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使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
Zongfan Yang，Rebecca M. Twidale，Silvia Ger 敏感性投影，用于通过电离通道优化针对光线搜索的双相氩TPC
摘要：金属蛋白锌无处不在，具有结构和功能重要性的蛋白质锌中心，涉及与配体和底物的相互作用，并且通常具有药理意义。生物分子模拟在研究蛋白质结构，动力学，配体相互作用和催化的研究中越来越突出，但是锌构成了一个特殊的挑战，部分原因是它具有多功能，灵活的协调。生成生物锌中心配体配合物的可靠模型的计算工作流程将发现广泛的应用。在这里，我们使用（非键）分子力学（MM）和量子力学/分子力学（QM/ mm）在半词性（DFTB3）（DFTB3）和理论的密度功能理论（DFTB3）和理论水平来描述六二键式岩构成六氧化锌的锌层中心的理论水平，以评估替代处理的能力。 （单核和二核），以及相互作用组的性质（特别是锌 - 硫相互作用的存在）。mM分子动力学（MD）模拟可以过度影响八面体的几何形状，将其他水分子引入锌配位壳，但可以通过随后的半经验（DFTB3）QM/MM MM MM MD MD MD模拟来纠正。b3lyp/mm几何优化进一步提高了协调距离描述的准确性，该方法的总体有效性取决于包括锌的存在 - 硫 - 硫相互作用，而硫 - 硫相互作用的描述较少。我们描述了使用DFTB3的QM/MM MD的工作流程，然后使用DFT（例如B3Lyp）进行QM/MM几何形状优化，很好地描述了我们的锌金属酶复合物集合，并且很可能适合在结构信息的准确模型中创建锌蛋白质复合物的准确模型。
书籍搜索的生成检索
在书籍搜索中，应返回有关查询的相关书籍信息。书籍包含复杂的，多方面的信息，例如元数据，大纲和主要文本，其中大纲在章节和各节之间提供了层次的信息。生成检索（GR）是一种新的检索范式，将语料库信息固定到单个模型中，以生成与给定查询相关的文档标识符。如何将GR应用于书籍搜索？直接将GR应用于书籍搜索是一个挑战，因为书籍搜索的独特特征：（i）该模型需要保留该书的复杂，多面信息，从而增加了对标记数据的需求。（ii）将书籍信息分开并将其视为单独的学习部分的集合，可能会导致层次信息的丢失。我们为B OOK S EARCH（GBS）提出了一个有效的G能量检索框架，该框架具有两个主要组成部分：（i）数据元素和（ii）面向轮廓的书籍编码。为了进行数据增强，GBS构建了多个查询书对培训；它根据大纲，各种形式的书籍内容构建了多个书籍标识符，并模拟了带有多样化的伪Queries的真实书检索场景。这包括启动覆盖范围的书标识符的增强，允许该模型学会索引
使用机器学习的新物理学的信号无关搜索的多次测试
摘要在这项工作中，我们解决了如何通过利用多个测试策略来增强信号无关搜索的问题。特别是我们考虑依靠机器学习的假设检验，其中模型选择可以引起对新物理信号的特定家庭的偏见。专注于新的物理学习机，这是一种进行信号不合命中率检验测试的方法，我们探索了多种多次测试的方法，例如组合P值和聚集的测试统计量。我们的发现表明，结合不同的测试，特征性的囊型玻璃参数是有益的，并且与最佳可用测试相当的表演是可以实现的，同时也可以提供对各种异常的响应更加均匀的响应。本研究提出了一种方法，该方法是有效的，该方法是在机器学习方法之外的方法，并且可以原则上应用于基于假设检验的较大类模型分析。
负责战略参与搜索的学校助理校长
