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简历写作技巧助你绕过人工智能守门人
不过，大多数被要求提交额外信息的申请人没有机会向人类讲述这个故事。虽然百分比各不相同，但 Moran 先生估计，系统通常会认为 80% 提交入门级专业职位简历的候选人具备成功担任该职位的基本技能和能力，从而要求他们完成一项或多项测试。然后，大多数考生将被要求录制视频面试。
人工智能：绕过莫拉维克悖论？
人工智能 (AI) 的概念，即具有类似人类认知能力的机器，已经存在了几十年。有趣的是，长期以来人工智能研究的主要教训是，难题很容易解决，而容易的问题很难解决。虽然让计算机成功解决最难的成人水平的逻辑问题相对容易，但我们认为理所当然的儿童心智能力——识别面孔、拿起铅笔、走过房间、回答问题——却与直觉相反，却是计算机最难解决的问题之一。这一观察结果被称为莫拉维克悖论，以奥地利科学家汉斯·莫拉维克命名。他推断，最古老的人类技能（运动、语言）在数十亿年的进化后大部分是无意识的，而抽象思维是最近才获得的，因此更容易进行逆向工程。这种限制意味着人工智能应用在历史上大部分时间都集中在非常小众的领域。然而，直到 21 世纪最初几十年，随着计算能力、数据生成/存储和机器学习技术的巨大进步，我们才终于进入真正的人工智能时代的关键时刻。
海报：绕过自动驾驶汽车中的基于控制不变的防御
摘要 - 自治车辆（AV）越来越受到黑客的攻击。但是，AVS的系统安全至关重要，因为任何成功的攻击都会导致严重的经济损失，设备损失甚至人类生命的损失。评估新算法的良好安全原则是表明该提案对强大的对手有抵抗力。因此，在这张海报中，我们意识到最糟糕的攻击类型，称为隐形攻击，对转向控制系统，这对于AVS的横向控制很重要。我们提出的隐形攻击的核心是使用模型预测性控制（MPC），状态空间模型（SSM），系统识别（SI）和动态时间扭曲（DTW）允许攻击者准确模拟系统行为，从而允许它们执行不可检测的攻击。
Tigger：一种利用用户绕过进行反弹的数据库代理
开发人员经常部署特定于数据库的网络代理，这样应用程序就可以透明地连接到代理，而不是直接连接到数据库管理系统 (DBMS)。这种间接连接通过连接池、负载平衡和其他特定于 DBMS 的优化提高了系统性能。这些代理不是简单地转发数据包，而是实现 DBMS 协议逻辑（即在应用程序层）来实现此行为。因此，现有的代理是用户空间应用程序，它们在请求到达网络套接字时处理请求并将其转发到适当的目的地。这种方法会导致效率低下，因为内核会在用户空间和内核空间之间反复复制缓冲区，并且相关的系统调用会增加 CPU 开销。本文介绍了用户旁路，这是一种通过利用支持自定义代码执行的现代操作系统功能来消除这些开销的技术。用户旁路通过 Linux 的 eBPF 基础设施将应用程序逻辑推送到内核空间。为了展示其优势，我们实现了 Tigger，这是一个与 PostgreSQL 兼容的 DBMS 代理，它使用用户旁路来消除传统代理设计的开销。我们将 Tigger 的性能与实际部署中广泛使用的其他最先进的代理进行了比较。我们的实验表明，Tigger 优于其他代理 — 在一种情况下，它实现了最低的事务延迟（最多减少 29%）和最低的 CPU 利用率（最多减少 42%）。结果表明，像 Tigger 这样的用户旁路实现非常适合 DBMS 代理的独特要求。
绕过由驯化基因施加的番茄产量的负性上述
