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安全意识验证合作意识消息
摘要 - 自治机器人系统系统既安全性和至关重要，因为违反了系统安全性可能会安全。在此类关键系统中，使用形式的验证来对系统进行建模并验证它遵守特定的功能和安全性能。独立地，威胁建模用于分析和管理这种系统可能遇到的网络安全威胁。验证和威胁分析的目的是确保系统将是可靠的，尽管从不同的角度来看。在先前的工作中，我们认为应该使用这些分析来互相告知，并在本文中扩展了以前定义的方法，用于通过合并运行时的验证来进行安全意识的验证。为了说明我们的方法，我们分析了一种算法，用于在自动驾驶汽车之间发送合作意识信息。我们的分析以确定步步安全威胁为中心。我们展示了如何将它们形式化，并随后使用用于静态方面的形式工具的组合，即Promela/Spin和Dafny，并为动态验证生成运行时监测器。我们的方法使我们能够将验证工作集中在那些特别重要的安全属性上，并在静态和运行时考虑串联的安全性和安全性。
实验室介绍 电气工程学院
[深度学习和神经网络处理器设计] 深度学习算法最近受到了极大的关注。GPU 被广泛用于运行神经网络，但由于其能效低，不适合集成到智能手机、可穿戴设备和无人机等移动设备中。我们专注于高性能和节能的专用神经网络处理器的设计和实现。为此，我们正在研究针对神经网络优化的数据路径和内存架构、处理各种神经网络模型的灵活硬件架构以及硬件友好的神经网络算法。最后，基于我们的想法设计、制造和测试了神经网络处理器芯片。我们正在最受认可的会议上进行最先进的研究。[深度学习的内存处理] 传统的冯诺依曼架构在处理以内存为主的深度学习算法时严重受到内存瓶颈问题的困扰，因为大量数据必须通过窄总线从主内存传输到处理器。同时，遵循非冯·诺依曼架构的内存处理（PIM）技术将数据处理在内存中，只将必要的数据传输到处理器，降低了内存传输的能耗成本。因此，内存处理范式是高效处理大规模深度神经网络的重点方向和下一代平台。
基于环氯磷酸的化合物抑制盐酸（HCl 1 m）中碳钢腐蚀的抑制作用
大学，P.O.Box 133，14000 Kenitra，摩洛哥收到了2015年1月28日，2016年1月14日修订，2016年1月22日接受 *通讯作者：电子邮件：gouri_mustapha@yahoo.fr，电话。：+212 6 65 04 88 21，传真：+212 5 35 60 05 88抽象新的环环磷酸，即抗丙二醇环旋二苯二酚（HPGCP）的hexa丙烯乙二醇（HPGCP）是对1 m HCl contery profe rone的碳腐蚀的抑制作用，这是一种抑制作用，这是较高的较高含量的室内温度，这是在1 m hcl provers profeers proce rone profe in Coll ost in concl conter in conter conters conters conters conters conters conters in the室温度损失，电力动力学极化曲线和电化学阻抗光谱（EIS）方法。基本溶液中Hexa乙二醇环磷酸（HPGCP）的溶解度结果。使用光谱技术（FTIR）表征化合物。结果表明，所研究的HEXA丙烯乙二醇环旋苯二苯甲烯（HPGCP）是1 M HCL培养基中碳钢良好的腐蚀抑制剂，其抑制效率随抑制剂浓度而增加。极化研究表明，两种研究的抑制剂在1 M HCl中都是阳极型抑制剂。碳钢表面上的抑制剂吸附，遵守Langmuir的吸附等温线。扫描电子显微镜（SEM）并讨论了未抑制和抑制的碳钢样品的表面研究。关键字：环磷酸，腐蚀抑制剂，HPGCP，电化学阻抗。1。简介
人工智能的工程应用
本文构建了一个具有时变基强度的霍克斯过程来对压缩机站的故障序列即故障事件进行建模，并结合生存分析和基于霍克斯过程的点过程模型对压缩机站的各种故障事件进行研究。据我们所知，到目前为止，几乎所有的霍克斯点过程相关文献都假设条件强度函数的基强度是时不变的。这种假设显然过于苛刻，难以验证。例如，在实际应用中，包括财务分析、可靠性分析、生存分析和社会网络分析，故障发生的基强度随时间的真实变化并不是恒定的。恒定的基强度不会反映故障发生的基强度随时间的变化趋势。因此，为了解决这个问题，本文提出了一种新的时变基强度，例如，将其视为服从威布尔分布。首先，我们将基强度引入到服从威布尔分布的霍克斯过程中，然后提出一种基于最大似然估计的有效学习算法。在恒定基强度合成数据、时变基强度合成数据和真实数据上的实验表明，该方法可以同时且稳健地学习霍克斯过程的触发模式和时变基强度。在真实数据上的实验还揭示了不同类型故障的格兰杰因果关系以及基失效概率随时间的变化。根据实验结果，我们提出了一些实际生产建议。
