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通过沙盒监管人工智能：发展中国家和欠发达国家的路线图
人工智能 (AI) 对实现可持续发展目标 (SDG) 至关重要。它既可以加快实现可持续发展目标的步伐，也可以造成重大障碍，因为它有可能对弱势群体产生固有的偏见和风险。因此，需要对人工智能进行监管，以保护公民免受风险的影响——但不能以妨碍创新的方式进行。人工智能监管沙盒（以下简称 AI 沙盒）可以成为一种有前途的解决方案，既可以监管人工智能，又不会损害创新。发展中国家和欠发达国家可以遵循七步路线图来启动 AI 沙盒：制定国家 AI 政策/战略、建立专门的 AI 监管机构、升级现有的消费者保护和数据保护框架、起草沙盒框架、开发测试协议和数据集、启动沙盒和第一批沙盒、退出和报告。联合国可持续发展目标科学、技术和创新论坛（STI 论坛）支持的全球合作可能会成为发展中国家和欠发达国家实施 AI 沙盒的催化剂。
沙盒在促进数字时代灵活性和创新方面的作用
数字技术和数据释放了新的潜力，颠覆了整个行业。然而，数字化创新产品和商业模式通常与传统市场有很大不同，在某些情况下，它们与现有的监管框架不太契合。作为回应，政策制定者正在越来越多地进行试验。开发促进政策灵活应用或执行的机制的一种方法是使用监管“沙盒”，这可能对某些类型的数字化创新特别有用。本政策说明讨论了监管沙盒的出现，分析了共同特征，确定了潜在的好处和挑战，并考虑了经合组织及其他地区多个受监管行业的例子。
DDGF：带路径分析的动态定向灰盒模糊测试
覆盖引导模糊测试 (CGF) 已成为最流行和最有效的漏洞检测方法。它通常被设计为自动化的“黑盒”工具。安全审计员启动它，然后只需等待结果。然而，经过一段时间的测试，CGF 很难逐渐找到新的覆盖范围，因此效率低下。用户很难解释阻止模糊测试进一步进展的原因，也很难确定现有的覆盖范围是否足够。此外，没有办法交互和指导模糊测试过程。在本文中，我们设计了动态定向灰盒模糊测试 (DDGF)，以促进用户和模糊测试器之间的协作。通过利用 Ball-Larus 路径分析算法，我们提出了两种新技术：动态自省和动态方向。动态自省通过编码和解码揭示了路径频率分布的显著不平衡。基于自省的洞察力，用户可以动态地指导模糊测试器实时将测试重点放在选定的路径上。我们基于 AFL++ 实现 DDGF。在 Magma 上的实验表明，DDGF 能够有效帮助模糊测试器更快地重现漏洞，速度提升高达 100 倍，而性能开销仅为 13%。DDGF 展示了人在回路中模糊测试的巨大潜力。
200 毫米 Ultrapak® 晶圆运输盒，采用 Wafershield™ 材料
Entegris ® 、Entegris Rings Design ® 和其他产品名称是 Entegris, Inc. 的商标，如 entegris.com/trademarks 所列。所有第三方产品名称、徽标和公司名称均为其各自所有者的商标或注册商标。使用它们并不表示商标所有者与它们有任何关联、赞助或认可。
同型联合学习中的加密DNN的白盒水印调制
侵入性真菌感染每年在全球造成超过160万患者，由于抗真菌药物数量有限（偶氮，echinocandins和polyeners）以及抗真菌耐药性的出现，因此难以治疗。转录因子CRZ1是细胞应激反应和毒力的关键调节剂，是一个有吸引力的治疗靶标，因为该蛋白在人类细胞中不存在。在这里，我们使用了CRISPR-CAS9方法在两个抗Caspofungin的c临床分离株中产生同基因CRZ1Δ菌株。glabrata分析了该转录因子在非脊椎动物（Galleria mellonella）和脊椎动物（小鼠）念珠菌病模型中对eChinocandins，胁迫耐受性，生物膜的形成和致病性的敏感性的作用。在这些临床分离株中，CRZ1破坏恢复了体外和体内模型中echinocandins的敏感性，并影响其氧气应激反应，生物膜形成，细胞大小和致病性。这些结果强烈表明，考虑到抗真菌抗性的出现和可用的抗真菌药物数量少，CRZ1抑制剂可能在针对真菌感染的新型雌激素中起重要作用。
人工智能中的人机交互为盲人和视力障碍者服务：解释性文献综述基础
作者：M Jeanneret Medina · 2022 · 被引用 3 次 — 人工智能和机器学习的兴起引领了智能交互系统的新兴领域。此类技术......
