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World File Search System掩蔽
NIST 掩蔽电路反馈汇编 2021a
以保持/获得市场优势，并且提案的第二部分必须用作验证任何设计实施安全性的工具。第二部分中的验证工具可以通过首先测试网表来帮助行业和认证实验室减少实际验证实施的时间。目前，我们提出了三个属性，以便快速发现潜在的错误。我们相信学术界和行业界都可以帮助扩展这些属性，从而产生一个公共软件，从而提高效率，更重要的是提高验证的有效性。最后但并非最不重要的一点是，随着时间的推移，我们相信网表验证可以更好地预测认证实验室的评估结果，并随着时间的推移进一步简化设计和评估周期。我们仅针对 ASIC 物理实现配置文件提供安全声明。虽然所提出的技术也适用于 FPGA 和软件实现配置文件，但我们无法保证，因为我们考虑的对抗模型的某些假设可能会被违反。
自适应声音掩蔽技术算法解释
在幕后，自适应声音掩蔽系统算法非常复杂。它提供了很大的灵活性，可以避免“动态”声音掩蔽系统的许多潜在缺陷。无反馈、自平衡系统：自适应声音掩蔽技术每 15 秒进行一次调整。该算法将测量该期间的峰值噪声水平 (L10%)，并将其与背景噪声水平 (L95%) 进行比较。当这两个值之间的差距很小时，这意味着空间很安静，算法将默认使用 0.5 dB 的步长略微降低增益。当峰值和背景之间的差距增加时，这意味着空间中的活动更多，因此系统将略微增加声音掩蔽增益。几分钟后，这将倾向于增加由自然背景（活动 + 通风）和声音掩蔽组成的整体背景噪声水平。背景噪声水平 (L95%) 的增加将因此减少峰值和背景之间的差距，并且掩蔽噪声增加将停止。结果是系统不会自我反馈，在任何条件下都能自我平衡。对背景水平变化做出适当反应：适当的声音掩蔽系统应该对语音噪音做出反应，但当建筑物中的自然背景噪音水平增加时（通风增加、交通噪音增加），不应增加。为了实现这一目标，自适应声音掩蔽系统有一个“语音过滤器”，一个 200 到 3000Hz 之间的带通滤波器，用于关注人声。
高级电子掩蔽替代方案的残留分析
irvine，ca摘要在任何保形或化学蒸气沉积的涂料过程，特定区域和组件（通常称为“保持区域”）通常被掩盖在印刷电路板（PCB）上，以保护它们免受暴露于涂料材料的影响。有几种掩盖方法，传统上，这是通过使用磁带（手动应用），紫外可固化的遮罩材料，基于乳胶的产品以及最近可配置，可剥落的热层材料来实现的。掩盖材料可以留下残留物。可能必须清洁这些残留物，因为可能存在腐蚀，电化学迁移和/或寄生电流泄漏的风险。本文还将评估聚酰亚胺胶带，紫外线固化，基于乳胶和热熔遮罩材料，并比较每种胶带，除了测试与性能有关性能的产品外，还可以与无污染的焊料糊状残留物进行测试。将对材料残基的表面绝缘测试（SIR）进行表面绝缘测试（SIR）以及傅立叶转化红外光谱（FTIR）分析。引言在许多电子应用中，PCB组件需要某种类型的保护方法来提高其在有害环境中的可靠性。一种方法是使用保形涂层。共形涂层是施加在PCB表面的侮辱性材料的薄层，以保护敏感组件免受热休克，湿度，水分，腐蚀，腐蚀，灰尘，污垢和其他破坏性元素的影响。共形涂层还可以提供介电电阻，以防止装配内部和外部的杂散电流。在某些情况下，将共形涂层用于缓解锡晶须生长。
量子通道上的经典状态掩蔽
