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基于迁移学习的深度 CNN 范式设计用于脑肿瘤分类 NEHA BHARDWAJ、MEENAKSHI SOOD、SS GILL
摘要：脑瘤是一种致命疾病，导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的，并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预，可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取；因此，可以快速获得可观的分类结果。然而，从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集，这在医学领域很难实现。因此，权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调，以开发基于 CNN 的深度学习框架，用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类，准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%，共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%，运行时间为 32ms/步，远低于现有模型。关键词：- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
针对G蛋白偶联受体的状态特异性肽设计
g蛋白偶联受体（GPCR）在各种生理过程中起关键作用，并成为7个关键靶标的药物发现靶标。肽是针对8种GPCR的特别引人注目的治疗剂，因为它们经常表现出优异的亲和力，选择性和效力。然而，GPCR的动态构象状态深刻影响其与配体的相互作用10，强调了对肽设计中特定国家特定策略的需求。为了解决这个问题，11我们开发了针对GPCR的有效状态特异性肽设计框架。此方法12包括对GPCR状态转变机制的分析和特殊优化的肽结构13 GPCR，Helixfold-Multistate的预测模型，从而使我们能够评估14个设计肽的状态特异性分数。在最近的GPCR肽PDB上，HelixFold-Multistate不仅保持GPCR 15活性状态，类似于Alphafold-Multistate，而且还表现出高相互作用预测能力16与Alphafold-Multimer在Dockq和IRMS方面相当。对CXCR4肽亲和力的实验17数据表明，其置信度得分比Alphafold-Multistate的18个具有更高的相关性和筛选能力。通过采用这种设计方法，我们成功地鉴定了生长激素促促促素受体（GHSR）和Apelin受体20（APJ）的激动剂19和拮抗剂肽，分别表现出低于100 nm和10 nm的EC50值。尽管拮抗剂21肽面临挑战，但我们的方法还鉴定了GHSR和APJ的抑制剂，其IC50值分别为3.3 µm和22 20.3 µm。23 div>
进攻性军事网络空间数字孪生展望...
克拉拉·马特赫斯 荷兰开放大学 clara.maathuis@ou.nl 摘要：军事网络行动的前景正在发生变化，原因是数据生成和可访问性的前景、技术的持续进步及其（公共）可用性、技术和人类（相互）联系的增加，以及参与其规划、执行和评估阶段的专家的活力、需求、多样性、观点和技能，尊重（国际）国家目标、需求和趋势。此类操作每天都在进行，最近由人工智能赋予权力，以达到或保护其目标，并处理通过与目标和/或附属实体交战而产生的意外影响。然而，这些行动受到不同不确定性水平的管理和包围，例如预期效果预测、有效替代方案的考虑以及对可能（战略）未来的新维度的理解。因此，应确保此类行动的合法性和道德性；特别是在进攻性军事网络作战 (OMCO) 中，参与其设计/部署的代理应考虑、开发和提出适当的 (智能) 措施/方法。可以通过数字孪生等新型系统构建此类机制，嵌入基于硬件、软件和通信数据以及专家知识的智能技术。虽然数字孪生在军事、网络和人工智能学术研究和论述中还处于起步阶段，但它们已开始在不同行业应用中展示其建模和仿真潜力以及有效的实时决策支持。尽管如此，本研究旨在 (i) 了解数字孪生在 OMCO 环境中的含义，同时嵌入可解释的人工智能和负责任的人工智能视角，以及 (ii) 捕捉其发展的挑战和好处。因此，通过对所涉及领域的广泛审查来考虑多学科立场，并将其打包在一个设计框架中，旨在协助参与其开发和部署的代理。关键词：网络作战、数字孪生、人工智能、可解释人工智能、负责任的人工智能
除了浪费最小化计划以外，塔尼亚·海德（Tania Hyde）催化循环经济，我们如何重新思考我们的废物模型以塑造更美好的未来？如何
