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美国风能技术的攻击面...
缩略词 APT 高级持续性威胁 AOO 资产所有者/运营商 AWEA 美国风能协会 BES 大型电力系统 C2 指挥和控制 Cal-CSIC 加州网络安全整合中心 CESER 网络安全、能源安全和应急响应 CIP 关键基础设施保护 CIS 互联网安全中心 CIRT 网络事故响应小组 CISA 网络安全和基础设施安全局 CSIS 战略与国际研究中心 DHS 国土安全部 DMZ 非军事区 DOE 能源部 DoS 拒绝服务 DNI 国家情报总监 EERE（能源部能源效率和可再生能源办公室） EIA 能源信息管理局 E-ISAC 能源信息共享和分析中心 FBI 联邦调查局 FTP 文件传输协议 ICS 工业控制系统 INL 爱达荷国家实验室 IT 信息技术 LAN 局域网 NERC 北美电力可靠性公司 NERC CIP NERC 关键基础设施保护 OEM 原始设备制造商 OLE 对象链接和嵌入 OPC 用于过程控制的 OLE OT 操作技术 PAC 可编程自动化控制器PCC 公共耦合点 PLC 可编程逻辑控制器 PoC 连接点 RAT 远程访问木马 RTU 远程终端单元 SaaS 软件即服务 SCADA 监控和数据采集 SME 主题专家 TLS 传输层安全 US 美国 VPN 虚拟专用网络 WETO 风能技术办公室 WTG 风力涡轮发电机
TD-Zero：使用零拍学习
摘要 - 供应链漏洞为攻击者提供了将硬件木马植入系统 - 芯片（SOC）设计的机会。虽然基于机器学习（ML）的特洛伊木马检测是有希望的，但它具有三个实际局限性：（i）可能无法获得黄金模型，（ii）缺乏人类专业知识来选择Trojan特征，并且（iii）有限的可传递性可能会导致在新的基准标准中无法获得未观察的Trojans的新基准标准。虽然基于转移学习的最新方法解决了其中一些问题，但仍需要重新训练以使用特定于域特异性（例如，硬件特洛伊木马功能）知识对模型进行微调。在本文中，我们提出了一个利用零射击学习来应对上述挑战的特洛伊木马检测框架。所提出的框架采用了自我监督学习的概念，其中利用预训练的图形卷积网络（GCN）来提取有关硬件Trojans的下划线常识，而指标学习任务用于衡量测试输入和恶意样本之间的相似性来进行分类。广泛的实验评估表明，与最先进的技术相比，我们的方法具有四个主要优势：（i）在特洛伊木马检测过程中不需要任何黄金模型，（ii）可以处理未知的特洛伊木马和未见的基准测试，而不会更改网络的任何变化，（iii）培训时间和（iv）的估计效率的显着提高（iv）的均值提高效率显着（iv）的均值（10.5％）（10.5％）5％（10.5％）。5％（10.5％）。
一个新颖的鼠标家用笼子滤光度系统揭示性别
“ iLiations：1范德比尔特脑研究所，范德比尔特大学医学院，纳什维尔，田纳西州纳什维尔，37232 2 2范德比尔特成瘾研究中心，范德比尔特大学医学院，纳什维尔，田纳西州纳什维尔，37232，37232，37232 3分子生理学和生物物理学系马萨诸塞州的木马，马萨诸塞州，伍斯特，01655作者：NP，DGW和MAD设计的研究；*通讯作者信息：Danny.winder@umassmed.edu Umass Chan医学院364 Plantation Street Lazare医疗研究大楼728 MA 01605-2324（508）856-6148 MARIE A. DOYLE A. DOYLE A.DOYLE MARIE.DOYLE.DOYLE@umass chan chan Medical School School 364 Planteration 364 Planteration Lazare Lazare Lazare 728 01605-2324 (508) 856-6148 Number of figures: 7 Number of supplemental figures: 5 Number of multimedia: 1 video, 1 zip folder Number of words: Abstract – 246 Significance Statement - 112 Introduction – 749 Discussion – 2301 Conflict of interest: Authors report no conflict of interest.资金来源：NP得到F30（AA029599），T32（GM007347）和R01多样性补充（NS102306-04S1）的支持。DNA由NIAAA（AA030901）的F31支持。cme由NIMH（MH065215）的T32支持。MAD得到了F32（AA029592）和T32（NS007491和MH065215）的支持。DGW和研究得到R37（AA019455）和P60（AA031124）的支持。
房屋法案报告HB 2265
攀岩体育馆为人造表面上的攀岩提供了一个室内场所，并可能为参与者提供各种攀岩机会，设备租赁和培训。在室内设施中攀岩并不受华盛顿法律的特殊监管。州法律管理娱乐骑行。娱乐骑行的所有者或经营者必须从劳工和行业部（部门）获得许可证，每年进行乘车检查，每次发生不少于100万美元的保险单，并与该部门的档案检查证书和保险单。该部门必须采用规则来管理调节娱乐骑行的州法律的章节，并可以书面命令停止娱乐骑行的操作，该途中没有有效的许可证或所有者或经营者没有合格的保险单。任何因违反州法律而进行娱乐的人犯有严重的轻罪。“娱乐骑行”被定义为任何车辆，船，蹦极跳动装置，或其他机械设备，沿着电缆或轨道在结构上或内部移动，通过离心力或其他方式通过空气或其他水，这些设备用于运送一个或多个个人，用于传达一个或多个个人，以进行娱乐，娱乐，转移或娱乐。“娱乐骑行”包括但不限于通常被称为Skyrides，Ferris Wheels，Carousels，降落伞塔，Love隧道，蹦极套装设备和滚筒磨刀器的设备。“娱乐骑行”不包括：（a）在娱乐性冬季体育活动中的人的运输工具，例如滑雪，滑雪，滑雪，J-bars，t-bars，T-bars和类似的设备，受到州法律的娱乐活动运输方式的法规； （b）手动，机械或电动操作并习惯于公共场所的单一乘客，旋转的乘车行驶，通常不需要操作员的监督或服务； （c）非机械化的游乐场设备，包括但不限于秋千，锯，固定的弹簧动物功能，骑手旋转的旋转木马，登山者，滑梯，蹦床和身体健身设备；或（d）滑水。
