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基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
PACE：RISC-V SoC 中适用于边缘计算应用的可扩展且节能的 CGRA
简介 ƒ 粗粒度可重构阵列 (CGRA) 可提供高能效，同时保持可编程性优势。 ƒ CGRA 是高效处理循环内核的理想选择，它允许它从 CPU 卸载重复循环函数，例如向量乘法或散列算法。 ƒ 它依靠编译器将给定的工作负载转换为数据流图 (DFG)，然后以实现最高能效的方式将其映射到硬件上。
信息技术和系统管理 MBA ...
SDLC 阶段：规划和需求：系统开发生命周期 (SDLC) 简介、规划阶段：目标、范围和可行性、需求收集技术、需求分析和文档 SDLC 中的分析和设计阶段：系统分析：目标和目的、数据流图 (DFD) 和流程建模、逻辑和物理系统设计 实施和维护阶段：从设计到实施的过渡、编码和系统开发、软件测试和质量保证、部署和部署后支持 SDLC 方法：比较：SDLC 方法概述、传统 SDLC 模型（瀑布式、V 模型）、敏捷和迭代模型（Scrum、看板）、为项目选择正确的方法 第 2 单元：系统设计和架构
无电互联网的东西-Luca Mottola
间隔系统的编程语言不能忽略时间及其与数据的关系。在没有自定义语言支持的情况下，应用程序代码必须时间戳数据并在每个访问之前执行有效性检查，这使程序逻辑复杂化。为此，基于任务的系统已在每个任务生成的数据上受到定时约束。23一个程序成为DI主导的数据流图，其中节点是任务，边缘定义了数据流和时间约束。rep将程序作为任务图的不满，允许开发人员直接表达数据运动结构和时机，而无需在终止行为中进行推理。正式的框架作品和语言支持对数据新鲜度和时间一致性的支持进一步授权开发人员在交易帐篷系统中启用定时属性。34
将形式化验证应用于基于 FPGA 的航空航天应用的早期评估：方法和经验
摘要 — 基于 SRAM 的现场可编程门阵列 (FP-GA) 已在航空航天应用中使用了十多年。遗憾的是，这些设备的一个显著缺点是它们对辐射效应的敏感性，这会导致存储器元件中的位翻转和半导体中的电离诱发故障，通常称为单粒子翻转 (SEU)。对基于 SRAM FPGA 的安全关键应用进行早期可靠性分析将使设计人员能够开发出符合设计要求（例如 DO-254 标准）的更可靠、更强大的设计。我们提出了一种基于概率模型检查的方法来分析此类设计的可靠性和可执行性，以指导设计决策。概率模型检查是一种众所周知的形式验证技术，其主要优点是分析详尽，从而可以对时间逻辑查询给出数值精确的答案，这与离散事件模拟形成鲜明对比。在所提出的方法中，从系统的高级描述开始，从提取的控制数据流图 (CDFG) 构建马尔可夫 (奖励) 模型。然后使用 PRISM 模型检查器工具自动验证各种可靠性和可执行性相关属性。
尼日利亚实施 COVID-19 疫苗接种后不良事件 (AEFI) 数据三角测量和仪表板开发
摘要 尼日利亚于 2021 年 3 月 5 日开始接种 COVID-19 疫苗，并正在努力实现世卫组织在非洲区域的目标，即到 2022 年 12 月为 70% 的符合条件人口全面接种疫苗。尼日利亚的 COVID-19 疫苗接种信息系统包括一个针对免疫后 COVID-19 不良事件 (AEFI) 的监测系统，但截至 2021 年 4 月，AEFI 数据由多个团体收集和管理，缺乏常规分析和采取行动。为了填补 COVID-19 疫苗安全监测的这一空白，2021 年 4 月至 2022 年 6 月期间，美国疾病控制和预防中心与尼日利亚人类病毒学研究所领导的其他执行伙伴合作，支持尼日利亚政府对现有的 COVID-19 AEFI 数据进行三角测量。本文介绍了在尼日利亚实施已发布的 COVID-19 AEFI 数据三角测量指南草案的过程。在这里，我们关注的是实施数据三角测量的过程，而不是分析三角测量的结果和影响。工作首先是绘制 COVID-19 AEFI 数据流图、吸引利益相关者参与并建立数据管理系统来接收和存储所有共享数据。这些数据集用于创建一个在线仪表板，其中的关键指标是根据现有 WHO 指南和国家指导选择的。仪表板在分发给利益相关者之前经过了反复审查。本案例研究重点介绍了实施数据三角测量以快速使用 AEFI 数据进行决策的成功案例，并强调了利益相关者参与和强大的数据治理结构对于使数据三角测量成功的重要性。
![arXiv:1801.04886v3 [cs.DC] 2019 年 10 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a08ab38a3c8b934efe31347a95ba5369f4795978.webp)
arXiv:1801.04886v3 [cs.DC] 2019 年 10 月 8 日
