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基于端到端生成模型的XSS有效载荷创建
摘要 - 在Web安全领域，越来越多的转变用于利用机器学习技术用于跨站点脚本（XSS）漏洞检测。这种转变认识到自动化的潜力，即简化识别过程并减少对手动人类分析的依赖。另一种方法涉及安全专业人员积极执行XSS攻击，以精确地指出Web范围内的脆弱区域，从而促进了有针对性的补救。此外，人们对基于机器学习的方法在学术和研究领域中创建XSS有效载荷的兴趣越来越大。在这项研究中，我们介绍了一种新模型，用于生成XSS有效载荷，利用自动回火和生成的AI模型的组合来制作旨在利用潜在脆弱性的恶意脚本。我们对XSS漏洞检测的方法涵盖了前端和后端代码，为组织提供了增强Web应用程序安全性的全面手段。
前列腺素A
随着电源电压的降低，集成存储单元的辐射敏感度急剧增加。尽管有一些纠错码 (ECC) 研究可以防止用于空间应用的存储器出现故障，但是对于选择最佳的具有二维汉明码的 ECC 产品类型来缓解存储器中的数据故障，并没有达成共识。这项工作引入了空间应用产品代码 (PCoSA)，这是一种基于汉明码和行和列奇偶校验的 ECC 产品，用于具有空间应用可靠性要求的存储器。通过注入 (i) 文献中已有的三十六种错误模式和 (ii) 最多七位翻转的所有可能组合来评估 PCoSA 的潜力。PCoSA 已经纠正了三十六种错误模式的所有情况，它对任何三位翻转的纠正率为 100%，对四位翻转的纠正率为 82.67%，对五位翻转的纠正率为 69.7%。
用于制造业模拟的量子计算增强服务生态系统
摘要 量子计算 (QC) 和机器学习 (ML)，无论是单独使用还是组合成量子辅助 ML (QML)，都是正在崛起的计算范式，其计算具有巨大的加速、提高精度和减少资源的潜力。工程数值模拟的可能改进意味着它可能会对制造业产生强大的经济影响。在本项目报告中，我们提出了一个用于制造业模拟的量子计算增强服务生态系统框架，该框架由从硬件到算法到服务和组织层的各个层组成。此外，我们从科学和工业的角度深入了解了基于 QC 和 QML 的应用研究的现状。我们进一步分析了两个高价值用例，旨在对这些新的计算范式在工业相关环境中的应用进行定量评估。
利用人工智能实现智能供应链管理
可以说，在竞争激烈的全球经济中，运作良好的供应链管理 (SCM) 是确保任何企业成功的关键。SCM 包括整个生产流程的管理，从供应原材料一直到将最终产品交付给消费者。它旨在最大限度地降低总费用并最大限度地提高客户价值。近年来，人工智能 (AI) 已成为一种强大的工具，使 SCM 更加有效。AI 技术的应用已遍布 SCM 的所有组成部分。本章对这些应用进行了概述，包括 AI 算法在需求预测、物流、生产和设计决策支持系统中的突出应用。我们还讨论了区块链在 SCM 中的应用。最后，在案例研究中，我们提出了一种使用机器学习算法进行时尚零售销售预测的方法。
退休电动电池的寿命或第二人寿选择
摘要的电子活动，尤其是电动汽车，由于锂离子电池的技术进步（LIBS），一直在迅速扩大规模。，libs随着服务寿命周期的重大降级。随着电动汽车采用（EV）的术语增加，大量退休的Lib包装将很快出现。正在开发各种寿命（EOL）选项，例如回收和恢复。最近，利益相关者已经变得更加确信，即通过重复使用较小的量化功能（例如固定的储能）来使退休的电池具有第二寿命，可能会在能源和运输部门创造新的价值池。从这个角度来看，我们根据最新的工业报告和技术出版物从经济和技术角度评估了二人电池应用的可行性。
利用生成式人工智能进行智慧城市和物联网数据收集
现代城市的快速城市化需要创新的数据收集和集成方法，以实现更智能的城市管理。物联网 (IoT) 是这些进步的核心，高效收集、分析和利用数据的能力变得至关重要。生成人工智能 (AI) 通过在互联系统中实现智能合成、异常检测和实时决策，彻底改变了数据收集方式。本文探讨了生成人工智能如何增强智能城市中物联网驱动的数据收集，重点关注交通、能源、公共安全和环境监测方面的应用。通过解决数据隐私、可扩展性和道德考虑等挑战，该研究强调了生成人工智能如何改变城市治理并为可持续和以公民为中心的发展铺平道路。本文讨论了主要趋势、案例研究和未来研究方向，展示了生成人工智能作为智能城市计划基石的潜力。
