演讲者:Hatakeyama-Sato博士,Kan (Dep。材料科学与工程学,东京科学研究所)标题:利用基础模型将化学实验转换为数据空间材料科学与工程学,东京科学研究所)标题:利用基础模型将化学实验转换为数据空间
摘要 — 网络犯罪是本世纪主要的数字威胁之一。尤其是勒索软件攻击显著增加,造成全球数百亿美元的损失。在本文中,我们训练和测试了不同的机器学习和深度学习模型,用于恶意软件检测、恶意软件分类和勒索软件检测。我们引入了一种新颖而灵活的解决方案,它结合了两种优化的恶意软件和勒索软件检测模型。我们的结果表明,在检测性能和灵活性方面都有一些改进。特别是,我们的组合模型为使用专门的、可互换的检测模块更容易地进行未来增强铺平了道路。索引词 — 恶意软件、勒索软件、PE 文件、防病毒、网络安全、人工智能
给了我很大的支持,使我完成了论文。感谢我独一无二的母亲,是她成就了今天的我。感谢一直支持我的爸爸。还有我的弟弟。然后,我还要感谢以下的人,没有他们,我就不可能完成这项研究并获得学位!我要感谢我的导师 Romain ROUVOY、Pierre RUST 和 Joel PENHOAT,他们在我完成论文期间给予了我巨大的支持,鼓励我并指导我完成这次冒险。我还要感谢我在论文期间合作过的人,包括 Arnaud DIQUELOU、Chakib BELGAID、Guillaume FIENI、Jean Remy FALLERI 以及参与我研究和采访的其他所有人。最后,我要感谢记者和审稿人,感谢他们同意成为评审团的一员,并在抽出时间阅读和审阅我的作品。
近年来,人工智能(AI)的社会应用正在迅速发展。许多论文研究了AI在医疗领域的应用。然而,关于AI应用于临床药学服务的研究却很少。我们报告了在处方审核的机器学习应用领域中尝试将AI应用于临床药学服务的尝试:通过语音识别解决药品问题以及通过自然语言处理自动将标准代码分配给药品名称信息。虽然两者都是探索性的尝试,但我们展示了将AI应用于临床药学服务的实用性。预计未来AI将支持和改变所有行业,包括医疗保健和临床药学服务。但是,AI并不是可以解决任何问题的魔法。使用人工智能程序时,需要了解其特点和局限性。面向即将到来的人工智能时代,临床药师需要提高人工智能素养。
安全 SLC 评估涉及全面的测试和评估活动,评估员将从中为每个控制目标及其相关的测试要求生成详细的工作文件。这些工作文件包含评估活动的全面记录,包括观察、配置、流程信息、访谈笔记、文档摘录、参考、屏幕截图以及评估期间收集的其他证据。安全 SLC 合规报告 (ROC) 实际上是从评估员的工作文件中得出的证据摘要,用于描述评估员如何执行验证活动以及如何得出和证明结果。从高层次上讲,安全 SLC ROC 提供了在安全 SLC 评估期间执行的测试活动和收集的信息的全面摘要。安全 SLC ROC 中包含的信息必须提供足够的细节和覆盖范围,以支持评估员的观点,即安全 SLC 合格软件供应商已满足 PCI 安全 SLC 标准中的所有控制目标。
本报告描述了对用于预处理连续模型的软件进行的一组测试的结果。它针对希望在解决方案计算之前更多地了解评估网格质量的有限元软件包用户。此处报告的工作重点是用于有限元分析的自动网格生成器。本报告的目的是解释一些影响网格质量的因素,讨论一些评估网格质量的方法,并使用在常用软件包上运行的测试来说明提出的观点。先前的计量软件支持 (SS f M) 计划已经对连续模型解决方案包进行了测试 [10, 11],从这项工作中获得的经验教训已被纳入 SS f M 测试算法和软件指南 [7]。
第一类要求适用于所有仪器。第二类需求涉及以下 IT 功能:测量数据的长期存储 (L)、测量数据的传输 (T)、软件下载 (D) 和软件分离 (S)。这些需求的每一组仅在存在相应功能时才适用。最后一类是进一步的仪器特定需求的集合。编号遵循 MID 中仪器特定附件的编号。可应用于给定测量仪器的一组需求块示意性地显示在图 2-1 中。