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北欧车辆数据集 (NVD) - CVF 开放获取
摘要 无人机图像中的车辆检测和识别是一个复杂的问题，已用于不同的安全目的。这些图像的主要挑战是从斜角捕获的，并带来了一些挑战，例如非均匀照明效果、退化、模糊、遮挡、能见度丧失等。此外，天气条件在引起安全问题方面起着至关重要的作用，并为收集的数据增加了另一个高水平的挑战。在过去的几十年里，人们采用了各种技术来检测和跟踪不同天气条件下的车辆。然而，由于缺乏可用数据，在大雪中检测车辆仍处于早期阶段。此外，还没有使用无人机 (UAV) 拍摄的真实图像在雪天检测车辆的研究。本研究旨在通过向科学界提供北欧地区不同环境和各种积雪条件下无人机拍摄的车辆数据来解决这一空白。数据涵盖不同的恶劣天气条件，如阴天降雪、低光照和低对比度条件、积雪不均、高亮度、阳光、新雪，以及温度远低于-0摄氏度。该研究还评估了常用物体检测方法（如 YOLOv8s、YOLOv5s 和 Faster RCNN）的性能。此外，还探索了数据增强技术，以及那些增强检测器性能的技术
北欧车辆数据集 (NVD) - CVF 开放获取
摘要 无人机图像中的车辆检测和识别是一个复杂的问题，已用于不同的安全目的。这些图像的主要挑战是从斜角捕获的，并带来了一些挑战，例如不均匀的照明效果、退化、模糊、遮挡、能见度丧失等。此外，天气条件在引起安全问题方面起着至关重要的作用，并为收集的数据增加了另一个高水平的挑战。在过去的几十年里，人们采用了各种技术来检测和跟踪不同天气条件下的车辆。然而，由于缺乏可用数据，在大雪中检测车辆仍处于早期阶段。此外，还没有使用无人机 (UAV) 拍摄的真实图像在雪天检测车辆的研究。本研究旨在通过向科学界提供北欧地区不同环境和不同积雪条件下无人机拍摄的车辆数据来解决这一空白。数据涵盖不同的恶劣天气条件，如阴天降雪、低光照和低对比度条件、积雪不均、高亮度、阳光、新雪，以及温度远低于-0摄氏度。该研究还评估了常用物体检测方法（如 YOLOv8s、YOLOv5s 和 Faster RCNN）的性能。此外，还探索了数据增强技术，并提出了在此类场景中增强检测器性能的技术。代码和数据集将在 https://nvd.ltu-ai.dev 上提供
了解脆弱性优先级技术
Red Worm代码为更多的蠕虫和恶意软件打开了大门，到2010年底，修补管理在整个企业和组织中变得广泛。同时，NIST的原始“使用共同漏洞和暴露（CVE）漏洞命名方案”从2002年开始演变为2011年的第一个国家漏洞数据库（NVD）。有史以来第一个全面的网络安全漏洞数据库NVD，将所有公开可用的美国政府脆弱性资源与自己的CVE（常见脆弱性和暴露）列表集成在一起，包括严重性得分和补丁的可用性。自2011年以来，根据NVD管理脆弱性修补并进行定期修补周期成为建议的网络安全最佳实践。然而，在过去的十年中，发生了三件事，使脆弱性修补管理复杂：
引用出版版本（哈佛）：Perais，J，Agarwal，R，R，Evans，Jr，Jr，Loveman，E，Colquitt，JL，JL，Owens，D，Hogg，R，R，Lawrenson，JG，Takwoingi，Takwoingi，Y＆
糖尿病性视网膜病（DR）的特征是由于慢性高血糖而导致神经血管变性。增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是DR的最严重并发症，可以导致总（中央和外围）视觉丧失。pdr的特征是存在异常的新血管，即所谓的“新容器”，位于视盘（NVD）或视网膜（NVE）的其他地方。pdr可以发展为高风险特征（HRC）PDR（HRC-PDR），它的定义是NVD的存在大小超过四分之一至三分之一的圆盘区域，加上玻璃体出血或视网膜前出血，或者丢血前的出血，或玻璃体的出血或玻璃体前出血或前出血区粘附区域。在严重的情况下，纤维血管膜在视网膜表面生长，尽管进行了治疗，但仍会发生视力丧失的视网膜脱离。尽管大多数（如果不是全部）糖尿病的人寿命足够长的人会发展为DR，但只有在威胁视力范围内的PDR阶段的进展。
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Also called Dynamic Application Security Testing • Fuzzing – input data “fuzz” to try to crash software or break thru defenses • Can use AI • Automated Security Scanning (to check for known vulnerabilities) • Penetration Testing (can be both static & dynamic), usually manual, post development • Key Coding Standards: OWASP, CERT, DISA STIG, ISO Standards, e.g., 5055 • Catalogs of security漏洞和暴露：CWE，CVE，NVD，KEV