二维狄拉克超导体中的可调通量涡旋
量子力学系统的希尔伯特空间可以具有非平凡几何，这一认识导致人们在单粒子和多粒子量子系统中发现了大量新奇现象。特别是，与单粒子波函数相关的几何考虑导致了非相互作用拓扑绝缘体 (TI) 的最初发现和最终分类 [1 – 4] ，以及对这些相中缺陷相关特性的研究 [5 – 8] 。另一方面，在分数量子霍尔系统 (FQHS) [9,10] 和分数陈绝缘体 (FCI) [11,12] 的框架内，研究了拓扑与占据非平凡单粒子态的粒子间相互作用之间相互作用所产生的迷人物理。然而，由于后者的关联性质，建立单粒子和多粒子层面上非平凡几何的作用之间的直接关系一直很困难。在本文中，我们展示了二维 (2D) 单粒子能带结构的非平凡几何与相关 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 超导体的响应特性之间的明确联系 [13] 。特别地，我们表明，在用大质量狄拉克模型描述正常态的二维系统中，超导态遵循修改的通量量子化条件，从而产生分数通量涡旋以及非常规约瑟夫森响应。必须强调的是，超导态与正常态没有扰动关系。但是，正如我们在下面所展示的，使用 BCS 变分假设可以处理相变两侧的几何作用。流形量子化源于这样一个事实：在块体超导体内部深处，序参量的整体相位是恒定的。在传统的
在IOV中，联合和加强学习的联合和加强学习
摘要 - 边缘缓存是一项有前途的技术，可以减轻互联网（IOV）的互联网（IOV）的内容访问延迟。它通过中间路边单元预先使用靠近车辆的物品预先使用。先前的边缘缓存工作通常认为内容受欢迎程度是事先知道的，或者遵守简化的模型。然而，这种假设是不现实的，因为内容受欢迎程度随着IOV的空间交通需求不确定而变化。联合学习（FL）使车辆能够通过分布式培训预测流行内容。它保留了培训数据仍然是本地的，从而解决了隐私问题和通信资源短期。本文通过利用异步FL和深钢筋学习（DRL）来调查流动性吸引的边缘缓存策略。我们首先实施了一个新型异步FL框架，以用于本地更新和堆叠自动编码器（SAE）型号的全局聚合。然后，利用训练有素的SAE模型提取的潜在特征，我们采用了混合过滤模型来预测和推荐流行内容。fur-hoverore，我们在内容预测后探索智能缓存决策。基于公式的马尔可夫决策过程（MDP）问题，我们提出了一个基于DRL的解决方案，并采用基于神经网络的参数近似RL中的维度诅咒。广泛的模拟是根据现实世界数据轨迹进行的。尤其是，我们提出的方法的表现优于FedAvg，LRU和NODRL，当高速缓存能力达到350 MB时，边缘命中率分别提高了大约6％，21％和15％。
γ-辐射对S掺杂ZnO膜的结构和电物理特性1
用晶体学方向（001）和晶格参数a = b = 0.3265 nm和c = 0.5212 nm表征了产生的ZnO 膜。Zno 1 - 薄膜表面上的纳米晶状体的特征大小范围从50 nm到200 nm。ZnO 1的晶格参数 - ssх纳米晶体的实验确定为Zno = 0.7598 nm。这项研究阐明了ZnO膜的晶格参数以及ZnO 1的几何尺寸，在胶片表面上在胶片表面上的纳米晶状体的几何尺寸。已经确定ZnO 1的晶体结构 - sх纳米晶体代表一个立方晶格，属于空间群f43m。已经确定，在γ-辐照5·10 6 rad之后，Zno 膜的电阻率降低至ρ=12,7Ω·CM，多数荷载流子（µ）的迁移率为0.18 cm 2 /v·S，而浓度增加了（N）的浓度（N）和相等的2.64•10 18 cM -10 18 cM -10 18 cM -10 18 cM -10 18 cM。对γ/n-Si异质结构的当前电压特性的研究在γ摄取之前和之后的剂量为5·10 6 rad的研究表明，电压对电压的依赖性遵守了指数定律，这与discection灭deptection deptetion deptetion deptetion deptetion deptetion deptetion depettion depettion depettion deptetion。确定，在γ-辐照的影响下，剂量为5·10 6 rad，p-zno >/n-Si异质结构在负电压下增加，并且由于单位网络级别的稳定性而在稳定性上观察到固定曲线和峰值的曲线，并且峰值在快速层面上的稳定性上是在稳定性上的。关键字：电影；超声喷雾热解；纳米晶体； γ辐射；晶体学取向；晶格参数；携带者；注射耗尽PAC：78.30.am