GLSVLSI 2025
● VLSI 电路和设计：ASIC 和 FPGA 设计、微处理器/微架构、嵌入式处理器、高速/低功耗电路、模拟/数字/混合信号系统、NoC、SoC、物联网、互连、存储器、仿生和神经形态电路和系统、BioMEM、片上实验室、生物传感器、生物和生物医学系统的 CAD 工具、植入式和可穿戴设备、VLSI 设计和优化的机器学习●物联网和智能系统：物联网和智能系统的电路、计算、处理和设计，如智慧城市、智能医疗、智能交通、智能电网等；信息物理系统、边缘计算、物联网机器学习、TinyML。 ● 计算机辅助设计 (CAD)：硬件/软件协同设计、高级综合、逻辑综合、仿真和形式验证、布局、可制造设计、算法和复杂性分析、物理设计（布局、布线、CTS）、静态时序分析、信号和电源完整性、CAD 和 EDA 设计的机器学习。● 测试、可靠性、容错：数字/模拟/混合信号测试、可靠性、稳健性、静态/动态缺陷和故障可恢复性、变化感知设计、学习辅助测试。● 新兴计算和后 CMOS 技术：纳米技术、量子计算、近似和随机计算、传感器和传感器网络、后 CMOS VLSI。● 硬件安全：可信 IC、IP 保护、硬件安全原语、逆向工程、硬件木马、侧信道分析、CPS/IoT 安全、硬件安全的机器学习。 ● 机器学习和人工智能的 VLSI：机器学习的硬件加速器、深度学习的新架构、脑启发计算、大数据计算、强化学习、物联网 (IoT) 设备的云计算。微电子系统教育研讨会：为期一天的联合研讨会将涵盖以下主题：使用 ASIC、FPGA、多核、GPU、TPU 等各种技术的教学创新、包括新课程和实验室在内的教育技术、评估方法、远程学习、教科书和设计项目、行业和学术合作计划和教学。
课程Vitae Tessa Crume，博士，MSPH
Tessa Crume, PhD, MSPH Updated January 2023 Current Appointments 2018- Associate Professor, Colorado School of Public Health, Department of Epidemiology 2018- Associate Professor, University of Colorado School of Medicine, Department of Obstetrics & Gynecology 2020- Program Director, Doctoral and Master's Programs in Epidemiology, Colorado School of Public Health Education 1997 Bachelor of Science, Microbiology, Colorado State大学，柯林斯堡，2001年，科罗拉多大学健康科学中心公共卫生科学硕士，预防医学系。论文：死亡证明对儿童虐待死亡的娱乐不足。顾问：Carolyn Diguiseppi 2010，科罗拉多州公共卫生学院流行病学哲学博士。论文：在子宫内暴露于产妇糖尿病对儿童生长轨迹和肥胖模式的影响。Mentor: Dana Dabelea Academic Appointment and Positions 2011-2017 Assistant Professor, Colorado School of Public Health, Department of Epidemiology 2013-2020 Program Director, Doctoral and Master's Programs in Epidemiology, Colorado School of Public Health Professional Positions 1997-2000 Professional Research Assistant, University of Colorado Health Sciences Center 2000-2007 Epidemiologist, Colorado Department of Public Health and Environment 2007-2011 Program评估顾问，疾病控制与预防中心，青少年和学校健康部（DASH），慢性病预防分支，通过洛基山卫生荣誉与奖项的合同，2012年国际卫生与疾病旅行索引国际发展起源学会2016年Alpha Upsilon Alpha Upsilon分会的Delta Omega National Spsons in Pusperty 2019 Accuptry 2019 Altpha Upsilon Compucation in Actoriult 2019 Altpha intery Actoriult in Coppulent of Struptory 2019年，学生 - 2019年公共卫生学院的学生，以表彰学生的公共荣誉奖。科罗拉多大学科罗拉多大学专业隶属关系研究生院，2011 - 22年，国际卫生与疾病发展起源学会会员，2015年 - 2015年流行病学研究会成员 - 美国糖尿病协会成员，2016年 - 美国营养学会成员，2017年美国成员，美国心脏病协会，2020年 - 2020年 - 成员，成人先生心脏协会成员，成人先生心脏协会成员，黑人麦米木马成员，黑人玛米亚·米兰
AVID Strategies 轮播头脑风暴想法汇集......
