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洛特菲·本·奥斯曼
1. L. Ben Othmane、L. Dhulipala、N. Multari 和 M. Govindarasu，《关于检测 CAN 总线中伪造消息注入的性能》，《IEEE 可靠和安全计算汇刊》，第 19 卷，(1)，468–481，2022 年 1 月。2. M. Jedh、L. Ben Othmane、N. Ahmed 和 B. Bhargava，《使用连续消息序列图的相似性检测对 CAN 总线的消息注入攻击》，《IEEE 信息取证和安全汇刊》，第 16 卷，4133–4146，2021 年 7 月。3. R. Ranchal、B. Bhargava、P. Angin 和 L. ben Othmane，《Epics：在复合 Web 服务中实施安全策略的框架》，《IEEE 服务计算汇刊》，《Web 服务研究最新进展特刊》， 12 , (3), 2019 年 5 月。 4. L. ben Othmane、G. Chehrazi、E. Bodden、P. Tsalovski 和 AD Brucker，解决软件安全问题的时间：预测模型和影响因素，数据科学与工程，2，(2)，107–124，2017 年 6 月。 5. N. Al-hadhrami、B. Aziz 和 L. ben Othmane，RBAC 控制电子标记系统的增量 B 模型，国际安全软件工程杂志 (IJSSE)，7，(2)，37–64，2016 年 5 月。 6. H. Oueslati、MM Rahman、L. ben Othmane 和 IGA Arbain，评估使用敏捷方法开发安全软件所面临的挑战，国际安全软件工程杂志 (IJSSE)，7，(1)，2017 年 1 月。 2016. 7. L. ben Othmane、R. Ranchal、R. Fernando、B. Bhargava 和 E. Bodden，《将攻击者能力纳入风险评估和缓解》，计算机与安全，51，41-61，2015 年 6 月，Elsevier。 8. J. Son，V. Bhuse，L. ben Othmane 和 L. Lilien，将实验室经验融入计算机安全课程：三个案例研究，全球企业信息系统杂志（GJEIS），7，（2），2015。9. L. ben Othmane、P. Angin、H. Weffers 和 B. Bhargava，扩展敏捷开发方法以开发可接受的安全软件，IEEE 可靠和安全计算汇刊，11，（6），497-509，2014 年 11 月。10. L. ben Othmane、R. Fernando、R. Ranchal、B. Bhargava 和 E. Bodden，联网汽车面临威胁的可能性，国际下一代计算杂志（IJNGC），5，（3），290-303，2014 年 11 月11. L. Lilien，L. ben Othmane，P. Angin，A. DeCarlo，R. Salih 和B. Bhargava，《具有机会资源利用网络的无人机自组织网络模拟研究》，《网络与计算机应用杂志》，国土防御和安全先进技术专刊，38，3-15。2014 年 2 月，爱思唯尔。12. L. ben Othmane，H. Weffers，P. Angin 和B. Bhargava，《在线社交网络中信息传播隐私程度的时间演变模型》，《国际通信网络与分布式系统杂志》，11，（4），412-430，2013 年，Inderscience Publishers。
索菲的星球和终止
摘要。扩散概率模型（DPM）已成为生成建模的一种有前途的技术。DPM的成功取决于两种成分：扩散过程的时间逆转和分数匹配。大多数现有的作品隐含地假设分数匹配接近完美，而此假设值得怀疑。鉴于可能无法保证的得分匹配，我们提出了一个新标准 - DPM设计中向后抽样的收缩，从而导致了一种新型的承包DPMS（CDPMS）。关键见解是向后过程中的收缩可以缩小分数匹配错误和离散错误。因此，我们提出的CDPM对两个误差源都是可靠的。为了实际使用，我们表明CDPM可以通过简单的转换来利用经过验证的DPM，并且不需要重新训练。我们通过对合成1-DIM示例，瑞士卷，MNIST，CIFAR-10 32×32和AFHQ 64×64数据集的实验来证实我们的方法。值得注意的是，CDPM在所有已知的基于SDE的DPM中显示出最佳性能。
生物学@孟菲斯
助理教授将有望：（1）开发，培育和扩展一项由外部资金支持的动态，高影响力的研究计划，包括与我们本地和地区医疗中心的合作伙伴建立生产性合作，并利用了该系与田纳西大学健康科学中心（Universityee Science Science Center）（UTHSC）的工程的联合BME BME研究生计划的协同合作的机会。（2）在一个充满活力的企业家友好的城市中，从事相关科学和医学学科的创新，这是医疗设备行业的枢纽。（3）教书并为本科和研究生课程做出贡献。（4）有助于研究领域，例如成像，生物力学，生物印刷，增材制造，生物材料/药物递送，植入物，组织/再生医学工程，生物电性，仪器和/或生物传感器技术。（5）为系，大学，大学和专业社区提供服务。
实施机器学习 - 菲尼斯 -
2020年，挪威公共卫生研究所（NIPH）的审查和卫生技术评估集群（HTV）建立了一个专门的机器学习（ML）团队。此后，ML团队已成为将ML整合和实施ML纳入证据综合的国际领导者。ML团队的总体目标是以最能结合人类智能和ML的方式使用ML，通过弄清楚如何在整个审查过程中弄清楚如何最好地整合ML和工作流程变化来增强人类活动。本报告根据团队在2020年成立以来的经验提出了ML 3.0S策略建议。响应我们研究所的不断发展的需求以及与研究所和部门的战略目标保持一致，该提议提倡ML团队提高到2024年及以后的部门水平。这将确保长期可持续性并减轻HTV的财务负担。此外，我们提出了一个重组的组织框架与三个团队：创新和地平线扫描，评估和证据建设，实施和支持，以及指导委员会，以协调活动并参与外部网络。
维迪亚拉亚计划
A. 建筑平面图：可用数量建议/扩展预算计划教室 14 智能/电子教室 11 物理实验室 01 化学实验室 01 生物实验室 01 初级科学实验室 00 地理实验室 - 计算机实验室 01 数学实验室 01 语言实验室 NIL 工作经验工作室 00 瑜伽室 00 艺术室 01 资源室 01 音乐室 01 活动室 01 教职员室 01 会议厅/礼堂 00 体育室 01 图书馆 01 儿童公园 01 游乐场 01 花园 02 科学/数学公园 00 行政办公室 01 食堂 01 男生厕所 04 女生厕所 04 浴室 08 Divyang 设施 i) 坡道 03 ii) 厕所 02 iii) 轮椅 01
