摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障,尤其是在面对对抗性示例时。在本文中,我们提出了 DeSVig,这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架,用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击,使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化,提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险,这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中,工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明,DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
M.Tech-结构工程M.Tech-热学科理学学士学学士学学士学校科学化学学士学校生物技术学士学位科学物理学理学科学科学生物学科学生物技术科学科学科学硕士学校科学微生物学硕士科学生理学理学学士学位物理学学士学位
简介 2 ● 2021 年第四季度瑞士人工智能概况思维导图 3 ● 方法论和方法 4 ● 主要发现 5 瑞士人工智能概况 6 ● 瑞士作为人工智能生态系统 8 ● 瑞士各地区人工智能公司分布 10 ● 瑞士人工智能投资者 14 ● 瑞士各地区人工智能非营利组织、研发中心和枢纽分布 18 人工智能影响者 28 人工智能实施的商业案例 33 ● AT Swiss Ventures 34 ● Daedalean 37 ● DeepTechConsult 39 ● ICOS Capital 41 ● InterAx Biotech AG 44 ● livealytics 46 ● Mindfire 48 ● Mindset Technologies 50 ● Switzerland Innovation 52 ● SIB 瑞士生物信息学研究所 54 ● Uplyfe 56 人工智能与瑞士政府:关键声明和发展战略 58 瑞士在新冠疫情期间的人工智能使用情况 64 人工智能与人口寿命瑞士 69 瑞士人工智能的发展趋势和障碍 78 人工智能预测和结论 83 免责声明 95
欧洲国家的目标是在本世纪中叶之前实现净零CO 2排放。因此,欧洲能源系统,尤其是电力系统必须发生重大变化。脱碳需要越来越多的迁移率和加热部门的电气化,这使电保留在通往净零CO 2排放的路径上的核心作用。但是,要满足排放靶标,电力供应必须起源于低排放的产生来源。根据Tyndp 2018的情况,预计欧洲的电力供应将主要来自可再生能源转换器,从而引入了能源系统的新挑战。由于可再生能源的季节性,包括瑞士在内的大多数欧洲国家都将面临电力系统供应的季节性失衡。根据缺乏电力的国家的国家能源战略,应涵盖其邻国进口供应的短缺。这项研究评估了不同平衡区域和高度可再生能源系统之间的并发赤字和剩余情况。因此,根据已出版的场景,通过分析瑞士及其邻国奥地利,德国,法国和意大利的案件来确定可能的不可行的能量平衡。结果表明,瑞士及其邻国尤其是在冬季,存在同时存在的赤字情况。因此,该分析的结果挑战了当前的能源策略,并旨在达到瑞士和欧洲的净零CO 2排放。
一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室,北京师范大学,朱海大学519087,中国B国家安全与紧急事务管理学院,北京师范大学,北京师范大学519807,中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories(TPESE),tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101,中国d汤吉大学,中国D调查与地理信息学院,上海200092,中国e太空,地球和环境系,查尔默斯技术大学,SE-412,SE-412 96,瑞典哥德堡,地球地球科学与技术学院,Nanjing Tech大学,Nanjing Tech,Nanjing 211816,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,yunnnan,yunnnnan,yunnnan,yunnnan,yunnnan,yunnnnan,yunnnan,yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所,城市与环境科学学院,北京大学,北京大学100871,中国I城市规划与设计学院,深圳研究生院,北京大学,深圳518055,中国一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室,北京师范大学,朱海大学519087,中国B国家安全与紧急事务管理学院,北京师范大学,北京师范大学519807,中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories(TPESE),tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101,中国d汤吉大学,中国D调查与地理信息学院,上海200092,中国e太空,地球和环境系,查尔默斯技术大学,SE-412,SE-412 