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一个零信任框架，用于实现和防御能力网格中的生成AI攻击
摘要 - 理解生成AI（Genai）对电网的攻击的潜力是一个基本挑战，必须解决，以通过实现和验证新攻击载体的风险来保护电网。在本文中，提出了一个新颖的零信任框架（PGSC）。该框架促进了对潜在的Genai驱动攻击媒介的早期检测（例如，重播和协议类型攻击），评估基于尾巴风险的稳定性测量方法以及缓解此类威胁。首先，PGSC的新型零信任系统模型被设计和制定为一个零信任问题，该问题旨在通过实现和防御Genai驱动的网络攻击来保证稳定的PGSC。第二，基于域特异性的生成对抗网络（GAN）基于攻击生成机制的开发是为了创建一个新的漏洞网络空间，以进一步了解威胁。第三，基于尾部的风险实现指标是开发和实施的，以量化造成攻击的极端风险，同时利用信任度量方法进行连续验证。第四，设计了基于合奏的Bootstrap聚合方案，以检测与令人信服的用户和分布式能源设备配置文件产生合成身份的攻击。实验结果表明，达到95的准确性的拟议零信任框架的功效。7％的攻击矢量产生，一种风险度量为9。稳定的PGSC的61％，对防御Genai驱动的攻击有99％的信心。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
深层视觉引导和深层增强学习算法，用于用于功率分配的多人孔组装任务，实时运行robo
摘要功率分销网络的检查和维护对于有效地向消费者提供电力至关重要。由于电源分配网络线的高电压，手动现场直线操作很难，有风险和不足。本文研究了一个具有自主工具组装功能的功率分配网络实时运营机器人（PDLOR），以替代各种高风险电气维护任务中的人。为了应对PDLOR的动态和非结构化工作环境中工具组装的挑战，我们提出了一个框架，该框架包括深层视觉引导的粗糙本地化以及先验知识以及模糊逻辑驱动的深层确定性策略梯度（PKFD-DPG）高级装配算法。首先，我们提出了基于Yolov5的多尺度识别和本地化网络，该网络使PEG-HOLE可以快速接近并减少无效的探索。第二，我们设计了一个主要的合并奖励系统，其中主线奖励使用事后的经验重播机制，而辅助奖励基于模糊的逻辑推理机制，解决了学习过程中无效的探索和稀疏奖励。此外，我们通过模拟和物理实验来验证提出算法的有效性和优势，并将其性能与其他组装算法进行比较。实验结果表明，对于单芯组装任务，PKFD-DPG的成功率比具有功能的奖励功能的DDPG高15.2％，比PD力控制方法高51.7％。对于多工具组装任务，PKFD-DPG方法的成功率比其他方法高17％和53.4％。
广泛的代理机构公告信息创新办公室
组件或系统信息启用检测，维修或接种，例如：1。组件状态和/或行为的低分辨率颗粒信号2。历史告知过去已知的本地和全球善良国家3。数据，攻击者和/或通过网络杀伤链所使用的漏洞使用攻击者使用的唯一价值取证数据（例如，说明了相关的独特属性）和不可变化的属性）和不可变化的（例如，数据的含义在已知的时间范围内都不会在已知的时间范围内变化）对所有量的关键组成部分的覆盖范围，从而使量不多（两者）均可构成量不多（两者）。 零值 - 每个组件都在监视其同龄人以检测，修复和接种证明证据或证明某物的证据，而不是在Python上写下的红色C模型软件，用于在各种实验条件下重播/模拟红色C数据集和总线消息（例如，在各种实验条件下（例如，计算约束，bass band basswids Confects，bass band basswidths约束），定时，定时， enabling algorithm development Red- C Compliant Firmware with the functionality of either TA1 and/or TA2, which is interoperable with all other Red- C compliant firmware Open-Source Publish to the internet with a license that does not restrict commercial or academic use by other parties (e.g., the MIT License) in two or