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环形振荡器PUF的在线可靠性评估
物理不可克隆函数 (PUF) 是一种加密原语，可作为低成本、防篡改的唯一签名和密钥生成以及设备识别机制。环形振荡器 (RO) PUF 是研究最多的 PUF 架构之一，这主要是因为它的简单性。在现代电路中广泛采用 PUF 时，可靠性起着重要作用。由于当今 PUF 的可靠性问题，其实施成本使其不适合工业应用，如 [1] 所示。这项工作的目标是定义一种基于测量的振荡频率差异来评估 RO-PUF 响应可靠性的方法。除了对挑战的响应之外，该方法还将在运行时提供响应是否可靠的信息。Maes 在 [2] 中是最早展示 PUF 可靠性和其熵之间的权衡的人之一。Schaub 等人在 [3] 中提供了一种用于延迟 PUF 的通用概率方法，其中可靠性和熵之间的权衡基于信噪比 (SNR) 建模，并通过实际测量进行验证。Martin 等人的另一项工作 [4] 提供了一种基于 FPGA 提取数据的 PO-PUF 可靠性评估指标。这里，可靠性和熵之间的权衡是根据实验数据估算的。还需要提到的是，可靠性受老化的影响很大 [5]，但其影响很难研究。相比之下，我们提出了一种可以改进最先进技术的方法，因为它提供了一种基于不同环境条件下的离线研究来动态估计可靠响应的方法。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
新型移动无线脑电图耳机对于音乐愉悦感的评价可靠吗？
自 20 世纪初以来，脑电图 (EEG) 已被广泛应用于医疗和各种大脑过程的研究。随着技术的快速发展，越来越多精确和先进的研究工具应运而生。然而，这些设备的主要限制因素往往是价格高，有些设备便携性差，设置时间长。尽管如此，市场上还是出现了各种各样的无线 EEG 设备，它们没有这些限制，但信号质量较低。同时对多名参与者进行 EEG 记录的技术以及新的技术解决方案为了解群体的大脑情绪动态提供了更多可能性。大量研究对许多移动设备进行了比较和测试，但结果却相互矛盾。因此，在开展大规模研究之前，测试特定无线设备在特定研究环境中的可靠性非常重要。本研究的目的是评估两种无线设备（g.tech Nautilus SAHARA 电极和 Emotiv™ Epoc +）用于检测音乐情绪的可靠性，并与金标准 EEG 设备进行对比。16 名参与者报告说，在听他们最喜欢的令人毛骨悚然的音乐片段时，他们感到情绪愉悦（从低度愉悦到音乐般的寒意）。在情绪检测方面，我们的结果显示，在 alpha 频段的左前额叶和左颞叶区域，Epoc + 与金标准设备之间存在统计学上的显著一致性。我们验证了 Emotiv™ Epoc + 在音乐情绪研究中的用途。我们没有发现 g.tech 和黄金标准之间存在任何显著的一致性。这表明 Emotiv Epoc 更适合在自然环境中调查音乐情绪。
机器学习的可靠性
我们尚未建立或处理能够做出自己决定的机器人。，但是，如果以及当这样的机器人到达时，我们通常的道德实践将不足。这部分是因为机器人自主权意味着放弃人类控制。一个自主机器人的行为可能不佳，不是因为任何故障或恶意编程，而是因为它决定了。到目前为止，只有成年人才能以这种能力为荣，因此至少在原则上，我们始终知道谁负责谁。然而，鉴于程序员在机器人的决定中没有发言权，机器人没有痛苦，我们责备责备的愿望缺乏合适的目标。Matthias [1]将此称为责任差距。Sparrow [2]认为，这种责任差距足以证明禁止创建和部署自主机器人的合理性。Arkin [3]反驳说，这种机器人可能比我们更有道德。香槟和Tonkens [4]认为，人类可以自愿接受机器人行为的责备。Kiener [5]认为，事实之后，人类也可以做到这一点。Burri [6]驳回了关于机器人可以达到自治的建议。Gunkel [7]邀请我们将机器人视为道德患者。Gogoshin [8]邀请我们将机器人视为道德代理。