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离壳弦 II：黑洞熵 摘要 目录
1994 年，Susskind 和 Uglum 提出，有可能从弦理论中推导出贝肯斯坦-霍金熵 A / 4 GN。在本文中，我们解释了这一论点的概念基础，同时阐明了它与诱导引力和 ER = EPR 的关系。根据 Tseytlin 的离壳计算，我们明确地从 α ′ 的领先阶球面图中推导出经典闭弦有效作用。然后，我们展示了如何利用这一点从圆锥流形上的 NLSM 的 RG 流中获得黑洞熵。 （我们还简要讨论了 Susskind 和 Uglum 提出的更成问题的“开弦图景”，其中弦在视界结束。）然后，我们将这些离壳结果与使用壳上 C / ZN 背景的竞争对手“轨道折叠复制技巧”进行比较，后者不考虑领先阶贝肯斯坦-霍金熵——除非允许快子在轨道折叠上凝聚。探讨了与 ER = EPR 猜想的可能联系。最后，我们讨论了各种扩展的前景，包括在 AdS 本体中推导出全息纠缠熵的前景。
网络安全中人工智能技术的叙述概述
诱饵：在钓鱼游戏中，不同类型的诱饵用于捕捉不同类型的鱼。同样，网络犯罪分子使用各种类型的诱饵（如钓鱼电子邮件或虚假网站）来诱骗用户点击链接或输入敏感信息。 上钩：一旦鱼上钩，鱼钩就被设置好了。同样，一旦用户陷入钓鱼骗局或下载恶意附件，攻击者就会在系统中立足并开始攻击。 收线：一旦鱼上钩，目标就是快速安全地将其收线。在网络安全中，一旦检测到攻击，目标就是遏制攻击并防止进一步损害。 引诱：在钓鱼游戏中，垂钓者可能会使用诱饵来模仿特定类型鱼的运动并将其吸引到诱饵上。同样，攻击者可能会使用社会工程技术来操纵用户泄露敏感信息或下载恶意软件。 广撒网：在钓鱼游戏中，钓鱼者可能会广撒网以增加捕鱼的机会。同样，攻击者可能会使用群发垃圾邮件活动或其他自动化工具来瞄准大量潜在受害者。
基于意图检测的自动驾驶助手...
摘要。车辆安全性每年都在提高。最近，大脑信号被用于辅助驾驶员。试图做运动会在大脑的特定区域产生电信号。我们开发了一个基于运动意图的系统来辅助驾驶员并防止车祸。这项工作的主要目标是提高对外部危险的反应时间。运动意图由名为 Open-BCI 的便携式设备的 16 个通道记录。通过公共空间模式提取特征，这是基于运动图像的脑机接口 (BCI) 系统中众所周知的方法。通过使用增强型公共空间模式 (CSP)（称为强不相关变换复杂公共空间模式 (SUTCCSP)），提取预处理数据的特征。考虑到脑电图 (EEG) 的非线性特性，使用带有核技巧分类器的支持向量机 (SVM) 将特征分为 3 类：左、右和刹车。由于使用开发的 SVM，可以提前 500 毫秒预测命令，系统准确率平均为 94.6%。
量子极值表面处方的领先阶修正
摘要：我们表明，量子极值表面 (QES) 处方的简单应用会导致矛盾的结果，必须在领先阶上进行校正。当存在第二个 QES（领先阶的广义熵严格大于最小 QES）并且两个表面之间存在大量高度不可压缩的体积熵时，就会出现校正。我们将校正的来源追溯到 QES 处方的复制技巧推导中使用的假设失败，并表明更仔细的推导可以正确计算校正。使用一次性量子香农理论（平滑最小和最大熵）的工具，我们将这些结果推广到一组确定 QES 处方是否成立的精炼条件。我们发现了对纠缠楔重构（EWR）所需条件的类似改进，并展示了如何将 EWR 重新解释为一次性量子态合并（使用零位而不是经典位）的任务，重力能够以最佳效率实现这项任务。
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
斯图尔特的自由，正直和兄弟会的悖论
教授等同于曲棍球的“帽子戏法” - 在曲棍球中，在一场比赛和学院中打进三个进球，在本质上同时发表了三篇重要的法律评论文章。除了共同撰写的书评外，斯图尔特以前没有出版过与环境法有关的任何法律奖学金。Yet in the spring of 1977, Stewart simultaneously published three major environmental law review articles in three different symposia that crisscrossed the country: (1) Paradoxes of Liberty, Integrity and Fraternity: The Collective Nature of Environmental Quality and Ju- dicial Review of Administrative Action for a symposium held at Lewis & Clark University School of Law on “Environmental Reg- ulation and Individual Liberty”; 2（2）在爱荷华大学“环境心理决策”的一项研讨会上，在《环境决策》的司法审查中发展管理和准宪法法：《清洁空气法》的经验教训； 3和（3）牺牲的金字塔？联邦制在强制国家实施国家环境政策的问题，这是耶鲁大学法学院“联邦制”研讨会的一部分。4
定向图的能量和兰德索引
