Cyber hacking and Security threats (focusing on IoT security)Jihoon Yang
정보윤리와보안 개별탐구
사례로 알아보는 사이버 해킹 및 보안 위협 - IoT 보안을 중심으로
Cyber hacking and Security threats (focusing on IoT security)
| 작성자 |
제주대학교 사범대학 컴퓨터교육과 양지훈
본 슬라이드는 대한민국의 저작권법을 준수합니다.
CC-BY-NC-ND에 따라 이용하실 수 있습니다.
안녕하세요. RL korea에서 "GAIL하자!" 라는 프로젝트를 진행했던 프로젝트 매니저 이동민이라고 합니다. 이 자료는 저희가 4개월동안 진행했던 과정들을 간략하게 소개하는 자료입니다.
저희 프로젝트는 Imitation Learning의 방법 중 하나인 "Inverse RL"에 대한 논문들의 이론적 바탕을 이해하고 이를 환경에 구현해보는 프로젝트를 진행하였습니다.
관련 논문 리스트는 다음과 같습니다.
[1] AY. Ng, et al., "Algorithms for Inverse Reinforcement Learning", ICML 2000.
[2] P. Abbeel, et al., "Apprenticeship Learning via Inverse Reinforcement Learning", ICML 2004.
[3] ND. Ratliff, et al., "Maximum Margin Planning", ICML 2006.
[4] BD. Ziebart, et al., "Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning", AAAI 2008.
[5] J. Ho, et al., "Generative Adversarial Imitation Learning", NIPS 2016.
[6] XB. Peng, et al., "Variational Discriminator Bottleneck. Improving Imitation Learning, Inverse RL, and GANs by Constraining Information Flow", ICLR 2019.
프로젝트 결과로는 논문을 정리한 블로그와 논문을 구현한 Github가 있습니다. 링크는 다음과 같습니다.
- 블로그 : https://reinforcement-learning-kr.github.io/2019/01/22/0_lets-do-irl-guide/
- Github : https://github.com/reinforcement-learning-kr/lets-do-irl
우리 모두 함께 IRL해요!
감사합니다 :)
안녕하세요.
RL Korea에서 피지여행 프로젝트에 참여한 이동민입니다.
이 자료는 8월 25일 토요일에 제 1회 RLKorea 프로젝트 세미나에서 발표한 자료입니다. 아쉽게도 영상은 실행되지 않습니다.
세미나 링크는 아래와 같습니다.
제 1회 RLKorea 프로젝트 세미나 : https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2024537701118793/?__tn__=H-R
피지여행을 간략하게 소개해드리자면, Policy Gradient와 관련된 논문들을 리뷰하여 블로그 정리하고 & 코드를 구현하여 실험하는 프로젝트입니다.
블로그와 깃허브는 다음과 같습니다.
정리 블로그 : https://reinforcement-learning-kr.github.io/…/0_pg-travel-…/
구현 깃허브 : https://github.com/reinforcement-learning-kr/pg_travel
많은 분들이 보시고 도움이 되었으면 좋겠습니다!
감사합니다~~!!!
Cyber hacking and Security threats (focusing on IoT security)Jihoon Yang
정보윤리와보안 개별탐구
사례로 알아보는 사이버 해킹 및 보안 위협 - IoT 보안을 중심으로
Cyber hacking and Security threats (focusing on IoT security)
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제주대학교 사범대학 컴퓨터교육과 양지훈
본 슬라이드는 대한민국의 저작권법을 준수합니다.
CC-BY-NC-ND에 따라 이용하실 수 있습니다.
안녕하세요. RL korea에서 "GAIL하자!" 라는 프로젝트를 진행했던 프로젝트 매니저 이동민이라고 합니다. 이 자료는 저희가 4개월동안 진행했던 과정들을 간략하게 소개하는 자료입니다.
저희 프로젝트는 Imitation Learning의 방법 중 하나인 "Inverse RL"에 대한 논문들의 이론적 바탕을 이해하고 이를 환경에 구현해보는 프로젝트를 진행하였습니다.
관련 논문 리스트는 다음과 같습니다.
[1] AY. Ng, et al., "Algorithms for Inverse Reinforcement Learning", ICML 2000.
[2] P. Abbeel, et al., "Apprenticeship Learning via Inverse Reinforcement Learning", ICML 2004.
[3] ND. Ratliff, et al., "Maximum Margin Planning", ICML 2006.
[4] BD. Ziebart, et al., "Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning", AAAI 2008.
[5] J. Ho, et al., "Generative Adversarial Imitation Learning", NIPS 2016.
[6] XB. Peng, et al., "Variational Discriminator Bottleneck. Improving Imitation Learning, Inverse RL, and GANs by Constraining Information Flow", ICLR 2019.
프로젝트 결과로는 논문을 정리한 블로그와 논문을 구현한 Github가 있습니다. 링크는 다음과 같습니다.
