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对物联网的隐私机器学习的性能评估
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 1。3贡献3 1。4论文大纲4 2相关工作5 2。1个隐私权培训5 2。2隐私保护推论8 2。2。1个obfnet 10 2。3其他混淆技术12 2。3。1传统混淆技术12 2。3。2 P 3系统13 2。 3。 3 DeepObfuscator 13 2。 3。 4基于GAN的面部混淆14 2。 4差异隐私14 3背景17 3。 1多层感知器17 3。 2卷积神经网络17 3。 3自动编码器18 3。 4神经网络计算复杂度度量19 3。 5降低降低19 3。 5。 1主成分分析（PCA）20 3。 5。 2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。 5。 3拥挤问题22 4方法论23 4。 1个obfnet创建23 4。 2像素溢出问题23 4。 3攻击方案24 4。 4量化隐私25 4。 5数据生成26 4。 5。 1彩色素26 4。 5。 2嘈杂的数据集26 4。 5。 3路径数据集28 4。 6反转攻击28 4。 6。 1重建网络（RECNET）29 4。 7特征提取攻击29 4。 7。 1 Colornet 30 4。 7。 9。2 P 3系统13 2。3。3 DeepObfuscator 13 2。3。4基于GAN的面部混淆14 2。4差异隐私14 3背景17 3。1多层感知器17 3。2卷积神经网络17 3。3自动编码器18 3。4神经网络计算复杂度度量19 3。5降低降低19 3。5。1主成分分析（PCA）20 3。5。2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。5。3拥挤问题22 4方法论23 4。1个obfnet创建23 4。2像素溢出问题23 4。3攻击方案24 4。4量化隐私25 4。5数据生成26 4。5。1彩色素26 4。5。2嘈杂的数据集26 4。5。3路径数据集28 4。6反转攻击28 4。6。1重建网络（RECNET）29 4。7特征提取攻击29 4。7。1 Colornet 30 4。7。9。2 Noisynet和Pathnet 31 4。8维度降低31 4。9实验体系结构33 4。1灯网33
使用创新多物理场建模进行电迁移风险评估和电路优化 蔡重阳 1，杨志 2，李远 3，Padam Jai
摘要 随着晶体管越来越小、越来越密集，电子的物理流动可能会因电迁移 (EM) 在互连处形成空隙和裂缝，从而随着时间的推移抑制器件的性能。不符合 EM 规范的电路设计可能会导致灾难性故障和 SI/PI 性能下降。缓解 EM 的一种方法是在铜线层之间使用多个通孔来减少电流拥挤效应。然而，通孔的数量可能会影响关键接头内的电流密度和电流再分布。当前的研究主要集中在基于经验 Black 方程预测 EM 故障时间 (TTF)。然而，这种方法可能无法提供足够的关于空隙形成和裂纹扩展的见解，并反映可能影响 TTF 的电流再分布。在本研究中，我们比较了具有不同结构设计的球栅阵列 (BGA) 测试载体的 EM 寿命，并开发了一种基于多物理场迁移考虑焊点中原子扩散的方法，以研究通孔对电流再分布的影响。此外，还模拟了裂纹扩展以了解失效机制。在 150C 下对无通孔和有 8 个通孔的 BGA 走线施加 5A、7A 和 9A 电流以比较电磁性能。此外，每个测试结构都采用两种不同的表面处理：A 和 B。根据实验结果，执行基于原子通量发散 (AFD) 的有限元分析 (FEA) 模拟以与实验结果进行比较。发现与菊花链走线相比，8 个通孔可以显著降低电流拥挤效应。研究表明，8 个和 4 个通孔的电磁阻力优于无通孔走线，并有助于预测不同结构的电磁寿命，为设计优化提供指导。 关键词 电迁移、可靠性、多物理场、有限元分析、电路优化
评估不同机器学习算法，以预测急诊室的住宿时间：单中心
背景：最近，急诊科（EDS）的拥挤已成为影响全球公共医疗保健的公认关键因素，这是由于医疗服务的供应/需求不断增加以及住院单位和ED中可用的医院病床的匮乏所致。已发现ED（ED-LOS）的住宿时间是ED瓶颈的重要指标。通过测量ED-LOS来量化患者在ED中花费的时间，而ED-LOS可以通过不具备的护理过程影响，并导致死亡率和健康支出增加。因此，重要的是要通过预测工具实现早期改进来了解ED-LOS的主要因素。方法：这项工作的目的是使用一组有限的功能，影响ED-LOS，既可以与患者特征和ED工作流”进行预测。选择了不同的因素（年龄，性别，分类水平，入学时间，到达模式）并进行了分析。然后，将机器学习（ML）算法用于预见的ED-LOS。