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互动感知的轨迹维修符合正式的交通规则
摘要 - 符合条件的合规性对于自动车辆的运动计划至关重要。如果最初计划的轨迹vi-Olates traffirfimful fraffim fraffim fraffim，则建议修复它，而不是完全对其进行补充以节省计算时间。然而，没有轨迹修复框架可以考虑交易参与者之间的相互作用，这可能导致保守的驾驶行为。为了解决这个问题，我们第一次提出了基于游戏理论的互动感知轨迹修复算法。我们的新型算法预测了修复轨迹对其他交通参与者的影响，然后以最佳结果执行轨迹候选者。为了证明我们的维修机制，我们将其集成到一个后退的运动计划框架中。使用CommonRoad基准套件对我们的方法进行评估，表明与互动 - 纳维尔修复策略相关联 - 我们的方法避免了不必要的保守驾驶行为，并实现了更高的维修率。
调查自动驾驶汽车对撞车严重性和交通安全性的影响
交通事故是全国性的公共卫生问题，但是自动驾驶汽车（AV）有可能通过消除其最常见的原因，人为错误来大大降低事故的严重性和频率。通过分析加利福尼亚州汽车部门发布的数据，研究人员确定了影响AV崩溃严重程度的因素，但是，没有一个通过文献综述进行的。本文的目标是多方面的：通过识别和分类导致事故严重性的因素，以制定解决公众安全问题的策略清单，并承认不可避免的碰撞的伦理，以了解和分类导致事故严重性的因素，以了解公共道路上的AVS行动。为了实现这些目标，根据关键字搜索进行了全面的文献综述。在进行多步筛选和排除过程之后，对107个相关出版物进行了详细的审查，并将导致撞车严重程度增加的因素分为14个类别。文献表明，尽管大多数事故中的AV都不是过错的，尽管它们的倾向比传统的汽车更高，该汽车涉及后端碰撞，并且专门设计用于最小化事故的数量，但可能面临不可避免的事故。对于政策制定者和制造商的利益，确定了这些事故的道德困境和7项策略的11种策略，这些策略是针对提高公众看法的AV安全性的7种策略。
TRAF 三聚体通过 RING 结构域二聚化形成免疫信号网络
肿瘤坏死因子 (TNF) 受体相关因子 (TRAF) 是一个在免疫信号传导中发挥关键作用的蛋白质家族 [1,2]。据报道，TRAF 与几个受体家族相关，例如 TNF 超家族、Toll 样受体 (TLR)、RIG-I 样受体 (RLR)、NOD 样受体 (NLR) 和细胞因子受体，以调节信号传导 [1]。支架泛素链的组装是这些途径的共同特征，TRAF 被广泛认为在调节它们的形成中发挥作用 [3,4]。鉴于 TRAF 在免疫信号传导中的重要性，TRAF 功能中断与疾病（包括癌症和炎症性疾病）的发展有关也就不足为奇了 [2,5,6]。例如，TRAF6 的过度表达与胃癌和胶质母细胞瘤患者的肿瘤形成和不良预后有关 [7,8]，而
来自开放互联网资源和网络的数据集成...
