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用于感染控制的消毒剂的抗菌功效
有效的混合闭环系统的广泛采用将代表着患有1型糖尿病（T1D）患者的重要里程碑。这些设备通常利用简单的控制算法选择最佳的胰岛素剂量，以将血糖水平保持在健康范围内。在线增强学习（RL）已被用作进一步增强这些设备中葡萄糖控制的方法。以前的方法已显示可降低患者的风险并降低目标范围内所花费的时间，但在学习过程中容易出现不稳定性，通常会导致选择不安全的动作。这项工作提供了对离线RL的评估，用于制定有效的给药政策，而无需在培训期间进行潜在危险的患者互动。本文研究了BCQ，CQL和TD3-BC在管理FDA批准的UVA/Padova葡萄糖动力学模拟器中可用的30名虚拟患者的血糖中的实用性。接受在线RL以实现稳定性能所需的总培训样本的十分之一的培训时，这项工作表明，离线RL可以大大增加健康血糖的时间范围为61。6±0。3％至65。3±0。与最先进的基线相比5％（𝑝<0。001）。这是在低血糖事件中没有任何相关增加的情况下实现的。离线RL也被证明能够纠正常见和具有挑战性的控制场景，例如不正确的推注剂量，不规则的进餐时间和压缩误差。这项工作的代码可在以下网址提供：https：//github.com/hemerson1/offline-glucose。
1型糖尿病患者的更安全血糖控制的离线增强学习
广泛采用有效的混合闭合环系统将为患有1型糖尿病（T1D）的人提供重要的护理里程碑。这些设备通常利用简单的控制算法选择最佳的胰岛素剂量，以将血糖水平保持在健康范围内。在线增强学习（RL）已被用作进一步增强这些设备中葡萄糖控制的方法。与经典的对照算法相比，先前的方法已被证明可以降低患者的风险和降低焦油范围的时间，但在学习过程中容易出现不稳定性，通常会导致选择不安全的动作。这项工作介绍了对o ffl iNe rl的评估，用于制定施用剂量政策，而无需在训练过程中进行潜在危险的患者互动。本文研究了BCQ，CQL和TD3-BC在管理FDA批准的UVA/Padova葡萄糖动力学模拟器中可用的30名虚拟患者的血糖中的实用性。接受在线RL以实现稳定性能所需的总培训样本的十分之一的培训时，这项工作表明，在健康的血糖范围内，OfflIne rl可以显着增加61个。6±0。3％至65。3±0。与最先进的基线相比5％（p <0。 001）。 这是在低血糖事件中没有任何相关增加的情况下实现的。 o rl也证明能够纠正与最先进的基线相比5％（p <0。001）。这是在低血糖事件中没有任何相关增加的情况下实现的。o rl也证明能够纠正
机器学习鲁棒性：底漆
摘要本章探讨了机器学习中鲁棒性的基础概念（ML）及其在建立人工智能（AI）系统中的信任度中不可或缺的作用。讨论始于对鲁棒性的详细定义，将其描述为ML模型在各种和意外的环境条件下保持稳定性能的能力。ml鲁棒性是通过多种镜头解剖的：它与普遍性的互补性；它的地位是值得信赖的AI的要求；它的对抗性与非对抗性方面；它的定量指标；及其指标，例如可重复性和解释性。本章深入研究了障碍鲁棒性的因素，例如数据偏见，模型复杂性和未育种ML管道的陷阱。它从广泛的角度来调查鲁棒性评估的关键技术，包括对抗性攻击，包括数字和物理领域。它涵盖了深度学习（DL）软件测试方法的非对抗性数据变化和细微差别。从以数据为中心的方法开始，例如以数据为中心的方法，探索巩固鲁棒性的改善策略正在发展。 进一步检查包括各种以模型为中心的方法，例如转移学习，对抗训练和随机平滑。 最后，讨论了训练后方法，包括集合技术，修剪和模型维修，作为成本效果的策略出现，以使模型对不可预测的模型更具弹性。探索巩固鲁棒性的改善策略正在发展。进一步检查包括各种以模型为中心的方法，例如转移学习，对抗训练和随机平滑。最后，讨论了训练后方法，包括集合技术，修剪和模型维修，作为成本效果的策略出现，以使模型对不可预测的模型更具弹性。本章强调了通过现有的估算和实现ML鲁棒性的持续挑战和局限性。它为这一关键概念的未来研究提供了见解和方向，这是值得信赖的AI系统的先决条件。
国际能源与环境杂志（IJEE）
