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特刊 - 陶瓷材料的多种应用
在过去十年中，人们致力于透明多晶陶瓷的制造和开发，因为它们可用作固体激光器 (SSL) 的主体材料。掺杂稀土元素 (RE) 的陶瓷被认为是一种有前途且有吸引力的方法，可用于构建具有短脉冲持续时间的高效高功率二极管泵浦 SSL。与单晶相比，陶瓷制造工艺可以获得掺杂剂分布更均匀、掺杂水平更高、热机械和光学性能优异的样品。此外，由于加工温度较低、加工时间较短，它们比晶体更具经济优势。本期特刊旨在介绍透明多晶陶瓷材料的制造、开发和表征方面的最新研究工作，从而深入了解该领域的现状和未来前景。
MAEEG：用于脑电图表征学习的蒙版自动编码器
由于数据集较小且难以获取标签，使用机器学习从 EEG 等生物信号中解码信息一直是一项挑战。我们提出了一种基于重建的自监督学习模型，即 EEG 的掩蔽自动编码器 (MAEEG)，通过学习使用 Transformer 架构重建掩蔽的 EEG 特征来学习 EEG 表示。我们发现，当仅给出少量标签时，MAEEG 可以学习显着改善睡眠阶段分类的表示（准确率提高约 5％）。我们还发现，基于重建的 SSL 预训练期间的输入样本长度和不同的掩蔽方式对下游模型性能有很大影响。具体而言，学习重建更大比例和更集中的掩蔽信号可带来更好的睡眠分类性能。我们的研究结果深入了解了基于重建的 SSL 如何帮助 EEG 的表征学习。
在增强学习中塑造稀疏的奖励
在许多现实世界中，代理商的奖励信号非常稀疏，这使得学习有效的奖励功能以进行奖励构成挑战。为了解决这个问题，我们的方法不仅可以通过非零奖励过渡，而且还采用半监督学习（SSL）技术（SSL）技术以及新的数据增强来学习轨迹空间代表性，从大多数过渡，从而提高奖励奖励Shaping Shaping shaping shaping shaping shaping shaping。Atari和机器人操作中的实验结果表明，我们的方法有效地将奖励概括为稀疏的奖励场景，与好奇心驱动的方法相比，达到更高的最佳分数表现。拟议的双熵数据增强增强了性能，显示出比其他增强方法的最佳分数提高15.8％。
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成熟的技术可为舰队提供经过验证的激光武器能力。HELIOS 能够解决反水面战和反情报、监视和侦察 (C-ISR) 方面的差距，能够眩晕和摧毁无人机系统 (UAS) 并击败快速近岸攻击艇 (FIAC)。SNLWS 可在尽可能短的时间内为舰队提供行业开发和政府集成的能力，从而解决国防战略方向以培养负担得起的文化。SNLWS 包括开发 60 千瓦或更高级别的先进原型激光武器系统。竞争用于系统开发和原型生产工作。SNLWS 利用成熟的技术为舰队提供经过验证的激光武器能力，并与作战系统集成。SNLWS 开发利用了海军研究办公室 (ONR) 在固态激光 (SSL) 快速反应能力 (QRC) 和固态激光 (SSL) 技术成熟 (TM) 方面的努力。
空间表示形式的自我监督学习生成多模块化网格单元
为了解决映射，定位和导航的空间问题，Mam-Malian血统开发了惊人的空间表示。一个重要的空间表示是诺贝尔奖的获奖网格细胞：代表自我位置的神经元，局部和多个周期性的数量，看似奇异的非本地和空间周期性活性模式的几个离散时期。为什么Mam-Malian血统学会了这种特殊的网格表示？数学分析表明，这种多周期表示具有良好的特性，作为具有高容量和内在误差校正的代数代码，但迄今为止，在深度复发神经网络中的多模型网格细胞的合成仍然不存在。在这项工作中，我们首先要确定四个方法的关键见解，以回答网格单元格问题：动态系统，编码理论，功能的启发和监督深度学习。然后，我们利用我们的见解提出了一种新的方法，将所有四种方法的优势优雅结合在一起。我们的方法是从规范的角度进行的，无需访问监督职位信息而动机，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构。没有对内部或读取表示的假设，我们表明，多个网格单元模块可以在我们的SSL框架上训练的网络中出现，并且网络超出其训练分布的范围很大。这项工作包含对对网格细胞起源感兴趣的神经科学家以及对新型SSL框架感兴趣的机器学习研究人员的见解。
LED热管理
新款 Oslon SSL LED 属于 1W 级 LED，满足通用照明使用要求。它非常小巧、可靠且高效，即使在高电流下也是如此，而且由于其光束角为 80°，非常适合将光线注入外部透镜。“它能够高效处理高电流，使我们的客户能够创建特别节能且节省成本的照明解决方案。因此，Oslon LED 具备成为未来‘绿色’光源的所有属性，”欧司朗光电半导体 SSL 营销经理 Gunnar Moos 博士说道。其 7k/W 的低热阻简化了热管理。其小尺寸使设计师能够灵活地创建极其复杂的解决方案。如果需要特别强的光线，可以将多个光源组合成一个集群。除了超白光（5700 至 6500K）外，今年夏天还将推出中性白光和暖白光。其色温范围为 2700 至 4500K
对基于HIMFO应用的安全性分析...
HIMFO是由学生组织在卡拉旺新加坡大学计算机科学学院的信息学研究计划中开发的。该应用程序的主要目的是通过提供的各种功能来帮助日常任务并提高用户效率。但是，HIMFO还包含个人数据，因此需要进行安全测试来识别和缩小具有个人动机的人可以利用的漏洞差距。安全差距的存在可以为攻击提供机会，这些攻击有可能通过利用被黑客入侵的数据来损害用户。在这项研究中，移动安全框架（MOBSF）用于测试基于Android的HIMFO应用程序的安全性。这项研究重点介绍了五个参数：弱加密，SSL旁路，根检测，危险权限和恶意软件检查域，。结果表明，HIMFO应用程序具有根检测，弱加密，SSL旁路和恶意软件域的状态良好。
GW 出口管制技术控制计划
IX. 信息安全计划：必须采取适当的控制措施来保护所有受控对象，包括电子受控对象。控制措施可能包括用户 ID、密码控制、SSL 和其他 GW 批准的加密技术。数据库访问必须通过虚拟专用网络 (VPN) 进行管理，仅允许授权人员使用 128 位安全套接字层 (SSL) 或其他先进的联邦批准的加密技术通过互联网访问和传输数据。此外，用于访问或存储受控对象的计算机必须在 GW 批准的操作系统上运行，并安装最新的安全服务包和补丁。请注意，在任何云存储平台上存储出口管制技术信息违反大学政策。携带任何可能带有受出口管制信息、数据或技术的设备、技术、计算机或个人设备旅行时，应首先联系 IT 支持中心 202-994-4948 或发送电子邮件至 ithelp@gwu.edu 获取信息和支持。
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Protocol IPv4/IPv6, ARP, TCP, UDP, RTCP, RTP, RTSP, RTMP, HTTP, HTTPS, DNS, DDNS, DHCP, FTP, NTP, SMTP, SNMP, UPnP, Bonjour, SIP, PPPoE, VLAN, 802.1x, QoS, IGMP, ICMP, SSL，TLS 1.2