XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System指纹识别
使用有机界面的 MIL-STD-1553 设备特性
车辆、飞机和卫星通常使用控制总线来实现设备和微控制器之间的有效通信。例如汽车中的控制器局域网 (CAN) 总线、商用飞机中使用的航空无线电公司 429 (ARINC 429) 标准以及军用飞机中使用的 MIL-STD-1553。这些总线标准是在大约 40 年前开发和实施的，当时人们认为系统固有的气隙特性可以提供足够的安全性。随着时间的推移，这一假设已被证明是错误的，气隙系统 (例如 Stuxnet) 中发生了大量漏洞。车辆和飞机的一个问题可能是安装恶意设备的可能性 (可能是通过维修技术人员)，这反过来可能会破坏车辆数据总线的正常运行。先前的研究已经调查了通过 MIL-STD-1553 总线模拟波形的细微变化来使用设备指纹识别，但需要额外的硬件和软件来收集和处理传输的消息。在本文中，我们探讨了利用商用现成航空电子数据总线接口卡的有机功能来确定新设备是否已安装或是否伪装成其他设备的可行性。由于飞机上已有的设备正在使用，因此可以轻松实现此附加安全功能，而不会影响尺寸、重量或功率要求。
HammerScope：使用 Rowhammer 观察 DRAM 功耗
内存单元尺寸的不断减小提高了内存密度并降低了功耗，但也影响了其可靠性。Rowhammer 攻击利用这种降低的可靠性来诱导内存中的位翻转，而无需直接访问这些位。大多数 Rowhammer 攻击都以软件完整性为目标，但最近的一些攻击表明它可用于破坏机密性。延续这一趋势，我们在本文中观察到 Rowhammer 攻击与内存瞬时功耗密切相关。我们利用这一观察结果设计了 HammerScope，这是一种基于 Rowhammer 的攻击技术，用于测量内存单元的功耗。由于功耗与内存的活动水平相关，因此 HammerScope 允许攻击者推断内存活动。为了展示 HammerScope 的攻击能力，我们使用它发起了三次信息泄露攻击。我们首先展示了 HammerScope 可用于破坏内核地址空间布局随机化 (KASLR)。我们的第二次攻击使用内存活动作为 Spectre 攻击的隐蔽通道，使我们能够泄露操作系统内核的信息。最后，我们演示了如何使用 HammerScope 进行网站指纹识别，从而泄露用户隐私。我们的工作证明了找到 Rowhammer 攻击的系统解决方案的重要性。
在基于云的物联网
摘要 - 图像搜索是一个热门话题，它在各种物联网（IoT）应用程序（例如疾病诊断，面部识别和指纹识别）中发挥了重要作用。同时，图像的扩散使图像所有者将图像外包到云中，以减轻本地存储和计算负担。因此，图像搜索没有任何对云的隐私范围的搜索，已引起了很大的关注，并在文献中广泛探讨了。过去几年已经提出了许多基于Bloom滤波器的方案，但是大多数方案都遭受了高存储开销，较低的假正率，甚至揭露了Bloom滤波器中的值。为了解决这些挑战，在本文中，我们首先设计了一个合并和重复的不可区分的布鲁姆过滤器（MRIBF）索引结构，该结构可以减少开销的存储空间并以较低的假阳性速率实现自适应安全性。然后，使用MRIBF，我们提出了一个安全有效的基于BLOOM过滤器搜索方案（BFIS），以实现比线性更快且更准确的搜索。详细的理论分析表明，我们的方案确实是准确且安全的。广泛的实验表明，我们的计划确实是有效且可行的。
食品成分与分析杂志
使用化学计量学方法评估了未成熟香蕉粉多元素指纹对香蕉基因组和亚基因组进行分类的潜力。使用火焰原子吸收光谱法和比色法测定了属于四个基因组和 11 个亚基因组的 33 个香蕉品种的未成熟香蕉粉中 N、P、K、Mg、Ca、Zn、Cu、Mn、Fe 和 B 的元素浓度。采用主成分分析 (PCA) 结合线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类，校准和验证集（分别为 157 个和 39 个样本）的比例为 80:20。元素 K、N 和 Mg 的平均浓度最高，分别为 1273 mg/100 g、424 mg/100 g 和 132 mg/100 g。分类模型验证集样本在PCA-LDA、PCA-ANN、PCA-SVM模型中均能成功实现基因组组（准确率100%）和亚基因组组（准确率78.95-100%）的分类，表明多元素指纹识别结合化学计量学是一种有效可行的香蕉基因组及亚基因组组分类方法。
