XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试框架
具有限制用户贡献的私人SQL
摘要：差异隐私（DP）提供了正式的保证，即数据库查询的输出不会揭示有关数据库中存在的任何个人的太多信息。尽管在科学效果中提出了许多差异性算法，但只有少数几个不同的私人查询引擎实现了少数几个端到端。至关重要的是，现有系统假定每个人最多都与一个数据库记录相关，这在实践中是不现实的。，我们提出了一种通用且可扩展的方法，即使个人都可以与任意的许多行相关联，在数据库上执行不同的私有聚合。我们将此方法表示为关系代数中的操作员，并将其在SQL引擎中实现。为了验证该系统，我们测试了行业基准上典型查询的实用性，并通过我们使用的随机测试框架来验证其正确性。我们强调了在实践中部署这样的系统时所学到的承诺和陷阱，并将其核心组件作为开源软件。
为设计生成安全 - 关键驾驶方案...
问题自动驾驶汽车（AV）和连接的自动驾驶汽车（CAVS）最近见证了重大成就，人工智能（AI）的使用赋予了这一领域的能力。但是，最重要的挑战是基于AI的系统的安全评估。可以通过手动设计的测试方案对传统的自主驾驶系统（例如基于规则的系统）进行彻底评估，但基于AI的系统很难评估，并且收集足够的关键场景以进行评估是一项挑战。因此，学术界和工业公司已经研究了现实的关键情景生成算法。该项目的目标是研究关键场景生成，设计测试框架，并使用生成的方案来帮助设计自动驾驶汽车，以证明旨在针对连接和自动驾驶汽车评估的地面基础设施。这些情况应反映现实世界中的关键因素和危险驾驶条件。因此，此目标涵盖了现实数据集的利用以及大语言模型（LLMS）的推理能力。具体来说，主要目标包括：
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方法：我们提出了一个开源基准测试框架，台式框架，以建立最佳的实践机器学习方法，以评估应用于FNIRS数据的模型，并使用用于脑部计算机界面（BCI）应用程序的五个开放式访问数据集。使用嵌套交叉验证的稳健方法，台式框架使研究人员能够优化模型并无偏见评估它们。该框架还使我们能够生产有用的指标和图，以详细介绍新模型的性能以进行比较。为了演示框架的实用性，我们提出了六个基线模型[线性判别分析（LDA），支持 - 矢量机（SVM），K-Neartivt邻居（KNN），人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）的（lSTM）的[分类性能的不同因素，包括：训练示例的数量和每个用于分类的FNIRS样本的时间窗口的大小。我们还提供了一个滑动窗口的结果，而不是简单的时期分类，并且通过个性化方法（在主题数据分类中）而不是广义方法（未见主题数据分类）。
Sidbench：可靠评估合成图像检测方法的Python框架
生成的AI技术提供了越来越多的工具来生成完全合成的图像，这些图像越来越与真实的图像。与改变图像的部分的方法不同，完全合成图像的创建提出了一个独特的挑战，最近似乎似乎已经对其进行了解决。然而，基准数据集的实验结果与野外方法的性能之间通常存在很大的差距。为了更好地满足SID的评估需求并帮助缩小差距，本文介绍了一个基准测试框架，该框架集成了几种最新的SID模型。我们选择集成模型的选择是基于各种输入功能和不同网络体系结构的利用，旨在涵盖广泛的技术。该框架利用了最新的数据集，这些数据集具有多种生成模型，高水平的照片现实主义和分辨率，这反映了图像合成技术的快速改进。此外，该框架还可以研究图像转换如何在在线共享的资产中（例如JPEG压缩）影响检测性能。sidbench可在github.com/mever- team/sidbench上获得，并以模块化的方式设计，以便于包含新的数据集和SID模型。
基于场景的自动驾驶系统测试的经验基础前进的途径
对自主驾驶系统（AD）的测试是一项至关重要的，既定的任务，需要不同的方法来确保在各种驾驶场景中系统的安全性和可靠性。目前，缺乏对测试此类系统的行业实践以及相关挑战的了解。为此，我们对以前的探索性研究进行了二次分析，在那里我们采访了来自Sween的7家广告公司的13位专家。我们探讨了行业中的测试实践和挑战，特别关注基于方案的测试，因为它被广泛用于研究广告。通过访谈的详细分析和合成，我们确定了测试广告的关键实践和挑战。我们的分析表明，行业实践主要涉及各种类型的测试方法，测试原理，测试场景的选择和识别，测试分析以及相关标准和工具以及一些一般计划。挑战主要包括不同公司使用的概念和方法的差异，以及缺乏全面的标准，法规和有效的工具，方法和方法以及用于最佳测试的技术。为了解决这些问题，我们提出了一种“ 3CO”策略（结合，合作，继续学习和开放），作为行业和学术界的集体途径，以改善广告的测试框架。
合并第三支柱披露（2024 年 6 月 30 日）
