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衡量用于评估人工智能系统的领域复杂性
目前，用于评估人工智能系统的挑战性问题、基准数据集和算法优化测试的数量正在迅速增加。然而，目前还没有一个客观的标准来确定这些新创建领域之间的复杂性。缺乏跨领域检查为有效研究更通用的人工智能系统带来了障碍。我们提出了一种测量不同领域之间复杂性的理论。然后使用基于神经网络的人工智能系统的近似值来评估该理论。将这些近似值与其他众所周知的标准进行比较，结果表明它符合复杂性的直觉。然后展示了这种方法的应用，以证明它在不同情况下的有效性。实验结果表明，这种方法有望成为一种有效的辅助评估人工智能系统的工具。我们建议未来将这种复杂性指标用于计算人工智能系统的智能。
融合领域、未来威胁和北美防空司令部的响应
摘要：近年来，网络空间已被证明是一个有效且日益被利用的舞台，敌对国家希望发动攻击、增强其军事能力并推进其更广泛的地缘战略地位。然而，在评估数据、查阅文献并分析已知和可归因的网络攻击后，很明显，两个国家是大部分最具破坏性的国际网络入侵的幕后黑手。与此同时，这两个国家——中国和俄罗斯——正在积极推行雄心勃勃的太空计划。然而，尽管网络攻击和太空计划都取得了长足的进步，但很少有研究探讨太空和网络空间的融合、两者如何相互依存以及加拿大和美国的对手如何在战略上推进自己的太空和反太空能力，从而损害北美乃至全球安全。因此，鉴于中国和俄罗斯的技术实力和近乎匹敌的能力，本文特别关注中国和俄罗斯，探讨每个国家如何在军事上整合其太空和网络空间努力，同时也表明，鉴于其太空计划的公开信息有限，过去的网络攻击模式可能预示着未来敌对国家太空行动的可能情况。最后，鉴于这些新兴的技术和安全挑战，本文提出了一些潜在的基础建议，北美防空司令部可以考虑将其作为现代化努力的一部分，以满足这些领域对手进步带来的日益增长的需求和威胁。关键词：网络、网络冲突、空间、北美防空司令部、现代化
在开放式域中同时识别和抓住
抽象以帮助人类在日常任务中，机器人需要知道场景中存在哪些对象，它们在哪里以及如何在不同情况下掌握和操纵它们。因此，对象识别和抓握是自主机器人的两个关键功能。大多数最先进的方法都将对象识别视为两个单独的问题，即使两者都使用视觉输入。此外，在训练阶段之后，对机器人的知识固定了。在这种情况下，如果机器人遇到新的对象类别，则必须重新审议以在没有灾难性遗忘的情况下整合新信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深度学习体系结构，具有增强的内存能力，以同时处理开放式对象识别并掌握。特别是，我们的方法将对象的多视图视为输入，并共同估计像素的掌握配置以及深度尺度和旋转不变的表示为输出。然后，通过元激活学习技术将获得的表示形式用于开放式对象识别。我们证明了我们的方法能够掌握从未见过的对象的能力，并使用在模拟和现实世界中的现场示例很少示例快速学习新对象类别。我们的方法使机器人平均每类少于五个实例获得有关新对象类别的知识，并在模拟和实体实验实验中获得（高度）混乱的场景（高度）杂乱的场景（高度杂乱的场景）的成功率高于91％。这些实验的视频可在线获得：https：//youtu.be/n9smpuekogk
利用液晶表面限制设计手性域
所研究的 LCLC 是色甘酸二钠 (DSCG) 的水溶液，这种材料的商品名为“色甘酸”或“色甘酸钠”，是预防过敏和哮喘相关症状的药物中的活性成分。2 在水中，DSCG 分子面对面堆叠，使其疏水核心免受极性环境的影响。这种自组装产生细长的圆柱形聚集体，直径约 2 纳米，堆叠距离为 0.34 纳米，这使它们类似于双链 DNA (dsDNA)。然而，dsDNA 是手性的，而 DSCG 分子不是，并且没有沿聚集体轴的持续扭曲。这种分子尺度的差异在宏观层面上表现出色。在水溶液中，dsDNA 分子相对于彼此扭曲，形成所谓的胆甾型液晶，其宏观螺距在微米级。分子手性和宏观手性之间微妙的关系仍是当前研究的课题。3 相反，水中的非手性 DSCG 聚集体彼此平行排列，形成具有优选方向 n ̂ 的镜像对称向列液晶，该方向称为指向矢。手性分子的手性堆积随处可见，而非手性分子的手性堆积却很少见。非手性分子形成的液晶的宏观镜像对称性破缺需要特殊的空间限制。Charles-Victor Mauguin 在巴黎参加了 Pierre Curie 关于物理效应对称性的讲座后，萌生了探索晶体学和液晶的想法，并
PRC1 凝聚物的扩散破坏了多梳染色质结构域和环
多梳抑制复合物 1 (PRC1) 强烈影响 3D 基因组组织，介导目标基因座的局部染色质压缩和聚集。几种 PRC1 亚基能够在体外通过液-液相分离形成生物分子凝聚物，并且在细胞中标记和过表达时也是如此。在这里，我们使用可以破坏液体状凝聚物的 1,6-己二醇来检查内源性 PRC1 生物分子凝聚物对 PRC1 结合基因座的局部和染色体范围聚集的作用。使用成像和染色质免疫沉淀，我们表明，PRC1 介导的目标基因组基因座（在不同长度范围内）的染色质压缩和聚集可以通过向小鼠胚胎干细胞中添加并随后去除 1,6-己二醇来可逆地破坏。多梳结构域和簇的解压缩和分散不能完全归因于 1,6-己二醇处理后染色质免疫沉淀检测到的 PRC1 占有率降低，因为添加 2,5-己二醇对结合有类似的影响，尽管这种酒精不会干扰 PRC1 介导的 3D 聚类，至少在亚兆碱基和兆碱基尺度上不会。这些结果表明 PRC1 分子之间的弱疏水相互作用可能在多梳介导的基因组组织中发挥作用。