潜印检查和人为因素：通过系统方法改进实践
1 Barnes, J.“历史。”《指纹资料手册》。美国国家司法研究所，2011 年。Cole, S. 嫌疑人身份：指纹识别和犯罪识别的历史。哈佛大学出版社，2001 年。2 Mnookin, J.“DNA 分析时代的指纹证据。”《布鲁克林法律评论》，67（2001 年）：13。3 例如，R. v. Smith，2011 EWCA Crim。1296；Bertino, A. 和 P. Bertino。法医科学：基础与调查。西南教育出版社，2009 年（Stephen Cowans 案）；美国司法部，监察长办公室。对 FBI 对 Brandon Mayfield 案处理的审查（非机密和删节版）。美国司法部，2006 年 3 月；Sweeney，C.“检察长出席 Shirley McKie 指纹调查。”泰晤士报，2008 年 10 月 21 日。4 例如，Leveson，B.刑事法庭的专家证据——问题，致法医科学协会的演讲，伦敦大学国王学院，2010 年 11 月 18 日。有关具体案例的讨论，请参阅第 6 章。5 Sanders，M. 和 E. McCormick。工程和设计中的人为因素，第 7 版。McGraw-Hill Companies，1993 年。6 美国国家科学院、医学研究所、美国医疗质量委员会。人非圣贤，孰能无过：建立更安全的医疗体系。美国国家科学院出版社，1999 年。
用于行星探索的 LABEISS 面包板概述。E. Sawyers 1 、MG Daly 1 、A. Quaglia 2 、S. Walker 2 、J. Freemantle 1 、G. Flynn 2
简介：激光烧蚀元素同位素光谱仪系统 (LABEISS) 是一种面包板仪器，具有两种主要技术——激光诱导击穿光谱 (LIBS) 和激光烧蚀分子同位素光谱 (LAMIS)。此外，LABEISS 还能够将拉曼光谱、激光诱导荧光和被动反射作为支持技术。LIBS 已成为行星探索的主要技术，最著名的是 ChemCam 和 SuperCam 仪器，后者最近搭载在 NASA 的 Mars2020 毅力号探测器上 [1, 2, 3]。LIBS 是一种快速获取地质样品、土壤样品和表面清洁（使用重复激光烧蚀）中主要和次要元素分析结果的方法。与 LIBS 相比，LAMIS 基于分子发射的同位素位移（所谓的同位素异形体），该位移的时间延迟由激光烧蚀过程中等离子体和原子的结合时间定义 [4, 5]。LAMIS 已成为 LIBS 的一种有前途的补充技术，因为它可以表征目标的同位素特征，从而提供同位素区分。拉曼光谱 (RS) 发生在分子被激发源激发并通过分子键或晶格的振动、旋转或拉伸产生非弹性散射时。每个谱带对应于分子键激发波长的不同拉曼波数位移，可用于识别或“指纹识别”多种材料。
人工智能在医疗保健和农业中的作用
本研究论文探讨了人工智能在医疗保健和农业领域的变革性影响。人工智能是一项革命性的技术。它有能力彻底改变医疗保健行业，例如个性化治疗、机器人手术、患者护理、虚拟诊断、准确诊断和高效数据管理。在农业领域，人工智能动力系统可以优化害虫控制、资源管理和农作物生产，例如通过无人机浇水和喷洒肥料、植物健康监测、害虫控制、自动播种和除草。本文探讨了人工智能在医学成像、预测分析和自动农业机械等行业/领域的应用。他还讨论了人工智能实施的实际和道德挑战，例如数据隐私、法规遵从性、工作转移、人工智能对人类的影响以及算法中的偏见。最后，本文强调了人工智能在医疗保健和农业领域提高效率和成果的潜力，同时强调需要负责任和公平地采用人工智能技术。人工智能是计算机科学的一个分支，是计算机科学的一个变革范式。人工智能已经应用于各种领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、面部识别、指纹识别、虹膜识别、手掌识别。人工智能用于开发新产品和服务，自动执行人类执行的重复性任务。与人类相比，它可以提高任何任务的生产力和效率。关键词：人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理。
