摘要:在这项研究中,我们提出了一种革命性的深入强化学习方法,用于自动渗透测试。建议的方法使用深度Q学习网络来开发有效利用目标系统中弱点的攻击序列。该方法在虚拟环境中进行了测试,结果表明它可以识别手动渗透测试无法做到的漏洞。在这项工作中使用了各种工具,包括深Q学习网络,Mulval,NMAP,VirtualBox,Docker,Docker,National脆弱性数据库(NVD)和共同的漏洞评分系统(CVSS)。建议的方法显着优于当前自动穿透测试方法。我们提出的方法可以检测到手动渗透测试错过的缺陷,并且可以修改(根据惩罚值)以适应目标系统(网络)更改的更新。此外,它有可能大大提高渗透测试的有效性和效率,并可能有助于提高计算机系统的安全性。在这项工作中进行的实验测试通过在攻击自动化过程中利用最有效的攻击向量,揭示了DQN自动渗透测试的有效性。通过在攻击自动化过程中利用最有效的攻击向量,揭示了DQN自动渗透测试的有效性。
MMH3于2011年推出,作为Murmurhash3的Python扩展名,此后一直在维持。它的API易于用于Python程序员,因为它提供了允许增量更新的单一哈希函数和Hasher类,其方法符合Python标准库的一部分Hashlib。库提供了Python Wheels(即预先构建的二进制套件),可在各种平台上立即使用,包括Linux(X86_64,AARCH64,I686,PPC64LE和S390X),Windows(Win32,Win32,Win_amd64,and Win_Amd64,and Win_arm64)和Macos(Win_Arm64)和Macos(interel MacOs)(intel silel silel sil intel sil interel sil silon)从4.0.0版中,MMH3从MIT许可(OSI批准的允许开源许可证)发布。
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本文研究了神经科学与伊斯兰教育的整合,以了解人类的身体和精神维度之间的关系,从科学和精神的角度来看。这项研究使用了一种具有跨学科方法的文献研究方法,结合了现代神经科学发现和伊斯兰原则。研究的主要重点是大脑工作的机理,神经可塑性以及在教育过程中精神价值的潜在整合。结果表明,根据伊斯兰原则,人脑具有支持可持续学习的神经塑性的能力。精神活动(例如Dhikr和祈祷)被证明会影响神经功能,减少压力,并增加注意力和情绪法规。这项研究证实了整体方法在伊斯兰教育中的重要性,从而优化了学生的智力,情感和精神发展。神经科学和伊斯兰教育的融合为基于经验并与时代需求相关的有效学习策略提供了一个框架。本研究建议开发教育模型,以使科学原则具有宗教价值观,并提高教育工作者在理解大脑工作机理方面的能力,以形成一代聪明,性格,并具有较高的精神意识。关键词:神经科学,伊斯兰教育,神经塑性,身体和精神维度,人类。
2310-5194 2414-9713 头部和颈部 / 头部和颈部。俄文版。全俄社会组织“头颈部疾病治疗专家联合会”杂志
I. 关于建议 A. 建议的目的 B. 谁应该使用这些建议? C. 建议的历史 II. 作者、贡献者、审稿人、编辑、出版商和所有者的角色和职责 A. 定义作者和贡献者的角色 1. 为什么作者身份很重要 2. 谁是作者? 3. 非作者贡献者 4. 人工智能(AI)——辅助技术 B. 财务和非财务关系和活动的披露以及利益冲突 1. 参与者 a. 作者 b. 同行评审员 c. 编辑和期刊工作人员 2. 报告关系和活动 C. 提交和同行评审过程中的职责 1. 作者 a. 掠夺性期刊或伪期刊 2. 期刊 a. 保密性 b. 及时性和响应性 c.同行评审 d. 诚信 e. 多样性和包容性 f. 期刊指标 3. 同行评审员 D. 期刊所有者和编辑自由 1. 期刊所有者 2. 编辑自由 E. 保护研究参与者 III. 医学期刊出版相关的出版和编辑问题 A. 更正和版本控制 B. 科学不端行为 C. 版权 D. 重叠出版 1. 重复提交 2. 重复和先前出版 3. 预印本 a. 选择预印本档案 b. 将预印本档案中的稿件提交给同行评审期刊 c. 在提交的稿件中引用预印本 4. 可接受的二次出版 5. 基于同一数据库的稿件 E. 函件 F. 费用 G. 增刊、专题刊和特别系列
