摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障,尤其是在面对对抗性示例时。在本文中,我们提出了 DeSVig,这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架,用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击,使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化,提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险,这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中,工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明,DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
摘要 Covid-19 的爆发导致制造业运营中断。最严重的负面影响之一是关键医疗用品的短缺。制造公司面临来自政府的压力,要求其利用制造能力重新利用生产来满足对必需产品的关键需求。为此,技术和人工智能 (AI) 的最新进步可以作为应对解决方案,以克服与重新利用制造 (RM) 相关的威胁。该研究的目的是通过系统的文献综述 (SLR) 来调查人工智能在 RM 中的重要性。本研究收集了 SCOPUS 数据库中选定研究领域的约 453 篇文章。结构主题模型 (STM) 用于从选定的 RM 中 AI 文档中生成新兴的研究主题。此外,为了研究 RM 中 AI 领域的研究趋势,使用 R 包进行了文献计量分析。研究结果表明,由于该领域每年全球文章的产量有限,因此该领域的研究空间巨大。然而,这是一个不断发展的领域,已经确定了许多研究合作。该研究提出了一个全面的研究框架和未来研究发展的建议。
模拟在粒子和核物理学中起重要作用。它被广泛用于DECOTER设计和实验数据和理论模型之间的比较。在特定上,模拟依赖于蒙特卡洛方法,需要显着的计算资源。尤其是,这种方法不能扩展以满足高光度大型强子对撞机(HL-LHC)运行期间预期的大量数据所产生的增长需求。使用众所周知的仿真软件Geant4捕获的粒子碰撞和相互作用的详细模拟需要数十亿个CPU小时,构成了LHC实验的一半以上的计算源[1,2]。更具体地说,对热量表中粒子阵雨的详细模拟是计算最高的步骤。已经开发了利用重复使用先前计算或测量物理量的思想的模拟方法,以减少计算时间[3,4]。这些方法从专门进行到单独的实验中,尽管它们比完整的模拟更快,但它们的速度不够快或缺乏准确性。因此,粒子物理社区需要使用新的更快的模拟方法来建模实验。模拟热量计响应的可能方法之一是使用深度学习技术。,特别是最近的工作[5]提供了证据,表明可以使用生成性副本网络来效果模拟粒子阵雨。虽然实现了超过100 000倍的速度,但设置非常简单,因为输入粒子为
摘要 - 相对于快速充电站(FCS)系统,对重型卡车的电池交换站(BSS)的优势和缺点知之甚少。本研究评估了电动重型卡车的这两种充电机制,旨在比较系统的效率并确定每种选项的最佳设计。开发了一种模型来解决充电网络中BSS的计划和操作,将电池内电池视为各种服务的资产。我们评估绩效指标,包括运输效率和电池利用效率。我们的评估表明,与快速充电相比,BSS通过降低车辆的停机时间大大提高了运输效率,但可能需要更多的电池。BSS具有中型电池的BSS可提高运输效率在时间和人工方面。FCS依靠卡车需要更大的电池以补偿延长充电时间。要了解这两个指标之间的权衡,在不同的情况下进行了成本效益分析,涉及电池价格和人工成本的潜在变化。此外,BSS还显示了通过能源套利和网格辅助服务来减少大量CO 2排放的潜力。这些发现强调了将BS集成到未来的电动卡车充电网络并采用碳感知的操作框架的重要性。
基于闪烁体的伽马射线检测器中时间响应的增强对于诸如飞行时间正电子发射断层扫描(TOF-PET)以及实验核和粒子物理等应用至关重要。实现这一改进的一种有希望的方法是利用Cherenkov辐射,与传统闪烁光相比,它几乎瞬间发出。然而,基于Cherenkov的检测的主要局限性是可检测光子的低收率,因为大多数紫外线(UV)范围内发出,许多材料表现出很高的吸收和透明度降低。为了克服这一限制,我们建议使用红移的Cherenkov散热器(RCR)。通过将荧光掺杂剂引入液体溶剂中,Cherenkov光子从紫外线转移到可见的光谱,在紫外线上,材料更透明,常规的光电探测器具有更高的效率。这种技术旨在增加检测到的Cherenkov光子的数量,最终导致辐射探测器的时机分辨率得到改善。为了评估这种方法的可行性,我们测试了不同的液体溶剂,包括八度(ODE),氯仿(CHCL₃)和二甲基亚氧化二甲基亚氧化物(DMSO),并以Popop为波长转移掺杂剂。uv-ab-吸附分析证实,ODE在紫外线范围内表现出最高的透明度,并且在检测到的Cherenkov光子中,Popop的掺入导致了17%至56%的增加,如图1左图所示,这比较了与波长偏移的不同溶剂的相对检测率。
