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使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
确定清理措施是否使用永久解决方案在最大程度上使用不成比例的成本分析
模型毒物控制法（MTCA）要求生态学“在最大程度上偏爱永久解决方案”（RCW 70A.305.030（1）（b））。反映本法定授权，MTCA规则要求“最大程度地使用永久解决方案”（WAC 173-340-360（3）（a）（x））“使用永久解决方案”。MTCA规则还指定了如何在可行性研究（FS）中评估清洁行动替代方案的程序（步骤），以确定哪种替代方案符合这一要求（WAC 173-340-360（5））。
![b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'](/simg/3/3667ff1348138e0ee8b2d560bc8bba8245de6047.webp)
b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'
b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'
![b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）](/simg/2/26d4b467966015605fd8b1d34fe521ce2741b56e.webp)
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（K）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，在辐射和物质时代的哈勃半径经典和重新输入膨胀的半径时，长波长量子波动扩增，为重力不稳定的初始种子提供了宇宙大规模结构中的初始种子。P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的表达，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。001，0。1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其Spec-Tral索引到LN 10 10 A = 3。044 \ xc2 \ xb1 0。014和N S = 0。9649 \ xc2 \ xb1 0。0042分别为68％Cl [1]。 银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。 Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。最近的研究表明，这种标量引起的重力波背景（SIGWB）可以为PTA检测提供一个能力的解释，并且可能会对来自贝叶斯观察的许多其他候选者进行案例[9，10]（但是，请参阅[9 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9313]，以ellite tountion of Extimation of Exteration to inton of toseation portod of tosod of tosod of to pod stod of pod，以供pbod of profod of prod。 [11 \ xe2 \ x80 \ x9316]用于替代分析）。因此，设计这一假设的进一步检验至关重要，并且与cos-'
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
探索在树和积雪层尺度上森林降雪的潜力
摘要。北方和亚高山森林每年多个月的季节性降雪；但是，由于温度和森林干扰，这些环境中的降雪状况正在迅速变化。准确预测森林雪动力学，与生态水文，生物地球化学，冰冻圈和气候科学有关，需要基于过程的模型。虽然已经提出了跟踪单个雪层微观结构的雪态研究，但到目前为止，只有在几个雪透水模型中才存在解决树冠代表的树规范过程。迄今为止，缺乏在仪表尺度上实现图层和微观结构的森林降雪模拟的框架。为了填补这一研究差距，这项研究介绍了森林雪建模框架FSMCRO，该框架结合了两种脱落的，最先进的模型组件：来自柔性雪模型（FSM2）的冠层代表和crocus snowpack代表crocus snepack sysemble model sys-sys-tem（coccroc）。我们将FSMCRO应用于北方和亚高山位点的不连续森林，以展示树规范的雪过程如何影响层尺度的雪堆特性。在对比位置的模拟显示整个冬季地层上有明显的不同。这些原因是由于镜片不足与间隙位置的不同流行过程以及由于空间可变的雪堆能量平衡而导致的雪变质性变异性。eN-Semble模拟使我们能够评估模拟地层学的鲁棒性和不确定性。在空间上明确的模拟揭示了
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
地形和气候对于预测土壤有机碳的重要性在局部至大陆尺度上的变化很大
摘要：土壤有机碳（SOC）在全球碳循环和隔离中起着至关重要的作用，这是对其分布和控制的全面理解的基础。这项研究探讨了各种协变量对使用深度学习方法在本地（高达1.25 km）和大陆（美国）量表的SOC空间分布的重要性。我们的发现突出了地形属性在预测地形浓度分布中的重要作用，在局部规模上贡献了大约三分之一的总体预测。在大陆尺度上，气候在预测SOC分布中的重要性仅比地形高1.2倍，而在当地规模上，地形的结构模式分别比气候和植被的重要性分别高14和2倍。我们强调了地形属性，同时在各个尺度上都是SOC分布不可或缺的一部分，在本地规模上具有更强的预测指标，并具有明确的空间布置信息。尽管这项观察性研究没有评估因果机制，但我们的分析仍然提出了有关SOC空间分布的细微观点，这表明在局部和大陆尺度上，SOC的不同预测指标。这项研究所获得的见解对改进的SOC映射，决策支持工具和土地管理策略有影响，这有助于开发有效的碳封存计划并增强气候缓解措施。关键词：土壤有机碳，地形属性，数字土壤图，深度学习，特征重要性分析■简介