XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System触发器
使用凸面编程，模型预测和滚动预测控制的混合PV触发器微电网的能源管理系统
储能技术与可再生能源系统的集成可以显着降低未来电力网络中微电网（MG）的运营成本。本文提出了一种新型的能源管理系统（EMS），可以通过确定基于定义的成本函数的中央电池储能系统（BESS）的最佳设置来最大程度地减少MG的每日运营成本，并最大程度地减少RES的自我消费。此EMS具有两层结构。在上层中，使用凸优化技术来解决优化问题，并使用15分钟的样本时间从主网格中确定电源的参考值。然后将参考值馈送到使用1分钟样品时间的较低控制层以确定BES的设置，从而确保MG准确遵循这些参考。此较低的控制层使用滚动范围预测控制器和模型预测控制器来实现其目标。使用基于实验室的MG的实验研究实施了提出的EMS的能力。实施了提出的EMS的能力。
量子点控制电子块触发量子计算程序
摘要 — 分析了致力于量子计算机设计问题的研究成果。讨论了与量子计算机创建相关的主要问题。提出了一种基于“自上而下”策略的解决创建真正量子计算机问题的全新方法，并进行了论证。该策略可以通过使用由二维材料（特别是石墨烯）形成的纳米触发器对量子比特的量子态进行初步可视化来实现。这指的是所有状态（包括纠缠态）的可视化（物化），这主要决定了量子计算机理论上可能的大量数学资源。提出了基于 q 位“先验”量子态的电子设备的框图。结果表明，为了实现量子计算过程，每个物化（可视化）的 Shor 单元应对应于电子方案的一个元素。该设备包括一个块，其中包含至少 10 10 个纳米触发器，它们充当量子计算的 q 位，这些触发器是使用石墨烯纳米带创建的，并由特殊元素控制。后者代表一种自组织量子点，在磁性方面具有两种本质上不同的状态。这种量子点是在化合物的基础上制备的，其分子以分子内重排为特征。纳米触发器用于形成可逆逻辑块或门。每个门包含三个触发器来执行逻辑操作。所提供的设备是一个嵌入在数字计算机中的附加电子单元，这使得能够根据量子物理学规定的要求实现计算过程。索引词——量子处理器、q-bit、石墨烯、纳米触发器、Toffoli 门。
使用模块化生态系统的自主发现在LHC触发器中进行自适应异常检测
异常检测（AD）代表了一种从根本上进行数据驱动发现的新工具。最初的努力集中在将强大的离线算法调整到这些高通量流系统中，但这种算法应如何适应不断发展的检测器条件的问题仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了一个模块化生态系统，以制定和评估自主发现的策略，其中包含了不同的组件，包括：具有时间依赖性效果的数据集，复杂的触发菜单，实时控制机制和成本感知的优化标准。我们通过使用公共CMS数据集的AD触发器进行了基于强化学习的新基准来说明这一框架，旨在鼓励以社区为导向的发展发展新一代智能和适应性触发器。
新产品目录 2025 - hik-consulting
每个列表模式程序包含最多 100 个用户可编程步骤。可将最多 10 个列表模式程序直接保存到内部存储器中，以便快速调用。步骤参数包括电平值、步骤持续时间和步骤触发器。列表模式程序可设置为最多重复 100,000 次。可以为列表中的任何步骤启用 BOST/EOST（步骤开始/结束触发器），以生成输出触发器，用于与其他外部连接的仪器同步事件。可以使用提供的应用程序软件从前面板或远程配置和运行列表模式程序。
通过控制解毒对神经网络进行深度特征空间木马攻击
木马（后门）攻击是针对深度神经网络的一种对抗性攻击，攻击者向受害者提供一个在恶意数据上训练/再训练的模型。当正常输入带有某种称为触发器的模式时，后门就会被激活，从而导致错误分类。许多现有的木马攻击的触发器是输入空间块/对象（例如，纯色多边形）或简单的输入转换，如 Instagram 滤镜。这些简单的触发器容易受到近期后门检测算法的影响。我们提出了一种新颖的深度特征空间木马攻击，具有五个特点：有效性、隐蔽性、可控性、鲁棒性和对深度特征的依赖。我们对包括 ImageNet 在内的各种数据集上的 9 个图像分类器进行了大量实验，以证明这些特性，并表明我们的攻击可以逃避最先进的防御。
