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多模式嵌入中的对抗幻觉
多模式嵌入式编码文本，图像，热图像，声音和视频中的单个嵌入空间，对跨不同方式的对齐表示（例如，，将狗的图像与吠叫声相关联）。在本文中，我们表明多模式的嵌入可能容易受到我们称为“对抗幻觉的攻击”。给定图像或声音，对手可以扰动它，以使其嵌入接近另一种模式中的任意，对手选择的输入。这些攻击是跨模式和目标的：对手可以将任何图像或声音与他选择的任何目标保持一致。广泛的幻觉利用了嵌入空间中的邻近性，因此对下游任务和方式不可知，从而实现了当前和将来的任务的批发妥协，以及对敌方无法获得的方式。使用Imbind和AudioClip嵌入，我们演示了对抗性输入，在不了解特定下游任务，误解图像生成，文本生成，零拍，零拍摄和音频检索的情况下生成的对准输入是如何对准的。我们调查了跨不同嵌入式嵌入方式的幻觉的可转移性，并开发了我们方法的黑盒版本，我们用来证明对亚马逊商业专有泰坦嵌入的第一个对抗性对齐攻击。最后，我们分析了对策和逃避攻击。
使用框架级手写嵌入
摘要 - 在这项研究中，我们探讨了使用频谱图代表了用于评估神经退化性疾病的手写信号，包括42个健康对照（CTL），35名患有帕金森氏病的受试者（PD），21例患有阿尔茨海默氏病（AD）和15例患有帕克森病的疾病模仿（PDM）。我们使用基于多通道的固定尺寸和基于框架的频谱图应用了CNN和CNN-BLSTM模型进行二进制分类。我们的结果表明，手写任务和频谱渠道组合会显着影响分类性能。AD与CTL的F1得分最高（89.8％），而PD与CTL达到74.5％，PD与PDM的得分为77.97％。CNN始终优于CNN-BlstM。测试了不同的滑动窗口长度，以构建基于框架的频谱图。一个1秒的窗口最适合AD，更长的Windows改进的PD分类，并且窗口长度对PD与PDM的影响很小。索引项 - 手写，神经退行性疾病，固定尺寸频谱图，基于框架的频谱图，通道。
碳量子点嵌入二氧化硅 - 分子...
摘要 - 我们已经开发了一种使用基于二氧化硅的分子印记聚合物（MIP）在卷心菜蓝色发射碳碳量子点（CQD）上涂覆并在光学上沉积的比率荧光传感器，用于检测多巴胺（DA）。物理化学表征确定了MIP和CQD的成功集成，该集成创建了用于监测的选择性有损模式共振（LMR）。优化了实验因子以获得最大响应，并且传感探针的动态响应范围为0.3至100 µm，检测极限为0.027 µm。该策略已成功地用于检测红酒，咖啡，苹果，橙子和宽豆汁样品中的DA，对其他潜在干扰物种（例如，肾上腺素，抗坏血酸，尿酸）具有可忽略不计的交叉反应性。这种新型的基于旋转的基于旋转的传感器具有对环境和生物样品的现场，便携式和现场感测的潜在潜力和多功能性。
嵌入人工智能的处理符合 RGPD
1956 年，约翰·麦卡锡首次使用人工智能或 AI 这个术语，指的是“创造智能机器，特别是智能计算机程序背后的科学与工程”：欧盟委员会为制定欧洲人工智能战略而成立的高级人工智能小组 (IA - HLEG) 将该术语应用于任何“表现出智能行为的系统，这种系统能够分析其环境并以一定程度的自主性采取行动，以实现特定目标”1。还有其他定义，但都可以归纳为这样一个概念：人工智能是机器以人类思维的方式行事的能力，包括创造力方面和从复杂甚至不完整的信息中进行复杂分析和推理的能力2。
将系统工程实践嵌入系统工程课程
S. Gary Teng 博士是北卡罗来纳大学夏洛特分校系统工程与工程管理教授兼精益物流与工程系统中心主任。他拥有威斯康星州的 P.E.执照，并且是 ASQ 认证的质量工程师和可靠性工程师。他的研究兴趣包括工程系统设计、分析和管理、供应链管理、精益系统和风险管理。Teng 博士于 2012 年 6 月因其在工程管理教育方面的成就而获得 ASEE 工程管理部门的 Bernard R. Sarchet 奖。2009 年至 2012 年期间，他任职于北卡罗来纳州州长物流工作组。该工作组的使命是增强北卡罗来纳州高效且经济地运输货物、人员和信息的能力。