五年战略计划 - 2023-2024 财年至 2027-2028 财年
主要客户和用户 惩教服务部门通过提供计划和服务来确保公众安全，为路易斯安那州公民提供服务。通过专注于通知、恢复和为罪犯提供弥补过失机会的计划，受害者权利团体、公民和社区可获得服务。因重罪而被监禁在路易斯安那州的罪犯可通过每个州监狱设施的管理、监禁和食堂计划获得服务，而对于被关押在路易斯安那州治安官管理的设施中的罪犯，可通过当地住房、过渡工作计划和重返社会计划获得服务。惩教服务部门还通过各种康复计划为被监禁罪犯的家人提供服务，这些计划旨在促进家庭团结并提供家庭价值观指导。在社区接受缓刑和假释监督的罪犯可通过路易斯安那州每个缓刑和假释区的管理和现场服务计划获得计划和资源。惩教服务部门与当地执法部门合作，分享有关罪犯的相关信息，并通过指纹识别和 DNA 测试提供罪犯身份证明。缓刑和假释官担任治安官，协助当地执法部门和美国法警局执行逮捕令。该部门还协助全州的当地执法部门追捕和逮捕嫌疑人、禁毒活动、人群控制以及追捕和战术小组的其他战术反应。
隐性指纹检查和人为因素 - GovInfo
1 Barnes, J. “历史。”在《指纹手册》中。美国国家司法研究所，2011 年。Cole，S. 嫌疑人身份：指纹识别和犯罪识别的历史。哈佛大学出版社，2001 年。 2 Mnookin，J. “DNA 分析时代的指纹证据。”布鲁克林法律评论，67（2001）：13。 3 例如，R. v. Smith，2011 EWCA Crim. 1296；Bertino，A. 和 P. Bertino。法医科学：基础与调查。西南教育出版社，2009 年（Stephen Cowans 案）；美国司法部监察长办公室。对 FBI 对 Brandon Mayfield 案处理的审查（未分类和删节版）。美国司法部，2006 年 3 月；Sweeney，C。“检察总长将在 Shirley McKie 指纹调查前出庭。”泰晤士报，2008 年 10 月 21 日。 4 例如，Leveson，B。《刑事法庭中的专家证据——问题》，致法医学会的演讲，伦敦大学国王学院，2010 年 11 月 18 日。有关具体案例的讨论，请参阅第 6 章。 5 Sanders，M. 和 E. McCormick。《工程和设计中的人为因素》，第 7 版。麦格劳-希尔公司，1993 年。 6 美国国家科学院、医学研究所、美国医疗质量委员会。《人非圣贤，孰能无过：建立更安全的医疗体系》。美国国家科学院出版社，1999 年。
法庭上的人工智能：法医机器、专家证人和对质条款
从弹道学和指纹识别等传统方法，到 21 世纪的概率基因分型模型，法医实验室已发展成为科学探索的前沿领域。法医技术的快速发展不会止步于此。考虑到人工智能（“AI”）的最新发展，未来的法医工具可能会变得越来越复杂。可以肯定的是，人工智能法医工具远非理论上的东西；人工智能在法医科学中的应用已经在实践中出现。机器学习支持的声学枪声探测器、面部识别软件和各种模式识别学习模型已经扰乱了全国各地的执法行动。很快，刑事被告将需要学习如何在由人工智能专家系统主导的法庭上应对。不幸的是，判例法或联邦证据规则中几乎没有关于刑事被告应如何在法庭上将人工智能作为证据的指导。尽管有少数学者开始探索人工智能与证据法的交集，但这些研究主要集中在认证问题或将 Daubert 标准应用于人工智能证据的问题上。本研究通过分析第六修正案对质条款下面对人工智能生成证词的刑事被告人的权利，为法庭上对人工智能的持续探索做出了贡献。本研究将说明，在未来，人工智能法医工具越来越多地用于在刑事诉讼中指控被告，对质权将日益受到侵蚀。这主要是因为法院在对质条款中开辟了广泛的“机器生成数据”例外。根据这一例外，足够自主的机器生成的数据将不在宪法保护范围内。理由是，这种