Axis Edge Vault是基于硬件的网络安全平台,可保护轴心设备。它构成了所有安全操作取决于并提供保护设备身份,保护其完整性并保护敏感信息免受未经授权访问的功能的基础。例如,Secure Boot确保设备只能使用签名的OS启动,从而防止物理供应链TAMPERING。使用签名的OS,该设备还可以在接受安装之前验证新设备软件。和安全的密钥库是用于保护安全通信的加密信息的关键建筑块(IEEE 802.1X,https,axis设备ID,访问控制键等)如果违反了恶意提取。通过常见的标准或FIPS 140认证的基于硬件的加密计算模块提供安全的密钥库和安全连接。
神经科学中的一个常见问题是阐明行为上重要的变量(例如头部方向、空间位置、即将发生的动作或心理空间变换)的集体神经表征。通常,这些潜在变量是实验者无法直接访问的内部构造。在这里,我们提出了一种新的概率潜在变量模型,以无监督的方式同时识别潜在状态和每个神经元对其表征的贡献方式。与以前假设欧几里得潜在空间的模型相比,我们接受这样一个事实,即潜在状态通常属于对称流形,例如球面、环面或各种维度的旋转群。因此,我们提出了流形高斯过程潜在变量模型 (mGPLVM),其中神经响应来自 (i) 存在于特定流形上的共享潜在变量,以及 (ii) 一组非参数调整曲线,确定每个神经元如何对表征做出贡献。可以使用具有不同拓扑结构的模型的交叉验证比较来区分候选流形,而变分推理可以量化不确定性。我们在几个合成数据集以及果蝇椭圆体的钙记录和小鼠前背丘脑核的细胞外记录上证明了该方法的有效性。众所周知,这些电路都编码头部方向,而 mGPLVM 正确地恢复了代表单个角度变量的神经群体所期望的环形拓扑。
