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使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
Jemena Gas Networks（新南威尔士州）有限公司
我们的 ICT 策略中很大一部分是针对维护 ICT 资产的性能，以确保它们能够继续帮助我们提供客户期望的服务。我们根据生命周期和容量计划进行运营风险评估，以确定 ICT 系统的风险状况何时可能发生变化，以便我们能够优化补救解决方案的范围和时间。我们还定期进行审查，以评估软件和硬件的性能；这些评估考虑了当前性能水平与预期服务水平的比较、事件或中断的频率、使用服务时的最终用户或客户响应时间以及许多其他关键性能标准。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
AI和算法风险报告荷兰
因此，这些仍然是暴风雨的时期，这与新系统技术的出现相处。一年前，观察到荷兰必须采取措施才能掌握算法。同时，AI技术的动荡增长仍在继续。此外，生成AI的出现为通过新的AI应用程序进行了大规模实验提供了激励措施。在未来几年中，AI将与社会要素越来越深深地交织在一起。这是在规模和自然方面的结果，在更多和更新的风险中仍然难以评估。其长期影响也尚未完全理解。总的来说，到目前为止，国际政策响应已经决定性。它既关注传统的监督，又关注新的测试和控制形式，例如AI系统的安全性以及打击新的网络安全风险。同时
条件感知的神经网络，用于受控图像生成
我们介绍C ONTITION- WARE神经N ETWORK（CAN），这是一种将控制添加到图像生成模式中的新方法。与先前的条件控制方法并行，可以通过动态降低神经网络的重量来控制图像生成过程。这是通过引入条件感知的重量产生模式来实现的，该模块会根据输入条件为卷积/线性层生成条件重量。我们测试可以在Coco上的ImageNet和文本对图像生成上生成类别图像的生成。可以始终如一地为包括DIT和UVIT在内的扩散变压器模型提供显着改进。特别是，Ca n与有效的T（CAT）结合在Imagenet 512×512上达到2.78 FID，超过DIT-XL/2，同时每个采样步骤需要少52×MAC。
附录ERG变体研究网络
补充图3。生殖线ERG（P.Y373C）变体的保护和作用。（a）P.Y373C变体映射在ERG蛋白上（NM_182914）。（b）在跨物种的人类ETS转录因子和直系同源ERG蛋白的P.Y373C变体周围的氨基酸保存。（c）ERG P.Y373C变体对DNA结合的预测影响。预测极地接触（溶剂排除的氢键）（红线）和由于诱变引起的预测极性接触破坏（灰色虚线）。3D蛋白质建模在ERG-DNA X射线晶体学模型（PDB ID：6VGE A链中）进行，该模型从Uniprot Online数据库中获得。Pymol用于可视化P.Y373C的预测结构影响。（d）P.Y373C VAF与血小板计数的比较。液滴数字PCR用于确定来自族的1个成员的VAF（I-1，I-2，II-1，II-2）（表1-患者15、16、17）在显示的时间点上样本，还绘制了相应时间点的血小板计数。单核细胞（MNC），骨髓（BM），间充质基质细胞（MSC）。
Telefónica系统和网络演化策略
•专用网络是一个针对一个B2B客户的专用移动网络，已经使用4G技术部署，但是5G中的新功能（主要是延迟）将允许更多用例。预期5G的私人网络质量化。•专用网络与公共5G网络是相同的技术，但是实现将是模块化和简单的。灵活性是关键：
利用 NetApp AI 和 Run:AI 加速数据科学计划
解决方案 NetApp 和 Run:AI 合作简化了 AI 工作负载的编排，简化了深度学习 (DL) 的数据管道和机器调度流程。通过简化、加速和集成经过验证的 NetApp ONTAP AI 架构的数据管道，您可以充分实现 AI 和 DL 的前景。Run:AI 的 AI 工作负载编排增加了一个专有的基于 Kubernetes 的调度和资源利用率平台，以帮助研究人员管理和优化 GPU 利用率。这些产品共同支持在不同的计算节点上并行运行大量实验，并快速访问集中存储上的许多数据集。