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World File Search System不变
生成的AI和WMD不变：
人工智能（AI）的出现为WMD不扩散带来了巨大的机会和挑战。一方面，AI引入了新的风险，因为州和非国家行为者可以采用这些新技术来实现武器开发和使用。1 AI还可以引入其他潜在的存在风险，其中一些我们可能没有想象过。另一方面，AI有可能成为检测和分析扩散风险，支持武器控制验证和条约谈判的强大工具，并获得对增生者决策的新见解。3然而，即使AI的好处也有主要风险，当时将大规模杀伤性武器（WMD）不变。为了利用这些好处，决策者还必须应对新的风险，包括对WMD不扩散却相对较新的网络脆弱性，但依赖软件，硬件和可渗透网络的AI系统固有的。4
用于患者的局部不变散射变压器......
基于连续脑电图 (cEEG) 的视觉频谱表示的患者独立癫痫活动检测已广泛用于诊断癫痫。然而，由于不同受试者、通道和时间点的细微变化，精确检测仍然是一项相当大的挑战。因此，捕获与高频纹理信息相关的脑电图模式的细粒度、判别性特征尚未解决。在这项工作中，我们提出了散射变压器 (ScatterFormer)，这是一种基于不变散射变换的分层变压器，它特别关注细微特征。特别是，解缠结的频率感知注意力 (FAA) 使变压器能够捕获具有临床信息的高频成分，基于多通道脑电图信号的视觉编码提供了一种新的临床可解释性。在两个不同的癫痫样检测任务上的评估证明了我们方法的有效性。我们提出的模型在 Rolandic 癫痫患者中实现了 98.14% 和 96.39% 的中位 AUCROC 和准确率。在新生儿癫痫发作检测基准上，其平均 AUCROC 比最先进的方法高出 9%。
随机平移不变哈密顿量及其谱隙
在量子多体物理学中，基态上方谱隙的存在对基态关联和纠缠特性具有重大影响 [1, 2, 3, 4]。谱隙的闭合也与拓扑量子相变的发生密切相关，因为量子相的现代定义依赖于通过 Hastings 的准绝热演化概念存在的带隙汉密尔顿量路径 [5, 6, 7]。在汉密尔顿量的各种“局部”扰动下谱隙的稳定性是一个活跃的研究领域 [8, 9, 10, 11, 12]，为了利用这些稳定性结果，拥有广泛的带隙汉密尔顿量网络用于进一步的稳定性分析当然是有益的。一般来说，有关谱隙的问题是物理学中许多最具挑战性的未决问题的核心。两个例子是霍尔丹的猜想，即反铁磁海森堡链的自旋值为整数时存在谱隙[13,14]，以及杨-米尔斯质量间隙，这是一个千年难题。有关谱隙相关性的更多背景信息，请参阅[15,7]。鉴于谱隙的存在具有很强的物理意义，人们对确定严格推导谱隙的数学技术有着浓厚的兴趣。已经发现，除极少数例外，只有特殊的无挫折哈密顿量才适合严格推导。
高维和置换不变异常检测
由于学习高维概率致密性的困难，用于新物理过程异常检测的方法通常仅限于低维空间。尤其是在组成级别上，在流行密度估计方法中，很难纳入理想的特性，例如突变不变性和可变长度输入。在这项工作中，我们基于扩散模型引入了粒子物理数据的置换不变的密度估计值，该模型是专门设计用于处理可变长度输入的。我们通过利用学习的密度作为置换式异常检测评分来证明我们的方法论的功效，从而有效地识别了仅背景假设下的可能性很小的JET。为了验证我们的密度估计方法，我们研究了学习密度的比率，并与受监督分类算法获得的密度相比。
Commvault®Cloud的不变基础架构体系结构
InternetSecurity®中心（CIS®）基准和安全技术实施指南（STIG）是两个主要的第三方基线，用于基础架构硬化的公共和私人组织。两个硬化标准都有许多相似之处；但是，尽管CI主要在广泛的商业组织中采用，但柱头主要用于美国政府部门，因为它们包含美国政府规定的特定语言。标准化的硬化指南使组织拥有最佳的可用信息，以缩小基础架构差距。它还可以帮助组织在各自的行业中保持合规性。Commvault已验证了核心平台基础架构的CIS硬化标准。Hyperscale X存储是使用柱头预先固定的，因此它已准备好在政府部门进行部署。
揭开确保智能合约的不变有效性
与安全攻击相关的智能合约交易通常与攻击事件前的历史良性交易相比，通常会表现出不同的行为模式。已经提出了许多运行时监测和守卫机制来验证不变性并停止异常交易，但使用不变的经验有效性仍然在很大程度上没有探索。在本文中，我们研究了23个流行的8个类别的普遍不变式，它们要么以引人注目的协议部署，要么由领先的审计公司和安全专家认可。使用这些完善的不变性作为模板，我们开发了一个工具Trace2Inv，该工具根据其历史交易数据动态生成针对给定合同定制的新不变性。我们评估了42份智能合约的Trace2Inv，这是以太坊区块链上27个不同漏洞的受害者。我们的发现表明，仅凭最有效的不变后卫就可以成功地阻止27个确定的漏气量，而气体开销最少。我们的分析还表明，即使经验丰富的攻击者试图绕开它们，大多数不变性也仍然有效。此外，我们研究了组合多个不变后卫的可能性，从而阻止了27个基准漏洞中的23个，并达到了低至0的假阳性率。28％。Trace2Inv显着胜过最先进的智能合同不变式采矿和交易攻击检测。trace2inv还出人意料地发现了两项先前未报告的利用交易。
互补测量中的总方差和不变信息
在经典测量中，观察通过揭示系统被认为是预先存在的、独立于观察的属性来消除我们对状态的无知。香农信息是量化经典系统所携带信息量的理想度量。它也是我们对经典系统属性的无知的自然度量。然而，对于量子测量，情况则大不相同，因为不能说量子测量揭示了量子系统的预先存在的属性。因此，香农熵在量子物理学中可以被认为是概念上的不足。布鲁克纳和泽林格引入了一个量作为总信息的新度量，该量是通过对一组完整的相互补充的测量中的单个测量求和而获得的[1,2]。这种量子信息度量考虑到在测量之前已知的量子系统的唯一特征是各种事件发生的概率。这个量可以表示为
大黄金集合的线性时间不变模型
摘要：系统识别中的方法用于获得线性时间不变的状态空间模型，这些模型可以描述大量集合集合的水平平均温度和湿度如何随时间在小强迫下而演变。此处研究的整个集成集成在辐射 - 对流平衡中模拟了云系统解析模型。识别模型扩展了过去研究中使用的稳态线性响应函数，并提供了转移函数，噪声模型以及与二维重力波耦合时的转移函数，噪声模型和对流的行为。开发了一种新的程序，将状态空间模型转换为可解释的形式，该形式用于阐明和量化积云对流中的记忆。此处研究的线性问题是为获得数据驱动和解释的Coarteption的更一般努力的有用参考点。