søvik[9]说，自动机器人无法感觉到，但仍可能被责备。Tigard [10]认为，促使这些各种响应的问题甚至不存在。这些辩论没有解决，因此继续建立更多的立场。称此Königs的妥协。从所有方面来看，它代表了一个新颖的立场。最近，彼得·科尼格斯（PeterKönigs）[11]通过坚持存在责任差距存在但没有问题，从而冒险进入新地形。但是，像任何立场一样，我们可以问：这是可替代的吗？Königs授予在某些情况下，自主机器人会产生责任差距 - 因为我们必须以不良行为来归功于他们，但永远不会责怪他们[12]。1个通讯作者：马克香槟；电子邮件：marc.champagne@kpu.ca。
从DNA存储中从MDS编码数据中获取信息的可靠性
摘要 - 这项工作对在DNA存储系统中成功检索使用MDS代码（例如Reed-Solomon代码）的数据的概率进行了理论分析。我们在独立和相同分布（I.I.D.）替换错误，重点是结合内部和外部MDS代码的常见代码设计策略。我们的分析表明，这种概率如何取决于诸如测序读数的总数，它们之间的分布，内部代码和外部代码的速率以及替换误差概率。这些结果提供了可行的见解，可在可靠性约束下优化DNA存储系统，包括确定可靠数据检索所需的测序读取数量的最小数量，并确定内部和外部MDS代码速率之间的最佳平衡。
在液相键合中控制界面交换，可以形成强大可靠的Cu – Sn焊接用于高功率和温度应用的
Jean-FrançoisSilvain，LoïcConstantin，Jean-Marc Heintz，SylvieBordère，LionelTeulé-Gay等在液相键合中控制界面交换，可以为高功率和温度应用形成强可靠的Cu – SN焊接。ACS应用电子材料，2021，3（2），pp.921-928。10.1021/acsaelm.0c01040。hal-03153399
近似硬件的测试与可靠性
数字电路和系统的高可靠性得益于多种方法。这些方法确保设计在规定的条件下和预计的使用寿命内发挥其功能。它们涵盖了与电子产品的制造和现场运行相关的不同方面。例如，洁净室控制杂质，工业控制系统实现生产一致性；封装前后的老化和测试确保在对电路施加应力后检测到设计弱点和制造缺陷。在将半导体推向市场之前，所有这些方法都是必要的，但它们并非万无一失。尽管小型化提供了许多优势，但每个新的 CMOS 节点都面临可靠性问题，因为这一趋势正在迅速接近操作和制造的物理极限 [1]。数字系统在其使用寿命的三个阶段可能会出现故障，如图 1 中的浴盆曲线所示 [39]。早期故障被称为早期死亡率；工作寿命期间发生随机故障，磨损故障
使用基因调节网络的顺序逻辑的可行性和可靠性
表现出布尔行为的基因调节网络，例如和或或XOR经常设计多年。但是，实现更复杂的功能，例如控制或计算，通常需要顺序的电路或所谓的状态机。对于这样的电路，输出既取决于输入和系统的当前状态。尽管仍然可以通过类比与数字电子产品进行类比设计此类电路，但生物学的某些特殊性使任务更加棘手。在本文中评估了其中两个的影响，即生物过程的随机性和调节机制响应中的不均匀性。数值仿真指出，即使是从理论的角度来看，即使设计GRNS功能的高风险也是如此。还讨论了提高此类系统可靠性的几种解决方案。
古巴大学学生的执行功能量表的有效性和可靠性
执行功能（EF）是指一组高级认知过程，这些过程允许个人以目标指导的方式管理和调节自己的思想，情感和行为（Diamond，2013）。这些过程对于各个生命领域的自适应功能至关重要，包括学术成就，社会互动和行为调节（Jacobson等，2011）。ef包括几个关键的认知成分，包括抑制（抑制冲动的能力），认知灵活性（转移注意力和适应不断变化的需求的能力），计划和组织（制定和执行策略的能力），以及工作记忆的能力（在思想中保持和操纵信息的能力（karbach和Unger，2014年）。这些认知能力在学术成功和行为中起着至关重要的作用，研究表明，强大的执行职能技能与更好的学校表现呈正相关，而儿童和青少年的行为问题较少（Jacobson等，2011）。