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海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。
2025; 15（9）：4101-4123。 doi：10.7150/thno.104394研究论文调节多巴胺从VTA到TH
1。西北大学医学院解剖学系，西北710069，中国。 2。 法医学学院，国家法医学科学卫生委员会关键实验室，国家生物安全证据基金会，西安北大大学，西安710061，中国。 3。 人类解剖学，组织学和胚胎学系和伦恩脑研究中心，临床前医学院，第四届军事医科大学，西安710032，中国。 4。 中国第四届军事医科大学，第四军科710038，坦杜医院放射科的Shaanxi省的功能和分子成像钥匙实验室。 5。 神经外科系，西安北大学第二附属医院，中国西安710004。 6。 中国第四军科医学院坦杜医院神经外科部710038。西北大学医学院解剖学系，西北710069，中国。2。法医学学院，国家法医学科学卫生委员会关键实验室，国家生物安全证据基金会，西安北大大学，西安710061，中国。3。人类解剖学，组织学和胚胎学系和伦恩脑研究中心，临床前医学院，第四届军事医科大学，西安710032，中国。4。中国第四届军事医科大学，第四军科710038，坦杜医院放射科的Shaanxi省的功能和分子成像钥匙实验室。5。神经外科系，西安北大学第二附属医院，中国西安710004。6。中国第四军科医学院坦杜医院神经外科部710038。中国第四军科医学院坦杜医院神经外科部710038。
转换UPS-L6-30P输入，6x 5-20r
可扩展的内部电池备份可通过停电专用ABM+技术使您的操作可改善预测性电池更换分析，从而更好地查明您应该何时更换UPS电池。通过添加此预测算法，您可以根据现实使用寿命和条件确定预期的电池故障日期。这可以防止等待太久而不必要的费用引起的意外停机时间，这过早地替换了。ABM+还可以优化充电，以提高电池寿命高达50％。您最多可以连接12个扩展电池模块（9pxebm180rtg2，单独销售），以在延长停电期间添加必要的运行时。
摩洛哥在战略计划2026-2029
2-关于2026-2029战略计划的轴线的实施指导，必须通过对住房，领土计划和城市管理部门的行动进行操作，并通过通过行业和干预工具指定方向和干预方法来开发通过方向和干预方法来管理这些行动的框架。这将适用于实施的两种第一种手段：
输入输出分析工具用户指南
我们的输入输出分析表估计1型效果和乘数。这些捕获了直接和间接影响。例如，建造更多住宅的直接效果将增加对砖，水泥，钢，建筑设备，人工和其他投入等产品的要求。间接影响（或次要）效果将是对这些主要产品增加需求的供应商的影响，例如，哪些产品需要生产更多的砖块，水泥或钢。通过使用输入输出分析，用户可以了解一个或多个特定行业的投入变化导致整个经济的变化。
是一种新算法，用于通过移动键盘输入模式在密码更新期间通过移动键盘输入模式区分授权用户
摘要 - 本研究通过开发TKIP -RUB（转换键盘输入模式以识别用户行为）算法在密码更新期间将合法用户与冒险者区分开的挑战。文献综述表明，包括EPSB方法在内的现有算法在基于移动键盘输入的情况下识别用户行为的准确性有限。旨在通过回答问题来增强身份验证系统的研究：转换历史输入模式是否可以提高用户识别的准确性和可靠性？假设提出的算法将在准确性和精确度上显着优于现有方法。为了评估这一点，使用143位用户更新密码的用户的登录尝试进行了实验研究，从而产生了629个记录的数据集（486个培训，143个测试）。将TKIP-RUB算法集成到移动身份验证系统中，以分析用户行为并生成预测模式。结果表明，尽管EPSB算法的准确度达到9.091％，但TKIP-RUB算法达到53.147％，代表了五倍的提高。这证明了TKIP-RUB算法在提高识别率，安全性和积极的预测精度方面具有较高的有效性。
sfh6319高速optocoupler，100 kbd，低输入...
