XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单个目标
Radware 网络安全警告
Akur Group 网站上发现的恶意软件是著名 Mirai 恶意软件的变种。Mirai 的源代码于 2016 年发布，是一种针对物联网 (IoT) 设备的恶意软件，例如智能家电、联网摄像头，有时还包括云环境，以形成受感染设备的网络。Mirai 僵尸网络特别危险，因为它可以进行大规模分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击，其中大量流量被导向单个目标，使目标服务器不堪重负，并导致用户无法使用。
高性能CVEP-BCI在最小校准下
图1 |提出的方法的示意图。a。校准阶段（红色）组成了由WN序列调制（表示为刺激A）的单个目标刺激，然后在40个螺丝体上测试（蓝色），该速度由不同的WN序列调制（表示为刺激b），b。线性建模方法，其中空间滤波器是通过受试者依赖（红色）或独立（灰色）数据获取的，时间模式是从刺激和TRF之间的卷积中获取的时间模式，其中空间滤波器是从受试者的依赖性数据中获取的空间滤波器，并通过权重的交叉模式获得了额外的次数，并将其依赖的额定值（nipled）的额定值（当时的均值均匀）（当时的额外）获得（当时的蓝色）。从交叉对象的校准数据（表示为浅红色）中学到。
全系统收益技术指导-CPUC
该加利福尼亚公共事业委员会（CPUC）员工级指南介绍并描述了D.21-05-031实施的总系统福利（TSB）的计算步骤。从2024年开始，TSB指标将取代KWH，KW和THERM SAVINGS，这是加利福尼亚投资者拥有的公用事业公司和其他计划管理人员管理的能源效率投资组合的主要目标。D.21-05-031不是为投资组合设定燃料特定的储蓄目标，命令计划管理员实现以美元表示的单个目标，这代表了能源效率资源对网格的价值。通过过渡到TSB指标，CPUC鼓励计划管理员优化投资组合以在高价值时节省能源。以前，任何一天或小时的节能都同样朝目标计算。
全系统收益技术指导-CPUC
该加利福尼亚公共事业委员会（CPUC）员工级指南介绍并描述了D.21-05-031实施的总系统福利（TSB）的计算步骤。从2024年开始，TSB指标将取代KWH，KW和THERM SAVINGS，这是加利福尼亚投资者拥有的公用事业公司和其他计划管理人员管理的能源效率投资组合的主要目标。D.21-05-031不是为投资组合设定燃料特定的储蓄目标，命令计划管理员实现以美元表示的单个目标，这代表了能源效率资源对网格的价值。通过过渡到TSB指标，CPUC鼓励计划管理员优化投资组合以在高价值时节省能源。以前，任何一天或小时的节能都同样朝目标计算。
使用MIMO雷达进行大脑活动监测的动态短距离传感方法
摘要 - 本文提出了一种使用M序列多输入多重输出（MIMO）雷达作为功能性脑成像的非电离应用的功能微波成像的新概念。潜在的假设是，如果我们可以准确地检测到大脑内部的血液体积的局部变化，我们可以推断出执行各种任务时大脑的哪些部分被激活。在此角度，根据MIMO雷达框架的主要挑战是基于到达时间（TOA）结果的多目标定位。为此，我们提出了一种在相处的MIMO-RADAR中的多边定位方法，以检测脑介质内部的单个目标。引入了系统概念，并提出了使用简化物理模型的模拟结果。为了验证这一点，我们专注于短距离感应的波形多样性和信号传导策略选项。模拟结果验证了所提出的方法精确计算目标位置的有效性。
由逻辑门调节的可控DNA纳米置换术，用于多刺激性识别
生理过程和疾病发生与化学小分子和表观遗传变化（microRNA或甲基化）等信号密切相关。1例如，microRNA的异常表达与多种严重疾病密切相关，金属离子的浓度变化或有毒金属离子的存在与各种疾病有关。2,3因此，开发检测与发病机理相关基因或临床相关的小分子的传感器对于医学诊断很重要。最近，很大的效果已致力于建立用于检测疾病相关的核酸，金属离子或其他小分子的纳米版本。4 - 9在各种纳米台词中，基于DNA适体的传感器由于其高特征城市和官能化而引起了广泛的关注。4,10尽管取得了这些成就，但传感器的单功能性质和不可控制性限制了其进一步的应用。一方面，对多个分析物的识别对于诊断和治疗非常重要，因为仅通过在某种情况下监测单个目标来进行诊断不足以进行诊断。在另一个