采用自适应光学和边缘化盲反卷积进行低地球轨道卫星成像
1. 引言 最近，美国和法国等国家发布的声明表明，太空现已成为国防战略的明确组成部分。因此，从低地球轨道 (LEO) 到地球同步轨道 (GEO)，都需要监控关键资产、控制卫星发射等操作以及识别潜在或主动威胁。这些问题不仅对国防很重要，还可能对民用应用特别重要，例如监控专用卫星（电信、观测和科学任务）、交通处理、碎片识别和跟踪。低地球轨道尤其令人担忧，因为占据这一空间的卫星数量越来越多。借助雷达探测，可以轻松跟踪轨迹，而雷达成像可以提供卫星识别，尽管分辨率有限且成像深度有限 [1]。光学成像可以提供互补的高分辨率图像，并评估卫星的身份、状态、动态及其附近区域的控制。这需要具有快速转向能力的大口径望远镜来跟踪快速移动的目标。然后需要自适应光学 (AO) 来补偿大气湍流。因此，美国已经开发了这一领域的先进资产 [2][3]。本文的目的是展示和讨论使用专用原型获得的结果。我们还介绍了在这个特定框架下进行图像后处理的创新工作。Onera 确实为法国国防部开发了一种自适应光学 (AO) 辅助低地球轨道卫星成像仪原型。该系统还被用于演示低地球轨道卫星对地光通信 [4]。事实上，低地球轨道卫星空对地光通信在类似目标上面临着类似的问题，即使用自适应光学跟踪和补偿湍流。自适应光学台位于法国蔚蓝海岸天文台 (OCA) 的 MeO 望远镜上。考虑到低地球轨道卫星成像或光通信，其性能在很大程度上取决于卫星旋转速率驱动的湍流的快速时间演变。因此，我们开发了一种基于 GPU-CPU 的实时控制器，以减少循环延迟，从而减少时间误差。该控制器还提供了灵活性，以支持部分自动化的实施，以应对快速变化的情况。考虑到卫星成像，后处理也是一个关键问题。因此，我们利用天文学和生物医学成像领域的最新研究成果开发了专用的盲反卷积算法 [5][6][7][8]。我们首先简要介绍 AO 设置。我们讨论了系统要求和 AO 系统设计权衡。然后，我们讨论了后处理并介绍了在民用 LEO 卫星上获得的当前结果。
Poly Voyager Legend 50/30 移动充电盒用户指南
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高级箔和吸力盒覆盖材料，以降低成本并提高质量
ler1pa'的先驱角色是我们的公司，莱利帕（Leripa）符合开发人员的一致。Robalit 61是他们的箔纸和吸力盒的成分寿命，这是第一个这样的材料，我们是封面的所有者。要详细介绍，原因可能是国际专利权，在很短的综合形成织物没有时间的简短介绍中，Roballt 61已成为房屋 - 改变了某些机器参数，几乎在每个造纸国中都有一个言论。重建会导致机器速度提高，后来，当合成形成织物开始使用更多的磨料纤维（例如渣果酱或更换青铜丝）时，我们添加了产品线的库存，其中包含较高百分比的杂质Robadur和Robadur MUF。 “从不良质量的填充物，砂砾，污垢纸或水中进行。包含砂粒。例如，如果在我们在奥地利的工作中，我们改善了零件寿命从1年减少到6个月。基础：通过将其与年成本成本合金的聚乙烯材料将增加到US $ $交联的代理，以增加其机械和30.000， - ，重新铺面和CH CHERNICALITAICS耐药性的成本上升，并维持润滑剂。mol ykote（MOS 2）降低其系数。摩擦。排水元素近年来是重要的成本因素，但是，新的造纸技术，新型的造纸机和We also set up the machinery necessary to produce elements meeting most extreme require- ments: We are the only manufacturers in the World to have sintering presses more than 10 metres long, in order to make components without welded seam'>or joins even for the widest paper machines in operation or in the design stage, and we have cnc-controlled units to drill or mill any suction box cover perforation pattern fully automatically.