TVT 社区日间学校是一所包容性的男女同校独立犹太日间学校，为 TK 至 12 年级的犹太和其他信仰的学生提供服务，位于加利福尼亚州欧文市。TVT 由 Irving “Papa” Gelman 于 1991 年创立，以纪念他的女儿 Naomie Gelman Weiss，如今已从一所拥有 36 名学生的学校发展成为如今拥有 800 多名优秀学生的学校，成为美国规模最大、排名最高的犹太日间学校之一。TVT 致力于每个孩子的成长和探索，因其注重探究和创新以及在课堂内外提供充满机会的教育而备受推崇。TVT 以社区、正义、善良、尊重、真理和修复世界 (tikkun olam) 的犹太价值观为基础，是一个充满发现、探索、善良和包容的社区。TVT 拥有美丽的校园和无与伦比的设施，是一个接受和庆祝每个学生旅程的地方。在才华横溢、富有同情心的教师的指导下，TVT 的学生因今天的成就而受到赞扬，并有能力探索未来的自己。学校的核心是所有社区成员、学生和成年人的才能和品格。他们一起踏上旅程和合作，为一生的探索和对世界产生积极影响的坚定承诺奠定基础。TVT 寻求一位经验丰富、创新和大胆的战略领导者担任战略参与助理校长。这个新职位将作为校长和高级领导团队在选民参与各个方面的主要思想伙伴。理想的候选人将是一位有远见和战略性的领导者，在设计、实施和评估综合和协作的使命一致战略方面拥有丰富的经验，以加强潜在家庭、新入学家庭、现有家庭、校友、捐助者和教育社区合作伙伴的参与。成功的领导者应善于在协作的工作环境中成长，在跨部门合作方面富有创意，在解决问题方面有远见，并且注重结果。加入 TVT 的候选人会发现，领导团队志向远大，渴望从新任战略合作学院副院长的远见、才华和专业知识中受益。
轴和深色光子搜索的新技术...
在21世纪之交附近，弱规模上的超级主体理论预测的引人注目的签名激发了即将到来的实验中对新发现的预期，例如大型强子对撞机和下一代地下暗物质直接检测实验（1，2，2，3）。因此，高能物理学领域的大部分活动都是由一小部分常见范式驱动的，而这些范式可能超出了标准模型。今天，尽管这种实验的持续操作当然很可能很快可能很快发现了Electroweak（〜TEV）量表附近的新物理学，但可能已经大部分的发现潜力已经耗尽了。这种状况导致社区的先验放松了新的物理学，首先要揭露新物理学的地方（4）。例如，尽管发现暗物质与标准模型的其他基本问题（例如层次结构问题）相关，但没有理论上具有吸引力，但没有第一个原理的原因。，高能的新物理学也可能超出了最强大的未来攻略者的范围。但是，即使这是真的，能量极高的动态也会引起新的虚弱耦合的低能自由度，激励观察性签名，这些观察性签名可用于小规模的精确实验。受到先验的这些转变和数据的渴望，许多高能物理学家，牙的和实验家都已经深入参与了构思和开发针对新物理学低能标志的小规模探针（8，9）。这种假设颗粒的两个例子以及本综述的重点是“轴轴”和“暗光子”，即普通锥形和光子的暗区类似物，它们在涉及额外维度和量规耦合统一的理论中无处不在（5，6，7）。这些努力涵盖了许多不同的子场，涉及凝聚态物理，原子物理学和量子信息科学之间的联系。与二十年前相比，高能物理界发现自己处于多元化增加的健康状态。在本综述中，我们旨在为对实验室精确探针和深色光子的非专家提供有用的切入点。在过去的二十年中，有多种文章（例如，参见参考文献。（10，11）），该）调查了当时的最著名实验方法的发展，例如cav-
可搜索的摘要文档
完全动态的匹配问题涉及有效地维持在图形上进行边缘插入和删除的近乎最佳匹配。尽管出现了重要的效率，但设计高效的完全动态匹配算法的目的仍然难以捉摸。获得更快的算法的有希望的自然途径是使匹配的稀疏器成为主导，即稀疏子图，在原始图的每个引起的子图中都可以保留大致匹配的较大匹配。这一措施的成功取决于两个挑战的积极分辨率：显示存在稀疏匹配的稀疏器的存在，并设计了用于构造它们的有效算法。事实证明，第一个挑战是与确定Ruzsa-Szemer´eDi（RS）图的密度的问题密切相关的，即，可以将边缘分为诱导的线性大小匹配的图形。但是，即使对RS图密度问题的乐观分辨率仍然会留下第二个挑战。令人兴奋的洞察力突出了RS图的放松概念，称为有序RS图，令人惊讶地使上面的两个挑战都折叠成有关此类图的密度的单个组合问题。本演讲将探讨这些想法之间的迷人相互作用，并将展示这种相互作用如何导致完全动态匹配的条件梦想结果。
