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生物学上可信的解析器
语言是人类的一项独特功能，涉及创造、表达、理解和维护有关世界的层次结构信息。毫无疑问，语言是通过神经元和突触的活动实现的——但是如何实现的呢？之前在认知实验（心理语言学、计算心理语言学和脑成像）方面进行了广泛的研究，这些研究已经对大脑如何处理语言产生了许多见解（请参阅第 2 节的概述）。然而，这些进展尚未产生关于单个神经元活动如何产生语言的具体叙述。特别是，我们不知道有哪个实验通过模拟神经元和突触重现了相当复杂的语言现象。这是本文所追求的方向。发展对人类大脑神经元如何产生语言的总体计算理解受到神经科学现状的阻碍，神经科学（a）主要
引导跨语义语义解析器
语义解析的最新进展几乎不考虑英语以外的其他语言，但专业翻译的速度可能非常昂贵。我们将接受单一语言训练的语义解析器（例如英语）调整为新的语言和多个域，并具有最小的注释。我们查询机器翻译是否足以替代培训数据，并将其扩展到使用英语，释义和多语言预培训模型的联合培训来调查引导。我们通过在多个编码器上的注意力并提出了ATIS的新版本，并在德语和中文中介绍了新版本，从而开发了一个基于变压器的解析器，将副本酶结合在一起。实验结果表明，MT可以在新的语言中近似训练数据，以便通过多个MT engines进行释义时进行准确解析。考虑到MT何时不足，我们还发现，使用我们的方法仅使用50％的培训数据才能在完全转移的2％内实现解析精度。1
设施注册服务解析器和标准化流程
FRS 将来自各种来源的设施数据链接到一个记录中，称为 FRS 注册记录。FRS 注册记录链接到 EPA 计划系统和合作伙伴（州、部落和当地机构）提供的一个或多个计划记录。每个计划记录都包含自己的属性，包括设施名称、地址和位置坐标等。FRS 使用一组流程来确定如何填充 FRS 注册记录。 FRS 还有一个工具，即设施链接应用程序 (FLA)，它允许 FRS 数据管理员更新 FRS 注册记录。图 1-1 说明了从 EPA 计划设施记录、合作伙伴设施记录以及 FLA 内的编辑中创建 FRS 注册记录的过程。
ICPC游戏AI挑战赛
语言支持状态说明 C++ 包含官方 JSON 解析器。内置 Python 3 官方 JSON 解析器。Python 2 非官方* 内置 JSON 解析器，修改 Python 3 模板。Java 非官方 没有 JSON 解析器或本地包支持。Kotlin 非官方 没有 JSON 解析器或本地包支持。C 非官方* 没有 JSON 解析器或本地包支持。Objective-C 非官方* 没有 JSON 解析器或本地包支持。C# 非官方* JSON 解析器可能不可用。没有本地包支持。F# 未知（查看 C# 示例，看看是否可以转换它） Rust 非官方* 没有 JSON 解析器或本地包支持。Go 未知 PHP 未知 Prolog 未知 COBOL 非官方* 无 JSON 解析器或本地包支持。Haskell 未知 Pascal 未知 Ruby 未知 Node.js 未知 SpiderMonkey 未知 Common Lisp 未知
AAG：对抗攻击发生器，用于评估机器学习模型针对对抗性攻击的鲁棒性
摘要 - 随着机器学习模型持续集成到关键基础架构中，这些系统针对对抗性攻击的弹性对于所有领域都很重要。本文针对使用Ci-CflowMeter Parser的网络数据集引入了针对网络数据集的对抗性攻击生成器框架。我们对包括FGSMA，JSMA，PGD，C＆W等各种突出的对抗攻击进行了全面评估，以评估其在OCCP数据集中的效果。对对抗发电机进行了精心评估，证明了模型性能的重大影响以检测潜在的扰动。结果展示了不同类型的对抗攻击的影响，这有助于未来的防御策略的批判性进步，以保护工业控制系统。索引术语 - 对话攻击，白色框，黑框，eva-sion
SAM-PARSER：通过参数空间重构高效微调 SAM