基于 SRAM 的 FPGA 因其现场可编程性和低成本而在航空航天工业中广受欢迎。然而，它们会受到宇宙辐射引起的单粒子翻转 (SEU) 的影响。三重模块冗余 (TMR) 是一种众所周知的缓解 FPGA 中 SEU 的技术，通常与另一种称为配置清理的 SEU 缓解技术一起使用。传统的 TMR 一次只能提供针对单个故障的保护，而分区 TMR 则可以提供更高的可靠性和可用性。在本文中，我们提出了一种使用概率模型检查在早期设计阶段分析 TMR 分区的方法。所提出的正式模型可以捕获单个和多个单元翻转场景，而不受任何相等分区大小假设的影响。从设计的高级描述开始，使用指定数量的分区、组件特性库和用户定义的清理率从数据流图 (DFG) 构建马尔可夫模型。这种模型和详尽的分析可以捕获辐射环境中系统中可能发生的所有故障和维修。然后使用 PRISM 模型检查器自动验证各种可靠性和可用性属性，探索清理频率与满足设计要求所需的 TMR 分区数量之间的关系。此外，报告的结果表明，基于已知的投票者故障率，可以找到最佳数量的
利用机器学习和在线招聘信息评估美国数据经济
3D 地震数据 数据字典系统 埃森哲数据治理框架 数据文档 高级数据录入 数据加密 评估 数据 数据工程 大数据 数据录入 大数据分析 数据录入优先级 计费 数据分析 数据评估 生物数据库搜索 数据利用 商业智能 数据建模 DFHSM 级联大数据应用 数据流图 (DFD) 气候数据分析 数据治理 临床数据抽象 数据集成 临床数据分析 数据完整性 临床数据交换 数据湖/水库 CDISC 数据丢失预防 临床数据管理 数据管理 临床数据审查 数据管理平台 (DMP) 临床数据理解 数据操作 临床数据库开发 数据映射 临床研究 数据准确性和完整性 数据迁移 云安全 数据保护和隐私 数据挖掘 列式数据库 数据挖掘行业知识 概念数据模型 数据建模 客户数据集成 数据建模 星型/雪花模式 客户服务数据库 数据多路复用系统 (DMS) 数据采集 数据处理 数据采集系统 数据操作 数据分析 数据平台即服务 数据和安全监控董事会数据预处理数据架构数据隐私数据归档数据保护行业知识数据缓冲区数据保护规划数据捕获数据保护策略数据中心硬件数据质量数据清理数据质量评估数据收集数据报告数据通信数据科学数据压缩数据安全数据转换数据安全分类
教授加里玛·加伊
Aperia 不断发展，成为各行各业 ETL、BI 和托管解决方案的卓越提供商。Aperia 平台随行业发展而扩展，可按时处理大量数据。软件即服务 (SaaS) 平台支持数百万最终用户每天创建数十亿笔交易，且速度和可靠性均符合业务要求。 确保所有工件均符合公司 SDLC 政策和指南。 使用需求管理工具 Requisite Pro 准备 BRD 并将其转换为功能规范。 使用 MS Visio 创建 UML 图，例如用例图、活动图和序列图。 使用建模工具设计数据流图 (DFD)、实体关系图 (ERD) 和网页模型。 使用 MS Project 制定和维护项目计划。确保所有交付成果都能在截止日期前交付。 促进与个人、客户组和技术部门的 JAD 会议。 使用 MS Visio 执行面向对象分析 (OOA) 设计并开发工作流程图。 创建风险分析文档和风险管理计划。 进行功能演练并监督客户用户手册的开发。 为员工提供产品和应用程序培训。 维护变更请求文档并实施测试变更的程序。确保变更符合最终结果。 为用户验收测试 (UAT) 提供技术和程序支持。 北德克萨斯大学，德克萨斯州，美国 2009 年 1 月 - 2010 年 12 月 职位：研究分析师 1155 Union Circle Denton, TX 76203，美国
技术创新与空军情报分析的未来
空军分布式通用地面系统 (AF DCGS) 负责根据由各种美国空军平台收集的数据为世界各地的作战人员生成和分发可操作的情报。在过去二十年中，情报收集和对情报产品的需求呈指数级增长，给分析能力带来了巨大压力。与此同时，情报分析员通常忙于执行常规处理、利用和传播 (PED) 任务，而无暇专注于应对 2018 年国防战略设想的未来威胁可能需要进行的更大战略分析。兰德公司 2012 年的一份空军项目 (PAF) 报告指出，人工智能 (AI) 有朝一日将能够帮助自由分析员完成更能利用人类智能的任务。自该报告发布以来，人工智能和机器学习 (ML) 取得了巨大进步，我们预计未来几年还会有进一步的创新。 2017 年，空军/A2 要求巴基斯坦空军分析当前和潜在的未来技术如何帮助空军 DCGS 变得更加有效、高效、善于利用人力资本和敏捷。我们还被要求考虑充分利用这些技术所需的流程、培训和组织改进。这项名为“缩小 PED 差距”的研究项目于 2018 财年在巴基斯坦空军的部队现代化和就业计划中进行。这项研究在三份配套报告中讨论：• 技术创新与空军情报分析的未来：第 1 卷，调查结果和建议，RR-A341-1，2021 年。第 1 卷为广大受众，包括空军决策者，提供了重要的调查结果和建议。• 技术创新与空军情报分析的未来：第 2 卷，技术分析和支持材料，RR-A341-2，2021 年（本报告）。第 2 卷对项目方法进行了更深入的讨论；AI 和 ML 的入门知识；更详细地讨论关键建议；以及专家、利益相关者和专家感兴趣的其他信息。 • 技术创新和空军情报分析的未来：第 3 卷，数据流图技术评估，即将出版，不向公众开放。第 3 卷提供了额外的限制性细节。