone的稳定性，因为所有食品始终达到超过50％的任务成功率。此外，Scone可容纳各种初始状态的令人印象深刻的能力使其能够精确评估食物的当前状况，从而导致了令人信服的成功率。有关更多信息，请访问我们的网站。
用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。
最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。