用于优先考虑 AML 治疗靶点的体内 CRISPR 筛选平台
* 通讯作者：Kimberly Stegmaier 博士（Kimberly_stegmaier@dfci.harvard.edu），丹娜法伯癌症研究所，450 Brookline Avenue，波士顿，MA 02215，电话 617-632-4438。^ 这些作者对这项工作做出了同等贡献。# 当前地址：默克研究实验室，33 Avenue Louis Pasteur，波士顿，MA 02115 作者贡献 SL 和 CL 构思了这项研究，设计和进行了实验，分析了数据，解释了结果并撰写了手稿。NKS 和 BKAS 设计并进行了实验，分析了数据并解释了结果。AR 和 AC 进行了体内研究，分析了数据并解释了结果。NVD、GK 和 STY 设计了 CRISPR 库。NVD 协助进行 DepMap 数据分析。STY 协助进行条形码实验并解释结果。 MK、CW、SM 和 BA 提供技术协助、分析数据并解释结果。TNM 和 JR 协助进行 BH3 分析实验、分析数据并解释结果。JDM 和 AL 提供资源支持和智力投入。FP 协助进行筛选数据分析。LL 和 MW 提供 PDX 资源并协助开发 PDX-Cas9 模型。JT 和 KS 构思了这项研究、设计了实验、解释了结果、监督并资助了这项研究。所有作者都阅读、编辑并批准了最终稿件。
自然科学-An -Najah期刊
摘要：在这项研究中，我们提出了一种革命性的深入强化学习方法，用于自动渗透测试。建议的方法使用深度Q学习网络来开发有效利用目标系统中弱点的攻击序列。该方法在虚拟环境中进行了测试，结果表明它可以识别手动渗透测试无法做到的漏洞。在这项工作中使用了各种工具，包括深Q学习网络，Mulval，NMAP，VirtualBox，Docker，Docker，National脆弱性数据库（NVD）和共同的漏洞评分系统（CVSS）。建议的方法显着优于当前自动穿透测试方法。我们提出的方法可以检测到手动渗透测试错过的缺陷，并且可以修改（根据惩罚值）以适应目标系统（网络）更改的更新。此外，它有可能大大提高渗透测试的有效性和效率，并可能有助于提高计算机系统的安全性。在这项工作中进行的实验测试通过在攻击自动化过程中利用最有效的攻击向量，揭示了DQN自动渗透测试的有效性。通过在攻击自动化过程中利用最有效的攻击向量，揭示了DQN自动渗透测试的有效性。
分布式能源供应链网络安全差距分析
ARIES 综合能源系统高级研究 C2M2 网络安全能力成熟度模型 CECA 清洁能源网络安全加速器 CIP 关键基础设施保护 CISA 网络安全与基础设施安全局 CVE 常见漏洞与暴露 CVSS 通用漏洞评分系统 CWE 常见弱点枚举 CyTRICS 弹性工业控制系统网络测试 DER 分布式能源资源 DER-CF 分布式能源资源网络安全框架 DHS 美国国土安全部 DOC 美国商务部 DOE 美国能源部 ENISA 欧盟网络安全局 ES-C2M2 电力子行业网络安全能力成熟度模型 HMAC 基于散列的消息认证码 IBR 基于逆变器的资源 ICS 工业控制系统 ICT 信息和通信技术 IEC 国际电工委员会 IEEE 电气电子工程师协会 NATF 北美输电论坛 NERC 北美电力可靠性公司 NIST 国家标准与技术研究所 NREL 国家可再生能源实验室 NVD 国家漏洞数据库 PLC 可编程逻辑控制器SBOM 软件物料清单
夜视技术评论 - De Gruyter
ANVIS – 飞行员夜视成像系统（常用于双目夜视镜的术语），CCD – 电荷耦合器件（一种利用电荷运动构建集成电路的技术，通过在器件内的各个阶段之间逐个“移动”信号），CCTV – 闭路电视（用于近距离监视的可见光/NIR 摄像机类型） CMOS – 互补金属氧化物半导体（一种使用 p 型和 n 型金属氧化物半导体场效应晶体管对构建图像传感器的技术 CRT – 阴极射线管（一种包含电子枪和用于生成图像的荧光屏的真空管） EMCCD – 电子倍增电荷耦合器件 fc – 英尺坎德拉 fL – 英尺朗伯 ENVG – 增强型夜视镜 EBAPS – 电子轰击有源像素传感器 FOM – 品质因数 FOV – 视场 HUD – 平视显示器 ICCD – 增强型 CCD（一种使用通过组合图像增强器实现的成像模块的技术带 CCD 传感器的像增强管 IIT – 像增强管 lp/mm – 每毫米线对 lp/mrad – 每毫弧度线 MCP – 微通道板 MIL 标准 – 美国国防标准，通常称为军用标准 NIR – 近红外 NVD – 夜视设备 NVG – 夜视镜 RMS – 均方根 SNR – 信噪比 SWIR – 短波红外 TFT LCD – 薄膜晶体管液晶显示器。