XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System定时信息
欧盟太空计划由伽利略，Egnos，哥白尼和Govsatcom组成，是欧盟为S
伽利略是欧洲的全球导航卫星系统（GNSS），提供了改进的定位和定时信息。伽利略旨在为欧洲和欧洲公民提供独立性和主权，同时在从航空和海上到农业和基于位置的服务等广泛领域创建多种服务和应用。
基于机器学习的超级估计...
I。UWB技术从高时域的分辨率中受益，从而导致精确时间（TOF）和高分辨率通道脉冲响应（CIR）测量值。高分辨率CIR提供了有用的信息，可用于应对主要本地化挑战，例如多径传播，使UWB成为挑战环境的关键技术。UWB技术实现了几种本地化，其中高度要求到达角度（AOA）估计。AOA估计是狭窄光束无线数据传输和智能天线系统的至关重要任务，可促进光束成形[3]，车辆通信[4]和室内定位[5]。与需要在锚节点和标签节点之间进行双向通信的方法不同，例如双向范围，在AOA估计中，不需要反馈链接（在自我定位中），从而可以提高系统的可扩展性和复杂性。此外，当前的UWB定位系统通常使用定时信息来确定移动标签和几个分布式锚节点之间的距离。通过在锚节点上添加其他天线和无线电模块（例如创建天线阵列），可以在每个天线元件上确定相位和到达时间，从而可以提取到达角度的信息。因此，
由机器学习驱动的端到端自动缓存攻击
信息或电磁发散。自1996年第一次出版关于时机攻击的首次出版物以来，这种称为侧道攻击的新一代攻击在很大程度上引起了研究界的关注[20]。攻击的可能性很多，鉴于在敏感计算过程中设备可以披露的各种信号：功耗[19，24]，磁场[11]，温度[5]甚至声音[1]。 读者被转介给[15]，以进行有关侧通道攻击的广泛介绍。 本文重点介绍了一个特定类别的侧通道攻击：恰当的攻击。 这些攻击是基于从CPU缓存内存泄漏的定时信息。 的确，当目标算法使用SEN-SINDIVE信息时，它将秘密数据加载到缓存内存中。 可以利用间谍保护的攻击者间接检查缓存mem-yry的内容，可以推断出目标算法已操纵哪些数据。 Tsunoo等人首先引入了缓存攻击。 在[35]中打破DES。 后来，在流行的缓存攻击中，使用缓存信息来打破AES [3]，以及RSA的RSA：Flush+Reload [38]。 在本文中，我们将使用后一种攻击的改进：冲洗+冲洗攻击[14]，它更隐形，产生更多的结果。 更具体地，我们在本文中研究了对ECDSA的OpenSSL实现的缓存时间攻击，ECDSA是用于数字签名的椭圆曲线算法。 OpenSSL [27]是用于实现加密协议的开源工具包。攻击的可能性很多，鉴于在敏感计算过程中设备可以披露的各种信号：功耗[19，24]，磁场[11]，温度[5]甚至声音[1]。读者被转介给[15]，以进行有关侧通道攻击的广泛介绍。本文重点介绍了一个特定类别的侧通道攻击：恰当的攻击。这些攻击是基于从CPU缓存内存泄漏的定时信息。的确，当目标算法使用SEN-SINDIVE信息时，它将秘密数据加载到缓存内存中。可以利用间谍保护的攻击者间接检查缓存mem-yry的内容，可以推断出目标算法已操纵哪些数据。缓存攻击。在[35]中打破DES。后来，在流行的缓存攻击中，使用缓存信息来打破AES [3]，以及RSA的RSA：Flush+Reload [38]。在本文中，我们将使用后一种攻击的改进：冲洗+冲洗攻击[14]，它更隐形，产生更多的结果。更具体地，我们在本文中研究了对ECDSA的OpenSSL实现的缓存时间攻击，ECDSA是用于数字签名的椭圆曲线算法。OpenSSL [27]是用于实现加密协议的开源工具包。使用C实现的功能库通常用于实现安全套接字层和传输层安全协议，还用于启用OpenPGP和其他加密标准。
