文章目录Abstract第一章引言1.1问题陈述1.2研究假设1.3贡献1.4大纲第二章背景和相关工作2.1CAN安全威胁2.1.1CAN协议设计2.1.2CAN网络攻击2.1.3CAN应用攻击2.2可信执行2.2.1软件认证2.2.2消息身份认证2.2.3可信执行环境2.2.4Sancus2.2.5VulCAN2.3侧信道攻击2.4结论Abstract汽车工业最近的进步为汽车配备了复杂的娱乐和导航系统，这些系统可以连接到互联网等广泛的网络。随着车载嵌入式设备的出现，这些新奇的东西可以远程访问，汽车内部网络也随之暴露出来，并扩展到它们连接的所有组件。控制器区域网络(CAN)广泛用于控制车辆边界
作者信息：胡海涛，东北财经大学，管理科学与工程学院，管理科学与工程在读博士编者按：本文系『OR青年计划』成果，是胡同学在孙秋壮老师指导下完成。由『运筹OR帷幄』社区主办的『OR青年计划』，旨在帮助对运筹学应用有理想和追求的同学，近距离与学界、业界导师交流课题，深入了解运筹学的细分方向，为后续的深造、就业生涯打下坚实的基础。关于第二届『OR青年计划』的详细情况，请参考成果汇报来啦！第二届OR青年计划之学界实验室结营直播预告！！！1.引言1.1导论考虑经典的鲁棒优化，传统的最小最大鲁棒优化模型：随机优化是不确定性决策的另一个主要建模框架，它提供了一种不同的方法。随机规划不是基于确定性的不确定集合和
ContraBERT:EnhancingCodePre-trainedModelsviaContrastiveLearning写在最前面对nlp领域其他方向研究的启发介绍Contrabert方法Method数据增强和训练细节实验ExperimentRQ1：RobustnessEnhancement鲁棒性提升RQ2:VisualizationforCodeEmbeddings代码嵌入可视化RQ3:PerformanceofContraBERTonDownstreamTasks下游任务性能RQ4:AblationStudyforPre-trainingTasks预训练任务的消融研究讨论写在最前面随
0.引言 上一篇博客介绍了使用Yalmip工具箱求解单阶段鲁棒优化的方法。这篇文章将和大家一起继续研究如何使用Yalmip工具箱求解两阶段鲁棒优化(默认看到这篇博客时已经有一定的基础了，如果没有可以看看我专栏里的其他文章)。关于两阶段鲁棒优化与列与约束生成算法的原理，之前的博客已经详细地介绍过了，这里就不再过多介绍，主要是结合实例来讲解编程思路。这篇博客用到了两个算例，1个是两阶段鲁棒优化问题和列与约束生成算法的开山鼻祖[1]，另一个是电气专业中两阶段鲁棒优化问题最热门的文章之一[2]，相信大家在网上见到过无数号称完美复现的代码，但实际上大部分都是有问题的(包括我自己早期写的代码
之前的博客：鲁棒优化入门（二）——基于matlab+yalmip求解鲁棒优化问题 去年发布了使用Yalmip工具箱求解鲁棒优化问题的博客之后，陆陆续续有朋友问我相关的问题，有人形容从学习这篇博客到求解论文中的鲁棒优化问题，就好像刚学会求导公式，就要去做高考压轴题，根本无从下手。为了解决这个问题，这篇博客将手把手地教会大家如何使用Matlab+yalmip+cplex(当然其他的求解器比如gurobi也是可以的)求解论文中的鲁棒优化问题。为了具有拓展性，本文将选取两篇不同的单阶段鲁棒优化问题，一个是经典的选股优化问题，另一个是参考文献[1]中所提的电力系统鲁棒经济调
0.引言 上一篇博客介绍了使用Yalmip工具箱求解单阶段鲁棒优化的方法。这篇文章将和大家一起继续研究如何使用Yalmip工具箱求解两阶段鲁棒优化(默认看到这篇博客时已经有一定的基础了，如果没有可以看看我专栏里的其他文章)。关于两阶段鲁棒优化与列与约束生成算法的原理，之前的博客已经详细地介绍过了，这里就不再过多介绍，主要是结合实例来讲解编程思路。这篇博客用到了两个算例，1个是两阶段鲁棒优化问题和列与约束生成算法的开山鼻祖[1]，另一个是电气专业中两阶段鲁棒优化问题最热门的文章之一[2]，相信大家在网上见到过无数号称完美复现的代码，但实际上大部分都是有问题的(包括我自己早期写的代码
作者：禅与计算机程序设计艺术随着语音识别技术的发展，采用多种模态(声学、语言模型、视觉特征等)进行联合建模，基于深度学习的多模态语音识别取得了新进展。传统的声学模型或手工特征工程方法已经无法满足实时、高精度、低延迟的需求，多模态语音识别需要解决复杂多样的信号间相关性问题，以充分发挥声学、语言及视觉特征等信息融合的优势。目前，多模态语音识别已成为计算机语音识别领域一个热门方向。本文将详细阐述多模态语音识别背后的基本理论，以及基于深度学习的多模态语音识别技术架构。此外，还将给出基于改进的卷积神经网络(CNN-GLU)以及注意力机制的改进多模态语音识别技术在实际中的应用效果，并分析其在语音识别准确率
作者：禅与计算机程序设计艺术随着人们生活节奏的加快、信息化程度的提升、数字化、物联网等新技术的应用，传统的日常生活已经发生了翻天覆地的变化。而智能家居产品也正在受到越来越多人的青睐。然而，在这个日益开放的世界里，人们对安全和隐私保护的关注程度却并没有相应增加。基于这样的形势背景下，笔者认为目前的智能家居产品存在着较大的安全漏洞和隐私泄露问题。特别是在智能化的冰箱、洗衣机、热水器等智能家居设备中，由于采取了集成电路和控制系统的设计方式，这些产品往往容易遭受攻击、损坏或被非法获取数据。同时，由于这些设备运行于不安全的网络环境中，难以保障个人信息的完整性和保密性，导致个人隐私被侵犯。针对上述问题，笔
作者：苏向阳本文讲解了鲁棒优化的基础内容，内容主要分为3个部分：1.不确定性最优化。2.不确定集。3.对等式转换理论。在末尾附上了一个简单的算例及代码便于读者理解。该文也是【运筹OR帷幄】鲁棒优化电子书系列的文章内容之一。1. 不确定性最优化（Optimizationunderuncertainty）1.1不确定优化方法实际生活中很多问题都具有不确定性（Uncertainty），随着最优化理论的不断发展和计算机能力的提高，不确定性优化受到了学界前所未有的重视。早在20世纪50年代，Bellman、Zadeh和Charnes等人便已开始对不确定性优化进行子研究[1,2]。在描述不确定优化问题
AIGC通过借鉴现有的、人类创造的内容来快速完成内容创作。ChatGPT、Bard等AI聊天机器人以及Dall·E2、StableDiffusion等文生图模型都属于AIGC的典型案例。「AIGC技术周报」将为你带来最新的paper、博客等前瞻性研究。1.ChatDoctor：哪里不舒服？通用领域中的大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类的响应方面取得了显著的成功。然而，此类语言模型并未针对医学领域量身定制，导致答案准确性较差，无法为医学诊断、药物等提供合理的建议。为了解决这个问题，该研究收集了700多种疾病及相应症状所需要的医学测试和推荐的药物，从中产生了5K次