AVID 策略 以下是 AVID 鼓励教师在课堂中采用的教学策略列表。这些策略可适用于任何科目。它们还支持 AVID 教学计划的方法： WICR（写作、探究、协作、阅读） 旋转木马头脑风暴 快速收集想法，将主题写成标题在图表纸上。学生分成小组，用不同颜色的记号笔顺时针移动以集思广益。所有小组都写完每张图表后，他们应该在画廊里走一走，看看新添加的想法。这是正式论文的良好前奏。 概念图 允许将新概念与先前知识联系起来。应向学生提供相关概念的列表，并要求他们之间建立联系。学生也可以创建自己的列表。 顾问 设计用于在一堂课内讨论多个主题。学生根据特定主题分成几组，互相充当顾问。可以指示他们在该节课结束时简要汇报。康奈尔笔记 使用康奈尔笔记，学生可以在右侧宽页边距中详细记录课堂讲座和课文，并在左侧窄页边距中阐明关于这些笔记的想法或问题。这有助于学生培养长期记忆力和更深入地理解所学材料。 辩证日记 辩证日记让学生可以在准备或与同伴、小组或全班讨论时记录自己的想法。以下是学生可以与课堂笔记、文本或视频互动的活动列表。在进行每项活动时，学生应将纸张分成两半，并将笔记放在右侧。然后，应指导他们以以下一种或多种方式在左侧回应这些笔记 创建图形组织器以直观地表示主要思想。 写一个句子摘要来概括主要思想。 解释某一特定信息的重要性。 根据事实对时间段、事件等的暗示作出推断。 创建一个类比来显示关系之间的相似性。 提出“如果……会怎样”的陈述，推测如果某件事没有发生或以不同的方式发生，会发生什么。 与最近或过去可能发生的类似事件建立联系。 将标题、标题或副标题转化为问题。 为每个部分创建新的标题、标题和副标题。 为某个想法、事件或人物写一个明喻或隐喻。
使用机器学习方法对路面钉外套的电磁特性进行分类
使用机器学习方法对路面大头钉的电磁特性进行分类，grégoryandreoli*，cerema ouest / aan / entum amine ihamine，University Gustave Eiffel / lames / lames rakeeb jauber jaufer jaufer，cerema ouest oeema ouest / aan / aan / aan / aan aan / andum shreedhar savema lan earma aan erema erea a a david guilbert，david david guilbert，david Nguyen，大学古斯塔夫·埃菲尔（Gustave Eiffel当今最常用的是。高分辨率方法能够检测深度，裂纹或明显的脱束，但对于识别地下毫米界面（例如粘性涂层），它们仍然有限且不强大。在本文档中，我们建议将雷达方法与两级SVM监督学习相结合。第一次对古斯塔夫·埃菲尔大学（Gustave Eiffel University）（法国南特）疲劳旋转木马的试验使我们能够验证我们开发的数值方法。介绍21百万，这就是国际能源局（IEA）的数据，应添加多少公里的新道路基础设施，以确保全球运输直到2050年。为了防止交通密度不断增长引起的降解，我们必须能够提前评估基础设施中出现结构性或物质失败的可能性（khweir。和Fordyce，2003年）。为了最大程度地提高其耐用性，法国的路面结构使用接口钉涂层技术。这有助于完整的多层结构充当一个整体块，它可以最大程度地减少机械应变（剪切应力，单调扭曲等），从而最大程度地减少了道路结构的降解（Wang and Zhong，2019;Diakhaté等人。，2008）。多样化的技术有助于评估道路状态：破坏性的技术，通常必须钻出人行道的核心，并且必须在实验室和非破坏性的物理和化学特性中研究物理和化学特性，通常使用电磁波和机械波传播。在大多数情况下，粘性涂层是一种沥青乳液，机械地扩散，这使其连续且规则。仅在破裂阶段（乳液中存在的水的蒸发）才增加了磨损的过程，从而增加了层之间的粘附力。直到今天，我们唯一可以保证沥青乳液的同质应用是工作机器的性能。