安全性和隐私性是现代通信系统的关键方面 [1]。经典的窃听信道最早由 Wyner [2] 提出，用于模拟存在被动窃听者时的通信。另一方面，Merhav 和 Shamai [3] 提出了一种不同的通信系统，其隐私要求是掩蔽。在这种情况下，发送方通过无记忆状态相关信道 p Y | X,S 传输序列 X n ，其中状态序列 S n 具有固定的无记忆分布，不受传输影响。X n 的发送方被告知 S n ，并需要向接收方发送信息，同时限制接收方可以了解的有关 S n 的信息量。掩蔽设置也可以看作是与不受信任方的通信，其中 Alice 希望向 Bob 发送有限量的信息，并隐藏信息源 [4, 5]。相关设置也在 [6–8] 中进行了考虑。量子信息领域在实践和理论方面都在迅速发展 [9]。通过量子信道的通信可以分为不同的类别。对于经典通信，霍尔沃-舒马赫-威斯特摩兰 (HSW) 定理为量子信道的容量提供了一个正则化（“多字母”）公式 [10, 11]。虽然这种公式的计算一般难以处理，但它提供了可计算的下限，并且在特殊情况下可以精确计算容量。另一个有趣的场景是 Alice 和 Bob 共享纠缠资源。虽然纠缠可用于产生共享随机性，但它是一种更强大的辅助 [12]。例如，使用超密集编码，纠缠辅助可将无噪声量子比特信道上经典消息的传输速率提高一倍。Bennett 等人 [13] 在量子互信息方面充分表征了有噪声量子信道的纠缠辅助容量。Boche 等人 [14] 在编码器中使用信道状态信息 (CSI) 处理经典量子信道。容量是根据因果 CSI 确定的，并且正则化
对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
自行车的高阶掩蔽 - 密码学EPRINT档案 - IACR
摘要。嵌入式设备上的每个加密实现都容易受到侧向通道攻击的影响。为了防止这些攻击，主要的对策包括将每个敏感变量分开并独立处理。随着旨在抵抗量子计算机及其操作复杂性的新算法的即将到来，此保护代表了一个真正的挑战。在本文中，我们提出了对保护自行车加密系统解码器免受一阶攻击的早期尝试的攻击。此外，我们还引入了一个新的程序，用于对解码器的高阶掩盖，并最新进行了最新的改进。我们还提出了整个密码系统的第一个完全掩盖的实现，包括关键生成和封装。最终，为了评估对策的正确性并启动进一步的比较，我们在C中实施了对策，并提供了其性能的基准。
EEG2Rep：通过信息掩蔽输入增强自监督脑电图表征
脑电图 (EEG) 表征学习的自监督方法面临着 EEG 数据固有的三个特定挑战：（1）低信噪比对所学习表征的质量提出挑战，（2）由于受试者间差异等因素，幅度范围从非常小到相对较大，使模型有可能受较高幅度范围的支配，以及 （3）连续值序列中缺乏明确的分割，这可能导致信息量较少的表征。为了应对这些挑战，我们引入了 EEG2Rep，一种用于从 EEG 进行自监督表征学习的自预测方法。 EEG2Rep 的两个核心新颖组件如下：1) EEG2Rep 不是学习从原始 EEG 预测掩蔽输入，而是学习在潜在表示空间中预测掩蔽输入；2) EEG2Rep 不是使用传统的掩蔽方法，而是使用一种新的语义子序列保留 (SSP) 方法，该方法提供信息丰富的掩蔽输入来指导 EEG2Rep 生成丰富的语义表示。在对 6 种具有受试者差异的不同 EEG 任务进行的实验中，EEG2Rep 的表现明显优于最先进的方法。我们表明，我们的语义子序列保留改进了自我预测文献中现有的掩蔽方法，并发现保留 50% 的 EEG 记录将在所有 6 个任务上平均获得最准确的结果。最后，我们表明 EEG2Rep 对噪声具有鲁棒性，可以解决 EEG 数据中存在的一个重大挑战。模型和代码可在此处获取：https://github.com/Navidfoumani/EEG2Rep
EEG2Rep：通过信息掩蔽输入增强自监督脑电图表征