口腔微生物群和免疫反应中的失衡如何导致牙齿植入问题？
摘要：牙科植入学是牙科最动态发展的领域之一，尽管发展了临床知识和新技术，但仍与许多可能导致植入物丧失或疾病的发展相关，包括植入物周围炎。由于口服微生物群的发展以及免疫失衡引起的伴随炎症，牙齿植入物无法产生适当的骨整合过程的事实之一。本研究旨在介绍有关口腔菌群营养不良的影响以及免疫系统对牙科植入学观察到的失败过程的影响。证据表明，这些生物学障碍和植入物并发症之间存在很强的关系，通常是由于骨整合不当，植入物的致病生物膜以及加剧的炎症反应而引起的。植入物设计中的技术增强功能可以减轻病原体定植和炎症，强调植入物的成功率。
无形的不平等：在机器学习研究和应用中面对基于年龄的歧视
尽管在机器学习（ML）社区内对公平问题的认识提高了，但仍然存在关于歧视迅速增长且历史脆弱的群体的沉默：老年人。我们介绍了基于年龄的生成AI和其他普遍ML的歧视的例子，记录了年龄的隐性和明确边缘化，作为ML研究中受保护的兴趣类别，并确定一些技术和法律因素，这些技术和法律因素可能导致对这种犯罪缺乏讨论或行动。我们的目的是加深对这种经常被忽视但普遍存在的歧视形式的理解，并敦促ML研究人员，法律学者和技术公司在ML技术的开发，应用和治理中都能在开发，应用和治理中对其进行积极解决和减少。鉴于在许多公共生活和私人生活中预计广泛采用了生成AI的广泛采用，此呼吁尤其紧急。鉴于在许多公共生活和私人生活中预计广泛采用了生成AI的广泛采用，此呼吁尤其紧急。
中国和巴西在卫星部门的合作
本文分析了巴西和中国在卫星部门之间的长期合作，尽管它具有战略意义，但在文献中很少关注文献。使用外太空的竞争，中国和美国是关键参与者，强调了这种合作的重要性。文章认为，这种合作具有对美国利益的影响，可以通过二维的三角关系镜头来查看这一点：竞争和竞争。为了确定这些含义，该研究对1984年至2022年在巴西和中国之间签署的卫星部门中的双边协议进行了内容分析。这些发现提供了对巴西与中国双边合作以及美国对卫星部门的利益的三角剖分的见解。这项研究为印度太平洋地区战略竞争的更广泛的辩论做出了贡献，并强调了对巴西 - 中国合作对美国利益的影响的进一步研究的必要性。
![arXiv:2001.07106v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 20 日](/simg/b\b6aa8032c77294fae54a8f1fe522ef09d1708763.webp)
arXiv:2001.07106v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 20 日
纠缠已被认为是研究、描述和利用多个科学领域应用的关键特性 [1, 2]。它对于量子计算 [3] 以及某些量子通信方案 [4] 至关重要。此外，在过去十年中，纠缠理论中发展起来的概念已经应用于其他研究领域 [1]。因此，人们付出了巨大的努力来限定和量化纠缠 [2]。尽管在量子信息论的背景下进行了广泛的研究，但其详细表征和量化仍然是一项重大挑战。在上述量子信息论应用中，一组关键的状态是稳定器状态集 [5]。量子比特稳定态被定义为泡利群中最大交换算子集的唯一同时特征向量，其定义为泡利算子或恒等算子的张量积。这些状态可以高度纠缠，用于量子误差校正 [6]、基于测量的量子计算 [3] 和自我测试 [7]，这些只是其中的几种应用。一些稳定态的纠缠特性已被研究 [5, 8]。此外，还开发了净化协议 [9]。稳定态还可用于证明通用量子计算与经典有效模拟计算之间的区别 [10]。鉴于所有这些应用都源于丰富的纠缠能力和这些状态的局部对称性，进一步研究纠缠特性和稳定器状态的局部对称性是必不可少的。可以说，深入了解这些特性将使人们能够识别多体纠缠的新应用。纠缠理论是一种资源理论，其中自由操作是经典通信 (LOCC) 辅助的局部操作。LOCC 是一种自然的、操作驱动的自由操作选择，因为纠缠被视为由不同、可能在空间上分离的各方共享的资源。这些各方可以对其状态份额进行局部操作，并可以将任何经典信息传达给其他各方 (LOCC)，然后其他各方根据其状态操纵其系统。