在深度学习硬件安全环境中,有报道称 DNN 实现受到的本地和远程攻击越来越多 [3]。这些攻击包括利用功耗 [5–7] 或电磁 (EM) 辐射 [8–10] 的侧信道分析 (SCA) 攻击 [4],以及故障注入 (FI) 攻击 [11–13]。SCA 攻击会破坏机密性,使秘密深度学习资产(模型、私有数据输入)得以恢复,从而危及隐私并通过模型逆向工程进行伪造;FI 攻击会破坏完整性,通过错误分类和受控行为改变预期性能,以及可用性,通过拒绝访问或降低质量或性能使系统变得无用 [14]。由于 AI 边缘设备的可访问性和暴露性更高,因此对它们发起的物理 SCA 和 FI 攻击尤其令人担忧。然而,这些攻击不再需要对目标进行物理访问,因为云端和数据中心采用 FPGA 也使它们成为可以通过软件触发的远程硬件攻击的目标 [15]。
对可再生能源的需求不断增长,也导致了太阳能和风能的使用增加。太阳能和风能产生是一个复杂的过程,其性能取决于许多因素,例如降水,太阳辐射,温度,湿度,风和闪电。准确测量太阳能和风能对于能源公司平衡供求,降低成本并提高能源效率至关重要。基于机器学习的方法在直接估计太阳能和风能生产方面显示出了很好的结果。但是,实现与第99个百分位数相似的高度细节需要样本选择,培训,评估和指导。本文使用99%的AUC度量提出了一种基于机器学习的方法,以高精度预测太阳辐射。这种方法涉及从多个来源收集高质量数据,选择可用功能,选择适当的机器学习算法以及有关太阳和其他信息生成的大数据的培训模型。使用AUC和其他类似指标(例如,精度,召回)来评估模型的性能。机器学习模型,可以预测太阳能和风能会随着时间的推移而变化。该项目可帮助能源公司更好地管理太阳能和风能
COVID-19 疫苗在全球抗击 SARS-CoV-2 大流行的战斗中至关重要。COVID-19 疫苗的快速开发和分发是前所未有的,包括 mRNA(辉瑞-BioNTech、Moderna)、病毒载体(阿斯利康、强生、Sputnik V)和蛋白质亚单位(Novavax)疫苗或灭活病毒(科兴、国药)疫苗。本期特刊诚邀研究论文和评论,以增进人们对这些疫苗安全性和副作用的当前认识,重点关注特殊人群(例如老年人和儿童、孕妇和哺乳期妇女以及免疫功能低下的个体)和罕见不良事件。了解这些方面对于医疗保健提供者和政策制定者提高疫苗信心和优化公共卫生战略至关重要。我们也欢迎有关疫苗安全监测系统的文章,例如疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 和疫苗安全数据链 (VSD)。我们期待收到您的研究文章,包括评论。
摘要 - 遮挡对安全至关重要的应用(例如自动驾驶)提出了重大挑战。集体感知最近引起了巨大的研究兴趣,从而最大程度地减少了闭塞的影响。尽管已经取得了重大进步,但是这些方法的渴望数据的性质为其现实世界部署带来了重大障碍,尤其是由于需要带注释的RSU数据。鉴于交叉点的数量和注释点云所涉及的努力,手动注释培训所需的大量RSU数据非常昂贵。我们通过根据无监督的对象发现为RSU设计标签有效的对象检测方法来应对这一挑战。我们的论文介绍了两个新模块:一个基于点云的空间时间聚集,用于对象发现,另一个用于改进。fur-hoverore,我们证明,对一小部分带注释的数据进行微调使我们的对象发现模型可以使用甚至超过完全监督的模型范围缩小性能差距。在模拟和现实世界数据集中进行了广泛的实验,以评估我们的方法†。
