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防整技第6389号令和4年3月31日大臣官房会计课...
部分修改《机场照明设备规格标准》（通知） 针对上述内容，对《机场照明设备规格标准》补充卷（2018 年 10 月 11 日公告第 16074 号）进行了如下修改。 本通知适用于本通知发布之日及以后发布招标公告的工程。
日本陆上自卫队小平驻地的展示和销售
2024 年 9 月 30 日 - 提交的文件应为日本工业标准 A4 尺寸。如果使用大于 A4 的纸张，请使用 A3。 但是，如果这很困难，或者您想使用小册子等。
sc tokai应用物理学会学术演讲（JSAP SCTS 2014）
简介：在过去的几十年中，碳纳米材料（例如碳纳米纤维（CNF）和石墨烯）由于其宏伟的特性而引起了强烈的科学兴趣[1，2]。关于石墨烯的大部分研究都是针对合成高质量和大面积石墨烯方法的探索。有希望的方法是脉搏激光沉积和化学蒸气沉积。虽然在理解石墨烯合成方面已经取得了重要成就，但它们的形成机制尚不清楚。现场技术的最新进展现在为研究原子水平研究固相相互作用的新可能性提供了新的可能性。在这里，我们报告了通过原位透射电子显微镜（TEM）直接观察到铜含有铜纳米纤维（CU-CNFS）的结构转化。实验：使用kaufmann型离子枪制造Cu-CNF（iontech。Inc. Ltd.，模型3-1500-100FC）。所使用的样品是尺寸为5x10x100 µm的市售石墨箔。通过在CNFS生长过程中连续供应Cu，在室温下用1 keV ar +离子辐射石墨箔的边缘。在其他地方详细描述了离子诱导的CNF生长机理的细节[3]。然后将Cu-CNF安装在200 kV的TEM（JEM2010，JEOL CO.，JEOL CO.）的阴极微探针上，并研究了Cu-CNFS向石墨烯的结构转化，在电流 - 电压（I-V）测量过程中进行了研究。结果和讨论：在I-V测量过程中，高温是通过Cu-CNF结构中的Joule加热获得的。焦耳CNF的加热导致其表面石墨化，最后在转化为严重扭曲的石墨烯中。tem图像表明，最初，CNF在本质上是无定形的，而I-V过程中的电流流动引起了CNF的晶体结构的急剧变化，形成了石墨烯的薄层（1-3层）。作为结果，在产生的电流大大增加的情况下，改进了结构的电性能，比初始值高1000倍（从10 -8到10 -5 a）。该过程采用三个步骤进行：Cu纳米颗粒的聚集，无定形碳扩散到Cu中，以及在进一步加热下的Cu纳米颗粒的电迁移。
如果人工智能基于大脑会怎样？
基于数十年的神经科学研究，我们开发了一套人类大脑智能框架，称为“千脑理论”。其核心是支撑人类智能的相同感觉运动原理，最终将解锁当今人工智能系统中尚未出现的全新功能。
接下来会发生什么？
11 这种方法在结构性变化建模中的应用包括 Kulish 和 Rees (2000) 在商品价格永久性变化背景下的应用、Gomez-Gonzalez 和 Rees (2018) 在加入货币联盟背景下的应用以及 Jones (2020) 在人口变化背景下的应用。12 这并不意味着经济将在 2020 年第二季度完全复苏，因为 2020 年第一季度的产出下降需要时间来消除。相反，它假设变量之间的关系与新冠危机之前的关系相似。13 例如，3 月份的 Consensus Economics 调查对 2020 年 GDP 同比增长的平均预测为美国 1.4%、欧元区 0.9% 和日本 1.0%。 14 具体来说，简化形式的解为：xt = ¯ J + ¯ Q xt − 1 + ¯ G ε t，其中 ¯ J = ( ¯ A − ¯ BQ ) − 1 ( ¯ C + ¯ DJ )，¯ Q = ( ¯ A − ¯ BQ ) − 1 ¯ B 和 ¯ G = ( ¯ A − ¯ BQ ) − 1 ¯ F。
DeepGo：预测定向灰盒模糊测试
在本文中，我们提出了一个预测定向灰盒模糊测试器 DeepGo，它可以结合历史和预测信息来引导 DGF 通过最佳路径到达目标站点。我们首先提出路径转换模型，该模型将 DGF 建模为通过特定路径转换序列到达目标站点的过程。突变产生的新种子将导致路径转换，而高奖励路径转换序列对应的路径表示通过它到达目标站点的可能性很高。然后，为了预测路径转换和相应的奖励，我们使用深度神经网络构建虚拟集成环境 (VEE)，它逐渐模仿路径转换模型并预测尚未采取的路径转换的奖励。为了确定最佳路径，我们开发了一个强化学习模糊测试 (RLF) 模型来生成具有最高序列奖励的转换序列。RLF 模型可以结合历史和预测的路径转换来生成最佳路径转换序列，以及指导模糊测试突变策略的策略。最后，为了练习高奖励路径转换序列，我们提出了行动组的概念，全面优化模糊测试的关键步骤，实现高效到达目标的最优路径。我们在 2 个基准测试套件（共 25 个程序，100 个目标站点）上对 DeepGo 进行了测试。实验结果表明，与 AFLGo、BEACON、WindRanger 和 ParmeSan 相比，DeepGo 在到达目标站点方面分别实现了 3.23 倍、1.72 倍、1.81 倍和 4.83 倍的加速比，在暴露已知漏洞方面分别实现了 2.61 倍、3.32 倍、2.43 倍和 2.53 倍的加速比。
关键代码引导的灰盒模糊测试
新提交的提交容易将漏洞引入程序。作为一种有前途的对策，可以使用定向灰盒模糊测试器通过将提交更改位置指定为目标来测试提交更改。但是，现有的定向模糊测试器主要侧重于达到单个目标，而忽略了对其他受影响代码的多样化探索。因此，它们可能会忽略在远离更改位置的位置崩溃的错误，并且在多目标场景中缺乏直接性，这在提交测试的背景下都很常见。在本文中，我们提出了一种直接灰盒模糊测试器 WAFLG O ，以有效发现提交引入的漏洞。WAFLGO 采用一种新颖的关键代码引导输入生成策略来彻底探索受影响的代码。具体而言，我们确定了两种类型的关键代码：路径前缀代码和数据后缀代码。关键代码首先引导输入生成逐渐、增量地到达更改位置。然后，在保持关键代码可达性的同时，输入生成策略进一步鼓励在探索受影响代码时生成输入的多样性。此外，WAFLGO 引入了一种轻量级多目标距离度量，用于直接和彻底检查所有更改点。我们实现了 WAFLG O，并使用提交引入的 30 个真实错误对其进行了评估。与 8 种最先进的工具相比，WAFLGO 实现了平均 10.3 × 的加速。此外，WAFLGO 在测试最近 50 次提交的真实软件（包括 libtiff、fig2dev 和 libming 等）时发现了 7 个新漏洞，其中包括 4 个 CVE。
人工智能中设计和默认的隐私沙盒 ...
针对侵犯人权的风险实施适当的问责措施。2019 年，工商监管局 (SIC) 发布了以下文件：(i) 电子商务个人数据处理指南 1 ；(ii) 营销和广告个人数据处理指南 2 ；(iii) 个人数据国际转移问责原则实施指南 3 。在所有这些文件中，建议在设计和默认时纳入隐私、道德和安全。此外，建议进行隐私影响评估 (PIA)。
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