性行为的抽象受害者通过使用胁迫，欺骗或欺诈而被迫进行性剥削，并经常发现自己被迫陷入监禁和奴隶制的局势。这种形式的人类官员是一种严重的重罪，执法人员正在积极进行抗击此类犯罪的工作，特别是专注于年龄不足的性行为。经常可以将造成的性剥削掩盖为诸如互联网上的广告，护送和按摩服务（EMS）之类的服务。在本文中，我们描述了执法支持系统的原型，该系统旨在每天提取在线数据，相关信息，发现隐藏模式并显示相关的导致执法人员。该系统使用信息来进行和集成，自然语言处理，图像分析和数据链接技术来允许各种形式的相关信息可视化来支持性交的相关性。执法机构已在特定场合使用它，并正在开发以适应某些运营需求。
适应于...的空中交通数据的新表示法
摘要 — 空中交通通常以简单的指标来表征，例如在给定区域上空飞行的飞机数量或在时间窗口内飞行的总距离。例如，这些值可用于估计给定控制中心所需的空中交通管制员的粗略数量或进行经济研究。但是，这种方法不适用于更复杂的情况，例如在空域比较或空中交通管制员培训中遇到的情况。本文介绍了一种基于可靠理论框架的交通数据创新表示方法。它将为许多专用于交通分析的工具铺平道路。基于局部协方差的提取，获得了一个具有对称正定矩阵空间中值的网格。它可以作为比较的基础，也可以进行过滤和选择，以获得适合有效复杂性评估的交通状况摘要。
notAffict检测解决方案和移动性平台
一旦安装并运行，这种高性能的多模式检测系统就可以在本地运行，而无需外部连接，可以迎合那些喜欢（或无法）在交叉点上连接其设备的基础架构所有者。该系统独立运行，通过train of traf oc柜中指定的通信总线链接到tra -of Controler。用户可以通过连接到机柜内的notra -of接口模块来直接访问设备，配置并直接检索train -uct数据。
流量分析开发套件 (TADK)：启用实时……
摘要 — 加密流量分析和未知恶意软件检测等复杂的流量分析强调了对分析网络流量的高级方法的需求。使用固定模式、签名匹配和规则来检测网络流量中已知模式的传统方法正在被 AI（人工智能）驱动的算法所取代。然而，由于缺乏高性能 AI 网络专用框架，因此无法在网络工作负载中部署基于 AI 的实时处理。在本文中，我们描述了流量分析开发工具包 (TADK) 的设计，这是一个专门用于基于 AI 的网络工作负载处理的行业标准框架。TADK 可以在从数据中心到边缘的网络设备中提供基于 AI 的实时网络工作负载处理，而无需专门的硬件（例如 GPU、神经处理单元等）。我们已在商用 WAF 和 5G UPF 中部署了 TADK，评估结果表明，TADK 可实现高达 35 的吞吐量。流量特征提取每核 3 Gbps，流量分类每核 6 Gbps，并且可将 SQLi/XSS 检测时间降低至 4 。每个请求 5 µs，准确率高于固定模式解决方案。
深入加固Q学习，用于智能交通信号控制，部分检测
摘要 - 智能传统信号控制器，将DQN算法应用于传递光策略优化，通过将TRAF-Fimfimals调整到实时交通状态，可以充分地减少交通拥堵。文献中的大多数命题都认为，检测到十字路口的所有车辆都是不现实的情况。最近，新的无线通信技术已通过基础设施对连接的车辆进行了成本范围的检测。只有当前配备的总量的一小部分，可以在低检测率下执行的方法。在本文中，我们提出了一个深钢筋Q学习模型，以优化孤立的交叉点，在具有连接车辆的部分可观察到的环境中。首先，我们在RL框架中介绍了新颖的DQN模型。我们为部分可观察到的环境引入了新的状态表示形式，并为传播信号控制提供了新的奖励功能，并提供网络体系结构和调整的超参数。第二，我们以两个步骤在多种情况下在数值模拟中评估模型的性能。首先完全检测到现有的驱动控制器，然后部分分解，并与互联车辆比例的损失估计值进行部分分解。最后，从获得的结果中，我们定义了可接受和最佳性能水平的检测率。该模型的源代码实现可在以下网址获得：https：//github.com/romainducrocq/dqn-itscwpd
自动化对空中交通管制员行为的影响
摘要：空中交通管制员必须快速做出决策以确保空中交通安全。他们的行为对空中交通管理 (ATM) 系统的运行有重大影响。自动化工具通过减少管制员的任务负荷增强了 ATM 系统的能力。在过去十年中，人们非常关注开发先进的自动化。然而，人们对自动化对空中交通管制员行为的影响知之甚少。在这里，我们通过实证测试了三种自动化水平（包括手动、注意力引导和自动）以及不同交通水平对眼球运动、态势感知和心理工作量的影响。结果表明，注意力引导组和自动化组的凝视和扫视行为存在显著差异。交通影响手动模式或注意力引导模式下的眼球运动，但不影响自动模式下的眼球运动。结果还支持使用自动化来增强态势感知同时减少心理工作量。我们的工作对于自动化和操作程序的设计具有潜在的意义。