自我功率+快速充电器具有智能电池控制系统,该系统可监视每个单元的充电和温度,以提供最快,最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池支持快速充电的高级通信,而无需过热,以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。它具有一个集成的燃油表,该燃油表显示了五个充电水平,增量为20%。从零开始,它可以在短短30分钟内为2.5AH电池充满电,40分钟内45分钟,45分钟,6.0AH,60分钟内7.5AH,在70分钟内为10.0AH,在90分钟内为12.0AH(所有充电时间均大致)。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
iorgulescu,J。B.等。 (2025)。 对实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿。 癌症细胞病理学,133(1),E22930。 https://doi.org/10.1002/cncy.22930本外部出版物中提供的数据和结论是由第三方在外部得出的,并且在iDylla™测定法的开发中尚未验证,或者在产品中包括BioCartis NV的当前标签中。 Biocartis NV产品设计为按照特定于产品的说明中所述使用。 idylla™KRAS,EGFR和BRAF突变测定法和Idylla™GeneFusion Assay仅用于研究用途(RUO),而不是用于诊断程序。 idylla™平台在欧洲符合2017/746的EU IVD法规,在欧洲标记为美国II级设备,该规定在美国的II类设备3009972873中被列为II类设备,并在许多其他国家注册。 Biocartis和Idylla™是欧洲,美国和许多其他国家的注册商标。 Biocartis NV拥有的Biocartis和Idylla™商标和徽标。 idylla™可在欧洲,美国和许多其他国家 /地区出售。 请与Biocartis代表一起检查可用性。 ©2025年2月,Biocartis NV。 保留所有权利。B.等。(2025)。对实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿。癌症细胞病理学,133(1),E22930。https://doi.org/10.1002/cncy.22930本外部出版物中提供的数据和结论是由第三方在外部得出的,并且在iDylla™测定法的开发中尚未验证,或者在产品中包括BioCartis NV的当前标签中。Biocartis NV产品设计为按照特定于产品的说明中所述使用。idylla™KRAS,EGFR和BRAF突变测定法和Idylla™GeneFusion Assay仅用于研究用途(RUO),而不是用于诊断程序。idylla™平台在欧洲符合2017/746的EU IVD法规,在欧洲标记为美国II级设备,该规定在美国的II类设备3009972873中被列为II类设备,并在许多其他国家注册。Biocartis和Idylla™是欧洲,美国和许多其他国家的注册商标。Biocartis NV拥有的Biocartis和Idylla™商标和徽标。idylla™可在欧洲,美国和许多其他国家 /地区出售。请与Biocartis代表一起检查可用性。©2025年2月,Biocartis NV。保留所有权利。
处理化学药品和生物剂时,您需要始终穿安全设备,包括实验室外套,手套和安全护目镜。虽然用于小麦感染的主要生物学剂是澳大利亚常见的病原体,但您必须将它们视为普遍关注的感染剂。谨慎对待他们。请勿将其从实验室中删除。不要通过衣服散布它们。使用专用的笔记本和笔在迷你研究项目中做笔记。在实验室中不要将任何东西放在嘴里。每次离开实验室时洗手。
已测试至少20 nt。探针可以用3´或5´生物素/Desthiobiotin亲和力组设计,用于链霉亲和素富集(NEB#S1421)。为了获得最佳结果,受保护的DNA:RNA杂交区应为4或5个核苷酸