XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System海报
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。
海报Aniti Days 2024元组.pptx
●成千上万的活动要安排和分配给资源●约束：优先，劳动力和机器可用性，技能……●目标：成本，完成时间，质量……●许多不确定性来源：延迟，设备失败…
海报演示
1 DeutschesInstitutfürDemenzPrävention（DIDP），萨尔兰大学医学院 - 霍姆堡（德国），2 A.I. 芬兰东部 - 芬兰大学 - 芬兰大学（芬兰），4个精神病学和神经心理学系，马斯特里赫特市阿尔茨海默氏症中心 - 马斯特里赫特大学 - 马斯特里奇大学 - 荷兰大学（荷兰）5神经化学，神经科学与生理学研究所，哥德堡大学Sahlgrenska学院 - Mölndal（瑞典），7个临床神经化学实验室，Sahlgrenska大学医院 - 瑞典Mölndal（瑞典）（瑞典），瑞典8号，临床医学研究所，伊斯特兰，伊斯兰教学院，伊斯兰教院，伊斯兰教学院。 Kuopio大学医院神经学系神经中心 - Kuopio（芬兰），10临床老年医学司，Karolinska研究所神经生物学系神经科学系 - Huddinge- Huddinge（瑞典）（瑞典）（瑞典），11个临床试验，临床试验，Karolinska Universitim and Hospital Initial -Hospitimi -Huperigy -Hudinge and Swedeem -Huddinge and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede，Ectede and Ectede，Extede and Ectede，Extinge，Externe and Ectede，Externe）健康，帝国学院 - 伦敦（英国）1 DeutschesInstitutfürDemenzPrävention（DIDP），萨尔兰大学医学院 - 霍姆堡（德国），2 A.I.芬兰东部 - 芬兰大学 - 芬兰大学（芬兰），4个精神病学和神经心理学系，马斯特里赫特市阿尔茨海默氏症中心 - 马斯特里赫特大学 - 马斯特里奇大学 - 荷兰大学（荷兰）5神经化学，神经科学与生理学研究所，哥德堡大学Sahlgrenska学院 - Mölndal（瑞典），7个临床神经化学实验室，Sahlgrenska大学医院 - 瑞典Mölndal（瑞典）（瑞典），瑞典8号，临床医学研究所，伊斯特兰，伊斯兰教学院，伊斯兰教院，伊斯兰教学院。 Kuopio大学医院神经学系神经中心 - Kuopio（芬兰），10临床老年医学司，Karolinska研究所神经生物学系神经科学系 - Huddinge- Huddinge（瑞典）（瑞典）（瑞典），11个临床试验，临床试验，Karolinska Universitim and Hospital Initial -Hospitimi -Huperigy -Hudinge and Swedeem -Huddinge and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede，Ectede and Ectede，Extede and Ectede，Extinge，Externe and Ectede，Externe）健康，帝国学院 - 伦敦（英国）芬兰东部 - 芬兰大学 - 芬兰大学（芬兰），4个精神病学和神经心理学系，马斯特里赫特市阿尔茨海默氏症中心 - 马斯特里赫特大学 - 马斯特里奇大学 - 荷兰大学（荷兰）5神经化学，神经科学与生理学研究所，哥德堡大学Sahlgrenska学院 - Mölndal（瑞典），7个临床神经化学实验室，Sahlgrenska大学医院 - 瑞典Mölndal（瑞典）（瑞典），瑞典8号，临床医学研究所，伊斯特兰，伊斯兰教学院，伊斯兰教院，伊斯兰教学院。 Kuopio大学医院神经学系神经中心 - Kuopio（芬兰），10临床老年医学司，Karolinska研究所神经生物学系神经科学系 - Huddinge- Huddinge（瑞典）（瑞典）（瑞典），11个临床试验，临床试验，Karolinska Universitim and Hospital Initial -Hospitimi -Huperigy -Hudinge and Swedeem -Huddinge and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede，Ectede and Ectede，Extede and Ectede，Extinge，Externe and Ectede，Externe）健康，帝国学院 - 伦敦（英国）
