XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System化盒
自主移动性测试沙盒集成框架
TGA监管沙箱使企业和组织可以在监管监督下测试其自主系统解决方案，服务或业务模型。目的是为批准的申请人提供空间和准则，以在封闭的验证地面环境或可以在特定时间窗口进行调整或放松法规的开放道路上进行测试，以适应可能不适合当前监管框架的新技术和方法。这有助于监管机构了解新的自动驾驶汽车的工作方式以及现有法律中可能需要进行哪些调整，以促进其安全有效地融入市场。
组织工具盒-IHC关键测定性能...
来自2个乳腺癌的显微照片，MRQ-50克隆具有异常PAX8的表达。用苏木精和曙红（a，d）染色时，两个肿瘤都是高级的，具有坏死。用MRQ-50抗体（B，E）对PAX8进行免疫组织化学显示肿瘤细胞和淋巴细胞（箭头）的核阳性。PAX8 IHC，带有BC12克隆（C，F）不染色肿瘤或淋巴细胞。PAX8 IHC，带有BC12克隆（C，F）不染色肿瘤或淋巴细胞。
电池盒高级HVS/HVM组合盒安装...
如果在封闭的环境中定位，请确保该区域通风并允许定期再循环空气。如果安装在开放环境中，请将外壳放置在不断遮蔽并保护不受直射阳光的区域中。这些措施对于防止不必要和过度过热的措施很重要，这会延长时间延长内部插入的零件的持续时间和操作。
军事武器人工智慧(AI)化对战争伦理影响之研究
2019年，https://brokingdefense.com/2019/10/ethical-ai-for-war-defense-innovation-board-says-it-can-be-done/，
DeepGo：预测定向灰盒模糊测试
在本文中，我们提出了一个预测定向灰盒模糊测试器 DeepGo，它可以结合历史和预测信息来引导 DGF 通过最佳路径到达目标站点。我们首先提出路径转换模型，该模型将 DGF 建模为通过特定路径转换序列到达目标站点的过程。突变产生的新种子将导致路径转换，而高奖励路径转换序列对应的路径表示通过它到达目标站点的可能性很高。然后，为了预测路径转换和相应的奖励，我们使用深度神经网络构建虚拟集成环境 (VEE)，它逐渐模仿路径转换模型并预测尚未采取的路径转换的奖励。为了确定最佳路径，我们开发了一个强化学习模糊测试 (RLF) 模型来生成具有最高序列奖励的转换序列。RLF 模型可以结合历史和预测的路径转换来生成最佳路径转换序列，以及指导模糊测试突变策略的策略。最后，为了练习高奖励路径转换序列，我们提出了行动组的概念，全面优化模糊测试的关键步骤，实现高效到达目标的最优路径。我们在 2 个基准测试套件（共 25 个程序，100 个目标站点）上对 DeepGo 进行了测试。实验结果表明，与 AFLGo、BEACON、WindRanger 和 ParmeSan 相比，DeepGo 在到达目标站点方面分别实现了 3.23 倍、1.72 倍、1.81 倍和 4.83 倍的加速比，在暴露已知漏洞方面分别实现了 2.61 倍、3.32 倍、2.43 倍和 2.53 倍的加速比。
关键代码引导的灰盒模糊测试
新提交的提交容易将漏洞引入程序。作为一种有前途的对策，可以使用定向灰盒模糊测试器通过将提交更改位置指定为目标来测试提交更改。但是，现有的定向模糊测试器主要侧重于达到单个目标，而忽略了对其他受影响代码的多样化探索。因此，它们可能会忽略在远离更改位置的位置崩溃的错误，并且在多目标场景中缺乏直接性，这在提交测试的背景下都很常见。在本文中，我们提出了一种直接灰盒模糊测试器 WAFLG O ，以有效发现提交引入的漏洞。WAFLGO 采用一种新颖的关键代码引导输入生成策略来彻底探索受影响的代码。具体而言，我们确定了两种类型的关键代码：路径前缀代码和数据后缀代码。关键代码首先引导输入生成逐渐、增量地到达更改位置。然后，在保持关键代码可达性的同时，输入生成策略进一步鼓励在探索受影响代码时生成输入的多样性。此外，WAFLGO 引入了一种轻量级多目标距离度量，用于直接和彻底检查所有更改点。我们实现了 WAFLG O，并使用提交引入的 30 个真实错误对其进行了评估。与 8 种最先进的工具相比，WAFLGO 实现了平均 10.3 × 的加速。此外，WAFLGO 在测试最近 50 次提交的真实软件（包括 libtiff、fig2dev 和 libming 等）时发现了 7 个新漏洞，其中包括 4 个 CVE。
人工智能中设计和默认的隐私沙盒 ...
针对侵犯人权的风险实施适当的问责措施。2019 年，工商监管局 (SIC) 发布了以下文件：(i) 电子商务个人数据处理指南 1 ；(ii) 营销和广告个人数据处理指南 2 ；(iii) 个人数据国际转移问责原则实施指南 3 。在所有这些文件中，建议在设计和默认时纳入隐私、道德和安全。此外，建议进行隐私影响评估 (PIA)。
监管沙盒支持框架 - FIDC India
零售支付 汇款服务 市场借贷 数字 KYC 和数字识别服务 金融咨询和财富管理服务 智能合约 金融包容性产品 网络安全产品 RegTech 和 SupTech
forprepreptm血液基因组DNA提取小型盒。 ...
在开始以下步骤之前，请阅读重要的笔记。1。将多达200 µL样品（全血，血清，血浆，体液，Buffy Coat）转移到微分离管（未提供）。- 如果样品体积小于200 µL，请添加适当的PBS体积。2。（可选）：如果需要无RNA的基因组DNA，则将4 µL的100 mg/ml RNase A加入样品中，并在室温下孵育2分钟。3。将20 µL蛋白酶K和200 µL Fabg缓冲液加到样品中。通过脉冲涡流彻底混合。- 请勿将蛋白酶K直接添加到Fabg缓冲液中。4。在60ºC下孵育15分钟以裂解样品。在孵育过程中，每3〜5分钟间隔涡流一次。5。简要旋转管以去除IID内部的滴剂。6。将200 µL乙醇（96〜100％）加到样品中。通过脉冲涡流彻底混合10秒。7。简要旋转管以去除IID内部的滴剂。8。将Fabg Mini柱放在收集管上。小心地将混合物（包括任何沉淀物）转移到Fabg Mini柱中。在6,000 x g处离心1分钟，然后将fabg mini柱放在新的收集管上。9。将400 µL W1缓冲液添加到Fabg Mini柱中，并以全速离心30秒，然后丢弃流通液。- 确保在第一次打开时已将乙醇添加到W1缓冲液中。10。- 确保在第一次打开时已将乙醇添加到洗涤缓冲液中。11。12。将750 µL洗涤缓冲液添加到Fabg Mini柱中，并全速离心30秒，然后丢弃流通液。全速离心3分钟以干燥色谱柱。重要步骤！此步骤将避免残留液体抑制随后的酶促反应。将Fabg Mini柱放在洗脱管上。13。将加热洗脱缓冲液或DDH 2 O（pH 7.5-9.0）加入Fabg Mini柱的膜中心。站立fabg mini柱持续3分钟。- 重要步骤！为了有效洗脱，请确保将洗脱溶液分配到膜中心并完全吸收。14。全速离心1分钟以洗脱总DNA。15。将总DNA存储在4°C或-20°C。