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利用AI和机器学习来增强企业应用程序中的测试自动化
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2152-2169, Article ID: IJRCAIT_08_01_157 Available online at https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN Print: 2348-0009 and ISSN Online: 2347-5099 Impact Factor (2025): 14.56 (Based on Google Scholar Citation) Journal ID: 0497-2547; doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_157©iaeme出版物
对考古的扩展现实应用程序中用户研究的文献综述
在本研究中，我们对过去10年的扩展现实进行了对考古学用户研究的系统审查。筛选和选择过程后，选择了52篇文章进行深入分析。他们的分类遵循不同的轴：设备，位置依赖性，用户类型，交互和协作。我们还根据任务，评估测量，参与数量以及如何进行研究（预测试和/或测试后，形成性和总结性评估，定量和定性数据）来组织现有的用户研究。我们发现了考古学和文化遗产之间的相互交织的关系，这反映在古老的博物馆展览和考古遗址上的申请中。还研究了针对考古学家和公众开发的系统之间的相似性。我们的目的是在不同的用户研究之间找到一个共同的基础，可以帮助下一个系统的设计师具有可以构建系统的基础。我们还强调了这是需要解决的用户类型时，这将是首选和最合适的评估技术。结果表明可测量变量和可能的选择的异质性，但可以得出一些准则。
欧洲在分裂世界秩序中的角色
在米尔雅娜·斯波利亚里奇的领导下，红十字国际委员会肩负着独特的使命，即保护人们的生命和尊严，并减轻全球 80 多场冲突中人们的苦难。在 2022 年 10 月就任主席之前，斯波利亚里奇女士曾担任联合国助理秘书长、联合国开发计划署助理署长和欧洲及独联体地区局局长。斯波利亚里奇女士在瑞士外交使团服务多年，表现出色，曾担任大使和联合国和国际组织司司长。她曾在伯尔尼的瑞士联邦外交部任职数年，并曾担任瑞士常驻纽约联合国代表团参赞兼政治小组组长。斯波利亚里奇女士在巴塞尔大学和日内瓦大学学习哲学、经济学和国际法，拥有硕士学位。 2004年至2006年，她担任卢塞恩大学兼职全球治理讲师。
Quantum后阈值戒指签名应用程序中的vole-in-the-div
我们提出了从AES加密的单向性和零元素零知识的验证系统的有效后的量子阈值环标记。我们的方案有效地缩放到大环，并扩展可连接的环标志范式。我们为签名连接性定义并构建了钥匙结合确定性标签，这也使简洁的聚合具有近似的知识参数；这使我们能够在没有鼻涕的情况下实现签名的简洁聚合。最后，我们扩展了阈值戒指签名，以实现Quantum后匿名分类帐交易，本着Monero精神。我们的结构仅假设对称键原始。通常是从AES的单向性属性和Quantum nizk方案的单向性属性中构建量子后签名，但我们扩展了此范式以定义和构建来自AES的新型安全性能，可用于高级签名应用程序。我们介绍了AES的钥匙结合和伪随身，以确定确定性标签的阈值环签名的链接性和匿名性，并类似地建立了模型的块密码的绑定和隐藏属性，该块是建模为理想排列的块，以建立AES的承诺，这是我们提出的提议后的拟议后构建块，以构建AES的重要构建块。
使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。
在NHSN应用程序中添加每月报告计划
如果您有任何疑问，请使用NHSN-ServiceNow向NHSN帮助台提交问题。如果您没有SAMS登录或无法访问ServiceNow，则仍然可以通过“ OPC每月报告计划帮助”在主题行中通过nhsn@cdc.gov发送电子邮件。
拉丁美洲能否在变化的世界秩序中发挥更具影响力的作用？
在新兴的多极秩序中定义拉丁美洲在世界事务中的作用增加将是一个复杂的挑战。长期以来，整个地区被美国的政治和经济优势所掩盖。拉丁美洲的概念是土著文化和进口文化的种族，历史和语言实体的融合，也不容易定义。这里只会看西半球，始于墨西哥，结束于蒂拉·德尔·富戈（Tierra del Fuego），这本身就是两个国家共享的地理实体。这是一个由各种各样的参与者所占据的空间，包括大型和新兴的经济大国，稳定和失败的国家，微国家和多样化的政治制度。其中一些渴望在世界事务中发挥更根本的作用，而另一些人则几乎没有或需要积极的外交政策，而超出了与邻居关系的日常关系。
下一代共包装的光学技术在数据中心和其他计算应用程序中训练和运行生成AI模型John Knickerbocker
4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。 生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。 Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。 但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。 这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。 今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。 传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。 共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。 计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。 但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。电信号速率的增加需要显着前进才能使信号进入/退出，此外，根据应用程序，根据应用程序，还有一个伴随的挑战，可以进一步将电信号移至路由器或开关的前面板。为了解决这一挑战，该行业将通过共包装光引擎和主要
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
微服务应用程序中的新兴安全挑战
摘要 - 软件开发已从整体系统重新定义为微服务体系结构，这些系统的发展以提高敏捷性，可伸缩性和弹性。但是，此软件体系结构范式介绍了组织必须解决的新型安全问题，以保护其应用程序和数据。从本质上讲，微服务由许多彼此解耦，通过API进行交流，并因此固有地增长攻击表面的小部分组成。API漏洞，不安全的容器配置和身份验证机制不足是对这些分布式组件和服务间通信风险的暴露威胁。本文通过检查这些漏洞的根本原因和现实世界的含义，对微服务应用程序中的新兴安全挑战进行了严格的研究。使用案例研究，学术研究和该行业的独家见解，本文认为它可以识别并权衡组织关注的关键领域的影响。此外，提出了实施API速率限制，运行时监视，服务网格和零信任原则的多层安全框架，以克服这些风险。这种完整的分析表明，主动安全性的重要性越来越重要，并且旧的常规整体安全实践不断无法满足微服务的复杂性。结果对于从业人员和研究人员构建了更多弹性和安全的微服务应用程序是可行的建议。总的来说，这项研究指出了连续创新的重要性，更重要的是，网络安全方面的协作以应对来自新软件体系结构引起的动态网络威胁。索引术语 - 微服务，API漏洞，容器化安全性，间隔通信和零信任体系结构的安全性。