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使用电池操作的触发器对反某人地雷
板载电池的尺寸可用于确定其武装时间，一旦电池电量耗尽了电荷，板载电子扳机就无法正常工作，并且地雷无法由压力板触发地雷。。发动战时，一旦地雷的武装状态的计算时间可以安全地删除，充电并在服务中诱导，从而确保可重复使用性，从而减少了成本和后勤挑战。在战后场景中，电池操作的触发机制几乎没有通过压力触发而爆炸的威胁，并且可以安全地删除并适当地处理。使用电池操作的触发因素还可以通过不污染战后肥沃的土地来帮助环境。
用于量子纠缠和量子逻辑操作的自旋 - 光子接口该项目旨在控制光与物质之间的相互作用
用于量子纠缠和量子逻辑操作的自旋 - 光子接口该项目旨在控制最基本层面的光与物质之间的相互作用：Qubits。为此，我们最近在单个材料值（单电荷的旋转）和单个光子量子位（单个光子的极化）之间开发了有效的界面。我们的界面使用半导体孔携带的自旋量子置量位，限制在纳米尺度的INAS量子点（QD）中，确定性地耦合到电触发的微型腔。正如我们所证明的那样，这种QD-腔结构反映的光子经历了其极化的极化旋转，顺时针或逆时针，这取决于旋转状态（见图1。使用确定性耦合的自旋光子接口2和极化状态层析成像实验3，我们实现了光子极化状态的完整逆转，由单个旋转4控制。最近，我们使用单个光子5证明了单个旋转的光学探测。在这样的实验中，每个检测到的光子都会在拟议的实习和以下博士学位论文提供的旋转量子量量子上进行测量反作用，我们希望探索此类自旋光子接口的观点以获取量子信息。最终的目标是展示新形式的自旋 - 光子纠缠和光子 - 光子纠缠，并发展由自旋 - 光子相互作用介导的逻辑门。在途中，我们还将执行基本的量子测量，并研究自旋及其固态基质之间的相互作用。C2N组的所有技术，实验和理论专业知识都将成功地领导该项目。我们欢迎具有质量物理，光学和/或固态物理学背景优秀背景的高度动力申请人，并且对理论和数值模拟有品味。
INTEND：认知计算连续体中基于意图的数据操作的类人智能
由于需要动态适应多样化和波动的环境，计算连续体中数据操作的复杂性不断增加，带来了重大挑战。这种复杂性源于管理庞大而异构的数据源、高效协调资源以及确保分布式环境中的最佳性能。传统的静态方法不够充分，因为它们无法适应数据量、种类和速度的快速变化。此外，各种利益相关者要求的整合和实时决策的需求使情况进一步复杂化。现代计算系统的分散性要求复杂的协调机制，以协调局部自治与全球战略。应对这些挑战需要先进的机器学习 (ML) 算法、持续学习管道和无缝的人机交互，以创建一个灵活且自适应的系统，能够有效管理数据操作的复杂动态 [ 1 ]。换句话说，这需要使用先进的类人智能和认知能力来增强现有的云端环境。这样的认知计算连续体将能够应对几个关键挑战。这些挑战包括学习利用和适应连续体中多样而复杂的硬件，管理资源的分布和动态特性，以及弥合人类利益相关者和数据操作机器之间的认知差距，确保尽管通信媒介不同，但仍然相互理解和信任。为此，欧盟资助的合作项目 INTEND 1 旨在通过利用类人智能以分散的方式解释和执行人类意图，构建下一代认知计算连续体系统 [2]。这项研究计划以三大研究支柱为基础，总体目标是创建一个集成自适应资源管理、分散决策和增强的人机交互的复杂框架，以简化数字制造、电信、智慧城市、机器人系统和视频流等不同领域的数据操作。本文概述了创建这种具有先进类人智能的认知计算连续体的研究路线图，以实现连续体中新颖的基于意图的数据操作 2。
与中国人民共和国与僵尸网络操作的妥协路由器和物联网设备
调查的僵尸网络的自定义Mirai恶意软件是自动化各种设备妥协的系统的一个组件。要招募一个新的“ bot”，僵尸网络系统首先使用各种已知漏洞漏洞之一损害了与Internet连接的设备（请参阅附录B：观察到的CVES）。副业后，受害设备从远程服务器执行基于Mirai的恶意软件有效载荷。执行后，有效负载将在设备上启动进程，以使用端口443上的传输层安全（TLS）建立命令和控件（C2）服务器的连接。这些过程从受感染的设备中收集系统信息，包括但不限于操作系统版本和处理器，内存和带宽详细信息，以发送到C2服务器的目的。恶意软件还向“ c.speedtest.net”提出请求，可能会收集其他Internet连接详细信息。某些恶意软件有效载荷是自损坏以逃避检测。