对称性对称性以及我们对能量和兰德指数变化的定义，我们需要适应我们的方法。特别是我们定义与内部和外部程度相关的内部和外部能量。为了描述我们使用的（1）中的相等性，我们所谓的遗传化技巧，将挖掘物的能量与两部分图的能量相关联。此外，该技术允许为定理6和9提供另一个证据。除了本介绍之外，该论文的组织如下。在第2节中，我们介绍了Nikiforov定义的Digraph的能量。我们还定义了顶点e +（v）的外能和顶点e-（v）的内能，并证明对于相邻的顶点e +（v i）e-（v j）≥1。在第3节中，我们证明了本文的主要结果，即（1）中的不平等现象及其相应的Randic指数和能量。第4节致力于冬宫化技巧。我们使用这种技术给出了本文主要定理的另一个证明，并描述了（1）中平等性充分填写的图。
企业家发展奖 - Politico
美国小企业管理局和 SCORE“美国小企业顾问”很荣幸将圣地亚哥 SCORE 评为全国年度最佳 SCORE 分会。圣地亚哥 SCORE 的服务增长速度惊人，公众宣传活动成功，客户满意度极高。分会在整个圣地亚哥县发挥着重要作用，在圣地亚哥 SCORE 总裁蒙蒂·迪金森和 SCORE 地区总监罗德·米斯的领导下，仅去年一年就通过辅导课程和研讨会提供了 11,000 多项服务。蒙蒂曾担任汽车零部件制造商 Key Safety Systems 的首席运营官，现已退休，拥有丰富的商业经验。他目前是大圣地亚哥男孩和女孩俱乐部的董事会成员。罗德·米斯的宝贵指导对分会大有裨益。罗德从自己创办的汽油分销公司 TRICK Enterprises 退休后，一直担任志愿导师。他在德士古公司的销售和营销背景帮助他在圣地亚哥 SCORE 担任过许多职位，包括营销副总裁和分会主席。 Rod 还是 SCORE 全国营销咨询委员会的成员，负责为全国营销计划提供指导和建议。圣地亚哥 SCORE 增加了新的分支机构和网络摄像头，志愿者可以通过网络摄像头为客户提供面对面的指导。该分会与不同的当地组织合作，每月为 150 名与会者举办一次女性商业圆桌早餐会。
PhishCatcher：客户端防御网络欺骗...
PhishCatcher：使用机器学习1 Mr.G的客户端防御网络欺骗攻击。Harish Kumar，2 B. Srivani，3 B. Nikhitha，4 C. Varshitha 1电子和传播工程系助理教授，Malla Reddy工程学院，妇女Maisammaguda，Dhulapally Kompally，Medchal Rd，Medchal Rd，M，Medchal Rd，M，Secunderabad，Secunderabad。2,3,4，Malla Reddy工程学院电子与传播工程系学生，MALLA REDDY工程学院，Maisammaguda，Dhulapally Kompally，Medchal Rd，M，Medchal Rd，M，Secunderabad，Telangana。摘要网络安全面临着一个巨大的挑战，即保持用户私人信息（例如密码和PIN代码）的机密性和完整性。每天将数十亿用户暴露于伪造登录页面，要求秘密信息。有很多方法可以欺骗用户访问网页，例如网络钓鱼邮件，诱人的广告，点击插错，恶意软件，SQL注入，会话劫持，中间人，拒绝服务和交叉站点脚本攻击。Web欺骗或网络钓鱼是一种电子技巧，攻击者构建合法网页的恶意副本，并请求用户的私人信息（例如密码）。为了应对此类漏洞，研究人员提出了几种安全策略，但他们面临延迟和准确性问题。为了克服此类问题，我们根据机器学习技术提出和开发客户端的防御机制，以检测欺骗的网页并保护用户免受网络钓鱼攻击。该算法采用四种不同类型的Web功能作为输入，然后随机森林分类器决定是否对登录网页进行了欺骗。作为一种概念证明，开发了一种被称为PhishCatcher的Google Chrome扩展程序，它是开发了实现我们的机器学习算法的，该算法将URL归类为可疑或值得信赖。为了评估扩展的准确性和精度，对实际Web应用程序进行了多个实验。实验结果表明，在400个分类的Pheded和400个合法URL上进行的试验的精确度很高，为98.5％，为98.5％。此外，为了测量我们的工具的潜伏期，我们进行了40多个浮网罗的实验。PhishCatcher的平均记录响应时间仅为62.5毫秒。I.介绍于2022年1月1日，法国国家数字科学与技术研究所（INRIA）的成员/用户收到了法语中的一封电子邮件，要求用户使用直接链接https：//www.educationonline确认其网络邮件帐户。nl/cliquez.ici.cas.inria.fr.cas.login/login.htm l。单击此链接时，它需要一个假，但出现了真正的中央身份验证登录页面。此
kpmg网络威胁情报平台
lumma窃取器是通过网络钓鱼电子邮件，恶意广告，剥削套件，折磨YouTube视频促进破解软件的折磨，以及最近通过伪造的Captcha页面。这些CAPTCHA页面欺骗用户单击它们，运行下载恶意软件的基本64编码的PowerShell脚本。PowerShell脚本使用了一个受信任的Windows实用程序MSHTA.EXE，下载并执行包含Lumma有效载荷的JavaScript。有效载荷是通过混淆的脚本，下载的存档文件执行的，并将恶意代码注入合法应用程序。为了逃避防病毒检测，诸如“ killing.bat”之类的脚本用于通过扫描防病毒过程来识别和禁用安全软件。在数据盗窃过程中，浏览器存储的凭据，cookie，加密货币钱包信息，2FA令牌以及带有“种子”，“ Pass”或“ Wallet”之类的关键字的文件。被盗数据通过用于C2通信的加密HTTPS连接传输到攻击者控制的服务器，通常托管在“ .shop”域或CDN上。隐形策略包括扫描VMS和调试工具，将恶意活动隐藏在背景过程中，并使用受信任的系统工具避免检测。