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在神经形态硬件上实施的新皮层的生物学现实计算原始素改善视觉变压器性能
恶意化）。此外，此SWTA图案的稀疏耦合也能够模拟TN芯片上的两态神经状态机，从而复制了对认知任务必不可少的工作记忆动力学。此外，将SWTA计算作为视觉变压器（VIT）中的预处理层的整合，增强了其在MNIST数字分类任务上的性能，证明了改进的概括性对以前看不见的数据进行了改进，并提出了类似于零量学习的机制。我们的方法提供了一个将大脑启发的计算转换为神经形态硬件的框架，并在英特尔的Loihi2和IBM的Northpole等平台上使用了潜在的应用。通过将生物物理精确的模型与神经形态硬件和高级机器学习技术集成，我们是将神经计算嵌入神经ai系统中的全面路线图。
SRX4300防火墙硬件指南
使用本指南安装硬件并执行初始软件配置，常规维护以及对JuniperNetworks®SRX4300防火墙进行故障排除。完成本指南中涵盖的安装和基本配置过程后，您可以参考Junos®OS文档以获取有关更多软件配置的信息。
SRX1600防火墙硬件指南
使用本指南安装硬件并执行初始软件配置，例行维护以及针对JuniperNetworks®SRX1600防火墙进行故障排除。完成本指南中涵盖的安装和基本配置过程后，您可以参考Junos®OS文档以获取有关更多软件配置的信息。
快速眼动睡眠行为障碍
摘要 - 尽管近年来区块链系统取得了巨大的成功，但区块链仍然很难提供与集中财务系统相同的延迟和吞吐量。此问题的核心在于共识协议的效率低下。在本文中，我们提供了一项有关改善区块链可扩展性的最新努力的调查。 我们专注于层 - 第二个协议，例如支付通道网络和交易汇总，这些协议是处理链外计算的，并且仅将共识用于争议解决。 层 - 第二个协议被提出以处理次秒延迟和减少费用的微交易，从而使区块链的扩展。 这项工作的大部分都解决了支付渠道网络的开放挑战，例如付款路由，频道重新平衡，网络设计策略，安全性和隐私，付款计划，拥塞控制，模拟器和对轻节点的支持。 我们还将一部分专门用于基于智能合同的交易汇总的现有实现。 我们的工作使最先进的层 - 第二个协议系统化，为将来的进步铺平了道路。 索引项 - 窗口链，支付频道网络，汇总。在本文中，我们提供了一项有关改善区块链可扩展性的最新努力的调查。我们专注于层 - 第二个协议，例如支付通道网络和交易汇总，这些协议是处理链外计算的，并且仅将共识用于争议解决。层 - 第二个协议被提出以处理次秒延迟和减少费用的微交易，从而使区块链的扩展。这项工作的大部分都解决了支付渠道网络的开放挑战，例如付款路由，频道重新平衡，网络设计策略，安全性和隐私，付款计划，拥塞控制，模拟器和对轻节点的支持。我们还将一部分专门用于基于智能合同的交易汇总的现有实现。我们的工作使最先进的层 - 第二个协议系统化，为将来的进步铺平了道路。索引项 - 窗口链，支付频道网络，汇总。
近似硬件的测试与可靠性
数字电路和系统的高可靠性得益于多种方法。这些方法确保设计在规定的条件下和预计的使用寿命内发挥其功能。它们涵盖了与电子产品的制造和现场运行相关的不同方面。例如，洁净室控制杂质，工业控制系统实现生产一致性；封装前后的老化和测试确保在对电路施加应力后检测到设计弱点和制造缺陷。在将半导体推向市场之前，所有这些方法都是必要的，但它们并非万无一失。尽管小型化提供了许多优势，但每个新的 CMOS 节点都面临可靠性问题，因为这一趋势正在迅速接近操作和制造的物理极限 [1]。数字系统在其使用寿命的三个阶段可能会出现故障，如图 1 中的浴盆曲线所示 [39]。早期故障被称为早期死亡率；工作寿命期间发生随机故障，磨损故障
对软件和硬件安全性正式方法感兴趣的博士后研究人员
