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您的AI代理会得到您吗？一个可从基于论点的对话轨迹近似人类模型的可靠框架
可解释的AI越来越多地采用论证方法来促进AI代理和人类用户之间的互动解释。虽然现有方法通常依赖于预定的人类用户模型，但在交互过程中动态学习和更新这些模型仍然存在一个关键的差距。在本文中，我们提出了一个框架，使AI代理可以通过基于论证的对话来调整对人类用户的理解。我们的方法称为角色，借鉴了前景理论，并将概率加权函数与贝叶斯信念更新机制相结合，该机制优化了基于交换论点的可能性人类模型的概率分布。通过与人类用户的经验评估在应用的论证环境中，我们证明了人物有效地捕捉人类信念不断发展的信念，促进个性化的侵入性，并胜过最先进的方法。
一种深入学习的深度学习技术，可以在侧通道轨迹中找到加密操作
摘要 - 侧向通道攻击允许通过将部分已知的计算数据和测量的侧通道信号从加密原始词执行中提取秘密信息。然而，要设置成功的侧通道攻击，攻击者必须执行i）挑战的任务，即定位目标加密原始的时间在侧通道跟踪中执行，然后在该时间瞬间进行测量数据的时间对齐。本文介绍了一种新颖的深度学习技术，以定位目标计算的加密操作在侧通道迹线中执行的时间。与状态解决方案相反，即使在存在通过随机延迟插入技术获得的痕量变形的情况下，提出的方法也起作用。我们通过成功攻击了各种未受保护和受保护的加密原始图，这些攻击已在FPGA实现的芯片上执行，该芯片上以RISC-V CPU执行。索引术语 - 侧通道分析，加密操作的定位，深度学习，计算机安全。
海报：NetDPSyn：在...
随着网络测量研究的网络痕迹的利用变得越来越普遍，因此对网络痕迹泄漏的担忧引起了公众的注意。为保护网络痕迹，研究人员提出了痕量合成，该痕量保留了原始数据的基本属性。但是，以前的作品还表明，在链接攻击下，具有生成模型的合成痕迹很容易受到攻击。本文介绍了N et dps YN，这是第一个在隐私保证下综合高保真网络痕迹的系统。n et -dps yn是用差分隐私（DP）框架作为其核心构建的，它与训练生成模型时应用DP的先前工作大不相同。在三个流量和两个数据包数据集上进行的实验表明，n et dps yn在诸如异常检测之类的下游任务中实现了更好的数据实用性。n et dps yn的速度也比数据合成中的其他方法快2.5倍。
硅凹陷迹线的制造和建模……
长期植入的神经微电极是神经科学研究和新兴临床应用的有力工具，但由于它们在体内数月后容易失效，因此其实用性受到限制。一种失效模式是保护导电迹线免受盐水环境影响的绝缘材料的降解。研究表明，机械应力会加速材料降解，而机械应力往往集中在凸起的地形上，例如导电迹线。因此，为了避免凸起的地形，我们开发了一种制造技术，将迹线凹进（埋入）干蚀刻、自对准沟槽中。沟槽的深度和迹线的厚度相匹配，以使上覆的绝缘材料平坦，根据有限元建模，这可以降低绝缘材料中的应力集中。在这里，我们详细介绍了工艺优化、固有应力建模以及使用 SEM、聚焦离子束横截面、轮廓测量和电化学阻抗测试进行表征。该技术不需要额外的掩模，易于与现有工艺集成，并产生约 10 纳米内的平整度。
痕迹，谜团，问题：
Rochebrune 2006的日子The Enigma认为，从先验的晦涩开始，面对它的人可以在一系列旨在“赋予，构建，提出”含义的操作后解决它。是由发射器或消息接收者构成的谜团，仍然有两个面孔，其中一张被暴露出来，另一个据称是“遮盖的”。面纱的脸要求将其放置在您面前的自然或人造元素组成的解密作品。含义将从我们的“建立链接的能力”中诞生，这与所谓的智能认知行为相对应。类似的方式，现实引起的任何科学问题都来自观察和项目的主体间格式。该问题在其语句中并不完整，而是从一组表示迹线和部分模型中进行的，这是解决方案的第一步，而不是通过搜索新符号和部分模型的一致性来完成。绑架性，然后归纳推理是一种开始，修订和解释，在知识的生产中以进化的方式运作。从“认知”的角度来看，制定了解释，从而产生了书面痕迹，以阐明智力实践。后者提出了反馈问题，即由建模过程产生的活动的痕迹。因此，如果我们认为知识问题（包括“学术”）相对于一个神秘的领域提出，那么知识的构建就始于位置的工作，解码，该工作要求增量建模的复杂认知活性。因此，所有要出现的学科或从一组不完整或退化的数据中构建解释的学科都涉及谜团和痕迹的问题。以相同的方式，所有系统的方法都检查了最终设置的反馈痕迹并解释它们以维持其整体轨迹，也属于该区域。