more locations (i.e., Test and Evaluation Team website and another code repository e.g., GitHub) Detection Identification of网络攻击和受影响的组件维修系统和/或组件的全球和局部状态变化确保系统处于有效状态攻击者和/或通过网络杀伤链所使用的漏洞使用攻击者使用的唯一价值取证数据（例如，说明了相关的独特属性）和不可变化的属性）和不可变化的（例如，数据的含义在已知的时间范围内都不会在已知的时间范围内变化）对所有量的关键组成部分的覆盖范围，从而使量不多（两者）均可构成量不多（两者）。零值 - 每个组件都在监视其同龄人以检测，修复和接种证明证据或证明某物的证据，而不是在Python上写下的红色C模型软件，用于在各种实验条件下重播/模拟红色C数据集和总线消息（例如，在各种实验条件下（例如，计算约束，bass band basswids Confects，bass band basswidths约束），定时，定时， enabling algorithm development Red- C Compliant Firmware with the functionality of either TA1 and/or TA2, which is interoperable with all other Red- C compliant firmware Open-Source Publish to the internet with a license that does not restrict commercial or academic use by other parties (e.g., the MIT License) in two or more locations (i.e., Test and Evaluation Team website and another code repository e.g., GitHub) Detection Identification of网络攻击和受影响的组件维修系统和/或组件的全球和局部状态变化确保系统处于有效状态enabling algorithm development Red- C Compliant Firmware with the functionality of either TA1 and/or TA2, which is interoperable with all other Red- C compliant firmware Open-Source Publish to the internet with a license that does not restrict commercial or academic use by other parties (e.g., the MIT License) in two or more locations (i.e., Test and Evaluation Team website and another code repository e.g., GitHub) Detection Identification of网络攻击和受影响的组件维修系统和/或组件的全球和局部状态变化确保系统处于有效状态
伟创力有限公司 (FLEX)
早上好，欢迎参加我们的 2024 财年第四季度收益电话会议和虚拟投资者日。我是投资者关系副总裁 David Rubin。今天上午的议程是，首先，我将带您了解我们的第四季度和 2024 财年业绩。然后，我们的首席执行官 Revathi Advaithi 将介绍我们的战略、进展和未来几年的计划。她将与敏捷部门总裁 Michael Hartung 和可靠性部门总裁 Becky Sidelinger 一起，向您介绍一些有趣的示例，展示我们在云和汽车业务中的差异化。接下来，我们的首席财务官 Paul Lundstrom 将介绍我们的财务框架和前景。最后，我们将留出一些时间进行问答。请注意，所有问题都需要通过屏幕上活动平台底部的问答聊天功能提交。您可以在活动期间随时提交问题，我们会在时间允许的情况下尽可能多地回答问题。在我们开始之前，我需要简要介绍一些日常事务，今天电话会议的幻灯片以及收益新闻稿和财务摘要的副本可在 flex.com 的“投资者关系”部分找到。