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根据信息自由法 (5 USC & 522)。我，您的名字，请求以下记录/文件：（尽可能具体地说明您请求的文件/记录，包括日期和时间范围）我从下面复制/粘贴一个选项接受明显可发布。不接受明显可发布。为了帮助您确定我的状态以评估费用，您应该知道我是个人，寻求信息用于个人用途而不是商业用途。我愿意支付处理我的请求期间产生的费用，最高 $$。如果估计费用超过 $$，请在继续处理我的请求之前先通知我。我的联系信息是：您当前/有效的邮寄地址个人电子邮件电话号码请附上您的非政府身份证件的复印件。（例如驾驶执照或州身份证）。请勿使用您的 CAC 或政府电子邮件地址。FOIA 请求不能以政府身份提出，而必须以平民身份提出。
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ACM 参考格式：Erik Hemberg 和 Una-May O'Reilly。2021 年。使用整理的网络安全数据集进行机器学习和人工智能。在 ACM KDD AI4Cyber：KDD'21 上第一届人工智能网络安全分析研讨会，2021 年 8 月 14 日至 18 日，虚拟。ACM，美国纽约州纽约，5 页。https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn
有时彼此之间有外部链接。在这里，我们展示了如何使用单个数据集 BRON 1 ，该数据集支持行为级别的 AI 建模和 ML 推理，见图 1，方法是使用一组合并的关键公共威胁和漏洞信息源。BRON 在 [11] 中有完整描述。不幸的是，公共威胁和漏洞信息是从历史攻击中提取的，例如高级持续性威胁 (APT)。事后，APT 被分类和定义为特定行为者追求目标的行为，构成具有特定策略、技术和程序的威胁。攻击目标被列为硬件或软件漏洞或暴露，有时它们本身会交叉引用到代码、设计或系统架构中发现的某种弱点。攻击模式是手动识别和枚举的。根据其类型，每个信息单元都填充为特定数据库的条目，并进行一定程度的交叉引用。组合数据库之间具有不规则的成对链接，可用于防御推理。本文展示了将四个公共数据库的数据合并成一个图形数据库 BRON [11] 的用途。这四个数据库分别是：
ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。
ACM 参考格式：Abolfazl Lavaei、Bingzhuo Zhong、Marco Caccamo 和 Majid Zamani。2021 年。迈向值得信赖的人工智能：随机网络物理系统中未经认证控制器的安全管理架构。在网络物理系统的计算感知算法设计 (CAADCPS'21) 中，2021 年 5 月 19-21 日，美国田纳西州纳什维尔。ACM，美国纽约州纽约，2 页。https://doi.org/10.1145/3457335。3461705
1 摘要 基于人工智能（又称 AI）的控制器在信息物理系统（CPS）中被广泛应用以完成复杂的控制任务，因而在过去几年中受到了广泛关注。然而，保证配备此类（未经认证的）控制器的 CPS 的安全性和可靠性目前非常具有挑战性，这在实际许多安全关键应用中至关重要。为了解决这一困难，我们提出了一种 Safe-visor 架构，用于在随机 CPS 中对基于 AI 的控制器进行沙盒处理。所提出的框架包含（i）一个基于历史的监控器，它检查来自基于 AI 的控制器的输入并在系统的功能性和安全性之间做出妥协，以及（ii）一个安全顾问，当基于 AI 的控制器危及系统的安全时提供后备。通过采用这种架构，我们为可以用确定性有限自动机（DFA）的接受语言表示的那些类别的安全规范的满足提供了正式的概率保证，而基于人工智能的控制器虽然不可靠，但仍可以在控制回路中使用。