软件Main Developper我在博士学位期间开发的工具及其实验评估都是在GitHub上开源的。binsec/rel：密码恒定时和秘密射击的二进制级符号分析仪。对308个Cryprograper二进制的实验评估。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel和https://github.com/binsec/rel_bench binsec/haunted：二进制分析仪：检测Spectre-Pht和Spectre-Spectre-Stl漏洞。对小测试用例和5个加密原始物的实验评估。可用：https：//github.com/binsec/haunted和https://github.com/binsec/binsec/haunted_bench properties vs.编译器：可扩展的框架，以检查多个编译器设置中恒定时间和秘密的保存。应用：分析恒定时间的总计4148个二进制文件和1156个二进制文件用于秘密呼吸。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel_bench/tree/main/main/properties_vs_compilers spectre-stl litmus测试：一组由社区重复使用的Spectre-Spectre-stl的小测试用例。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/haunted_bench/blob/master/src/src/litmus-stl/programs/spectrev4.c贡献者proteus：可扩展的RISC-V CPU用于硬件安全功能开发。特别是，我为潜在安全性扩展提供了贡献，该扩展为恒定时间程序提供了安全的推测。proteus可从https://github.com/proteus-core and Prospect提供，请访问https://github.com/proteus-core/prospect pandora：符号执行工具，用于验证Intel SGX Enclave Shielt runtimes。可在以下网址提供：https：//github.com/pandora-tee加密基准：统一基准测试以比较
使用机器学习预测网络链接上的带宽利用
摘要 - 在网络链接上预测带宽利用率对于检测拥塞以在发生之前对其进行纠正非常有用。在本文中，我们提出了一种解决方案，可以预测不同网络链接之间的带宽利用率，其精度非常高。创建了一个模拟网络，以收集与每个接口上网络链接的性能有关的数据。这些数据通过功能工程进行处理和扩展，以创建培训集。我们评估和比较了三种类型的机器学习算法，即Arima（自回归的集成移动平均线），MLP（多层感知器）和LSTM（长期短期记忆），以预测未来的带宽消耗量。LSTM的表现优于Arima和MLP，其预测非常准确，很少超过3％的误差（Arima为40％，MLP为20％）。然后，我们证明建议的解决方案可以通过由软件定义网络（SDN）平台管理的反应实时使用。索引术语 - 国王检测，LSTM，MLP，Arima，实时带宽预测
一种小波辅助的深度学习方法，用于模拟受低频可变性影响的地下水水平
Sivarama Krishna Reddy Chidepudi，Nicolas Massei，Abderrahim Jardani，Abel Henriot，Delphine Allier等。总环境科学，2023，865，第161035页。10.1016/j.scitotenv.2022.161035。hal-03925440
职位 - 乐队7孕产妇医学和早产专家助产士
关于作用，人们认识到孕妇的发病率和死亡率因怀孕前怀孕以及怀孕期间出现的并发症而增加。此角色将支持国家雄心勃勃的雄心化，并实施孕产妇医学网络和早产预测，准备和预防。邮政持有人将与产前团队，专业助产士，产科同事和专家顾问一起工作，以优化结果并减少任何现有的不平等现象。作为自治实践者，促进产妇服务中的最佳实践和最高标准，您将展示所有行为中的信任愿景和价值观。作为一个充满积极性的人，热衷于提供高质量的基于研究的孕妇护理，后者将是不断发展和发展的团队不可或缺的一部分。您将作为高级领导团队的一部分工作，以领导和协调定义区域的临床，管理和教育要求。以身作则，您将授权员工在其专业发展中，并提供建议，指导，支持和参与助产士，护士和初级同事/学生的教育和培训。作为专家从业人员，您将负责在提供最佳护理时联络，指导和建议MDT和产假利益相关者。您将积极参与审计，治理，质量或服务改进。