1100/2200 大型机技术的历史和演变
真空管 1103 真空管中大多数都是三极管。三极管包含一个灯丝，灯丝由通过它的电流加热，并放置在靠近“阴极”的位置，阴极反过来变热，导致电子从阴极表面的稀土涂层发射出来。带负电的电子被吸引到周围带正电的阳极或“板”。当在阴极和板之间放置一个称为“网格”的细网时，它充当控制元件。网格上的负电压可以大大减少流向板的电流。通常向板上施加约 100 到 200 伏电压，网格上的约 -20 伏电压可以切断管电流。一个管壳中包含两个三极管，这一对可以构成一个触发器。一个触发器，存储一个信息位，可以设置为“一”，清除为“零”，或切换，即，改变为相反状态。后一个功能在某些逻辑和算术运算中非常方便。电容器将触发器的状态存储一小段时间，因此它不会因单个输入脉冲而切换两次。另一个三极管通常连接到每个触发器输出作为“阴极跟随器”（带有
强化学习可以解锁大型语言模型中的隐藏危险吗？
大型语言模型（LLMS）在自然语言任务中表现出了令人印象深刻的能力，但是由于他们在互联网文本中的培训，它们的安全性和道德仍然有争议。为了解决这些问题，已撤消对齐技术，以提高LLM的公共可用性和安全性。然而，通过这些模型产生有害内容的潜力似乎仍然存在。本文探讨了越狱LLM的概念 - 通过对抗触发器来避免其对齐。预先使用的方法，例如软嵌入提示，手动制作的提示和基于梯度的自动提示，由于其对模型访问的要求以及生产低的手动制作提示，使其在黑盒模型上取得了有限的成功，这使它们容易被阻止。本文使用强化学习引入了一种新颖的方法，以优化副词触发器，仅需要推理API访问目标模型和小型替代模型。我们的方法利用了基于Bertscore的奖励功能，可以增强对抗性触发器在新的黑盒模型上的可传递性和有效性。我们证明，这种方法改善了以前未经测试的语言模型的对抗触发器的性能。
针对机器学习模型的动态后门攻击
摘要 — 机器学习 (ML) 在过去十年中取得了巨大进步，并被应用于各种关键的现实应用。然而，最近的研究表明，ML 模型容易受到多种安全和隐私攻击。特别是，针对 ML 模型的后门攻击最近引起了人们的广泛关注。成功的后门攻击会造成严重后果，例如允许对手绕过关键的身份验证系统。当前的后门技术依赖于在 ML 模型输入上添加静态触发器（具有固定模式和位置），而这些触发器很容易被当前的后门检测机制检测到。在本文中，我们提出了第一类针对深度神经网络 (DNN) 的动态后门技术，即随机后门、后门生成网络 (BaN) 和条件后门生成网络 (c-BaN)。我们的技术生成的触发器可以具有随机模式和位置，从而降低当前后门检测机制的有效性。特别是，基于新型生成网络的 BaN 和 c-BaN 是前两种通过算法生成触发器的方案。此外，c-BaN 是第一种条件后门技术，给定目标标签，它可以生成特定于目标的触发器。BaN 和 c-BaN 本质上都是一个通用框架，为对手提供了进一步定制后门攻击的灵活性。我们在三个基准数据集上对我们的技术进行了广泛的评估：MNIST、CelebA 和 CIFAR-10。我们的技术在后门数据上实现了近乎完美的攻击性能，而效用损失可以忽略不计。我们进一步表明，我们的技术可以绕过当前最先进的后门攻击防御机制，包括 ABS、Februus、MNTD、Neural Cleanse 和 STRIP。
绝对式编码器 ENA36IL-R***-SSI
SSI 输出格式 标准 • 空闲状态下，信号线“Data +”和“Clock +”处于高电平 (5 V)。 • 时钟信号首次从高电平切换到低电平时，开始传输数据，其中当前信息（位置数据 (D n ) 和特殊位 (S)）存储在编码器中。 ± • 最高位 (MSB) 通过第一个脉冲上升沿应用于编码器的串行数据输出。 • 下一个连续的低位通过每个后续的脉冲上升沿传输。 • 传输最低位 (LSB) 后，数据线切换到低电平，直到单稳态触发器时间 T m 到期。 • 直到数据线再次切换到高电平或时钟暂停时间 T p 到期，才能开始后续数据传输。 • 时钟序列完成后，单稳态触发器时间 T m 通过最后一个脉冲下降沿触发。 • 单稳态触发器时间 T m 决定最低传输频率。