收到日期：2021 年 8 月 5 日；修改后收到日期：2021 年 9 月 28 日；接受日期：2021 年 10 月 2 日；在线发布日期：2021 年 11 月 1 日摘要本文对室温下由多孔功能梯度聚合物材料 (PFGPM) 制成的 3D 打印圆柱形试件进行了疲劳寿命试验。在各种孔隙率和梯度指数参数下，获得了完全反向弯曲、平均应力等于零的恒幅载荷的试验结果。使用应力寿命方法通过实验评估疲劳特性。对光滑试件进行了 FEA 模拟，采用了三种加载模式（反向弯曲、反向轴向和反向扭转）。数值分析 (FEA) 和实验结果用于强调应力比 (R) 对疲劳寿命的影响。在反向弯曲试验中使用了五个应力比值（R = -1、0、0.25、0.5 和 1）。试验结果表明，受反向弯曲的试件的寿命比受轴向和扭转载荷模式的试件更长。结果表明，试件的寿命随着载荷比的增加而增加，实验和数值工作之间的最大差异为 8%。疲劳极限值受孔隙率参数和梯度指数的影响。版权所有 © 2021 国际能源与环境基金会 - 保留所有权利。关键词：应力寿命方法；SN 曲线；加载模式；应力比；疲劳寿命；FEA。1. 简介功能梯度材料 (FGM) 是一类先进材料，其结构特性沿厚度方向分级 [1]。孔隙率梯度是 FGM，其中材料通过部分层的密度或孔径的变化可用于增强其特性。它们可以使用 3D 打印技术用各种材料制成。在金属和聚合物泡沫中可以找到提供轻质和足够机械稳定性能的 PFGM。除其他各种用途外，聚合物还是一种用途广泛且必不可少的材料，可用于能源、航空航天和生物材料，因为它们能有效吸收冲击载荷并控制静态和动态响应，[2]。据估计，90% 的金属部件使用故障都是由疲劳引起的。疲劳过程经历几个阶段，从工程角度来看，将结构的疲劳寿命分为三个阶段比较方便：疲劳裂纹萌生、稳定裂纹扩展和不稳定裂纹扩展 [3]。QS Wang 等人 [4] 研究了功能梯度 Ti-6Al-4V 网状结构在相同体积应力条件下的疲劳行为。研究发现，疲劳裂纹首先萌生在
大规模kubernetes集群的AI增强安全性
*信函作者，rexcarry036@gmail.com摘要：本文为大型Kubernetes群集提供了一个AI增强的安全框架，以满足国家云基础设施中对高级防御和身份验证机制的关键需求。提出的系统结合了机器学习模型，以进行威胁，政策创建和智能资源分配，以在整个环境中提供安全性。一个模拟1,000个节点Kubernetes群集的实验用于评估框架在30天内的性能。结果表明，与传统安全方法相比有了显着改善，包括99.97％的威胁检测准确性，0.005％的假阳性率和对安全威胁的平均响应时间减少85％。该框架表现出色，可保持高达10,000个节点的稳定性能，仅降解7％。值得注意的是，整个试验中的整体稳定性提高了27％。这项研究对该国领空的安全有重大影响，为威胁，内部攻击和持续的威胁提供有效的保护。这项研究结束了，讨论局限性和未来的研究方向，强调对现实世界部署的需求以及对可能的AI架构的研究。在有限的空间中更好。关键字：kubernetes安全；人工智能;大规模集群；国家云基础设施。1。随着组织支持大规模部署的Kubernetes，确保环境的复杂性正在增长。简介1.1 Kubernetes及其安全挑战Kubernetes已成为集装箱编排的事实上的标准，为部署，扩展和管理集装箱应用程序提供了强大的平台。kubernetes群集由许多软件包和组件组成，呈现出需要安全措施的广泛停靠点[1]。Kubernetes的性质提出了独特的安全挑战。API服务器和其他数据库，每个节点上的Kubelet代理是攻击者的入口点。此外，被包装的豆荚的性质经常被创建和破坏，这使传统的安全性变得复杂[2]。网络规则，POD安全环境和基于角色的访问控制（RBAC）是Kubernetes安全的重要组成部分，但是它们在大环境中的有效使用仍然很困难[3]。Kubernetes组件中的错误配置和漏洞导致许多备受瞩目的安全漏洞。Tesla Cloud在2018年泄露，攻击者通过无抵押的Kubernetes控制台访问了敏感数据，强调了安全实践的重要性[4]。作为支持国家云基础设施的Kubernetes部署量表，安全故障的潜在影响将变得更加严重，需要先进的保护机制。1.2大规模群集中对AI增强安全性的需求已成为当今Kubernetes部署的规模和复杂性已成为安全问题。大型集群，通常涵盖多个数据中心或云提供商，创建大型日志文件和安全方案。手动分析和法律系统难以有效地处理此信息，从而延迟了威胁检测和响应时间[5]。