ITMC2024海报展示，原型展览，公司展览计划
P-24 Dushyant Dubey Dydimic机械性能的添加短玻璃纤维增强PLA复合材料跨变量打印参数，由机器学习优化的印度技术学院优化的变量打印参数
ACE 2024海报摘要。docx
理解心血管系统操作的重要组成部分是心脏生理学的知识。PITHED青蛙模型是研究不同药物如何影响心脏的流行工具。我们在本实验中的目标是检查三种药物如何影响青蛙的心率和心电图（ECGS）：乙酰胆碱，肾上腺素和毛虫。我们还将研究弗兰克（Frank-Starling）的定律，这表明预紧力的增加会导致心脏产量增加。为了执行该项目，我们将获得两个岩石底叶木（American Bullfrog），以道德上钉住并进行实验。第一只青蛙将接受三种药物，而响应每种药物的青蛙的心率和心电图将被测量。第二名青蛙将充当控制青蛙，而无需操纵。此外，我们将改变心脏中的液体体积，并在药理治疗后调整心脏的预努力时测量相应的心输出量。知道每种药物的先前作用，我们假设乙酰胆碱会降低心率，对ECG没有影响，而肾上腺素会增加心率并对ECG产生积极影响。可以预期，毛car骨不会显着影响心率和心电图。此外，我们预计弗兰克·斯塔林（Frank-Starling）的定律将导致心脏产量和预加载量增加。该项目将证明如何将弗兰克·斯塔林定律应用于心血管生理学中，并有助于我们理解这些药物对心脏的生理影响。
海报展示
1 阿尔茨海默氏症协会 - 芝加哥（美国）、2 内华达大学拉斯维加斯分校 - 拉斯维加斯（美国）、3 加利福尼亚大学圣地亚哥分校 - 圣地亚哥（美国）、4 匹兹堡退伍军人医疗保健系统 - 匹兹堡（美国）、5 加利福尼亚大学伯克利分校 - 伯克利（美国）、6 圣路易斯华盛顿大学医学院 - 圣路易斯（美国）、7 伦敦大学学院 - 伦敦（英国）、8 阿姆斯特丹大学医学中心 - 阿姆斯特丹（荷兰）、9 隆德大学 - 隆德（瑞典）、10 麻省总医院 - 波士顿（美国）、11 印第安纳大学医学院 - 印第安纳波利斯（美国）、12 耶鲁大学医学院 - 纽黑文（美国）、13 加利福尼亚大学旧金山分校 - 旧金山（美国）、14 匹兹堡大学医学院 - 匹兹堡（美国）
海报：GSIT：用于车辆网络中层次证书管理的几何空间信息树
摘要 - 这项工作介绍了几何空间信息树（GSIT），这是一个新颖的框架，通过将超平面分配给实体并降低下属节点的维度来构建层次关系。框架中的成员通过内部产品计算进行验证，简化执行步骤，同时跨越不同深度的层次结构进行身份验证。GSIT利用超平面的几何特性有效地编码和管理分层信息。它适用于车辆网络公共密钥基础架构（PKI），增强隐私保护，化名证书管理和多级可追溯性。此方法为管理安全的通信系统中的复杂层次结构提供了可扩展且灵活的解决方案。
JCCC STEM-海报研讨会
数学11。iain alderman - 火箭发射和通过动态系统建立的土地系统。12。Dylan Barker - N体动力学系统来描述蜘蛛网。13。Jeffrey Charcut - 动态电路：使用微分方程进行建模和分析。14。Aaron Croos - 使用动态系统来预测天气模式。15。Brian Hubbard - 倒摆的动态控制。16。标记Lammers-Meis - 三体问题的动力系统。17。Kolbe McLenon-动态系统如何帮助商人将数学变成金钱。18。蒂姆·迈耶（Tim Meyer） - 捕食者和猎物：动物种群的数学建模。19。雅各布·桑德（Jacob Sander） - 用微分方程解释的一个简单的摆。20。ben seffens - 种群建模的微分方程。21。Ethan Turner - 揭幕March Madness：通过动态系统预测NCAA锦标赛的获胜者。
McReu 2024海报 - navr by anmol garg -cdn
[1] li，xiaojuan和huang，小米。“ VR暴露治疗精神疾病的治疗和发展前景。“心理学杂志，第1卷15，否。3，2023，pp。45-58。[2] Chitale，Vibhav，Playne，Daniel，Liang，Haining和Nilufar的Baghaei。“用于预测心理健康状况的虚拟现实数据。”IEEE混合和增强现实会议，2022年，pp。1-7。[3]艾布拉姆斯，扎拉。“通过VR。“ IEEE PULSE，卷13，否。5，2022，pp。16-20。[4] Nath，Nishu，Zavarelli，Jace，Stanley，Laura等。“在虚拟现实中整合认知行为疗法和心率变异性生物反馈，增强现实，并将现实作为心理健康干预。”IEEE虚拟现实和3D用户界面摘要和研讨会（VRW），2024，pp。1198-1201。[5]负担得起且可访问的心理健康资源的障碍