将计划和强化学习结合起来解决关系多重域
统计关系学习和AI（starai）[11，32]，另一方面，在存在不同的对象和关系的数量（即在关系领域）的存在。但是，关系RL [8]相对尚未探索，尽管存在某些方法[42]，但它们并不能按照大型任务进行扩展，并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次（和关系）计划的组合，以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16，20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发，我们采用了一种方法，该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音，关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习（MarePrel），将计划分解，集中控制和代理位置，用于构建特定任务表示的Starai，以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献：（1）据我们所知，我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样，多种文献中存在着重要的文献，关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。（2）为了实现这一目标，我们开发了MarePrel，这是一种综合计划和学习体系结构，能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言，玛丽·玛丽（Mareprel）的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表，高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。（3）最后，我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线（包括明确使用子任务信息）进行比较，并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下：在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后，我们概述了我们的多基因框架，并更详细地讨论算法。然后，我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
以下页面提供了已通知的中心领域的教学大纲。
后端 VLSI 设计流程知识 - 库、平面规划、布局、布线、验证、测试。规格和原理图单元设计、Spice 模拟、电路元件、交流和直流分析、传输特性、瞬态响应、电流和电压噪声分析、设计规则、微米规则、设计的 Lambda 规则和设计规则检查、电路元件的制造方法、不同单元的布局设计、电路提取、电气规则检查、布局与原理图 (LVS)、布局后模拟和寄生提取、不同的设计问题（如天线效应、电迁移效应、体效应、电感和电容串扰和漏极穿通等）、设计格式、时序分析、反向注释和布局后模拟、DFT 指南、测试模式和内置自测试 (BIST)、ASIC 设计实施。
用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
使用人工智能和机器学习检测恶意域名
AI 和 ML：入门指南 过去几年，每位 IT 专业人士都听说过很多有关人工智能和机器学习的信息。如此之多，以至于它既让人们意识到需要采用先进的学习方法来解决安全问题，也让人们对应用这些技术及其好处的确切含义感到困惑。有很多安全供应商说“我们做 AI”，但这到底是什么意思呢？让我们首先定义每种技术，然后看看如何将其应用于检测恶意域的问题。人工智能 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，专注于帮助计算机自行学习、适应新输入并执行任务 - 所有这些都无需人工干预。AI 由多种不同类型的学习组成（如下所示），可用于 IT 安全、机器人技术、DeepFake 视频、实时对话翻译等各个领域。
医疗设备技术评估的领域和方法：系统评价
医疗设备（MD）是用于预防，诊断，康复和治疗疾病以及患者监测的关键医疗技术[1]。认识到这些技术在医疗保健服务中的重要作用，世界卫生议会（WHA）于2007年5月通过了一项决议WHA60.29，解决了建立这些技术管理的需求[2]。2011年，世界卫生组织（WHO）发表了一系列技术文档，包括MD技术评估的主题领域，包含：i）评估MD需求，ii）MD Procuregn，iii）MD，IV）MD库存管理和V）MD库存管理和V）MD MADMaintence [3]。在2014年，WHO成员国通过ResolutionWha67.23认识到管理这些技术的巨大挑战，尤其是在低收入和中等收入国家中。WHA67.23解决了建立管理医疗技术使用的工具的需求，并加强了技术评估，监管和医疗保健管理之间的联系[4]。