CBX5 缺失导致 EGFR 抑制剂耐药性并导致肺癌治疗上可操作的弱点
15% 至 20% 的肺癌患者会发生表皮生长因子受体 (EGFR) 突变。EGFR 突变型肺癌患者通常使用抗癌药物（称为 EGFR 抑制剂 (EGFRi)）治疗，但由于获得性耐药性，治疗常常失败。本文表明，表观遗传抑制因子 CBX5 的缺失通过涉及转录因子 E2F1 及其靶标抗凋亡蛋白 BIRC5（survivin）上调的机制赋予 EGFRi 耐药性。我们证明，通过恢复 CBX5 表达或抑制 BIRC5 来药理学抑制该 CBX5-E2F1-BIRC5 轴代表了治疗 EGFRi 耐药性肺癌的一种治疗方法。我们的研究结果为因出现获得性耐药性而 EGFRi 治疗失败的 EGFR 突变型肺癌患者提供了潜在的治疗机会。
战略网络战争中的网络欺骗操作的共生游戏和基础模型
图1：多级游戏理论框架：战略水平，操作级别和战术水平游戏。战略水平游戏是描述高级决策的游戏，例如资源分配和投资计划。战略水平游戏的目标是制定长期计划，以实现网络仓库的总体目标。战术级别的游戏涉及可以实施的特定行动和操纵，以实现立即目标以支持总体策略。网络战术中的策略示例包括蜜罐的配置和攻击者参与政策。运营级游戏位于战略和战术层面之间，重点是计划和协调一系列国防行动。示例包括从情报收集到应对横向运动以实现战略水平目标的一系列网络防御策略的计划。
机器人生成用于学习可概括的视觉机器人操作的数据
摘要 - 在大量数据上预先限制模型，这是AI的流行趋势。但是，由于需要有效的控制动作，为机器人学习收集足够的离线培训轨迹特别昂贵。因此，大多数现有的机器人数据集是从人类专家那里收集的。我们使用称为“机器人自学”的新框架来解决此类数据收集问题，该框架要求机器人自我生成有效的培训数据，而不是依靠人类示威者。我们的关键想法是在状态空间上训练单独的数据生成策略，以自动生成具有不断增长的复杂性的有意义的动作和轨迹。然后，这些生成的数据可进一步用于训练具有强大构图概括功能的视觉策略。我们在两个视觉操作测试台上验证了我们的框架，包括一个多物体堆叠域和流行的RL基准“ Franka Kitchen”。实验表明，对自生数据进行培训的最终视觉政策可以实现需要长马机器人执行的新颖测试目标。项目网站https://sites.google.com/ view/robot-self-teaching。
LS200系列直接操作的调节器
系统培训训练有素的劳动力对于您的运营成功至关重要。知道如何正确安装，配置，程序，校准和对艾默生设备进行故障排除，为您的工程师和技术人员提供了优化投资的技能和信心。ETS为您的人员提供了多种获得基本系统专业知识的方式。我们的全职专业教练可以在我们的几个公司办公室，您的网站，甚至在您的区域艾默生办公室进行课堂培训。您还可以通过我们的现场互动艾默生虚拟教室获得相同质量的培训，并节省旅行成本。有关我们的完整时间表和更多信息，请致电800-338-8158与ETS培训部联系，或通过apocity@emerson.com向我们发送电子邮件。
Blothppo：一种近端政策优化增强机器人布操作的框架，并通过观察对齐的动作空间
基于视觉的机器人布的展开最近取得了巨大进步。但是，先前的工作主要依靠价值学习，并且没有完全探索基于政策的技术。最近，在大型语言模型上进行增强学习的成功表明，该政策级别算法可以通过庞大的空间来增强政策。在本文中，我们介绍了Bloth-PPO，该框架采用了基于演员批判性建筑的策略级别算法，以增强具有巨大的10 6个附加空间的预训练模型，该模型与观察到的任务相符。为此，我们将布置问题重新定义为部分观察到的马尔可夫决策过程。使用监督的培训阶段来培训我们政策的基准模型。在第二阶段，近端政策优化（PPO）用于指导观测一致的附属空间内的套头文模型。通过优化和更新策略，我们提出的方法增加了服装的表面积，以在软体操纵任务下展开的布料。实验结果表明，我们提出的框架可以进一步改善其他最先进方法的展开性能。我们的项目可从https：// vpx- ecnu.github.io/clothppo-website/获得。