1.引言随着电子设备的使用越来越多,人体受到电磁场 (EMF) 的影响 [1,2];因此,随着科技进步和新设备的建造,人们对电磁波对生物系统的影响以及人类暴露于电磁波的情况进行了大量的研究[3-5]。然而,电磁场被称为一种无噪声污染[6];电磁辐射 (EMR) 广泛应用于现代技术和通信[7]。发射电磁波并暴露在人体面前的具体设备包括手机、电视、电脑、微波炉、蜂窝网络和基站收发器 (BTS) 塔 [8]。然而,人体细胞在 10 至 1000 Hz 的范围内相互通信,大多数手机在 270 至 1800 Hz 的范围内通信;因此,移动电磁波的范围与人类细胞间通讯系统重叠,从而对人体造成干扰。这些辐射按信号变化、辐射强度、辐射量等参数划分,辐射量最高的是手机[9]。例如,德国是住宅区受高频 GSM 电话塔影响的国家之一[10]。手机的频率为 900-1800MHz,脉冲为 218Hz。大多数欧洲和亚洲国家都使用这一频率范围,包括伊朗[11]。然而,手机波是安全的,因为它们是非电离的[12、13]。过度使用通讯设备会使许多人从幼年到老年都暴露在辐射中[14]。2. 准备论文电磁波对人体的负面影响
自1992年里约会议以来,可持续性被广泛认为是人类发展必不可少的,强调了健康的生态系统和生物多样性在繁荣的社会中的关键作用。由2030年议程和可持续发展目标加强了可持续发展的概念,突出了气候变化和生物多样性损失带来的风险,这加剧了它们在金融系统中的不足。开发中对环境有害的做法常常无法说明,而经济友好方法的好处在财务分析中被忽略了,从而导致决策忽略了长期生态系统和资源可持续性。为解决这些问题,促进绿色过渡,基于自然的解决方案,零零目标和可持续金融等的改革正在追求减轻环境影响并支持可持续发展。
摘要目的本研究研究了由后单面耳聋(SSD)引起的神经塑性变化,以及对耳朵耳朵的耳蜗植入的影响。使用正电子发射断层扫描(PET)/CT扫描仪植入前后,研究了从正常听力耳朵到大脑的声学信号的神经处理。方法在一项前瞻性临床试验中,八名患有语言后SSD的患者接受了人工耳蜗(CI)。动态想象,以将含有语音类元素的登录型的听觉任务的区域性大脑血流(RCBF)进行定位,而无需含义任何含义。在植入前和使用人工耳蜗植入至少8个月后,刺激了正常的听力耳朵(平均13.5,范围8.1-26.6)。八个年龄和性别匹配的受试者双方都有正常的听力为健康对照受试者(HCS)。在CI植入前刺激SSD患者的正常听力耳朵时,[15O] H2O-PET与HCS相比,两个半球的听觉区域显示出更对称的RCBF。使用CI增加了八名患者中的六名不对称指数(AI),表明对侧半球的活性增加。非参数统计数据显示,CI植入和HCS之前的患者之间的AI存在显着差异(P <.01),后CI植入后消失了(P = .195)。试验注册临床标识符:NCT01749592,2012年12月13日。结论功能性神经影像学数据表明,CI植入后神经元活性正常化的趋势,这支持CI在SSD患者中的有效性。
Side Event Concept Note Title: Harnessing Technology and Data for Climate Mobility Governance: Enhancing Migration Resilience in Climate-Vulnerable Regions of Asia and the Pacific Date and Time: February 5, 2025 (12:30 - 13:45) Venue: UNESCAP, Meeting Room Organizers: Embassy of Bangladesh, Bangkok, Thailand Supported by: IOM Regional Office for Asia and the Pacific & UNESCAP背景在亚洲和太平洋地区与气候相关灾害的频率和强度增加,使气候引起的迁移成为决策者和脆弱社区的核心关注点。气候变化的政府间小组(IPCC)将气候变化视为强迫迁移的关键驱动力,尤其是在容易受到极端天气事件,海平面上升和环境退化的地区。技术,例如预警系统(EWS),气候流动映射和预测分析,提供了可预测,管理和支持气候迁移的变革性工具。通过整合这些技术解决方案,政府和组织可以更好地为移民挑战做准备,从而在促进韧性的同时为流离失所的人群提供保护。该方面事件旨在探索技术和数据驱动解决方案在增强气候流动性的治理机制方面的潜力,重点关注亚洲和太平洋的最佳实践。目标