Artixcial Intelligence(AI)是一个广泛的Xeld,计算机执行历史上认为需要人类智能的任务。llms是AI最近的突破,它允许计算机生成看起来像人类的文本。llms涉及语言生成,而更广泛的术语“生成AI”也可以包括AI生成的图像或XGures。chatgpt是最早且广泛使用的LLM型号之一,但其他公司也开发了类似的产品。llms“学习”以对大规模文本训练数据库中的单词序列进行多方面分析,并使用复杂的概率模型生成新的单词序列。该模型具有随机组件,因此对完全相同提示的完全相同提交的响应将不相同。llms可以生成看起来像医学期刊文章的文本,以响应提示,但是文章的内容可能准确也可能不准确。llms可能会“包容”包含虚假信息的令人信服的文本。llms不会在互联网上搜索问题的答案。但是,它们以越来越复杂的方式与搜索引擎配对。在本社论的其余部分中,我们将使用LLMS代名词的广义术语“ AI”。
2个编辑的信:区域水上学研讨会 - “这是官方” Pete Mohan 4 Drum and Croaker 50年前:回顾性Steven L. Bailey 7 Novus Aquas(New Waters)Barrett L. Christie 12收集和饲养两个萨尔什海洋的萨尔里斯海洋杂物和巢Serratissima。马克·默里(Mark Murray)和梅根·鲁森(Megan Rusin)22重金属和抗生素:解决Chrysaora plocamia plocamia chelsea bremer的衰变问题31偶然性培养Nereocystis luetkeana luetkeana和其他海带Chris Emmet 38 Raw 2025宣布:BALLED 2025:BALT,BALTIMERE,BALTIMORE,BALTIMORE,4024岁。华盛顿州塔科马市的Tacomraw,Point Refiance动物园和水族馆(5月4日至9日)75在Cabrillo Marine Aquarium atsuhiro atsuhiro atsuhiro atsuhiro kubo Kubo,Christopher Bautista,Christopher Bautista,Christopher Bautista,kararla G.Burgos,karthle i.Burgos,karthle I.Dean,Cristina Fuentes,Chris L. Okamoto,Nathan Perrin,Dominique T. Richardson,Milinda A. Thompson,Juliann Vannordstrand,Emily Wilson,Emily Wilson和Andres Carrillo 85胚胎学,饲养,饲养,饲养和养父 by Any Other Name… Notes on Recent Changes in Cephalopod Taxonomy Gregory J. Barord and Barrett L. Christie 100 “The Magnificent Butterflyfish”, Prognathodes Falcifer : A Timeline of Its Connection and History with Scripps Institution of Oceanography and Birch Aquarium at Scripps Fernando Nosratpour 114 AALSO 2024 abstracts: Pittsburgh, PA (March 2-6) 121 Quantifying海洋哺乳动物生命支持系统Barrett L. Christie和Erik Holmberg
Shivam Goel, Panagiotis Lymperopoulos, Ravenna Thielstrom, Evan Krause, Patrick Feeney, Pierrick Lorang, Sarah Schneider, Yichen Wei, Eric Kildebeck, Stephen Goss, Michael C. Hughes, Liping Liu, Jivko Sinapov, Matthias Scheutz 2:30-3:45pm Is it possible to find the single nearest neighbor高度的查询?kai -ming ting;高什·沃西(Takashi Washio); Ye Zhu;杨Xu; Kaifeng Zhang提取问题的实验设计:错误得分和回答长度Amer Farea的影响;弗兰克·艾默特·斯特里布(Frank Emmert-Streib)*解释建模:通过推理其隐性道德判断,对句子的社会基础; MariaMihaelaTruşcǎ; Marie-Francine Moens
17:00-17:15 Application of Stacking stacking model in reservoir lithology identification Yu Ye 西南石油大学