除了浪费最小化计划以外，塔尼亚·海德（Tania Hyde）催化循环经济，我们如何重新思考我们的废物模型以塑造更美好的未来？我们如何启用设计，发现，破坏和数据来催化向循环经济的过渡？迫切需要将我们当前的重点从回收利用转变为确定协同作用和利用更好结果的机会。政府都认识到，基于提取，指数增长和自然资源过度消费的当前“取消废物”线性经济是气候变化，生物多样性损失，自然资源耗尽，海洋酸化和污染的重要促进者。这导致了向更循环经济过渡（CE）的巨大动力。CE方法起源于浪费最小化和资源效率的重点，但现在在全球范围内将其用作释放经济发展的总体框架，以应对更广泛的社会和环境挑战。领先的思维认识到废物系统嵌套在其他系统中，并且循环经济体更本地化和扎根于社区，城市和地区级别。这需要一个强大的空间组件来塑造从未来的线性到圆形废物系统的过渡。演讲将分享欧洲的最新想法，并讨论颠覆性创新的促成者，协同作用和机会。Bio -Tania Hyde Tania是新西兰Beca的运输和基础设施（T＆I）团队的特许土木工程师，技术总监和圆形设计负责人。她在交付T＆I项目方面拥有20多年的经验，这些项目将她对与之合作的团队的技术设计，采购和施工过程以及领导方向的广泛了解。塔尼亚与贝卡（Beca）的黛比·奥伯恩（Debbie O'Byrne）紧密合作，以使更广泛的成果与循环经济原则保持一致，以整合项目中的循环结果。他们共同开发了Beca的新圆形设计框架用于项目交付。这项工作得到了她最近在可持续区域发展空间循环策略方面的欧洲培训的支持。
CBDC解决方案的隐私增强技术
在以金融交易快速数字化和现金使用下降为标志的时代中，中央银行数字货币（CBDC）已成为研发的重点。向数字支付的这种转变伴随着区块链，加密货币和稳定币的扩散，对金融景观构成了机会和威胁。作为中央银行，包括国际定居银行等实体，从事CBDC的广泛研究和开发，必须解决与这些进步相关的不断升级的隐私问题。隐私（广泛定义）涵盖了个人和实体控制其个人信息的权利，以确保其被收集，使用和共享，以尊重其自主权和保护不需要的披露或剥削的方式。在CBDC中存在的隐私问题是多方面的，涉及对最终用户和商人的担忧。我们数字世界的相互联系的性质导致了更多的个人信息收集，这对于个人和企业管理隐私风险并防止未经授权的访问和数据滥用至关重要。中央银行负责引入CBDC，在平衡隐私与数字金融景观的合规要求方面面临挑战。然而，随着数字环境的发展，随着敏感数据的扩散，这些法律正在发展以应对新兴挑战。CBDC的设计师必须采取一种主动的方法，从一开始就优先考虑用户数据保护权。现有的隐私法律法规，例如《通用数据保护法规》（欧洲议会和2016年欧盟理事会）和《个人信息保护与电子文件法》（2000年），为维护个人数据提供了一个基本框架。这涉及处理敏感的用户数据，并需要采用隐私设计方法，包括集成隐私增强技术（PET）并将隐私注意事项嵌入体系结构中，以确保用户信息的保护和机密性。这种方法不仅可以确保遵守现有法规，还可以预期并解决新兴的问题。最近，宠物已成为解决与CBDC相关的隐私问题的关键手段。使用宠物设计的CBDC可以最大程度地减少个人数据曝光，并最大程度地提高数据完整性和机密性。虽然对宠物的共同定义尚无共识，但在本文中，我们研究了一套多种技术，这些技术保留了交易的机密性，并减轻了增加数据收集和网络威胁所带来的风险。我们在第2节中进一步对CBDC的候选隐私解决方案进行了分类。随着中央银行探索这些宠物在CBDC系统设计中的整合，了解这种技术进步的含义和好处变得至关重要。适用于数字支付的潜在宠物是广泛的，涵盖了加密，统计和程序技术。2021）已实施零知识证明（ZKP）（Ben-Sasson等人纸张的其余部分如下组织。ASROW和SAMONAS（2021）和英格兰银行（2023）总结了现有的宠物，这些宠物有可能用于CBDC系统的设计。区块链行业已经实施了许多密码宠物技术，以保护发件人，接收器和交易金额的机密性。例如，Monero（van（Saberhagen 2013）已实施了由环签名（Rivest，Shamir和Tauman 2001）和Pedersen承诺（Pedersen 1992）; Zcash（Hopwood等人2018）提供交易机密性；瑞士国家银行和国际定居银行（2023）探索了CBDC设计中盲人签名的可行性（Chaum 1983）。这项研究的主要询问重点是在CBDC设计框架内使用宠物来保护消费者的个人数据，同时解决监管合规性的必要性。因此，本文介绍了CBDC设计范式，以探索在提供高水平隐私的尖端宠物的使用。该系统的目的是使消费者在CBDC系统中控制其个人数据，在用户隐私期望与有关反货币洗涤（AML）和反恐融资的监管框架需求之间取得了微妙的平衡。我们首先提出了可以应用于数字货币的宠物的全面和系统描述。我们对每个组件进行了深入的隐私目标分析，然后对宠物在每个组件的设计中可能整合进行研究。然后，我们公布了一个以隐私为中心的CBDC设计框架，包括关键组件，例如用户入门，身份和访问管理，交易处理，监管合规性，数据分析和数字钱包。此外，我们确定并解决与将宠物纳入提议的CBDC设计相关的固有挑战。第2节简要总结了现有的宠物技术