Michael Anis Mihdi Afnan、Cynthia Rudin、Vincent Conitzer、Julian Savulescu、Abhishek Mishra、Yanhe Liu 和 Masoud Afnan。2021. 人工智能在体外受精中选择胚胎的伦理实施。2021 年 AAAI/ACM 人工智能、伦理和社会会议 (AIES '21) 论文集，2021 年 5 月 19-21 日，美国虚拟活动。ACM，美国纽约州纽约，11 页。https://doi.org/10.1145/3461702.3462589
体外受精 (IVF) 是一种彻底改变不孕症治疗的临床技术。该过程包括在实验室中使卵子受精，然后将产生的胚胎移植到子宫中。自然受精和受孕是一种低效的过程，任何特定胚胎活产的几率都很低。自然和医学治疗的解决方案是创造多个胚胎，以便最终可能有一个胚胎着床。在自然界中，成本是怀孕时间，如果没有胚胎着床，则需要承受无子女的痛苦。在临床实践中，成本还以美元来衡量。为了提高临床实践的效率，人们非常重视选择最有可能着床的胚胎。实验室最近的一项创新是几天内对培养中的胚胎进行延时成像。这产生了数千个视觉数据点，并有望通过基于人工智能 (AI) 的模型增强胚胎选择过程。在本文中，我们概述了 IVF 过程，回顾了目前使用人工智能进行胚胎选择的方法，讨论了在此特定领域使用人工智能的伦理问题，并提出了有关这项新技术的伦理实施建议。最后，我们鼓励人工智能研究人员与生育临床医生合作，以有意义且合乎道德的方式推进这项研究。
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Equiflunet页面疫苗当前的建议和英国疫苗（如其他流感病毒），马流感不断变化，因此需要定期更新疫苗菌株。信息是从世界各地的病毒中收集的，该信息用于推荐适合疫苗的菌株。作为此过程的一部分，HBLB赞助了英国对马流感的监视。一个独立的全球专家小组，包括英国科学家，每年都会开会选择菌株。官方建议已获得世界动物健康组织（OIE）的批准，可在OIE网站上找到。当前的建议是，国际市场的疫苗应包含佛罗里达sublineage的进化枝和进化枝2病毒：进化枝1由A/EQ/South Africa/04/2003型或A//eq/ohio/2003样病毒表示。进化枝2由A/eq/Richmond/1/2007样病毒表示，自2010年以来，建议没有更改。英国可用的两种疫苗包含推荐的进化枝1菌株，只有一种产品包含推荐的进化枝2菌株：
集成的能源管理。页面
氢技术现在使我们能够将其视为“无排放，无损电池”。澳大利亚国家氢战略最初是在利基集线器中浓缩氢的使用，这将促进国内需求。通过我们的合作伙伴关系和开发综合能源解决方案的能力，我们能够协助您将氢作为替代能源。我们设计项目，协调市场以及提供由澳大利亚丰富的可再生能源驱动的新技术（电子和燃料电池）的能力。重新思考可持续性PTY Ltd ACN：622 347 273级别10，墨尔本街530号，墨尔本VIC 3000 www.rethinksustainability.com.au Rob Gell AM。m：0412 327 185 E：rob@rethinksustainability.com.au Justin McFarlane。m：0410 325 111 E：justin@rethinksustainability.com.au
个人简历（最多 4 页）
我的研究活动始于 1981 年，当时我完成了学士论文，在论文中我对音频和射频中的铁电材料进行了介电测量。由此自然而然地，我对凝聚态物质的介电响应产生了兴趣，更具体地说是对取向极化响应的研究，1985 年我的博士论文就是针对这一问题进行的答辩。传统上，介电响应是通过与指数响应函数相关的 Debye 模型来描述的。然而，在凝聚态物质中，很少找到符合此模型的介电响应，并且以经验方式在时间或频率域中提出了函数。在我的论文中，提出了理论模型，并计算了响应函数，该响应函数通常为非指数（威廉斯-瓦特）。该响应函数导致复杂的磁化率，类似于在凝聚态物质中经常获得的磁化率。这些模型将偶极子视为一个两级系统，它们与网络的相互作用（以谐波方法处理）赋予了它们动态行为。从这项工作中，我发表了四篇文章。完成博士论文后，我加入了当时物理系的其他成员，他们开始与萨拉戈萨大学有机化学系合作研究液晶，并一直持续到今天。这些年来，我们分享了国家项目（MEC、CICYT、MICINN ......）以及欧洲项目网络的协调研究项目。