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对在入侵检测系统中可解释的人工智能整合的系统综述，以增强网络安全的透明度和可解释性
复杂的网络威胁的兴起刺激了入侵检测系统（IDS）的进步，这对于实时识别和减轻安全漏洞至关重要。传统ID通常依赖于复杂的机器学习算法，尽管其精确度很高，这些算法仍缺乏透明度，从而产生了“黑匣子”效应，从而阻碍了分析师对他们决策过程的理解。可解释的人工智能（XAI）通过提供可解释性和透明度，提供了一个有希望的解决方案，使安全专业人员能够更好地理解IDS模型。本文对XAI在ID中的集成进行了系统的综述，重点是提高网络安全的透明度和可解释性。通过对最近的研究的全面分析，本综述确定了常用的XAI技术，评估了它们在IDS框架中的有效性，并检查了它们的收益和局限性。的发现表明，基于规则和基于树的XAI模型是其可解释性的首选，尽管具有检测准确性的权衡仍然具有挑战性。此外，该评论突出了标准化和可扩展性中的关键差距，强调了对混合模型和实时解释性的需求。本文以未来研究方向的建议结束，提出了针对ID，标准化评估指标以及优先级安全和透明度的道德框架量身定制的XAI技术的改进。本评论旨在告知研究人员和从业者当前的趋势和未来利用XAI提高ID的有效性，促进更透明，更弹性的网络安全景观方面的机会。
DNA折纸定向集成胶体纳米光子材料与硅光子学
将胶体量子发射器确定性地整合到硅基光子器件中将推动量子光学和纳米光子学的重大进展。然而，将 10 纳米以下的粒子以纳米级精度精确定位到微米级光子结构上仍然是一项艰巨的挑战。在这里，我们引入了腔形调制折纸放置 (CSMOP)，它利用 DNA 折纸的形状可编程性，选择性地将胶体纳米材料沉积在光刻定义的光刻胶腔内，这些光刻胶腔被图案化到任意光子器件上，具有高产量和方向控制。软硅化钝化可稳定沉积的折纸，同时保留其空间可编程的 DNA 杂交位点，从而实现等离子体金纳米棒 (AuNR) 和半导体量子棒 (QR) 的位点特异性附着。这分别提供了对光散射和发射偏振的控制，并在氮化硅波导、微环谐振器和靶心腔内确定性地集成了单个 QR。因此，CSMOP 为胶体纳米材料集成到光子电路中提供了一个通用平台，具有为量子信息科学和技术提供强大推动力的广阔潜力。
基于时间敏感网络的深空网络MEMS集成及可靠传输研究
随着人类太空探索的不断深入，远离地球的深空网络应运而生，不同于传统地面网络，其具有链路频繁中断、时间延长等特点，传统的数据传输机制无法很好地应用于深空网络。针对深空网络中确定性时延与差异化服务质量保障之间的矛盾，提出一种融合时间敏感网络与人工智能的数据传输技术，构建微机电系统（MEMS）。考虑到不同业务需求带来的服务质量差异，将深空网络中的数据传输转化为最小化传输时延与最大化链路利用率的混合整数规划问题，利用人工智能模仿学习进行求解。实验结果表明，所提算法收敛速度快、适用性强，在满足高优先级数据传输要求的同时，能够实现可靠高效的数据传输，并可显著提高吞吐量。
数据驱动的模拟和场景分析，将自动按需舰队集成到公共交通中
通过模拟不同的方案，利益相关者（例如车队运营商，用户和城市行政管理）可以使用相关的关键绩效指标（KPI）分析未来的发展。这些基于模拟的见解支持数据驱动的决策，并为移动性转变做出了重要贡献。STF因此可以实现面向目标的计划，从而使自动驾驶汽车可持续有效地整合到现有的运输系统中，并为连接的，防止未来的公共交通系统铺平了道路。
Ni(Pt)Si薄膜形成对团聚阈值温度的影响及对3D成像技术集成的影响
Ni(10 at.% Pt) 单硅化物在微电子中用作接触件，但由于团聚，在相对较低的温度下会遭受性能下降。最近在 28 nm-FDSOI 微电子器件上获得的结果显示，在与 Ni(Pt)Si 薄膜脱湿相关的 550 °C/2 小时退火后，产量损失严重。这种团聚热预算比使用原位或非原位四点探针测量在毯状晶圆上测得的热预算低 100 °C。在此背景下，本文旨在研究 Ni(Pt)Si 形成过程对 Ni(Pt)Si 团聚的影响，采用不同的方法，如 (i) 经典方法，即进行一次退火以形成硅化物并导致团聚，(ii) 通过标准 SALICIDE 工艺“自对准硅化物”形成硅化物，然后进行退火以诱导团聚，以及 (iii) 标准 SALICIDE 工艺形成硅化物，然后用 SiN 层封装顶部硅化物表面，如器件中所用，最后进行团聚退火。我们的研究表明，薄膜的热稳定性受形成过程中选择性蚀刻 (SE) 的顺序以及薄膜是通过单次退火还是双次退火形成的影响。这项研究的另一个结论是，四点探针测量不够灵敏，无法很好地估计团聚现象的真正起点，这对器件是有害的（三重结处形成孔洞）。为了准确确定团聚热预算，迫切需要一些额外的特性，例如倾斜扫描电子显微镜 (倾斜 SEM)。这项研究可以阐明导致团聚的主要参数：薄膜厚度和晶粒尺寸似乎是更重要的参数。 * 通讯作者电子邮件：magali.gregoire@st.com。