大型生物样本的原位 X 射线辅助电子显微镜染色
近来，生物组织电子显微镜的成像吞吐量空前提高，使对整个大脑等大型组织块的超微结构分析成为可能。然而，对大型生物样本进行均匀、高质量的电子显微镜染色仍然是一项重大挑战。到目前为止，评估电子显微镜的染色质量需要对样本进行端到端的整个染色方案，对于大型样本来说，这可能需要数周甚至数月的时间，这使得此类样本的方案优化效率低下。在这里，我们提出了一种原位延时 X 射线辅助染色程序，它打开了电子显微镜染色的“黑匣子”，可以实时观察单个染色步骤。使用这种新方法，我们测量了浸入不同染色溶液中的大型组织样本中重金属的积累。我们表明，固定组织中测得的锇积累量在经验上服从孵育时间和样本大小之间的二次依赖关系。我们发现，亚铁氰化钾（四氧化锇的经典还原剂）在锇染色后可使组织变得透明，并且组织在四氧化锇溶液中会膨胀，但在还原锇溶液中会收缩。X 射线辅助染色让我们能够了解原位染色动力学，并使我们能够开发出一种扩散-反应-平流模型，该模型可以准确模拟组织中锇的测量积累。这些是朝着计算机染色实验和模拟引导优化大样本染色方案迈出的第一步。因此，X 射线辅助染色将成为开发可靠染色程序的有用工具，用于大样本（例如小鼠、猴子或人类的整个大脑）。
量子场和局部测量
摘要：在弯曲时空中量子场论的代数框架中考虑量子测量过程。使用一个量子场论（“系统”）对另一个量子场论（“探针”）进行测量。测量过程涉及有界时空区域内“系统”和“探针”的动态耦合。由此产生的“耦合理论”通过参考自然的“内”和“外”时空区域确定“系统”和“探针”非耦合组合上的散射图。没有假设任何特定的相互作用，并且所有构造都是局部和协变的。给定“内”区域中探针的任何初始状态，散射图确定从“外”区域中的“探针”可观测量到“诱导系统可观测量”的完全正映射，从而为后者提供测量方案。结果表明，诱导系统可观测量可能位于相互作用耦合区域的因果外壳内，并且通常不如探测可观测量尖锐，但比耦合理论上的实际测量尖锐。使用取决于初始探测状态的 Davies-Lewis 工具，可以获得以测量结果为条件的后选择状态。还考虑了涉及因果有序耦合区域的复合测量。假设散射图遵循因果分解属性，则各个工具的因果有序组合与复合工具相一致；特别是，如果耦合区域因果不相交，则可以按任意顺序组合工具。这是所提框架的中心一致性属性。通过一个例子说明了一般概念和结果，其中“系统”和“探测”都是量化的线性标量场，由具有紧时空支持的二次交互项耦合。对于足够弱的耦合，精确计算了由简单探测可观测量引起的系统可观测量，并与一阶微扰理论进行了比较。
量子力学数学的情况
摘要。在哲学反对派“数学模型 - 现实”的框架中研究了量子力学的案例研究。所有古典科学都遵守了关于模型和现实的基本差异的假设，从而将认识论与本体论从根本上区分开来。定理关于量子力学中没有隐藏变量的定理暗示它是“完整”的（与爱因斯坦的观点相比）。可以将一致的完整性（与戈德尔认为的数学基础中的算术与设定理论不同）可以将其解释为模型和现实的巧合。本文讨论了其基础的选项和事实：Niels Bohr提出的关于哪些量子力学研究（与所有古典科学不同）的基本假设。量子力学涉及并发展了对设备的全球空间以及所研究量子实体的局部空间的进一步识别和分离的区分，作为彼此的互补。这将导致量子力学中模型和现实的类比互补性。这些设备既是绝对的“透明”，并且与反射的量子现实同时同时同时吻合。因此，Bohr的假设将模型和现实的巧合假定为量子力学认知的必要条件，而进一步的进一步体现了其对可分离的复杂希尔伯特空间的形式主义，进而表明，暗示缺乏隐藏变量的理论（或与之相等的能源保存在量子机械机制中的节约保护”）。设备和测得的实体交换不能是能源（对于不同的能量指数），而是量子信息（作为某种明确确定的波函数），因此，可以保存节约能量保存是一种推论的广义保护定律。尤其是，本地和全球空间（在标准模型中有理由证明）与量子力学基础中模型和现实的互补性同构。在该背景上，人们可以将“量子重力”的麻烦视为量子力学假设的基本直接推论。重力只能定义为一个关系，也可以通过一对不可分离的可分离复杂的希尔伯特空间来定义，无论是两个“零件”还是整体及其部分。相反，标准模型中的所有三个基本相互作用都是“平坦的”，只有“属性”：它们仅需要一个可分开的复杂希尔伯特空间即可定义。