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基于对抗性过滤的脑机接口逃避和后门攻击
脑机接口 (BCI) 可以实现大脑与外部设备之间的直接通信。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 的常见输入信号。大多数对基于 EEG 的 BCI 的研究都集中在 EEG 信号的准确解码上，而忽略了它们的安全性。最近的研究表明，BCI 中的机器学习模型容易受到对抗性攻击。本文提出了基于对抗性过滤的基于 EEG 的 BCI 的逃避和后门攻击，这些攻击非常容易实现。在来自不同 BCI 范式的三个数据集上的实验证明了我们提出的攻击方法的有效性。据我们所知，这是第一项关于基于 EEG 的 BCI 对抗性过滤的研究，这引发了新的安全问题并呼吁更多关注 BCI 的安全性。
蛋白质的界面感知分子生成框架...
©作者2024。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果文章的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不允许法定法规或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by-nc-nd/4。0/。
GAO-25-106952；脑机接口
脑机接口 (BCI) 使人们能够引导大脑信号来控制计算机、机器人或其他设备。BCI 可以以紧身帽或头带的形式佩戴，也可以植入大脑内部或附近。1 BCI 可以为因神经系统疾病、中风或受伤而残疾的人提供生活质量改善。例如，在临床试验中，BCI 已使瘫痪患者能够使用机械肢体抓取物体。它们还使无法说话的人能够通过计算机进行交流。研究人员也在研究（公司也正在大力投资）使用 BCI 来控制非医疗用途的设备，例如工作场所任务、国防应用、娱乐和其他消费者用途。例如，视频游戏玩家已经使用 BCI 来免提玩游戏。
回到未来：在生成AI时浏览版权/合同界面
1。参见，例如，瑞安·雅培（Ryan Abbott）和伊丽莎白·罗斯曼（Elizabeth Rothman），《破坏创造力：生成人工智能时代的版权法》，75 F la。L. R EV。 1141（2023）; Oren Bracha，《机器生产时代版权的工作》（2023年9月24日），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？atpraction_id = 4581738。 2。 参见，例如 ，DOE 1v。Github，Inc。，672 F. Supp。 3d 837（n.d. cal。 2023）;作者Guild诉Openai Inc.，No. 1：23-cv-08292，2024 U.S. Dist。 Lexis 59322（S.D.N.Y. 2023年9月19日）; Andersen诉稳定AI，Ltd.，700 F. Supp。 3d 853（n.d. cal。 2023）; Getty Images诉稳定性AI，23-cv-00135（D。del。 2023）; N.Y. Times Co.诉Microsoft Corp.，No. 1：23-CV-11195（S.D.N.Y. 2023年12月27日）。 3。 参见，例如 ，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。 L.＆e con。 o lin w orking p aper n o。 584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。 4。 一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。 L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。1141（2023）; Oren Bracha，《机器生产时代版权的工作》（2023年9月24日），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？atpraction_id = 4581738。2。参见，例如，DOE 1v。Github，Inc。，672 F. Supp。3d 837（n.d. cal。2023）;作者Guild诉Openai Inc.，No.1：23-cv-08292，2024 U.S. Dist。Lexis 59322（S.D.N.Y.2023年9月19日）; Andersen诉稳定AI，Ltd.，700 F. Supp。3d 853（n.d. cal。2023）; Getty Images诉稳定性AI，23-cv-00135（D。del。2023）; N.Y. Times Co.诉Microsoft Corp.，No.1：23-CV-11195（S.D.N.Y. 2023年12月27日）。 3。 参见，例如 ，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。 L.＆e con。 o lin w orking p aper n o。 584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。 4。 一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。 L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。