在医疗服务中进行人工智能整合在服务提供中的影响
2 enenche.henry@library.fulafia.edu.ng，3 wuese@gmail.com摘要这项研究研究了尼日利亚贝努埃州贝努埃州贝努埃州立大学医学图书馆中人工智能在服务提供中的人工智能整合的影响。该研究使用了描述性调查，并采用问卷作为数据收集的工具。三个研究问题指导了这项研究。从研究中发现，在图书馆服务中AI集成以提供参考和串行服务的水平很高；用户可以从AI集成在库中的参考和串行服务中获得很高的满意度；图书馆对AI集成缺乏意识；图书馆缺乏具体的AI政策；财务不足和网络/带宽渗透不足是Makurdi贝努埃州立大学医学图书馆的AI整合的挑战。该研究建议应将AI完全集成到图书馆的服务交付中；应该教育图书馆专业人员在图书馆中整合IA，以增强图书馆可用的AI服务的最佳使用。应该为高速网络以及提供稳定的电源和提供资金的规定，以增强贝努埃州立大学医学图书馆的整合。
评估脱靶和靶评分算法并整合到向导 RNA 选择工具 CRISPOR 中。
结果：我们首次对 CRISPR/Cas9 预测进行了独立评估。为此，我们收集了八项 SpCas9 脱靶研究的数据，并将它们与流行算法预测的位点进行了比较。我们在一项实施中发现了问题，但发现基于序列的脱靶预测非常可靠，可以识别出大多数突变率高于 0.1% 的脱靶，而通过切断脱靶分数可以大大减少假阳性的数量。我们还根据可用数据集评估了靶向效率预测算法。预测与向导活性之间的相关性差异很大，尤其是对于斑马鱼。结合我们实验室的新数据，我们发现最佳靶向效率预测模型在很大程度上取决于向导 RNA 是从 U6 启动子表达还是体外转录。我们进一步证明，最佳预测可以显著减少向导筛选所花费的时间。
大规模硅量子计算的材料与集成挑战
量子计算是一个快速发展的领域：制造的量子比特数量不断增加，战略路线图也在定期发布 [1]。硬件的进步让人们开始热烈讨论量子霸权是否已经实现 [2]。到目前为止，这些开创性的实验依赖于基于超导体、冷原子和囚禁离子的量子比特。硅自旋量子比特仍然落后，到目前为止只演示了双量子比特门 [3]（勉强建造了一个四量子比特的 Ge 量子处理器 [4]）。关键在于，人们认为基于硅（或 SiGe）的量子比特在个体规模上非常有前景：i）已经测量了创纪录的自旋寿命 [5]；ii) 据报道，在各种硅/氧化硅和硅/锗器件中都实现了高保真单量子比特和双量子比特门 [3]；iii) 已经实现了快速操作 [5]。非常恰当的是，这些量子比特应该受益于半导体行业的成熟，从而实现大规模生产。图 1 提供了几个实验系统的相关性能指标的基准。在本文中，我们将探讨在大规模上充分发挥其潜力的过程中仍然存在的材料和集成挑战。
可靠性受限的孤立工业微电网中太阳能发电整合挑战概述
减少工业领域的碳排放和电力成本是确保竞争力和遵守新气候政策的一项重大挑战。光伏发电提供了一种有希望的解决方案，但也带来了相当大的不确定性和风险，可能危及供电的连续性和质量。从运营的角度来看，大规模整合太阳能可能会导致需求未得到满足、电力不稳定和设备损坏。传统化石设备的性能和寿命可能会因反复的瞬态操作而改变，因此有必要采用特定的建模工具。控制策略和尺寸方法必须适应强大的可靠性约束，同时处理重大的生产不确定性。此外，传统的缓解技术（如存储和负载灵活性）在这些应用中的潜力有限，如果评估不当，可能会导致高额投资或罚款。本研究通过对从化石发动机热力学到应用于工业系统的控制系统理论的科学文献进行横向分析，概述了这些挑战。通过分析各种工业应用的最新研究并以石油和天然气微电网为启发性例子，确定了可靠性受限微电网的主要特征并提出了概念定义。然后回顾了考虑化石设备、光伏和存储系统的动态行为的挑战，最后确定了几个研究空白。最后，介绍了适用的控制策略和定型技术。
基于无偏多组学网络的数据集成可以对心力衰竭患者进行临床相关的结果预测聚类
图 3 . 秩检验。对相似性网络融合 (SNF)、基础网络集成和血常规获得的簇中心力衰竭恶化的累积发生率曲线进行成对对数秩检验，并绘制对数秩 p 值的平均 -log10。对数秩 p 值的平均 -log10 越高，心力衰竭恶化结果的簇分离效果越好（4 年随访）。最佳结果是应用相似性网络融合 (SNF) 来整合组学数据，然后将其分成 8 个簇。