有关产品适用于某些类型应用程序的陈述是基于Vishay对典型要求的了解，这些要求通常在通用应用中的Vishay产品上放置。此类陈述不是关于产品适用于特定应用的适用性的约束性陈述。有责任验证具有产品规范中描述的特定属性的特定产品适合在特定应用程序中使用。数据表中提供的参数和 /或规格在不同的应用程序中可能会有所不同，并且性能可能会随着时间而变化。客户的技术专家必须为每个客户应用程序验证所有操作参数，包括典型参数。产品规格不会扩展或以其他方式修改Vishay的购买条款和条件，包括但不限于其中表达的保修。
预测连续theta爆发刺激的神经可塑性效应，来自电动机的生物标志物引起潜在的TMS输入输出曲线
摘要：神经调节的领域缺乏影响可塑性个体差异的预测指标，这些差异会影响对重复的经颅磁刺激（RTMS）的反应。连续的theta爆发刺激（CTB）是一种以其抑制作用而闻名的RTM的形式，显示了个体之间的可变反应，这可能是由于神经可塑性的差异所致。预测单个CTBS效应可以极大地增强其临床和实验效用。本研究探讨了在神经调节之前测量的电动机诱发电位（MEP）输入输出（IO）参数是否可以预测运动皮层对CTB的反应。IO曲线是通过记录在一系列单脉冲TMS强度上的MEP来从健康成年人中取样的，以获得包括MEP Max和S 50（中点强度）在内的参数。后来比较了刺激前后的Moto Cortex及其MEP的相同位置的CTB。MEP Max和S 50都预测了响应，与CTB后10、20和30分钟的个人MEP变化显着相关（P <0.05，R 2> 0.25）。此外，我们介绍并验证了一种易于实现的生物标志物，该标志物不需要全IO曲线的耗时抽样：MEP 130RMT（中位数为10 MEP，在130％RMT）。MEP 130RMT也是CTBS响应的强有力预测指标（P <0.005，r 2> 0.3）。与先前研究的RTMS响应（BDNF多态性）的遗传生物标志物的头对头比较表明，基于IO的预测因子在解释更多响应变异性方面具有出色的性能。关键字：输入输出曲线，CTB，预测变量因此，在CTBS给药之前得出的IO曲线可以可靠地预测CTB诱导的皮质兴奋性变化。这项工作指向RTMS诊断和治疗应用中调整刺激程序的无障碍策略，并可能提高对其他大脑刺激方法的反应率。
Branson寻求公开投入以进行全面计划更新
（密苏里州布兰森，2025年2月18日）布兰森市正在进行一项社区广泛的调查，以收集有助于塑造城市未来的投入。与西南密苏里州政府委员会（SMCOG）合作，布兰森正在更新其全面的计划，这是一项战略性路线图指导有关土地使用，住房，经济发展，公园，基础设施，旅游业等的决定。调查明信片将于本周开始到达邮箱，邀请居民，企业主和利益相关者分享他们的见解。每个邮件都包含一个调查链接，参与者也可以直接在bransonmo.gov/survey访问调查。调查大约需要15到25分钟才能完成，并将保持开放，直到2025年3月17日上午9点，市政官员鼓励广泛的社区参与，邀请与布兰森（Branson）联系的每个人（居民，企业主，学生和访客）分享他们的意见。反馈将有助于塑造未来10至15年的发展策略。有关完成调查的问题或帮助，请通过mcolussy@bransonmo.gov或417-334-3345与Mark Colussy，战略计划协调员Mark Colussy联系。
对语言输入统计数据对...的影响进行建模
我们在一系列儿童与照顾者之间英语互动的纵向语料库上训练了一个计算模型（基于块的学习器，CBL），以测试一种拟议的统计学习机制——后向转换概率——是否能够稳定准确地预测儿童在成长最初几年的言语表达。我们预测，随着儿童年龄的增长，该模型重建儿童言语表达的准确性会降低，因为儿童逐渐开始使用抽象形式而不是来自其言语环境中的特定“块”来生成言语。为了验证这个想法，我们在一系列纵向儿童语言语料库中最近遇到的和累积的言语输入上训练了该模型。然后我们评估了该模型是否能够准确地重建儿童的言语。控制话语长度和重复块的存在后，我们没有发现任何证据表明 CBL 重建儿童言语表达的能力会随着年龄的增长而降低。