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自主无人机原型的设计用于检查隧道
可以根据特定要求定制针对GPS污染的隧道建设环境的无人机硬件平台设计。在[7]中，一种称为弹性微型传单的新型耐碰撞机器人旨在在密闭环境中进行导航。机器人保持低重量（<500g）和小框架（直径为0.32m），并通过在其坚硬的耐碰撞耐耐碰撞框架周围集成弹性襟翼来实现组合的刚性结合设计。在[8]中，为了提供快速的勘探能力，尤其是在地面机器人无法进入的区域中，使用了一支空中侦察员。这个空中机器人团队对建筑隧道环境的探索非常有用，同时考虑了一些极端的工作障碍。这些侦察员主要有三类，即中型多轨道，小型碰撞
元强化学习的理论分析
在各种平民和军事应用中，例如监视，检查，搜索和救援，机器人系统变得重要并变得越来越有用。尤其是，始终期望良好发达的自主系统使人免受危险和未知环境中的操作风险。但是，对于自主系统操作，具有此类特征的环境通常更具挑战性。例如，在受GPS有限的环境中，需要机器人来估计其状态并仅在传感器测量上做出决定，而无需访问精确的位置信息[1]。在工业场景中具有复杂的结构化环境，具有移动的人类和机器人，如图1，需要自主无人机才能在混乱的环境中导致其目标，并确保与人类的安全。因此，一个稳定的无人机硬件平台和安全的轨迹计划软件框架对于处理复杂的环境结构，动态障碍以及来自测量噪声和无法预测的移动障碍行为至关重要[2]。
蓝色大象检查熊猫：SQL
抽象数据预处理，将数据转换为适合训练模型的合适格式的步骤，很少发生在数据库系统中，而是在外部Python库中，因此需要首先从数据库系统中提取。但是，对数据库系统进行了调整以进行有效的数据访问，并提供汇总功能，以计算数据（偏见）中某个值的不足或过分代表所需的分布频率。我们认为，具有SQL的数据库系统能够执行机器学习管道，并发现技术偏见（通过数据预处理引起的）有效地。因此，我们提供了一组SQL查询，以涵盖数据预处理和数据检查：在预处理过程中，我们用标识符注释元组以计算列的分布频率。要检查分布更改，我们将预处理的数据集与元组标识符上的原始数据集一起加入，并使用聚合功能来计算每个敏感列的出现数量。这使我们能够检测到过滤元组的操作，从而删除了列的技术偏见，即使已经删除了列。为了自动生成此类查询，我们的实施将Mlinspect项目扩展到以Python编写的现有数据预处理管道到SQL查询，同时使用视图或公共表格表达式（CTES）维护详细的检查结果。评估证明，超出主机数据库系统的现代现代化，即umbra，加速了预处理和检查的运行时。即使是基于磁盘的数据库系统，甚至在实现视图时也显示出与UMBRA的相似性能。
NPS 关于披露学术工作中生成式 AI 使用的指导国防部关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，希望学生和作者标记在生成式 AI 的帮助下生成的文档。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向您的读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也要包含简短的描述性披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
00 Seven - 重新实现虚拟机取证：使用特权IN-VM代理的内省机密VM
机密VM的安全保证（例如，AMD的SEV）是一把双刃剑：防止恶意或折衷的云操作员固有地使现有的VM Intropsection（VMI）服务对不需要的VM检查的保护。但是，考虑到这些VM尤其针对敏感的工作负载（例如财务），他们的客户需要安全的法医功能。在本文中，我们使VM所有者能够远程检查其机密VM，而不会削弱VMS的构图对云平台。与幼稚的VM内存组合工具相反，我们的方法（称为00seven）是从强大的VM攻击者中隔离的，从而抵抗了内核级攻击，并且提供了VMI的功能，可以通过内存访问。00 SEVEN利用AMD SEV-SNP（称为VMPLS）的最新Intra-VM特权域，并扩展了QEMU/KVM Hypervisor，以提供VMPL-Aware网络I/O和VMI-I-a和VMI-I-sassists HyperCalls。这样，我们可以使用受保护的IN-VM法医代理服务VM所有者。代理为VM所有者提供了证明的远程内存和VM注册内省，分析的安全暂停tar- get以及页面访问陷阱和功能陷阱，所有这些都与云平台隔离（含量Hypervisor）和IN-VM rootkit。
尊重人，尊重地方 - HS2 社区参与战略，2024 年 11 月更新
HS2 将在英国两大城市伯明翰和伦敦之间提供零碳高速旅行，并通过现有铁路网络继续提供前往曼彻斯特、西北地区和苏格兰的服务。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
从...生物培训和分子鉴定淀粉酶...
摘要该酶在行业中的利用为生产过程带来了许多好处和优势。酶是生物催化剂，有效地催化反应和生化过程中的水解。但是，在行业中应用酶，尤其是有关酶稳定性的挑战。在高温下使用时，涉及工业酶应用的生产过程中遇到的障碍物是酶的低稳定性。热敏酶会受到损害或变性。嗜热微生物之所以选择产生嗜热酶的潜力。与其他酶相比，嗜热酶具有更好的热稳定性，使其成为未来工业生产过程的有效替代品。这项研究旨在将耐热剂细菌与Nglimut温泉沉积物，纤维素酶 - 产生的产生分离株的筛选，并使用16S rRNA条形码鉴定出最佳的分离株。结果表明，在温泉的沉积物中发现了22种细菌分离株。 TS-14是产生淀粉酶的最佳分离株，最高的平均淀粉液指数为2.38，而TS-15的纤维素解释指数最高为2.11。基于16S rRNA的识别，TS-14与阿贝洛杆菌法属芽孢杆菌的同源性身份为79％，而TS-15与叶肉芽芽孢杆菌具有100％同源性。版权所有：©2024，J.热带生物多样性生物技术（CC BY-SA 4.0）这些恢复是筛查细菌潜力的第一步，以生产嗜热酶，这些酶可以应用于未来的工业和生物技术公司的下游过程中。