摘要 - 在本文中,我们在现代英特尔处理器中揭示了一类新的Prefetcher XPT Prefetcher的存在,该处理器从未正式详细介绍。它在预测负载请求会导致LLC失误时,绕过最后一级缓存(LLC)查找。我们证明了XPT Prefetcher在不同的内核之间共享,这使攻击者能够构建跨核侧通道和掩护通道攻击。我们提出了一种跨核攻击机制P Refetch X,以泄露用户的敏感数据和活动。我们从经验上证明,Prefetch X可用于提取现实世界中RSA应用程序的私钥。fur-hoverore,我们表明precth x可以启用侧向通道攻击,以监视用户的击键和网络流量模式。我们的两次跨核秘密通道攻击也看到较低的错误率和122 KIB/s的最大通道容量。由于P Refetch X的无缓存功能,当前基于缓存的缓解措施对我们的攻击无效。总的来说,我们的工作发现了XPT Prefetcher的重要脆弱性,可以利用这些脆弱性,以损害密码学和处理器核心中敏感信息的机密性。
被广泛认为是节气瓣癫痫发作的模型。尽管对啮齿动物进行了深入的研究,但没有研究暗示这种模型正在发展中。我们专注于七个男性和雌性大鼠的年龄组。持续时间为0.3 ms的双相脉冲,并将20至80 mA的电流强度跨胶施用3 s,以计算单个年龄组的阈值强度。阈值刺激强度对于诱发锁骨癫痫发作所需的阈值刺激强度是高年龄和性别依赖性的。在最年轻的(15天大)的组中观察到最高的阈值,然后降低到25天的年龄,并再次增加到成年。在所有年龄段的女性中,阈值电流趋于较低。抽搐性癫痫发作的发生率随着产后25年的刺激强度而增加。在31天大的大鼠中,无论刺激电流和性别如何,都会发生不规则。进行随后的分析,将这些动物分为两组:15至25天的少年和青少年/成年人,年龄31天及以上。我们的统计分析表明,在刺激刺激后,大量强度较高,但不是青春期/成年大鼠的刺激风险增加。女性倾向于对低水流的刺激比男性更敏感。与同龄男性相比,18至25天老年的女性癫痫发作严重程度更高,并且癫痫发作持续时间随少年而不是青春期/成年动物的刺激强度而增加。数据将大鼠6 Hz模型的使用扩展到未成熟的动物,并且可能是小儿颞叶癫痫发作的模型。
摘要:在电缆中的绝缘层的交联聚乙烯(XLPE)的广泛使用可能归因于其出色的机械和介电性能。为了定量评估热老化后XLPE的绝缘状态,建立了加速的热老化实验平台。极化和去极化电流(PDC)以及在不同老化持续时间下XLPE绝缘裂纹时的伸长率。XLPE绝缘状态取决于断裂保留率(ER%)的伸长率。基于扩展的Debye模型,本文提出了稳定的松弛电荷数量和0.1 Hz的耗散因子,以评估XLPE的绝缘状态。结果表明,XLPE绝缘的ER%随着衰老程度的增长而降低。XLPE绝缘的极化和去极化电流将随着热老化而明显增加。电导率和陷阱水平密度也将增加。扩展Debye模型的分支数量增加,并出现新的极化类型。在本文提出的0.1 Hz处的稳定的松弛电荷量和耗散因子与XLPE绝缘的ER%具有良好的拟合关系,可以有效地评估XLPE绝缘的热老化状态。
掠夺性狩猎在动物生存中起着至关重要的作用。与运动相关的振动体感信号传导对于小鼠的猎物检测和狩猎至关重要。然而,关于转化振动体感知提示以触发掠食性狩猎的神经回路知之甚少。在这里,我们报告了雄性小鼠振动区域的机械力是掠夺性狩猎的关键刺激。机械诱发的掠食性狩猎是通过脊柱三叉神经核(SP5I)中胆囊基蛋白阳性(CCK +)神经元的化学灭活消除的。CCK + SP5I神经元对机械刺激的强度做出了反应,并将神经信号发送到了与刻板印象捕食狩猎运动作用相关的上丘。突触失活了CCK + SP5I神经元到上丘的投影,机械诱发的掠夺性攻击受损。一起,这些数据揭示了脊柱三叉神经回路,该回路特定于翻译振动的体感提示来引发掠夺性狩猎。
感谢 Yabra Muvdi 提供的出色研究协助,他创建并估算了分类算法,并感谢 Miaomiao Zhang 和 Kelsey Shipman 为数据分析提供支持。Hansen 非常感谢 ERC Consolidator Grant 864863 的资金支持,感谢伦敦政治经济学院 STICERD 博士研究基金和英联邦奖学金委员会的 Lambert 的资金支持,感谢 Smith Richardson 和 John Templeton 基金会的 Bloom 的资金支持,感谢 Templeton 基金会和芝加哥大学布斯商学院的 Davis 的资金支持,感谢哈佛商学院的 Sadun 的资金支持。本文附带的精选可视化和数据可在 www.WFHmap.com 上找到。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
因此,跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间,计算功率谱密度( Power Spectral Density , PSD ),并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集,结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法,将 PSD 与功能连接特征相结合,提高了跨场景 分类的性能,并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析,发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 ( Convolutional Neural Networks , CNN )和递归神经网络( Recurrent Neural Networks , RNN )等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征,从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距,提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来,一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究, Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法,用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估,显著提高了模型的泛化能力 [94] , Zhou 等人在 此基础上进行改进,提出了一种跨任务域自适应方法,有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
几代人满足自己的需求(https://www.un.org/sustainabledevelvement/development-agenda)。第四代国际论坛于2009年提出的以下围绕可持续性:核能系统将提供可持续的能源产生,以符合清洁的空气目标,并为全球能源生产提供系统的长期可用性和有效的燃料利用。They will minimise and manage their nuclear waste and notably reduce the long-term management burden, thereby improving protection for the public health and the environment (https://www.gen-4.org/gif/jcms/c_9502/generation-iv-goals) 8 In September 2018, the US Department of Energy (DOE) and the Department for Business, Energy, and Industrial Strategy (BEIS) signed the Civil Nuclear Energy Research