任意分割模型 (SAM) 因提供强大且通用的图像对象分割解决方案而备受关注。然而，在不同场景下对 SAM 进行微调以用于下游分割任务仍然是一个挑战，因为不同场景的不同特征自然需要不同的模型参数空间。大多数现有的微调方法试图通过引入一组新参数来修改 SAM 的原始参数空间，以弥合不同场景之间的差距。与这些工作不同，在本文中，我们提出通过参数空间重构（SAM-PARSER）来有效地对 SAM 进行微调，其在微调过程中引入几乎为零的可训练参数。在 SAM-PARSER 中，我们假设 SAM 的原始参数空间相对完整，因此它的基能够重建新场景的参数空间。我们通过矩阵分解获得基，并通过基的最佳线性组合对系数进行微调以重建适合新场景的参数空间。实验结果表明，SAM-PARSER 在各种场景中表现出卓越的分割性能，同时与当前参数高效的微调方法相比，可训练参数的数量减少了约 290 倍。
Dell EMC IDRAC对常见漏洞的响应和暴露CVE-2018-1207 CVE-2018-1211和CVE-2018-1000116 2018年6月26日更新
•CVE-2018-1207：Dell EMC IDRAC7/IDRAC8，2.52.52.52之前的版本，包含CGI注入漏洞，可用于执行远程代码。远程未经验证的攻击者可能能够使用CGI变量执行远程代码。•CVE-2018-1211：Dell EMC IDRAC7/IDRAC8，2.52.52.52之前的版本，在其Web服务器的URI PARSER中包含一个路径遍历易位性，可用于在没有身份ewentication的情况下获得特定的敏感数据。远程未经验证的攻击者可以通过查询特定的URI字符串来读取IDRAC的配置设置。•CVE-2018-1000116：Dell EMC IDRAC7/IDRAC8，2.52.52.52之前的版本和3.20.20.20之前的IDRAC9版本包含net-SNMP服务中的堆腐败脆弱性（一种开源组件），可用于损坏Heap Memory。远程未经身份验证的攻击者可能能够将畸形的PDU发送到净SNMP服务并触发堆损坏。
基于K210（RISC-V）的一体化AI开发平台
在了解MAIX产品系列之前，非常有必要了解一下MaixPy项目，它可以帮助您快速使用AI模块。MaixPy是将Micropython移植到K210芯片的项目（在K210上运行Micropython解析器），即用户最终可以通过Micropython编程来控制K210芯片的功能。例如，可以通过Micropython编程直接调用固件内置的人脸识别算法，最终生成Micropython文件，下载到Flash芯片上运行。此外，MaixPy支持MCU的正常运行，并集成了机器视觉和麦克风阵列，可以以极低的成本和实用性快速开发AIoT领域的智能应用。
鉴定PPA1抑制剂候选物，以重新利用癌症医学
缩写：Acpype，Antchamber Python Parser界面；助理，吸收，分布，代谢，排泄和毒性； ATP，三磷酸腺苷； cAMP，环状AMP，腺苷3'，5' - 环状单磷酸盐； DCCM，动态交叉相关矩阵；涂料，离散优化的蛋白质能； DSSP，定义蛋白质的二级结构；美国食品和药物管理局FDA； FEL，自由能景观； GTP，三磷酸鸟嘌呤； Lincs，线性约束求解器； MD，分子动力学； mmpbsa，分子力学泊松 - 玻尔兹曼表面积； NPT，恒定数量的颗粒，系统压力和温度； NVT，恒定颗粒数，系统体积和温度； PCA，主成分分析； PDB，蛋白质数据库； PI，无机磷酸盐； PME，粒子网埃瓦尔德； PPA1，无机焦磷酸酶1; PPI，无机焦磷酸盐； RG，回旋半径； RMSD，均方根偏差； RMSF，根平方波动； SEM，平均值的标准误差；微笑，简化的分子输入线进入系统。
大脑中的中心嵌入和成分以及上下文无关语言的新表征
大脑是如何产生语言的？尽管人们普遍认为语言是通过大脑分子、神经元和突触的活动产生的，但过去几十年来，在寻找语言的神经基础方面进展极其缓慢，即导致语言产生和理解的精确生物学结构和过程，请参阅 Friederici (2017) 对语言器官理论的一个主要方向的出色概述。在这个方向的最新进展中，一个英语解析器被实现在被称为汇编演算 (AC) (Papadimitriou 等人，2020) 的计算系统中 (Mitropolsky 等人，2021)，这是一个用于实现认知功能的生物学上合理的计算框架。 AC 的基本数据结构是神经元的集合，一大组神经元代表一个想法、物体、情节、单词等。第 2.1 节给出了 AC 及其类似大脑的执行环境的简要描述。