本次电话会议正在录音，可在公司网站上重播。今天的电话会议包含前瞻性陈述，这些陈述基于我们当前的预期和假设。这些陈述涉及风险和不确定性，可能导致实际结果大不相同。有关这些风险和不确定性的完整讨论，请参阅我们的演示文稿、新闻稿或我们最近提交给 SEC 的文件中“风险因素”部分的警告声明。请注意，此信息可能会发生变化，我们不承担更新这些前瞻性陈述的义务。请注意，除非另有说明，否则提供的所有结果均为非 GAAP 指标，我们的增长指标将以同比为基础。完整的非 GAAP 与 GAAP 对账表可在今天演示文稿的附录幻灯片中找到，也可在我们投资者关系网站上发布的财务摘要中找到。
Cockusbrain ++：知识密集型语言任务的连续生成培训框架
知识密集型语言任务（kilts）通常需要从可信赖的语料库中检索相关文档，例如Wikipedia，以产生特定的答案。最近，提出了一个名为Copusbrain的苏格兰语的预训练的生成检索模型，并提出了新的最先进的检索性能。然而，包括苏格兰短裙在内的大多数现有研究，包括科班班，主要集中在静态文档收集上，俯瞰了现实世界情景的动态性质，在这些情况下，将不断地将新文档纳入源语料库中。为了解决这一差距，探索检索模型有效处理苏格兰短裙中固有的动态检索方案的能力至关重要。在这项工作中，我们首先介绍了苏格兰短裙的持续文档学习（CDL）任务，并根据原始的kilt数据集构建一个名为Kilt ++的新颖基准数据集进行评估。然后，我们对在KILT ++上使用预训练的团体的使用进行了全面的研究。与固定场景中的有希望的结果不同，科体易于在动态场景中灾难性遗忘，因此阻碍了检索性能。为了减轻此问题，我们提出了Copusbrain ++，这是一个持续的生成预训练框架，在两个关键方面增强了原始模型：（i）我们采用骨干装置体系结构：通过任务特定的任务预训练的预先训练目标，为每个下游KILT学习了动态适配器；任务共享的骨干参数保持不变，以提供基础检索能力。（ii）我们利用基于类似于新文档的示例文档的经验重播策略，以防止灾难性忘记旧文档。经验结果证明了与传统和生成IR方法相比，Copusbrain ++的显着有效性和出色的效率。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了满足在混合云设置中对跨域身份验证的需求，该研究的重点是启动各种密码系统的身份验证方案，作者提出了一项有关云环境中异构跨域身份身份认证和控制的研究。基于PKI引入多个中心身份验证管理机制，以控制和跟踪不同密码系统安全域中用户的匿名身份。在用户和云服务提供商之间的双向身份验证过程中，该方案成功协商了会话键，并在不同的密码系统上转换了匿名身份。结果表明，没有证书签名的基于云的跨域身份身份身份验证方案涉及用户注册过程中的三个指数操作，在最初的跨域身份验证期间进行了四项指数操作和三个双线性操作，以及在随后的跨跨阶段期间的三个双线性操作。同时，基于PTPM和无证书的公共密钥的身份身份验证方案需要在用户注册期间进行三项指数操作，在重复的跨段阶段期间，在初始跨域验证期间进行了五项指数操作和三项双线操作，以及最初的跨域验证过程中的三项双线操作。该方案在异质系统中实现了跨域身份验证，并使用较低的计算时间进行点乘法和哈希操作。这种方法有效地保护了反对重播，替换和中间攻击，从而确保了各种密码系统之间安全的跨域身份身份验证。与其他方案相比，它在完成异质系统中完成跨域身份验证的同时，它可以实现更好的计算效率，而与EIMAKP方案相比，它具有更好的计算效率。它可以平衡强大的安全措施与计算效率，从而增强了整体系统的可靠性和完整性。
lithium锂
丹尼尔·罗森（Daniel Rosen）^好吧。欢迎大家参加Arcadium Lithium的就职投资者日。我叫丹·罗森（Dan Rosen）。我帮助领导Arcadium的投资者关系工作。感谢大家在纽约市以及实际上都加入。今天进入议程之前，我只想将您简要介绍给您在演讲中提出的免责声明。我们今天将发表一些前瞻性陈述，但要有各种风险和不确定性。我们还将包括对我们提供定义的非GAAP财务指标的参考。演示文稿的副本以及活动的重播将在我们的网站上提供。就像快速安全份额一样，请记下事件空间内的紧急出口。一个位于此处的中央面板，另一个可以通过以这种方式访问电梯的主大厅。