1：23-CV-11195（S.D.N.Y.2023年12月27日）。3。参见，例如，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。L.＆e con。o lin w orking p aper n o。584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。4。一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。J.L.＆t ech。555（2024）;本杰明·索贝尔（Benjamin Sobel），人工智能的公平用途危机，41 c olum。J.L.＆A RTS 45（2017）。5。请参阅约翰·佩里·巴洛（John Perry Barlow），《思想经济》，《威尔德》（3月1，1994），https：// www.wired.com/1994/03/economy-ideas/。
化学诱导的C-Cu共价键在CVD-Graphene/单晶Cu（111）界面
通过化学蒸气沉积（CVD）在CU（111）底物上生长的石墨烯开放表面的部分氢化，导致形成由界面C-Cu共价键合稳定的晶体Sp³sp³杂交碳单层。这种过渡是可逆的，加热几乎可以完全恢复原始的石墨烯 - 铜结构。石墨烯-CU系统的特征是弱的范德华相互作用，这是产生C-Cu键合的第一个转换。通过广泛的光谱表征（拉曼，X射线光电子，X射线吸收精细的结构和价频段光发射光谱）和基于密度功能理论（DFT）的理论分析），我们发现弱范德尔（dft通过加热回到其最初的物理状态。对石墨烯-CU相互作用的这种可逆控制为基于石墨烯的设备设计和操纵开辟了新的途径。此外，这种含有C-金属底物键的Sp³杂交碳单层可能会成为大区域钻石膜生长的种子层。
探索脑-人工智能接口中 c-VEP 解码的人工神经网络模型
摘要 — 对话式脑人工智能接口 (BAI) 是一种新型脑机接口 (BCI)，它使用人工智能 (AI) 帮助有严重语言障碍的人进行交流。它通过先进的 AI 对话代理将用户的广泛意图转化为连贯的、特定于上下文的响应。BAI 中意图翻译的一个关键方面是解码代码调制的视觉诱发电位 (c-VEP) 信号。本研究评估了五种不同的人工神经网络 (ANN) 架构，用于解码 BAI 系统中基于 c-VEP 的 EEG 信号，强调了轻量级、浅层 ANN 模型和使用来自其他参与者的数据进行预训练策略以增强分类性能的有效性。这些结果为 ANN 模型在解码基于 c-VEP 的 EEG 信号中的应用提供了宝贵的见解，并可能使其他基于 c-VEP 的 BCI 系统受益。索引术语 — 脑-人工智能接口 (BAI)、c-VEP、EEG、chatgpt、人工神经网络 (ANN)。
SISC 2024 55 IEEE 半导体接口专家...
总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 总主席 程序 ...
功能性人工和基因组智能的接口
摘要：基因组是一个分子生物学的跨学科领域，通过解码生物生物进行数据分析来研究生物基因组的结构，功能，进化，映射和编辑。您与人工智能的界面已经从大数据方法中的深度学习（DL）策略加剧，而夹紧的调节性的散布式植物（CRISPR）混乱系统（CRISPR）在生物技术和医学中出现了革命性的可能性。的目标是描述应用于功能基因组和CRISPR遗传编辑系统的人工智能的使用概况。这是一项范围审查，根据Scielo，NCBI/PubMed®，Science Direct选择了2020 - 2024年的文章。使用助记符PCC组合（种群，上下文，概念）来定义研究的指导问题。根据清单首选的报告项目的指南进行了审查，用于系统评价和荟萃分析的剪裁评论（PRISMA-SCR）。包括20篇符合研究标准的文章，并在分析了有关人工智能（IA）和OMIC科学联系的内容之后，就机器学习协助的技术的提高和技术的提高而取得了明显的进步。得出的结论是，受过训练的算法允许在大容量开采中进行机器学习，并提供了预测性，更准确的分析，并超越了传统方法。AI扩大了OMIC科学和收入中技术设备的能力；在CRISPR系统中，系统以准确的标准和对指南RNA设计的理解超过了传统方法。
人工智能与功能基因组学的接口
摘要：基因组学是分子生物学的一个交叉学科，通过对生物基因组进行解码和数据分析，研究生物基因组的结构、功能、进化、映射和编辑。它与人工智能的接口通过大数据方法中的深度学习（DL）策略和成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）系统得到加强，为生物技术和医学带来了革命性的可能性。目的是描述人工智能在功能基因组学和 CRISPR 基因编辑系统中的应用概况。这是一次范围界定审查，通过在 SciELO、NCBI/PubMed ® 和 Science Direct 数据库中进行搜索，选取了 2020 年至 2024 年期间的文章。使用助记组合 PCC（Population、Context、Concept）来定义研究的指导问题。该评价是根据系统评价的首选报告项目和范围界定评价的荟萃分析 (PRISMA-ScR) 清单的指南进行的描述。纳入了20篇符合研究标准的文章，在分析了人工智能（AI）与组学科学之间的联系内容后，发现机器学习辅助技术的精度和覆盖范围在提高方面取得了显著进展。结论是，训练有素的算法使机器学习能够在大量数据挖掘中进行，并提供更准确的预测分析并优于传统方法。人工智能扩展了组学科学和性能技术设备的能力； CRISPR 系统中的方法在准确性、可推广模式和对引导 RNA 设计的理解方面优于传统方法。