2010 年至 2021 年美国人乳头瘤病毒疫苗搜索的谷歌趋势：信息流行病学研究
背景：建议青少年和年轻人接种人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗，以预防 HPV 相关癌症和生殖器疣。然而，目标年龄组中的 HPV 疫苗接种率并不理想。目的：这项信息流行病学研究旨在调查 2010 年 1 月至 2021 年 12 月期间美国与 HPV 疫苗相关的公开在线搜索。方法：使用 Google Trends (GT) 探索 2010 年 1 月 1 日至 2021 年 12 月 31 日期间与 HPV 疫苗相关的在线搜索。使用相对搜索量 (RSV) 调查了有关 HPV 疫苗的在线搜索和查询。进行了方差分析，以调查 2010 年至 2021 年每年 HPV 疫苗搜索量的季度差异。使用连接点回归来识别随时间推移的统计显着变化；α 水平设置为 .05。结果：2010 年至 2021 年，与 HPV 疫苗相关的年度在线搜索量有所增加，这通常是由于联邦政府对疫苗接种管理做出的变更。Joinpoint 回归分析显示，2010 年至 2021 年，HPV 疫苗搜索量每年平均显着增加 8.6%（95% CI 5.9%-11.4%）。此外，HPV 疫苗搜索量在过去几年中也呈现出类似的模式，搜索兴趣几乎每年都在 8 月份增加。在州一级，2010-2021 年期间，加利福尼亚州的 12 年平均 RSV 最高（59.9，SD 14.3），怀俄明州的最低（17.4，SD 8.5）。结论：2010 年至 2021 年，与 HPV 疫苗相关的在线搜索量每年平均增加 8.6%，明显的峰值与疫苗建议的关键变化相对应。我们确定了多年来与 HPV 疫苗相关的在线搜索兴趣的模式以及州级差异。公共卫生组织可以使用 GT 作为工具来描述公众对美国 HPV 疫苗的兴趣并推广该疫苗。
KANQAS：用于量子架构搜索的 Kolmogorov-Arnold 网络
摘要 量子架构搜索 (QAS) 是优化和自动设计量子电路以实现量子优势的一个有前途的方向。QAS 中的最新技术强调基于多层感知器 (MLP) 的深度 Q 网络。然而，由于可学习参数数量众多以及选择适当激活函数的复杂性，它们的可解释性仍然具有挑战性。在这项工作中，为了克服这些挑战，我们在 QAS 算法中使用了 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN)，分析了它们在量子态准备和量子化学任务中的效率。在量子态准备中，我们的结果表明，在无噪声的情况下，成功的概率是 MLP 的 2 到 5 倍。在嘈杂的环境中，KAN 在近似这些状态时的保真度优于 MLP，展示了其对噪声的鲁棒性。在解决量子化学问题时，我们通过将课程强化学习与 KAN 结构相结合来增强最近提出的 QAS 算法。通过减少所需的 2 量子比特门的数量和电路深度，这有助于更有效地设计参数化量子电路。进一步的研究表明，与 MLP 相比，KAN 需要的可学习参数数量明显较少；然而，KAN 执行每集的平均时间更长。
知识导航器：科学文献中探索性搜索的LLM指导浏览框架
科学文献的指数增长需要有效的知识探索工具。我们提出了知识导航，该系统旨在通过组织和构造从广泛的局部查询中检索到的文档来增强探索性搜索能力，从而成为可通航的，两级的命名和描述性科学主题和子主题的可通道的两级层次结构。这个结构化的组织涉及域中研究主题的总体观点，同时还可以通过允许用户完善其焦点并检索其他相关文档，从而在特定子主题中迭代搜索和更深入的知识发现。知识导航器将LLM功能与基于群集的方法相结合，以获得有效的浏览方法。我们通过对两个新颖的基准（C lus trec-covid and s ci-toc）进行了体质和手动评估来揭示方法的有效性。我们的代码，提示和基准是公开可用的。