前往福克兰群岛
三角翼轰炸机早期曾具备空中加油能力，但十多年来该系统一直停用。到 1982 年，没有一架 Vulcan 飞行员使用过该系统，也很少有人记得曾经使用过它。轰炸机的空中加油系统很快恢复使用，但很明显，一架 Vulcan 往返福克兰群岛需要大量的加油机支援。至少需要十架 Victor 加油机出动来为轰炸机及其随行加油机提供加油。在返航途中，另一架加油机需要与轰炸机会合，为返程的最后一段提供燃料。另一个令人生畏的问题是 Vulcan 的导航系统不足以完成拟议的任务。轰炸机的 1950 年代地面测绘雷达足以在有大量地貌特征可以提供定位的地区进行作业。但是，火神式轰炸机的雷达和其他导航系统非常不适合在南大西洋的荒芜地区执行任务。那里的固定点很少，而且相距很远。返航的轰炸机可能缺少燃料，需要与被派去补充油箱的加油机在海上快速准确地会合，为返航的最后一段提供燃料。为了弥补这一不足，被选中执行任务的火神式轰炸机和维克托加油机进行了改装，以携带匆忙采购的“旋转木马”惯性导航系统。福克兰群岛上的阿根廷战斗机、防空导弹和防空高射炮的规模尚不清楚，但必须认识到潜在的威胁。因此，火神式轰炸机将在夜间发动攻击。随着行动的各个部分汇集在一起，一个大问题仍然存在：一架携带 21 枚 1,000 磅炸弹的火神式轰炸机造成的损害是否足以值得如此巨大的花费和努力？事实上，英国武装部队极度缺乏可用于对付福克兰群岛的武器。除非出现一些无法预见和无法克服的困难，否则“黑公鹿”行动将继续进行。被选中参加行动的机组人员开始了一段强化训练。对于许多复杂的军事行动，如果时间允许，通常会事先进行演练。在“黑公鹿”行动中，虽然有时间，但没有尝试进行演练。正如一位 Victor 飞行员后来解释的那样：“演练和执行任务一样麻烦，所以决定执行任务。如果问题变得太大，我们会中断任务，并将其称为演练……”
glsvlsi 2024
●VLSI电路和设计：ASIC和FPGA设计，微处理器/微观构造，嵌入式处理器，高速/低功率电路，模拟/数字/混合信号系统，NOC，SOC，SOC，SOC，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，互连，记忆，生物启动和神经循环循环和系统循环，循环循环和系统，循环循环和系统循环，以及系统循环，循环和系统循环，以及循环循环，以及循环循环，以及循环循环循环和系统综合，生物传感器，生物学和生物医学系统的CAD工具，可植入和可穿戴设备，用于VLSI设计和优化的机器学习●IoT和智能系统：物联网的电路，计算，处理和设计以及智能城市，智能城市，智能医疗保健，智能运输，智能Grid>>;网络物理系统，边缘计算，物联网的机器学习，tinyml。●计算机辅助设计（CAD）：硬件/软件共同设计，高级合成，逻辑合成，仿真和正式验证，布局，制造，算法和复杂性分析，物理设计（位置，路线，CTS），静态时间和电源分析，信号和电源的稳定性，信号和电源，用于CAD和EDA设计。●测试，可靠性，容错：数字/模拟/混合信号测试，可靠性，鲁棒性，静态/动态缺陷和故障可追溯性，变异感知设计，学习辅助测试。●新兴计算和频率后技术：纳米技术，量子计算，近似和随机计算，传感器和传感器网络，CMOS后VLSI。●硬件安全性：可信赖的IC，IP保护，硬件安全原始图，逆向工程，硬件木马，侧通道分析，CPS/IOT安全性，用于HW Security的机器学习。●用于机器学习和人工智能的VLSI：用于机器学习的硬件加速器，用于深度学习的新型体系结构，脑力启发的计算，大数据计算，强化学习，云计算的云计算（IOT）设备。●微电体系统教育：使用ASIC，FPGA，Multicore，GPU，TPU等多种技术的教学创新，包括新课程和实验室，评估方法，远程学习，教科书，教科书，行业和学术项目，工业和学术协作计划和教学的教育技术。