间隔在高峰需求管理下基于氢存储的电动汽车的智能停车场的多目标优化
不确定性，对电力系统运营商的一个熟悉的概念已成为电力系统行业的重要主题之一。这种情况主要是由于某些参数（例如价格）的不确定行为引起的。由于预测技术通常无法保证此类参数的固定和准确值，因此不确定性建模变得必不可少。这项工作已应用基于间隔的选择模型，用于在需求响应计划（DRP）严重不确定性中的智能停车场（IPL）（IPL）的最佳性能（IPL）。实际上，DRP用于使IPL通过将负载需求的某些部分从高峰时间间隔转移到p -peak -peak时间间隔来降低其日常运行成本。应该提到的是，间隔方法不能解决单个目标问题，而不是它产生了多目标优化问题，在该问题中，将平均值和偏差成本最小化为双目标模型。为此，使用加权和模糊的方法来解决双向目标。通过上述技术的不确定性研究了一个包含IPL，局部可调节生成（LDG）单元，不可再生和可再生生成系统的样本系统，并研究了所采用技术的效率的结果，以进行比较。根据比较结果，在DRP下，IPL的平均成本降低了4.37％，而代表不确定性影响的偏差成本也降低了10.93％。
FloraBERT：跨物种迁移学习，注意......
在应用深度学习模型方面，最近的研究表明，可以从生物体的调控 DNA 预测内表型，例如 RNA 转录丰度。然而，由于训练以前类型的深度学习模型需要大量标记数据，这项工作仅限于具有大量标记数据用于特定任务的物种。在这里，我们介绍了 FloraBERT，这是一种基于迁移学习的深度学习模型，它能够改善对单个目标物种基因表达的预测，它通过利用来自所有植物的基因组组装形式的跨物种基因组信息来实现这一点。FloraBERT 的表现明显优于简单的 k 聚体袋基线模型，并且实现了与涉及不太复杂物种的先前工作相当的性能。此外，对 FloraBERT 学习参数的研究表明，训练过程编码了生物学上显着的信息，例如物种之间的分类相似性和启动子内核苷酸的位置相关性。为了方便未来的研究，我们在 GitHub 上公开了源代码和模型权重，网址为 https://github.com/benlevyx/florabert 。
基于电网连接的混合可再生能源系统，用于优化能源管理
过去几年，与电网系统集成的混合可再生能源系统 (HRES) 的需求显著增加。这种集成提供了更好的可靠性、持续供应和改进的系统性能。本文提出了与电网连接的 HRES 的最佳规模 (额定值)。蚁狮优化 (ALO) 算法用于优化。对于 ALO 算法，决策变量是光伏电池板 (N PV ) 和风力涡轮机 (N WT ) 的数量。优化考虑基于限制的特定优先级，以满足与光伏阵列、风力涡轮机以及最终电网相关的混合系统负载需求。此外，还研究了将太阳能光伏和风能与单个目标函数独立结合的影响。使用 ALO 最小化作为目标函数的总净现值 (TNPC) 和可靠性指数 (IR)。提出了两种不同的方案。运行优化算法后，在 TNPC 和 IR 方面对两种提出的方案进行了比较。因此，这决定了构建 HRES 所需的光伏和风力涡轮机的数量。关键词：混合可再生能源 (HRES)、负载需求、电网、Ant-Lion 优化器、
天体物理场的生成模型，在球体上具有散射转换
散射转换是最近用于研究高度非高斯过程的新型摘要统计数据，这对于天体物理研究而言非常有前途。特别是，它们允许从有限数量的数据中构建复杂非线性字段的生成模型，并已用作新的统计组件分离算法的基础。在即将进行的宇宙学调查的背景下，例如用于宇宙微波背景极化的Litebird或Vera C. rubin天文台和欧几里德空间望远镜，用于研究宇宙的大规模结构，将这些工具扩展到球形数据。在这项工作中，我们在球体上开发了散射转换，并着重于建造几个天体物理领域的最大透镜生成模型。我们从单个目标场构建了同质天体物理和宇宙学领域的生成模型，其样品是使用共同统计量（功率谱，像素概率密度函数和Minkowski功能）定量比较的。我们的采样字段在统计和视觉上都与目标字段吻合。因此，我们得出的结论是，这些生成模型为未来的天体物理和宇宙学研究开辟了广泛的新应用，尤其是那些很少有模拟数据的新应用。