高粒度定时探测器低增益雪崩探测器原型的辐射硬度特性
摘要：高粒度定时探测器（HGTD）是ATLAS二期升级的重要组成部分，用于应对极高的堆积密度（平均每个束流团穿越的相互作用次数可达200次）。利用径迹的精确定时信息（σt～30ps），可以在“四维”空间进行径迹到顶点的关联。传感器选用低增益雪崩探测器（LGAD）技术，可提供所需的定时分辨率和良好的信噪比。日本滨松光子学株式会社（HPK）已生产出厚度为35 μm和50 μm的LGAD，中国科学技术大学也与中国科学院微电子研究所（IME）合作开发并生产了50 μm LGAD样机。为评估抗辐照性能，传感器在JSI反应堆设施中接受中子辐照，并在中国科学技术大学进行测试。在室温（20 ℃ ）或−30 ℃ 下，通过I-V和C-V测量表征辐照对增益层和本体的影响。提取了击穿电压和耗尽电压，并将其表示为通量函数。受体去除模型的最终拟合得出HPK-1.2、HPK-3.2和USTC-1.1-W8的c因子分别为3.06×10 −16 cm −2、3.89×10 −16 cm −2和4.12×10 −16 cm −2，表明HPK-1.2传感器具有最耐辐照的增益层。采用一种新颖的分析方法进一步利用数据得到c因子与初始掺杂浓度之间的关系。关键词：LGAD；HGTD；定时探测器；硅探测器中图分类号：TL814文献标识码：A
基于变压器和CNN的情绪分类，用于EEG时空特征学习
摘要：目标：脑电图（EEG）信号的时间和空间信息对于识别情绪分类模型中的特征至关重要，但它过分依赖于手动特征提取。变压器模型具有执行自动特征提取的能力；但是，在与情绪相关的脑电图信号的分类中尚未完全探索其潜力。为了应对这些挑战，本研究提出了一个基于脑电图和卷积神经网络（TCNN）的新型模型，用于EEG时空 - 静态（EEG ST）特征学习以自动情感分类的特征。方法：所提出的EEG ST-TCNN模型利用了编码（PE）的位置（PE），并注意EEG信号中感知的通道位置和定时信息。模型中的两个平行变压器编码器用于从与情绪相关的EEG信号中提取空间和时间特征，并且使用CNN来汇总脑电图的空间和时间特征，随后使用SoftMax对其进行分类。结果：拟议的EEG ST-TCNN模型在种子数据集上的准确度分别为96.67％，精度为95.73％，96.95％和96.34％的精度，唤醒，唤醒，唤醒和价尺寸的精度为96.34％。结论：结果证明了所提出的ST-TCNN模型的有效性，与最近的相关研究相比，情绪分类的表现出色。意义：拟议的EEG ST-TCNN模型有可能用于基于EEG的自动情绪识别。
使用RSA -SHA 256 -ICTC会议增强数据安全
摘要 - 这项工作考虑了使用安全的哈希算法SHA-256改善RSA加密系统，以防止攻击，更是如此，可以抵制定时攻击。rsa是最常用的不对称加密方法之一，随着计算能力的增加，这些天不断增加，而新的复杂攻击方法一直出现，这种方法受到严重威胁。它还指出了RSA中的一些内在弱点，包括易受侧向通道攻击和确定性加密的脆弱性，这些弱点可能会通过定时变化导致关键暴露。在这项工作中，使用了SHA-256，因为它是一种非常声音的哈希算法，可以增强生成的密文的随机性，以针对加密攻击。因此，提出了此改进，以减少RSA操作的执行时间，该操作可以隐藏可以在攻击中使用的定时信息。通过评估时间行为和寻找漏洞的受控实验研究了有关这种集成的效率。结果表明，这种组合方法虽然实际上加强了RSA的安全性，但在加密算法中实现细节的重要性方面具有更广泛的影响。这项研究有助于不断地对话，以改善加密系统内的数据安全性，并提出一个框架，通过该框架可以通过该框架更好地进行弹性加密方法。索引术语 - RSA，密码学，哈希，时机攻击，数据安全
