• 影响:数百种 BT SoC 型号中暴露了固件错误和不合规问题,影响了整个行业的物联网、笔记本电脑、智能手机和音频产品。 独立测试表明其他 SoC 供应商也受到影响,例如联发科、三星、Airoha、Apple; 强调需要更多以安全为导向的无线测试工具;
随着自主驾驶系统(ADS)变得越来越复杂,对日常生活不可或缺,因此相应地增长了这些系统中软件错误的性质和缓解性质的重要性。应对自动驾驶系统中软件维护的挑战(例如,处理实时系统决策并确保安全至关重要的可靠性)至关重要,这是至关重要的,这是由于实时决策要求的独特组合和广告中的高赌注。该领域中自动化工具的潜力是有希望的,但是我们对所面临的挑战以及手动调试和修复此类系统所面临的策略的理解仍然存在差距。在本文中,我们提出了一项经验研究,该研究调查了广告中的错误固定模式,以提高可靠性和安全性。我们已经分析了两个主要的自动驾驶项目的提交历史和错误报告,即阿波罗和自动驾驶,从1,331个错误修复中,研究了错误症状,根本原因和错误框架模式。我们的研究揭示了几种主要的错误框架模式,包括与路径计划,数据流和配置管理相关的模式。此外,我们发现错误框架模式的频率分布明显取决于其性质和类型,并且某些类别的错误是经常出现的,并且灭绝更具挑战性。根据我们的发现,我们提出了ADS错误的层次结构和15个句法错误框模式的两个分类法和27个语义错误框架模式,可为错误识别和分辨率提供指导。我们还贡献了1,331个ADS Bug-Fix实例的基准。
• 住所必须干净整洁,没有虫子/啮齿动物 • 个人财产办公室提供额外的客户责任信息 - 申请处理时将提供副本;客户签署确认声明并返回给顾问。如需更多信息,请致电 337-531-7098 或前往 4374 号楼 - 2 楼
康涅狄格州必须保护其传粉媒介。新烟碱(Neonics)是广泛使用的农药,当应用于植物时,会对虫子和昆虫造成重大伤害。新生儿如此危险的原因首先是使用它们来保护植物免受“害虫”昆虫的影响。但是,新生儿肆意杀死,对我们所依赖的虫子和昆虫构成严重风险。neonics威胁着200多种濒危物种的存在,约占整个濒危物种清单的11%。neonics造成的弊大于利。由于新生儿直接应用于植物周围的土壤,以便它们在生长时吸收,因此实际上只有约3.5%的农药被植物吸收,而其余的则被土壤吸收。美国地质调查局的一项研究发现,全国各地有一半以上的溪流中的新污染。neonics会影响神经系统,并被发现会损害产前暴露的儿童的大脑和心脏发育。疾病控制与预防中心(CDC)进行的一项研究发现了50%的人口,儿童浓度最高。
图 1:肠道细菌促进 R. prolixus 的免疫启动,抵御细菌感染。(A)在血腔中注射 10 6 CFU 的大肠杆菌、M. luteus 或无菌盐水后,Rpro Axn、Rpro Ec 和 Rpro Rr 的存活曲线。无论使用何种细菌进行攻击,Rpro Rr 和 Rpro Ec 的存活率都明显高于 Rpro Axn(p < 0.0001,对数秩检验),而注射无菌盐水的虫子的存活率没有差异(p 0.15,对数秩检验),这表明肠道微生物的存在在昆虫防御病原体中起着至关重要的作用。当用大肠杆菌进行攻击时,Rpro Rr 和 Rpro Ec 之间的存活率存在显著差异(26.8%)(p = 0.018,对数秩检验)。 Rpro Rr 和 Rpro Ec 之间的存活率差异较小(18%),在受到 M. luteus 攻击时接近但未达到显著性(p = 0.072,对数秩检验)。用不同字母连接的线表示显著不同(p < 0.05,对数秩检验)。(B)Gnotobiotic R. prolixus 限制血腔中大肠杆菌的生长。在 1 和 5 DPI 收集的 R. prolixus 血淋巴中大肠杆菌 CFU 的箱线图。点代表单个虫子。Rpro Rr 虫在 1 和 5 DPI 时的大肠杆菌 CFU 都少于 Rpro Ec 或 Rpro Axn。Rpro Ec 在 1 和 5 DPI 时的大肠杆菌 CFU 都少于 Rpro Axn(** p < 0.002,* p < 0.05,Wilcoxon 检验)。 (C) Rpro Rr 虫的血淋巴比 Rpro Ec 虫或 Rpro Axn 虫更能抑制大肠杆菌和 M. luteus 的体外生长。***p < 0.001,Tukey 的 HSD。