塞巴斯蒂安·索伊克（Sebastian Soyk），1,10 Zachary H. Lemmon，1,10 Matan Oved，2 Josef Fisher，2 Katie L. Liberatore，1,3,8 Soon Ju Park，4 Anna Goren，Anna Goren，5 Ke Jiang，5 Ke Jiang，1,9 Alexis Ramos，1,9 Alexis Ramos，6 Esther van der Knaap，6 Esther Van der Knaap，6 Esther van der Knaap，6 Esther van der knaap，6 Joyce van eck，7 Dani and Z eck and Z ece and B. Lippman 1,3,11， * 1 Cold Spring Harbour实验室，纽约州冷泉港，11724，美国2，美国2号农业学院，耶路撒冷希伯来大学，Rehovot 76100，以色列3 WATSON生物学科学学院，Cold Spring Harbour Sciences，Cold Spring Harbor韩国众议院众议员Jeonbuk 54538植物与环境科学系，魏兹曼科学研究所，Rehovot 76100，以色列6植物育种研究所，遗传与基因组学研究所，佐治亚大学，雅典，雅典，GA 30602，GA 30602，USA 7美国农业，圣保罗，明尼苏达州55108，美国9现在的地址：印第安纳波利斯的道路Agrosciences，46268，美国10，这些作者同等贡献11个铅接触 *通信 *通信：lippman@cshl.edu http://dx.doii.doi.doi.doi.org/10.10.10.1016/j.cell.cell.cell.cell.cell.2017.032
致命筹码：白俄罗斯国有企业如何绕过制裁并帮助俄罗斯延长战争
“在当前的政治和经济环境下，AO Girikond、AO NZPP Vostok 和 AO Elekond 等主要第三方组件供应商已将交付时间延长至 540 天，相当于交付给 AO SKTB RT 的产品供应合同履行时间的 150%。此外，AO Gruppa Kremniy-EL、AO Angstrem、AO VZPP-S、OAO Integral 等主动组件供应商依赖进口材料和化学品供应，难以保证向 AO SKTB RT 交付产品，”该文件写道，该文件是我们在有组织犯罪和腐败报告项目 (OCCRP) 的帮助下获得的。
海报：自适应高频去除攻击，以绕过新产品激光雷达中的脉冲指纹
摘要 - Lidar是自动驾驶汽车领域（AVS）领域的关键传感器。怨恨的研究积极研究了针对LiDAR SPOFOFG攻击的各种安全意义。为了防止这些攻击，预计Pulse -Fifferpinting是最有前途的对策之一，最近的研究表明了其高防御能力，尤其是防止物体清除攻击。在此海报中，我们报告了针对激光雷达攻击的脉冲固定识别进一步的安全性分析的进展。我们设计了一种新颖的自适应攻击策略，即自适应高频去除（A-HFR）攻击，这比现有的HFR攻击可以有效地抵抗更广泛的激光痛。我们评估了对商用激光雷达的A-HFR攻击，并发现A-HFR攻击可以成功地在20°水平和16°垂直角度内成功删除点云的96％以上。我们的发现表明当前的脉冲固定技术可能不会有足够的稳定性来阻止SPOOFEFFIFG攻击。我们最终讨论了我们的未来计划。
绕过尖峰排序：使用密集多电极探针的尖峰定位进行基于密度的解码
神经解码及其在脑机接口 (BCI) 中的应用对于理解神经活动和行为之间的关联至关重要。许多解码方法的先决条件是尖峰分类，即将动作电位 (尖峰) 分配给单个神经元。然而，当前的尖峰分类算法可能不准确，并且不能正确模拟尖峰分配的不确定性，因此丢弃了可能提高解码性能的信息。高密度探针 (例如 Neuropixels) 和计算方法的最新进展现在允许从未排序的数据中提取一组丰富的尖峰特征；这些特征反过来可用于直接解码行为相关性。为此，我们提出了一种无尖峰分类的解码方法，该方法直接使用对尖峰分配的不确定性进行编码的高斯混合 (MoG) 来建模提取的尖峰特征的分布，而不旨在明确解决尖峰聚类问题。我们允许 MoG 的混合比例随时间变化以响应行为，并开发变分推理方法来拟合得到的模型并执行解码。我们用来自不同动物和探针几何的大量记录对我们的方法进行了基准测试，表明我们提出的解码器可以始终优于基于阈值（即多单元活动）和尖峰分类的当前方法。开源代码可在 https://github.com/yzhang511/density_decoding 上找到。