基于深度学习的机器人智能准意识训练
1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。
增强网络弹性：使用人工纯粹的网络安全报告网站中的发展，挑战和战略见解
摘要：在一个以不懈的网络威胁为标志的时代，强大的网络安全措施的当务之急。本论文将深入探索渗透测试方法的历史轨迹和当代相关性，从而阐明了它们从新生起源到网络安全库中必不可少的工具的演变。此外，它承担了概念化和实施网络安全报告网站的雄心勃勃的任务，该网站旨在面对数字领域中不断发展的威胁，旨在增强网络弹性。研究之旅开始以深入的洞察力检查渗透测试的历史前因，并将其在军事和政府领域的起源探索其在维护数字资产方面的现代突出。通过对关键里程碑和范式变化的广泛审查，该研究强调了穿透测试方法的适应性，不断重新校准以面对新兴的网络威胁。在不断升级的网络漏洞的背景下，网络安全报告网站的开发成为积极主动的努力，使利益相关者能够获得可行的见解和决策支持。在强大的设计框架和可扩展的体系结构蓝图的驱动下，该网站体现了包括基于AI的算法在内的尖端技术的融合，以实时检测和减轻网络威胁。这项研究中采用的方法无缝地将历史渗透测试方法的定性分析与对网站绩效指标的定量评估进行定性分析。通过细致的数据收集和严格的分析，该研究阐明了历史渗透测试方法的功效，并评估了网络安全报告网站在增强网络弹性方面的切实影响。从评估过程中收集的关键发现阐明了网络威胁的不断发展的性质以及穿透测试方法在识别和减轻脆弱性中所起的关键作用。此外，网络安全报告网站的绩效评估揭示了有希望的结果，从而确认了其作为网络安全库中强大武器的潜力。总而言之，本文强调了网络安全策略中持续进化和创新的至关重要性。通过揭示渗透测试方法的历史轨迹并开创了尖端的网络安全报告网站的开发，该研究在强化网络弹性和维护日益敌对的网络环境中的数字资产方面取得了长足的进步。
2021 年大学课程授权材料一级
产品名称 产品编号 发布流 Conformal® GXL CFM300 COMFRML202 Conformal® 约束设计 L CFM401 COMFRML202 Conformal® 约束设计 XL CFM421 COMFRML202 CCD 多约束检查选项 CFM422 COMFRML202 Conformal® 低功耗 CFM500 COMFRML202 Conformal® 低功耗 GXL CFM550 COMFRML202 Conformal® ECO Designer GXL CFM650 COMFRML202 多物理通用 HPC 令牌 SYS316 EMX/INTEGRAND60 EMX® IC 求解器 SYS500 EMX/INTEGRAND60 Genus™ 低功耗选项 GEN30 GENUS201 Genus™ 物理选项 GEN40 GENUS201 Genus™ CPU 加速器选项 GEN80 GENUS201 Genus™ 合成解决方案 GEN100 GENUS191 Cadence® 框架集成运行时选项 117 IC618 Virtuoso® 仿真环境 206 IC618 Virtuoso® 原理图编辑器 HSPICE 接口 276 IC618 Dracula® 图形用户界面 365 IC618 Cadence® SKILL 开发环境 900 IC618 Virtuoso® EDIF 200 读取器 940 IC618 Virtuoso® EDIF 200 写入器 945 IC618 Cadence® 设计框架集成商工具包 12141 IC618 Virtuoso® 原理图 VHDL 接口 21060 IC618 Virtuoso® 原理图编辑器 Verilog 接口 21400 IC618 Virtuoso® 模拟绿洲运行时选项 32100 IC618 Cadence® OASIS for RFDE 32101 IC618 Virtuoso® 模拟 HSPICE 接口选项 32760 IC618 Virtuoso® AMS 设计环境 70000 IC618 Dracula® 物理验证和提取器套件 70520 IC618 Diva® 物理验证和提取器套件 71520 IC618 Virtuoso® 原理图编辑器 XL 95115 IC618 Virtuoso® ADE Explorer 95250 IC618 Virtuoso® 可视化和分析 XL 95255 IC618 Virtuoso® ADE 汇编器 95260 IC618 Virtuoso® 变体选项 95265 IC618 Virtuoso® ADE 验证器 95270 IC618 Virtuoso® DFM 选项 95311 IC618 Virtuoso® 布局套件 GXL 95323 IC618 Virtuoso® 实现感知设计选项 95510 IC618 Virtuoso® 系统设计平台 95541 IC618 Virtuoso® 布局套件 EAD 95600 IC618 Voltus™-Fi 定制电源完整性解决方案 XL VTS500 IC618 Voltus™-Fi 定制电源完整性解决方案 - AA 高级分析 VTS501 IC618