为了识别、量化和评估支柱 I 标准化方法完全无法捕捉或无法充分捕捉的当前和未来风险，银行制定了董事会批准的内部资本充足率评估流程 (ICAAP) 政策。该政策涵盖了处理此类风险、衡量其对银行财务状况的影响以及制定适当的策略来遏制和缓解风险，从而保持充足的资本水平的过程。银行定期进行 ICAAP 测试，以确定银行是否拥有足够的资本来满足与其业务要求相符的监管要求。银行的 ICAAP 政策还制定了全面压力测试的路线图，涵盖了监管压力条件，以深入了解严重但合理的压力情景对银行风险状况和资本状况的影响。压力测试每季度进行一次，结合 2013 年 12 月 2 日印度储备银行的压力测试指南。分析了压力情景对银行盈利能力和资本充足率的影响。压力测试框架包括情景分析，以了解不良资产总额进一步增加、非盈利业务结晶的影响
自主驾驶系统中故障出现的错误配置软件测试
系统配置选项的优化对于确定其性能和功能性至关重要，尤其是在自动驾驶软件（ADS）系统的情况下，因为它们具有多种此类选项。广告领域的研究工作优先考虑开发了拟议的测试方法，以增强自动驾驶汽车的安全性和安全性。目前，基于搜索的方法用于在虚拟环境中测试ADS系统，从而模拟了现实世界的情况。但是，这种方法依赖于优化自我汽车和障碍的航路点，以产生触发违规的各种情况，并且没有以前的技术专注于从配置的角度优化广告。为了应对这一挑战，我们提出了一个名为Conferve的框架，这是第一个自动配置测试框架。Confve的设计着重于通过不同配置下的不同广告测试方法产生的重新违规场景出现，利用9个测试Oracles使以前的广告测试方法可以找到更多类型的违规行为，而无需修改其设计或实施，而无需修改其新颖的技术，以识别出漏洞的违法行为违规和违反违法行为和违反违法行为。我们的评估结果表明，同盟可以发现1,818条独特的违规行为，并减少74.19％的重复违规行为。
在数据中加速和流体较少的承保 -
摘要：在迅速发展的人寿保险部门，加速承保（AU）和流体较低的承保已成为变革性的创新，这些创新重新定义了传统上缓慢而侵入性的承保过程。响应消费者对无缝，快速体验的需求不断增长，这些高级模型利用机器学习，预测性分析和非侵入性数据来源，例如电子健康记录（EHRS），财务数据和生活方式指标，以显着速度和精确评估风险，以消除常规医学检查的需求。本文研究了与验证这些系统相关的方法，测试策略以及挑战，强调了数据完整性，模型准确性，公平性，公平性和法规合规性的重要性。通过采用AU模型，保险公司可以提供更快的批准，个性化的承保范围和整体增强的客户体验，同时加速承销（AU）使获得人寿保险的机会使其更具包容性和易于使用。强大的，数据驱动的测试框架的战略实施可确保透明度和可靠性，使保险公司能够优化风险评估，简化运营并在不断发展的数字保险环境中保持竞争力。关键字：加速承保（AU），无效的承保，风险评估，自动决策，监管标准，基于方案的测试，偏见缓解
选择CMIP6全球气候模型（GCMS）用于协调的区域气候降尺度实验（CORDEX）在东南ASI上的动力学缩小
摘要。降低全球气候模型（GCMS）的范围是区域尺度上明智的决策所需的关键高分辨率数据。但是，没有选择最合适的GCM的统一方法。在东南亚（海）上，观察结果很少，并且具有较大的不确定性，使GCM选择复杂化，尤其是降雨。为了指导此选择，我们将标准化的基准测试框架选择CMIP6 GCM，以在海上进行Dy-Namical缩小缩小，以解决当前的观测局限性。该框架通过两步过程来识别用途模型：（a）选择在模拟降雨基本特征时满足最低性能要求的模型（例如偏见，规范模式，年度周期和趋势）和（b）从（a）中选择模型，以进一步评估是否捕获了可变性模式的关键降水驱动因素（季风）和远程连接，即厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）和印度洋偶极子（IOD）。GCM通常表现出湿的偏见，尤其是在婚姻大陆的复杂地形上。从第一个步骤进行的评估确定了32个GCM中的19个，这些GCM符合我们在模拟降雨中的最低性能。这些模型还可以同意捕获大气循环和远程连接，并在该地区具有可变性模式，但高估了它们的强度。最终，我们确定了八个GCM，以达到我们的绩效期望。有明显的高 -
网络自动化系统中的人工智能
摘要。本文，作者考虑了一种提供可视化测试的人工智能技术，以及集成到功能自动化测试套件中的开发系统。从而对被测应用程序图形界面中的视觉变化进行监控和分析。所提出的工具旨在解决传统快照可视化测试的现有问题。图形用户界面 (GUI) 测试是软件应用程序质量控制的一个非常重要的测试步骤。GUI 是测试应用程序中的中心节点，所有功能都从这里访问。因此，很难通过图形界面彻底测试程序，特别是因为它们是为与人类而不是机器一起工作而设计的。此外，它们本质上是非静态界面，容易因功能升级、可用性提高、需求变化或环境变化而不断变化。这使测试用例的开发和维护变得复杂，而无需诉诸耗时且昂贵的手动测试。所提出的用于 Web 界面可视化测试的自动化系统使用计算机视觉技术作为视觉比较的人工智能技术。对开发的测试界面（特别是网页）和预期模型（页面上视觉元素的位置，例如来自客户的界面）进行比较分析。在设计用于 Web 界面可视化测试的自动化系统时，使用了 Python、JavaScript 编程语言、TensorFlow 库、Cypress 测试框架和 MySQL 数据库。