XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System正则表达式
选拔过程测试的范围、主题和参考书目
2.1 算法复杂性和渐近符号 2.2 排序和选择算法 2.3 图问题算法：广度优先和深度优先搜索及其应用（连通和强连通分量、拓扑排序等）、最小生成树、最短路径 2.4 NP 完全性 2.5 有限自动机和正则表达式
AMT：基于属性的模拟系统监控工具*
算法验证领域一直以模型检查时序逻辑公式的决策程序为中心。时序逻辑 [MP95] 是一种严格的规范形式主义，用于描述系统所需的行为。已经开发了许多将时序逻辑公式转换为相应自动机的有效算法 [VW86、SB00、GPVW95、GO01]，从而成功开发了 L TL 和 C TL 等逻辑，并将它们共同集成到主要验证工具中。基于时序逻辑的形式主义已被硬件行业采用，并成为标准 P SL [HFE04] 规范语言。为了推理定时系统，人们提出了许多实时形式化方法，它们要么是时间逻辑的扩展（M TL [Koy90]、M ITL [AFH96]、T CTL [Y97]），要么是正则表达式（定时正则表达式 [ACM02]）。然而，与非定时情况不同，这些逻辑与定时验证工具中使用的定时自动机 [AD94] 之间没有简单的对应关系。随着混合自动机 [MMP92] 的出现，连续域中的验证成为可能，混合自动机作为描述具有带开关的连续动态系统的模型，以及用于探索其状态空间的算法。尽管最近取得了很大进展 [ADF + 06]，但由于状态空间的爆炸式增长，可扩展性仍然是混合系统穷举验证的主要问题。此外，基于属性的混合系统验证才刚刚起步 [FGP06]。因此，连续系统的首选验证方法仍然是模拟/测试。然而，有人指出，验证的规范元素
API 安全的新愿景
组织根本没有适当的安全工具来保护其不断扩大的 API 攻击面。现有的应用程序安全工具依赖于基于正则表达式构建的签名来捕获漏洞，这会产生大量误报。推动当今业务成功的 API 的广泛使用正受到传统安全解决方案的阻碍，同时允许恶意网络攻击通过以利用 API 应用程序并窃取敏感增量。现代 API 驱动的应用程序发展太快，发布新功能的同时无意中释放了 API 漏洞和业务逻辑缺陷。现有的安全工具（如 WAF、RASP 和 API 网关）的发展速度根本无法适应 API 应用程序开发的速度及其安全需求。
证书
理论介绍；有限状态机（FSM）：FSM 介绍、FSM 示例、正则语言上的操作、非确定性 FSM 介绍、非确定性 FSM 的形式定义、确定性和非确定性 FSM 的等价性；正则语言：正则操作的闭包、正则表达式、正则表达式与正则语言的等价性、正则语言的抽水引理、正则语言总结；上下文无关语法和语言（CFG 和 CFL）：CFG 和 CFL 介绍、CFG 示例、CFL 的种类、CFL 的事实；上下文相关语言：乔姆斯基范式、乔姆斯基层次结构和上下文相关语言、CFL 的抽水引理；下推自动机（PDA）：PDA 介绍、CFG 和 PDA 的等价性、从 CFG 和 PDA 的等价性得出结论；图灵机 (TM)：TM 简介、TM 示例、TM 定义和相关语言类、Church-Turing 论题、TM 编程技术、多带 TM、TM 中的不确定性、TM 作为问题求解器、枚举器；可判定性：可判定性和可判定问题、对于 DFA 的更多可判定问题、有关 CFL 的问题、通用 TM、无穷大 - 可数和不可数、不可图灵识别的语言、停机问题的不可判定性、不可图灵识别的语言、可归约性 - 一种证明不可判定性的技术、停机问题 - 通过归约证明、可计算函数、TM 的等价性、将一种语言归约成另一种语言、后对应问题、PCP 的不可判定性、线性边界自动机；递归：打印自身的程序、编写自身描述的 TM、递归定理、递归定理的结果、不动点定理；逻辑：一阶谓词逻辑 - 概述、真值（含义和证明）、真实陈述和可证明陈述、哥德尔不完备定理；复杂性：时间复杂度和大 O 符号、计算算法的运行时间、使用不同计算模型的时间复杂度、时间复杂度类 P 和 NP、NP 的定义和多项式可验证性、NP 完备性、SAT 是 NP 完备的证明、空间复杂度类
设计，测序和识别随机DNA条形码
抽象随机DNA条形码是用于跟踪细胞谱系的多功能工具，其应用从发育到癌症到进化。在这里，我们审查并进行了批判性评估条形码设计以及条形码测序和条形码数据的初始处理方法。我们首先演示各种条形码设计决策如何影响数据质量，并提出一种平衡我们当前知道的所有考虑因素的新设计。然后，我们讨论准备条形码测序文库的各种选择，包括内联指数和唯一的分子标识符（UMIS）。最后，我们测试了几种已建立和新的生物信息学管道的表现，以从原始测序读取和误差校正中提取条形码。我们发现，对齐和基于正则表达式的方法都适合条形码提取，并且专门针对条形码数据设计的错误校正管道优于通用数据。总的来说，这项审查将帮助研究人员以故意和系统的方式进行条形码实验。