儿童与人工智能互动的增长模型案例
摘要 本文提倡一种儿童与人工智能（7-11岁年龄段）互动的解释模型，其中儿童与人工智能（AI）系统互动的理想目的是儿童的成长。本文认为具有机器学习组件的AI系统在与儿童互动时具有递归元素。他们可以从与儿童的接触中学习，并结合互动数据，而不仅仅是以前的编程数据。鉴于成长的目的和AI的这种递归元素，本文主张在人工智能（AI）伦理和负责任的AI话语中区分对偏见的解释。将偏见解释为偏好并区分积极（支持多样性）偏见和消极（歧视性）偏见是必要的，因为这将有助于儿童健康的心理和道德发展。以人为本的人工智能话语主张通过关注人类的目的和机器为人类的目的来协调人类的能力和机器的能力。通过数据保护、人工智能法律和某些价值敏感的设计框架来减轻负面偏见的强调表明，机器为人类的目的优先于人类的目的。这些自上而下的框架通常将机器的目的缩小到不造成伤害，而忽略了自下而上的观点和儿童的发展需求。因此，应用儿童与人工智能互动的成长模型，结合从人工智能介导的负面偏见中学习并放大正面偏见，将对儿童的发展和以儿童为中心的人工智能创新产生积极影响。因此，本文探讨了：在儿童与人工智能的互动中，减轻负面偏见和放大正面偏见会带来哪些挑战，以及成长模型如何解决这些问题？为了回答这个问题，本文建议在开放的人工智能共创空间中应用成长模型，这些空间是与儿童一起的，也是为儿童而设的。在这样的空间中，人机和人与人的价值协调方法可以集体应用，这样儿童可以 (1) 对人工智能介导的负面偏见对自己和他人的影响变得敏感； (2) 使儿童能够适应并灌输自上而下的多样性和非歧视价值观及其含义； (3) 执行儿童的身份权利和不歧视权利； (4) 引导儿童培养包容性思维； (5) 通过儿童自下而上的观点为自上而下的规范人工智能框架提供信息； (6) 为以儿童为中心的人工智能的设计标准做出贡献。在儿童参与的人工智能共创空间中，在成长模式下应用此类方法，可以实现负责任的年轻人与以儿童为中心的人工智能系统之间的包容性共同进化。
了解大规模 COVID-19 疫苗接种诊所前线的人为因素挑战：人类系统建模研究
背景：在世界各地实施大规模 COVID-19 疫苗接种诊所是一项成功的公共卫生活动。然而，这种紧密耦合的系统存在许多后勤挑战，导致工作场所压力增加，这在整个疫情期间都得到了证实。大规模疫苗接种诊所结合了在非临床环境中工作的多学科团队，其复杂性尚未从人类系统的角度得到理解。目标：本研究旨在全面模拟加拿大安大略省滑铁卢地区的大规模 COVID-19 疫苗接种诊所，以了解围绕一线工人的挑战，并为诊所设计和技术建议提供参考，以最大限度地减少导致工作场所压力的系统性低效率。方法：以情境调查为指导，采用民族志方法收集这些临时免疫接种环境中的工作数据。通过与诊所工作人员交谈来澄清观察数据，研究团队在整个数据收集期间定期讨论观察数据。通过结合情境设计框架和认知工作分析的各个方面，并建立工作场所模型来分析数据，这些模型可以识别大规模疫苗接种诊所流程、开发的人工制品、文化、物理布局和决策中的压力点和相互联系。结果：2021 年在 6 家大规模 COVID-19 疫苗接种诊所进行了为期 4 周的观察。工作流程模型描述了决策者在保持对客户摄入和疫苗准备的态势感知方面所面临的挑战。人工制品模型可视化了为疫苗负责人和诊所负责人分别开发的工具如何通过数据合成支持认知任务。然而，它们的有效性取决于共享准确和及时的数据。文化模型表明，如何有效实现大规模免疫的观点可能会影响工作场所压力，并改变职责。这取决于在适应不断变化的政策、法规和疫苗稀缺的同时，采取积极或放松的方式来减少疫苗浪费。物理模型表明，工作站的共置可能会影响决策协调。最后，决策阶梯描述了管理一天结束时剂量的决策步骤，强调了数据不确定性带来的挑战以及支持专业知识的方法。结论：从人类系统的角度对大规模 COVID-19 疫苗接种诊所进行建模，发现了两个改善该医疗保健系统效率低下机会。首先，诊所可以使用标准化数据收集和综合的策略和工具来提高对客户摄入或疫苗准备的意外变化的适应能力，从而减少每日剂量决策的不确定性。其次，通过以下方式改善员工之间的数据共享：