电梯以及紧急楼梯外的多个位置也有紧急电话。今天的主持人之间，我们将为Q＆A提供两个不同的时间段。我们将为那些想提出问题的观众提供一个麦克风，我们还为网络广播中的人们提供一个选择，以提交他们的问题。我们会尽力而为，但显然很乐意根据需要进行跟进。说，我将要求我们的首席执行官保罗·格雷夫斯（Paul Graves）出现，并介绍了事情。Paul Graves^谢谢Dan。 您将不得不先听听我的声音。Paul Graves^谢谢Dan。您将不得不先听听我的声音。因此，我们今天将演示文稿分为四个主要作品。您不会让我不先说话，所以我深表歉意。然后我们有芭芭拉·弗洛克曼（Barbara Fochtman）。芭芭拉（Barbara）曾经，她在全球范围内完成了运营。她已经在这个空间工作了大约30年，其中包括过去的八年与Arcadium或前身公司一起，她将谈论我们的运营，特别是解释了综合网络的含义，以及为什么我们认为它为我们在这里所做的工作增添了很多价值。
揭示蛋白质集合：用于X射线晶体学和冷冻EM
1加利福尼亚大学旧金山分校的生物工程和治疗科学系，加利福尼亚州旧金山，美国2结构生物学计划，CUNY高级科学研究中心，纽约，纽约，纽约，10031 3博士。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。 120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。Phenix，Refmac，Buster）。这些QFIT中的这些算法改进是由跨蛋白质范围的上级和几何指标证实的。重要的是，与更复杂的多拷贝集合模型不同，可以在大多数主要的模型构建软件中手动修改QFIT生产的多构形式模型（例如，coot）和拟合度可以通过使用标准管道来进一步改善（例如通过减少创建多配量模型的障碍，QFIT可以促进有关大分子构象动力学和功能之间关系的新假设的发展。
议程 - 2024年12月19日
议程分为两个部分：同意日历：这些是该议程上的项目，由项目编号旁边的星号（*）指定，需要计划委员会公开听证会，但在由员工进行初步评估之后，已发现与现有县政策和县普通计划保持一致，因此，为“常规”进行了“常规”批准。在进行实际计划委员会考虑之前，主席将开幕公开听证会，并询问是否有人希望讨论任何项目。如果您希望从“同意”中删除特定议程项目，请大声疾呼并建议主席。然后将从“同意”中撤回该项目，并按计划详细审查。其余的“同意”项目将通过委员会的一项行动来处理任何语音异议。非同意日历：这些项目将进行详细讨论和审查。任何希望就议程上的问题向计划委员会讲话的任何听众：虽然计划委员会欢迎并鼓励参加委员会会议，但如果评论仅限于五分钟，将不胜感激。公开评论期：委员会管辖下的事项，而不是在张贴的议程下，可以在常规议程开始时和计划委员会审议之前的任何审议事项。但是，加利福尼亚州法律禁止委员会对任何不在张贴议程上的任何事项采取任何诉讼，除非由监事会确定为紧急情况。希望在“公民论坛”期间向委员会讲话的任何公众成员最多仅限5分钟。晚上11:00之后不会听到新的议程项目。如果在上午12:30之前没有完全讨论议程项目，则将酌情酌情继续进行。规划委员会议程和会议记录：计划委员会要考虑的议程，会议记录和副本可在计划委员会的议程和分钟网页上的预定会议日期之前72小时（www.stancounty.com/planning/planning/agenda/index.shtm）提供。所有材料，包括与此议程上的物品有关的材料，在议程包分发后提交给委员会的所有材料都可以在正常工作时间内的莫德斯托套房3400套房3400套房的规划部门进行公众检查。音频/视频广播：所有计划委员会会议通常都在当地有线电视上现场直播和重播。可在以下网站上找到有线频道和广播时间的列表：www.stancounty.com/board/boardcasting-schedule.shtm。此外，可以通过万维网播放/观看本会议的实时音频/视频广播：www.stancounty.com/sclive。有关非英语讲话者的通知：计划委员会会议以英语进行，不提供其他语言。如有必要，请为口译员安排。会议前72小时的通知将使店员能够安排以确保访问这次会议的可及性。合理的住宿：根据《美国残疾人法》，如果您需要特殊帮助才能参加本次会议，请致电（209）525-6330与计划委员会店员联系。