知识图谱嵌入和可解释的人工智能
知识图谱 [39]（KG）是一种用于知识表示的抽象，通过表示诸如纽约市和美国之类的实体（即节点）以及连接这些实体的二元关系，对一个或多个领域的知识进行编码；例如，纽约市和美国通过关系国家连接起来，即纽约市有美国这个国家。大多数 KG 还包含将实体与文字连接起来的关系，即来自已知数据结构的值，如字符串、数字、日期等；例如，连接纽约市和整数 1624 的关系 solved 描述实体纽约市的属性。更一般地，我们可以从双重视角看待知识图谱：将其视为有向标记多图，其中节点表示实体或文字，标记边表示实体之间或实体与文字之间的特定关系；以及一组陈述，也称为事实，具有主语-谓语-宾语三元组的形式，例如（纽约市，国家，美国）和（纽约市，定居，1624）。在下文中，我们将使用符号 (h, r, t)（头，关系，尾）来标识知识图谱中的陈述，就像在有关知识图谱嵌入的文献中经常使用的那样。知识图谱中描述的实体通常使用一组类型来组织，例如城市和国家，也称为概念、类或数据类型（当称为
量子嵌入方法模拟强...
图 S3：使用 FCI-in-PBE/STO-3G 方法（黑线）和使用 q-ADAPT-in-PBE 方法计算的 CH 3 CH 2 CH 2 CN 中三重 CN 键解离的势能表面（上图），其中 q-ADAPT-in-PBE 方法对两个活性空间 AS(4,4)（左栏）和 AS(6,6)（右栏）使用两个不同的阈值。中间图显示了使用不同阈值的 q-ADAPT-in-PBE 方法相对于参考 FCI-in-PBE 方法的误差。最下方的图显示了使用两个不同阈值的 CNOT 门数和 q-ADAPT-in-PBE 迭代次数。
图形神经网络的量子特征嵌入
量子计算提供了一种有希望的途径，可根据大型语言模型和天气预报，财务预测或工程的模拟模型中的要求减少生长的机器学习模型复杂性。图形神经网络是一种特定类别的机器学习模型，它们能够很好地处理结构化数据。我们研究了如何增强现有的GNN，并通过电感偏差找到量子电路最适合编码节点特征的偏差。所提出的量子特征嵌入（QFE）将原始输入特征转换为量子状态，从而实现非线性和纠缠表示。尤其是，QFE在指数较大的特征空间中提供了归一化的，非冗余的重量矩阵，并且比完全量子图神经网络所需的量子量要少得多。在标准图基准数据集中，我们展示的是，对于相同的参数计数，QFE的性能优于其经典对应物，并且能够匹配指数较大的模型的性能。最后，我们研究了在混凝土用例，激光切割上使用混合量子图神经网络的潜在优势。我们发现所提出的模型具有提高这些业务应用程序的绩效，因此具有近期潜力。
将安全性嵌入 DevOps 实践的核心
尽管取得了这些进步，但将安全性完全集成到 DevOps 实践中仍然存在挑战，尤其是在云环境中。Shortridge 等人 (2020) 探讨了有效采用 DevSecOps 所需的文化和运营变革，强调开发、运营和安全团队之间需要协作。他们认为，必须克服这些团队之间的传统孤岛，以培养一种共同承担安全责任的文化。同样，Thomas 和 Whitman (2021) 解决了在多云环境中平衡速度和安全性的复杂性，并指出管理不同的安全协议和合规性要求可能是一个重大障碍。他们的研究表明，使用 AWS Secrets Manager 和 AWS Config 等工具可以通过提供全面的安全管理解决方案来帮助应对这些挑战。
测量种族创伤的生物学嵌入......
作者：SE Carter · 2021 · 被引用 46 次 — 通过进一步开放这个框架，更集中地考虑文化和社会结构背景作为心理健康保健的驱动力。RDoC ...