脑电图 (EEG) 表征学习的自监督方法面临着 EEG 数据固有的三个特定挑战：（1）低信噪比对所学习表征的质量提出挑战，（2）由于受试者间差异等因素，幅度范围从非常小到相对较大，使模型有可能受较高幅度范围的支配，以及 （3）连续值序列中缺乏明确的分割，这可能导致信息量较少的表征。为了应对这些挑战，我们引入了 EEG2Rep，一种用于从 EEG 进行自监督表征学习的自预测方法。 EEG2Rep 的两个核心新颖组件如下：1) EEG2Rep 不是学习从原始 EEG 预测掩蔽输入，而是学习在潜在表示空间中预测掩蔽输入；2) EEG2Rep 不是使用传统的掩蔽方法，而是使用一种新的语义子序列保留 (SSP) 方法，该方法提供信息丰富的掩蔽输入来指导 EEG2Rep 生成丰富的语义表示。在对 6 种具有受试者差异的不同 EEG 任务进行的实验中，EEG2Rep 的表现明显优于最先进的方法。我们表明，我们的语义子序列保留改进了自我预测文献中现有的掩蔽方法，并发现保留 50% 的 EEG 记录将在所有 6 个任务上平均获得最准确的结果。最后，我们表明 EEG2Rep 对噪声具有鲁棒性，可以解决 EEG 数据中存在的一个重大挑战。模型和代码可在此处获取：https://github.com/Navidfoumani/EEG2Rep
掩盖纯态和混合态中编码的量子信息
摘要：量子信息的掩蔽意味着信息从子系统中隐藏，并分散到复合系统中。Modi 等人在 [Phys. Rev. Lett. 120, 230501 (2018)] 中证明，对于某些非正交量子态的受限集，掩蔽是正确的，而对于任意量子态，掩蔽是不可能的。在本文中，我们分别讨论了掩蔽纯态和混合态中编码的量子信息的问题。基于已建立的纯态集被算子掩蔽的必要条件和充分条件，我们发现存在一组四个不能被掩蔽的状态，这意味着掩蔽未知的纯态是不可能的。我们构造了一个掩蔽器 S ♯ 并获得了其最大可掩蔽集，从而对上述 Modi 论文中提出的猜想给出了肯定的回答。我们还证明了纯态的正交（或线性无关）子集可以通过等距（或注入）进行掩蔽。将纯态的情况概括起来，我们引入了一组混合态的可掩蔽性，并证明混合态的交换子集可以被等距 S ⋄ 掩蔽，但任何算子都不可能掩蔽所有混合态。我们还分别找到了等距 S ♯ 和 S ⋄ 的混合态的最大可掩蔽集。
OSE Immunotherapeutics 推出新型“顺式去掩蔽”双特异性技术，用于
演讲：详情 生物制剂节 (10 月 17 日)，巴塞尔 演讲者：Aurore Morello 博士，OSE Immunotherapeutics 研究主管 “OSE- Cytomask 技术：用于靶向递送的顺式去掩蔽细胞因子技术” 10 月 17 日，11:30 蛋白质和抗体工程峰会 (PEGS) 欧洲峰会 (11 月 7 日)，巴塞罗那 演讲者：Nicolas Poirier 博士，OSE Immunotherapeutics 首席执行官 “OSE-CYTOMASK：具有不可裂解接头的顺式去掩蔽细胞因子技术” 11 月 7 日，16:40 抗体治疗交流会 (11 月 18 日)，布鲁塞尔 演讲者：Aurore Morello 博士，OSE Immunotherapeutics 研究主管 “应对最佳双特异性和免疫细胞因子工程所面临的挑战” 11 月 18 日，09:05 - 10:05 关于 OSE Immunotherapeutics OSE Immunotherapeutics 是一家生物技术公司，致力于开发免疫肿瘤学 (IO) 和免疫炎症 (I&I) 领域的一流资产。该公司目前均衡的一流临床管线包括：