考虑到从2014年至2019年期间的“ san Giovanni dio dio d'ruggi d'Aragona”医院（意大利萨勒诺）的“ San Giovanni dio dio e ruggi d'Aragona”医院获得的患者数据库的数据集。结果：在考虑的年份中，评估了496,172次入院，其中143,641人（28.9％）显示ED-LOS延长。考虑到完整的数据（女性为48.1％，男性为51.9％），51.7％的ED-LOS患者为男性，女性为47.3％。关于年龄组，受延长ED-LO影响最大的患者超过64岁。随机森林算法的评估指标被证明是最好的。实际上，在预测ED-LOS时，它达到了最高准确性（74.8％），精度（72.8％）和召回（74.8％）。结论：不同的变量，指患者的个人和临床属性以及ED过程，对ED-LOS的价值有直接影响。建议的预测模型具有令人鼓舞的结果；因此，它可以应用于预测和管理ED-LOS，防止ED的拥挤和优化有效性和效率。
药物开发
- 关于疾病发病机理（转化医学）的了解？- 在疾病过程中应在哪里进入药物？最大的未满足需求？- 这种疾病的部分是疾病家族的一部分吗？如果是这样，哪个最适合药物和法规史？有孤儿的方法吗？- 这个疾病领域拥挤吗？- 在药物研究中是否对临床进行了研究？- 目标医疗问题的事件率是多少？（让统计学家开心） - 是否有未满足需求的“可批准”终点？- 如果没有，什么终点看起来很合理：开始思考“与FDA”（生物标志物，药物基因组学，…） - “可批准的”端点在国际上如何变化（市场，ICH）？- 是否有足够的文献来支持终点？- 是否有可衡量的生活质量因素？- 临床/科学顾问委员会如何帮助？关键会议？
2040 战略 2024 年 6 月执行摘要草案
该战略的推动因素是明确的变革需求，而现场游客设施的容量有限是其原因。在过去 10 年中，游客数量远远超过了该场地最初设计的容纳人数。这对游客体验的质量产生了重大的负面影响，从抵达时的拥堵到沿途和游客中心内的过度拥挤。悬崖边缘的侵蚀对该场地最脆弱的栖息地构成了真正的威胁，并对超出指定路径的游客造成了重大的健康和安全隐患。当地通道上的高流量对周边社区产生了负面影响，缺乏合作伙伴关系和交通连通性意味着该景点大量游客带来的好处并没有在全国范围内得到体现。
用于研究的大规模 ADS-B 传感器网络
空域日益拥挤，需要更高效的空中交通管理。为了满足未来的需求，世界各地的航空当局目前正在对传统空中交通管理系统进行重大升级，以升级为下一代航空运输 (NextGen) 系统。NextGen 的关键组件之一是广播式自动相关监视 (ADS-B) 技术。与从地面天线测量飞机距离和方位的标准雷达监视技术（例如一次监视雷达 (PSR) 和二次监视雷达 (SSR)）相比，ADS-B 允许飞机使用全球导航卫星系统 (GNSS) 确定自己的位置，然后通过无线电频率定期将其广播到地面站或附近的其他飞机。因此，NextGen 的主要优势之一是能够持续广播有关高度、航向、速度和其他飞行信息，从而降低对昂贵且相对不准确的 PSR 的需求
海岸调查战略计划2023-2027
自1807年以来，海岸调查办公室一直支持安全导航，并使人们和商业通过美国水域移动。今天，我们每年启用美国港口产生的近5.4万亿美元的经济活动，并确保安全，高效的导航仍然是我们的核心重点。我们每年都会调查数千平方英里的水域，从广泛的其他来源收集数据，并运用我们独特的专业知识将其集成到航海图表和其他对美国水域水库至关重要的产品中。，随着船只的大小增加，港口越来越拥挤，电子导航在很大程度上取代了传统技术，我们已经随着水手的需求而发展。我们是水文和航海制图领域的国际领导者，并将全球转型带到下一代导航产品和服务。
劳伦斯伯克利国家实验室
随着超导量子处理器的复杂性不断增加，需要克服频率拥挤限制的技术。最近开发的激光退火方法提供了一种有效的后制造方法来调整超导量子比特的频率。在这里，我们展示了一种基于传统显微镜组件的自动激光退火装置，并展示了高度相干的透射的保存。在一个案例中，我们观察到激光退火后相干性增加了两倍，并对这个量子比特进行噪声光谱分析，以研究缺陷特征的变化，特别是两级系统缺陷。最后，我们提出了一个局部加热模型，并展示了晶圆级激光退火的老化稳定性。我们的工作是理解潜在物理机制和扩大超导量子比特激光退火规模的重要第一步。
解开LEO网络可伸缩性的物理空间限制
抽象的低地球轨道（LEO）卫星网络正在进行爆炸性扩展，以便为地球上任何地方的数量用户提供高速互联网。然而，作为一个网络物理网络，LEO网络的可持续扩展遭到了其苛刻，拥挤和不平衡的物理环境的影响。该立场论文对LEO网络的可伸缩性进行了两个物理约束：拥挤的外层空间的卫星安全距离的扩展限制，以及统一LEO网络能力供应供应与地理位置非统一的全球用户需求的规模限制。传统的网络研究对这些物理缩放限制的关注较少，这可能意味着呼吁进行网络物理共同设计，以帮助LEO网络在受到挑战的太空环境中发展。
