XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System物理过程
氮化钛等离激元纳米钻阵列用于CMOS −对OpenPlc的控制逻辑注射攻击
摘要 - 真实的硬件PLC非常昂贵，有时科学家/工程师无法建立小型测试床并进行实验或学术研究。为此，OpenPLC项目引入了合理的替代选项，并在编程代码，模拟物理过程以及使用低成本设备（例如Raspberry Pi和Arduino uno）中提供了灵感。不幸的是，OpenPLC项目的设计没有任何安全性，即缺乏保护机制，例如加密，授权，反复制算法等。这使攻击者可以完全访问OpenPLC并进行未经授权的更改，例如启动/停止PLC，设置/更新密码，删除/更改用户程序等。在本文中，我们进行了深入的调查，并披露了OpenPLC项目中存在的一些漏洞，表明攻击者既没有对用户凭据，也不对物理过程进行任何先验知识；可以访问关键信息，并有效地更改OpenPLC执行的用户程序。我们所有的实验均在最新版本的OpenPLC（即V3）上进行。我们的实验结果证明，攻击者可能会混淆受感染的OpenPLC控制的物理过程。最后，我们建议OpenPLC创始人和工程师关闭所披露的漏洞并具有更安全的基于OpenPLC的环境的安全建议。索引条款 - OpenPlc;网络攻击；网络安全；控制逻辑注射攻击；
知情和转化的体现...
MOORE后的法律计算将需要计算过程及其物理实现之间的同化，以达到更高的速度和密度，并允许计算过程在纳米级组装和控制物质。因此，我们需要调查“体现计算”，该计算与系统及其环境中的信息处理和物理过程的基本相互关系及其环境相互关系，与体现认知理论中的那些相似。我们简要讨论功能和结构，调节和因果关系以及计算的定义。我们解决了体现计算的挑战和机会。分析更加困难，因为必须包括物理效应，但是可以通过分配明确表示并允许大量平行的物理过程来处理信息来简化信息处理。尽管如此，为了完全利用体现的计算，我们需要强大而有力的理论工具，但我们认为教会计算理论不适合任务。
量子测量产生的热量的经典性
量子测量最终是一个物理过程，这是由于测量系统与测量设备之间的相互作用所致。考虑在热力学环境中测量的物理过程自然提出了以下问题：如何解释工作和热量？在本文中，我们为可观察到的任意离散的测量方案的测量过程建模。在这里，要测量的系统首先与设备耦合，随后相对于可观察到的指针，因此对化合物系统进行对象，从而产生确定的测量结果。因此，由于单一耦合，该工作可以解释为复合系统内部能量的变化。通过热力学的第一定律，热量是由于指针对象的后续内部能量的随后变化。我们认为，只有当指针可观察到与哈密顿量的通勤情况并表明这种交换性意味着热量的不确定性一定是经典的，该设备才是测量结果的稳定记录。
空间电力推进的挑战与机遇
摘要：人们对太空探索重新产生兴趣，这导致了有关先进太空推进系统（包括高效电力推进系统）的研究力度加大。尽管这些系统几十年前就已经在太空中进行了测试，目前正应用于各种太空平台和数千颗卫星，但它们在轨道和深空应用中的潜力尚未得到充分发挥。空间电力推进的一个特点是该技术中使用的物理过程种类繁多，这在许多其他类型的运输用推进系统（例如飞机或汽车使用的推进系统）中并不常见。各种物理过程和机制是不同电力推进技术的基础，应将它们结合起来，以推动未来空间电力推进系统科学技术的发展。这篇评论文章简要强调了空间电力推进的这一特点，并概述了这种多样性带来的一些挑战和机遇。
使用机器学习的参数化雨滴
摘要：温暖云中的雨滴形成过程主要包括凝结和碰撞 - 小云液滴的合并。一旦形成雨滴，它们就可以通过收集云滴和自我收集来继续生长。在这项研究中，我们通过使用复杂的气溶胶 - 包含300滴量尺寸的垃圾箱和机器学习方法的云模型来开发新型的模拟器来表示雨滴形成是各种物理或背景环境条件的函数。然后在天气研究和预测模型的两个微物理学方案中实施模拟器，并在两个理想情况下进行了测试。与原始模拟相比，与原始模拟相比，与模拟器的浅对流模拟显示出明显的雨滴形成的增强。另一方面，由于降雨量的变化，由于云系统中较大数量的微物理过程（即冰期过程），对对流的模拟表现出对模拟器实施的更为复杂响应。我们的结果表明，仿真器的潜力取代了常规参数化，这可能使我们能够以负担得起的综合费用来改善物理过程的表示。
无菌预防措施和艾滋病
是包括孢子在内的所有微生物生命的完全消除或破坏。它是通过1个物理过程在医疗机构中完成的。在压力下蒸汽。2-热敏感材料的化学工艺Ex。氧化乙烷气体。 灭菌后，将物体称为无菌或无菌性。氧化乙烷气体。灭菌后，将物体称为无菌或无菌性。
气候和冰冻圈 | ECMWF
• 加强对冰冻圈和寒冷地区气候的观测和监测，以支持过程研究、模型评估和变化检测。 • 提高对冰冻圈在气候系统中相互作用的物理过程和反馈的理解 • 改进模型中冰冻圈过程的表示，以减少气候模拟和气候变化预测的不确定性（冰冻圈对气候系统可预报性的作用）
基于机器学习的建模框架的转移性在沿海地区的最大河水深度
摘要。尽管使用机器学习（ML）模型来预测浮球，但尚未探索其用于未示例数据的可传递性。本文开发了一种基于ML的模型，用于在沿海流域的重大事件中最大程度地介绍最大河水深度，并评估其在其他事件（样本外）中的可传递性。该模型考虑了侵入因子的空间分布，这些因素解释了基本的物理过程，从而使最大的河水深度最大。我们的模型评估在美国东北部的六位数水文统一代码（HUC6）中显示，该模型在一个重大漏斗事件中，在116个河流仪表仪上令人满意的最大后播在116个河流仪表中，飓风IDA（r 2 of 0.94 of 0.94）。预先训练的，经过验证的模型已成功转移到其他三个主要的浮动事件，飓风以赛亚，桑迪和艾琳（r 2>0。70）。我们的结果表明，当由相关特征的空间分布，它们的相互作用以及沿海流域的基本物理过程的空间分布告知时，基于ML的模块可以转移最大河水深度。