人工智能 – 学士学位考试题目
1.[计算入门] 1 位加法器和半加器有什么区别，如何组合它们来构建 N 位加法器？2.[计算入门] 定义正则表达式，给出如何使用它们处理文本数据的示例 3.[人工智能入门] 用于学习前馈神经网络参数的反向传播算法。4.[人工智能入门] 数据挖掘中考虑的问题的基本类别（例如聚类和分类算法）。5.[编程入门] 根据示例简要描述以下机制：map、filter、zip 和列表推导。6.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的面向对象原则。7.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的基本数据结构。8.[人工生命和认知系统] 解释进化算法/进化策略/遗传编程/蚁群优化/粒子群优化的工作原理。9.[人工生命和认知系统] 列举认知架构的组成部分并讨论其用途。10.[概率简介] 描述条件概率、全概率定理和
语音和语言处理
i NLP 1 1简介的基本算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2正则表达式，令牌化，编辑距离。。。。。。。。。。。。。。。4 3 n克语言模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4天真的贝叶斯，文本分类和情感。。。。。。。。。。。。。。。。。56 5逻辑回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 6矢量语义和嵌入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 7神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。132 8 RNN和LSTMS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。158 9变压器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。184 10大语言模型。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>203 11蒙版语言模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>223 12模型对齐，提示和内在学习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>242 div>
Wafbooster：自动提升WAF安全...
摘要 - Web应用程序防火墙（WAF）通过一组安全规则检查了往返Web应用程序的恶意流量。它在保护Web应用程序免受Web攻击方面起着重要作用。但是，随着网络攻击的复杂性，WAF越来越难以阻止旨在绕过防御力的变异恶意有效载荷。响应这个关键的安全问题，我们开发了一个新型的基于学习的框架，名为WAFB Ooster，旨在公布WAF检测中的潜在旁路，并建议规则来强化其安全性。使用影子模型和有效载荷生成技术的组合，我们可以识别恶意有效载荷，并根据需要删除或修改它们。WAFB Ooster使用高级聚类和正则表达式匹配技术为这些恶意有效载荷生成签名，以修复我们发现的任何安全差距。在我们对八个现实世界WAF的全面评估中，WAFB Ooster将突变的恶意有效载荷的真实拒绝率从21％提高到96％，而没有虚假拒绝。WAFB Ooster达到的虚假接受率3×低于生成恶意有效载荷的最先进方法。与WAFB Ooster一起，我们向前迈出了一步，以确保Web应用程序免受不断发展的威胁。
利用网络 AI 转变网络运营
对 AIOps 的需求“传统的 NMS 系统基于正则表达式匹配或某些规则系统，大量噪音涌入警报控制台，”eBay 网络与数据中心工程副总裁 Parantap Lahiri，ONUG 2021，网络 AI 执行圆桌会议“在多供应商和软件堆栈环境中，不再可能对网络进行故障排除，甚至无法了解可见性，”戴尔科技高级副总裁兼首席技术官 Ihab Tarazi，ONUG 2021，网络 AI 执行圆桌会议“我们坚信人工智能将系统地改进和改变我们的网络管理，”Orange 国际网络副执行副总裁 Jean-Louis Le Roux，ONUG 2021，网络 AI 执行圆桌会议 AIOps 的影响“如果交换机死机，我们会得到 100 张工单。通过拓扑感知和事件层次结构感知的自关联，我们得到一张工单。只有一个真正的事件需要解决。对于 RTP [维护] 活动，我们从 100 张工单减少到 0 张，”eBAY 网络软件工程与运营技术总监 Rick Casarez，ONUG 2022