尽管在研究实验中起着至关重要的作用,但通常仅根据结果的质量来推测代码正确性。然而,这种征服的风险又具有造成结果的风险,进而可能是错误的发现。为了减轻这种风险,我们认为当前对可重复性的关注应该与软件质量息息相关。我们通过一个案例研究来支持我们的论点,在该案例研究中,我们在广泛使用的最先进的构象体架构实现中识别并修复了三个错误。通过以各种语言的语音识别和翻译进行实验,我们证明了虫子的存在并不能阻止实现良好和可重现的结果,但是这可能导致不正确的结论,这些结论可能会误导未来的研究。作为仪式,我们发布了专门用于测试神经模型的图书馆Pangolinn,并提出了一份代码质量清单,目的是为NLP社区内的最佳编码和改善软件质量提供进一步的编码。
摘要尽管越来越多地研究兴趣,但现有的定向灰色盒模糊剂并不能很好地扩展程序复杂性。在本文中,我们确定了当前有向灰色盒子模糊的两个主要可扩展性挑战。特别是,我们发现传统的覆盖反馈并不总是为达到目标计划点提供卑鄙的指导,并且现有的种子距离机制在具有复杂控制结构的程序中不能很好地运行。为了解决这些问题,我们提出了一个新颖的魔力,名为dafl。dafl选择与目标局部相关的代码零件,并仅从这些部分获得覆盖反馈。此外,考虑到程序执行的数据流语义,它计算精确的种子距离。结果是有希望的。在41个现实世界中,DAFL能够在给定时间内添加4、6、9和5个错误,分别与AFL,AFLGO,Windranger和Beacon相符。此外,在所有模糊剂产生中位数TTE的情况下,DAFL的平均速度至少要快4.99倍,而包括Aflgo,Windranger和Beacon在内的3个最先进的定向绒毛。
1 All Things Bugs LLC,无脊椎动物研究所,2211 Snapper Ln.,俄克拉荷马州俄克拉荷马城 73130,美国 2 美国农业部农业研究服务中心,谷物和动物健康研究中心,1515 College, Ave.,曼哈顿,堪萨斯州 66502,美国 3 北卡罗来纳州立大学昆虫学和植物病理学系,北卡罗来纳州罗利 27695,美国 4 美国农业部农业研究服务中心,Jamie Whitten Delta States 研究中心,141 Experiment Station Road,Stoneville,MS 38776,美国 5 基因组信息学科,计算和统计基因组学分部,国家人类基因组研究所,美国马里兰州贝塞斯达 20894,美国 6 德克萨斯 A&M 大学昆虫学系,德克萨斯州学院城 77843,美国 7 早稻田大学理工学院,2-2 TWIns #02C214,若松町,新宿区,东京 162-8480,日本 * 通讯地址:aaron.t.dossey@allthingsbugs.com
– 透明度 — 探索源代码以查找方程式和算法,这样您就可以准确地看到模型的工作原理。 – 灵活性 — 更改代码并构建您自己的 REopt Lite 版本以添加您的自定义功能和能力。 – 协作 — 贡献新模型、修复错误或与 NREL 合作实现可添加到 NREL 的 REopt Lite 产品的新功能。
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