执行摘要 - 国防科学委员会
致国防部研究与工程副部长的备忘录 主题：国防科学委员会 (DSB) 关于位置、导航和定时控制的报告 我很高兴转发由 Daniel Hastings 博士和 James Shields 先生共同主持的 DSB 关于位置、导航和定时控制研究的最终报告。全球定位系统 (GPS) 仍然是全球分布位置和定时信息的黄金标准，基于此能力的精度已成为全球和国内经济以及美国军事力量的基石。GPS 除用于精确制导弹药外，还可用于电信、银行、交通和天气跟踪。然而，GPS 和全球导航卫星系统 (GNSS) 的可用性和准确性可能无法在所有地点和时间得到保证。因此，国防部 (DoD) 一直致力于识别、开发和实施获取和分发位置和定时信息以及据此进行导航的替代方法。对于国防部来说，没有一种万能的 GNSS 替代方案。不同的任务和系统有不同的要求，可以通过组合替代导航技术来部分或全部满足这些要求。基于视觉的导航、天文导航、机会信号和各种类型的地图匹配都是实现这一目标的可行手段。叙利亚和乌克兰的大规模 GPS 干扰表明，至少必须训练和装备作战人员，以便在 GNSS 无法持续使用的环境中作战。为了向国防部提供可行的建议，国防安全委员会研究了各种替代导航系统（包括天基导航系统和其他导航系统），并考虑了作战人员的需求和满足这些需求的未来机会。我完全赞同该研究的所有建议，并敦促认真考虑和采纳这些建议。
GNSS 中 AI 算法执行的可能性
人工智能算法在 GNSS 中执行的可能性 Darshna Jagiwala(1)、Shweta N. Shah(2) (1) 女科学家，DST (2) 助理教授，SVNIT，印度 摘要 大量研究验证了在全球导航卫星系统 (GNSS) 领域使用人工智能 (AI) 算法的机会。实现智能有两种方式：一种是通过机器学习 (ML)，另一种是通过深度学习 (DL)。最常见的是，支持向量机 (SVM) 和卷积神经网络 (CNN) 是人工智能的重要算法，在文献中用于提高 GNSS 系统的定位精度。本文通过考虑 GNSS 接收器在射频 (RF) 前端级别、预相关级别、后相关级别和导航级别的不同阶段来进行文献综述，这将更好地理解 AI 在该领域的实施。主要研究工作是在后相关阶段进行的，其中使用了不同的数据格式，如相关输出、国家海洋电子协会 (NMEA) 数据和接收器独立交换格式 (RINEX) 数据。除此之外，本文还讨论了与 AI 算法应用相关的威胁和风险因素。1.简介 GNSS 使用精确的定时信息、定位和同步技术提供全球和实时服务。目前，美国的全球定位系统（GPS）、俄罗斯的全球导航卫星系统（GLONASS）、欧洲的伽利略（GALILEO）和中国的北斗卫星导航系统（BDS）是全面运行的GNSS系统。此外，印度的印度星座导航（NavIC）和日本的准天顶卫星系统（QZSS）都是独立自主的区域导航系统。近年来，GNSS应用越来越精确，其精确度为广泛的应用打开了大门。[1]。卫星导航系统是根据发现的物理定律设计的[2]。• GNSS系统背后的基本思想是卫星在太空中传输信号。在这里，卫星在轨道上的位置遵循开普勒行星运动定律。• 这些信号由地球表面或附近的接收器接收。扩频技术用于获取从地球轨道发射的非常微弱的卫星信号。