96,瑞典哥德堡,地球地球科学与技术学院,Nanjing Tech大学,Nanjing Tech,Nanjing 211816,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,yunnnan,yunnnnan,yunnnan,yunnnan,yunnnan,yunnnnan,yunnnan,yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所,城市与环境科学学院,北京大学,北京大学100871,中国I城市规划与设计学院,深圳研究生院,北京大学,深圳518055,中国
朱莉·列体验公园(Julley Leh Experience Park)提议。占地138英亩的遗址位于乔格拉姆萨尔(Choglamsar)和希伊村(Shey Village)之间,与印度河(Sindhu Darshan Ghat)附近的印度河旁边。该地点的东北边界与信德山(Sindh Darshan Ghat)共享,可以从连接Ghat和Manali -Leh Highway(NH3)的道路上访问该地点。Kushok Bakula Rimpochee机场,Leh位于距离该地点11公里的距离,在信德省Darshan Ghat附近有一架Helipad。 Leh Town及其周边地区的主要旅游目的地可以通过NH 3连接,以及前往所有这些旅游目的地的旅行时间,例如Leh Palace,Leh Market,Fame,Shanti Stora,Shanti Stora,Shey Palace,Shey Palace,Grounshey Monastery等 可以在20-30分钟的旅程中通过道路到达。Kushok Bakula Rimpochee机场,Leh位于距离该地点11公里的距离,在信德省Darshan Ghat附近有一架Helipad。Leh Town及其周边地区的主要旅游目的地可以通过NH 3连接,以及前往所有这些旅游目的地的旅行时间,例如Leh Palace,Leh Market,Fame,Shanti Stora,Shanti Stora,Shey Palace,Shey Palace,Grounshey Monastery等可以在20-30分钟的旅程中通过道路到达。
虽然世界上许多国家都在推进他们过渡到更可持续的经济体的努力,但重要的是要意识到这些过渡过程可以引起的目标冲突。在本文中,我们专注于土地使用,尤其是森林间隙,以提供其他部门过渡的空间。我们在瑞士的经验案例研究的关键问题是:1)在多大程度上清理森林以促进其他部门的维持能力过渡,以及2)中部高原上对森林地区的压力是否高于该国其他地区。我们建立了一个基于现有文献的概念框架,使我们能够确定三个可持续经济过渡概念之间的重叠和差异(即绿色,生物和循环经济),并将框架应用于我们的森林清理数据。我们的分析是对瑞士国家森林清除数据库的首次经验评估。在本文中,我们在2001年至2017年中包括了瑞士所有森林清除的记录。分析表明,总体而言,数据库中的清除量的14.5%归因于我们框架定义的可持续经济类别。“运输”,“能源和线路”以及“废物处理和回收固定”是具有最可持续经济相关的三个清除类别。随着时间的流逝,我们确定了朝着高原和阿尔卑斯山中更多绿色经济相关的间隙原因的趋势。随着时间的推移,无法确定清除区域方面的趋势。与我们的第二个问题有关,数据分析表明,高原的压力(以绝对清除率区域(确定性和临时)为绝对清除率区域(确定性和临时)以及相对于地区森林区域的清除面积高于其他地区。我们的结果应该使对森林清理的未来讨论更加细微,尤其是考虑到对可持续经济过渡的区域贡献。
考虑到发达国家老龄人口比例的增加(又称银色海啸),基于现代医疗保健进步以及创新方法和技术的长寿和精准医疗概念变得比以往任何时候都更加重要。其最终目标是减缓衰老过程,延长人类活跃而健康的寿命。在方法论和概念上相似,长寿和精准医疗是抗衰老医学不可或缺的一部分。抗衰老医学是医学科学的一个不断发展的分支,它治疗衰老的根本原因并旨在缓解与年龄相关的疾病。其最终目标是延长人类的健康寿命。在瑞士,如果诊所拥有相关产品和服务,例如通过排毒恢复活力、使用生物同质激素恢复激素水平、测量生物标志物等,我们就会将其视为专注于长寿和精准医疗的诊所。预期寿命指数是瑞士长寿和精准医疗表现优异的明显指标之一。 2020年,瑞士的预期寿命在欧洲排名第一(超过83.8岁)。抗衰老医学对人类来说既有风险也有机遇,因此有必要对其进行规范并谨慎地融入临床和社会。
这项研究的类型是使用目的抽样技术确定的30个样品的一组前后的测试前后的定量研究。数据收集是从给药前后血糖水平的测量中获得的。单变量数据分析以解释和描述每个研究变量的分布和频率。双变量分析使用配对样品t检验,以查看II型糖尿病患者的紫色红薯biapong之前和之后的血糖水平差异。这项研究的结果表明,在糖尿病患者服用紫色甘薯biapong之前和之后,血糖水平差异。在巴胡健康中心马纳多市工作区的II型糖尿病患者的显着性值为p = 0.00(p <0.05)。