- 블로그 : https://reinforcement-learning-kr.github.io/2019/01/22/0_lets-do-irl-guide/
- Github : https://github.com/reinforcement-learning-kr/lets-do-irl
우리 모두 함께 IRL해요!
감사합니다 :)
안녕하세요.
RL Korea에서 피지여행 프로젝트에 참여한 이동민입니다.
이 자료는 8월 25일 토요일에 제 1회 RLKorea 프로젝트 세미나에서 발표한 자료입니다. 아쉽게도 영상은 실행되지 않습니다.
세미나 링크는 아래와 같습니다.
제 1회 RLKorea 프로젝트 세미나 : https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2024537701118793/?__tn__=H-R
피지여행을 간략하게 소개해드리자면, Policy Gradient와 관련된 논문들을 리뷰하여 블로그 정리하고 & 코드를 구현하여 실험하는 프로젝트입니다.
블로그와 깃허브는 다음과 같습니다.
정리 블로그 : https://reinforcement-learning-kr.github.io/…/0_pg-travel-…/
구현 깃허브 : https://github.com/reinforcement-learning-kr/pg_travel
많은 분들이 보시고 도움이 되었으면 좋겠습니다!
감사합니다~~!!!
Summary of JDK10 and What will come into JDK11なおき きしだ
Newer version is here
https://www.slideshare.net/nowokay/summary-of-jdk10-and-what-will-come-into-jdk11-99363835
Summary of JDK10
and What will come into JDK11 so far
Newer version about JDK10 and 11 is here
https://www.slideshare.net/nowokay/summary-of-jdk10-and-what-will-come-into-jdk11-99363835
The material for the presentation of the JJUG CCC 2018 Spring
2024 03 27 JTC actualités C Perrot (idele).pdfidelewebmestre
Quelque que soit les secteurs de production, les pyramides des âges des agriculteurs français (chefs et coexploitants) présentent presque toujours un double déséquilibre : i) en faveur des classes d’âges à partir de 50-55 ans, ii) en défaveur des femmes, surtout de moins de 40 ans. Si le secteur caprin est une exception à cette règle, c’est principalement grâce aux producteurs qui transforment du lait à la ferme. Cette sous population présente le même équilibre, en classe d’âge et en sex ratio, que la population active française en emplois tous secteurs économiques confondus. C’est légèrement moins vrai pour les classes d’âge les plus jeunes (moins de 30 ans) : le métier d’éleveur.se est un métier d’indépendant alors que les jeunes actifs français sont salariés. Cet équilibre parfait du secteur caprin fermier s’explique par une forte attractivité. 40% des éleveur.se.s présents en 2020 s’étaient installés depuis 2010 ! Deux fois plus que dans les autres secteurs de l’élevage. Bien que pour l’instant stable (taux de remplacement des départs, entrées/sorties, proche de 100%), la sous population des éleveurs qui livrent du lait de chèvre est plus fragile. Compte tenu d’un très faible taux de renouvellement (nombre d’entrées/nombre de présents), elle vieillit et pourrait finir par diminuer. Néanmoins comme les besoins de recrutement sont bien moins élevés qu’en bovins lait par exemple, les marges de manoeuvre pour la filière semblent plus accessibles.
Le comité de filière ovin et les équipes de l’Institut de l’Elevage ont présenté lors d'un webinaire, comment la sélection génétique contribue aux enjeux actuels de la production ovine. Quelles sont les travaux en cours et les perspectives d’étude sur la brebis de demain.
Intervention : La génétique s’adapte à la demande de la filière ovine (Gilles Lagriffoul)
L’équipe du projet BeBoP a proposé un webinaire le 30 mai 2024 pour découvrir comment la technologie vidéo, combinée à l’intelligence artificielle, se met au service de l’analyse du comportement des taurillons.
Le comité de filière ovin et les équipes de l’Institut de l’Elevage ont présenté lors d'un webinaire, comment la sélection génétique contribue aux enjeux actuels de la production ovine. Quelles sont les travaux en cours et les perspectives d’étude sur la brebis de demain.
Intervention : La génétique, un levier majeur pour les enjeux à venir (Mathieu Foucault)
JTC_2024_TC Bâtiment et bien-être estival.pdfidelewebmestre
Le changement climatique s’exprime de plus en plus par la manifestation d’épisodes caniculaires et par la diminution de la ressource fourragère en été, ce qui contraint les éleveurs à rentrer leur troupeau plus fréquemment. Les animaux logés en bâtiment pendant la période estivale sont exposés à un stress thermique qui peut altérer leur bien-être et leurs performances à court et moyen terme. La conception du bâtiment ou certains équipements peuvent permettre de réduire ce stress pour assurer un meilleur confort aux animaux pendant les périodes de fortes chaleurs.
Provinlait 2024-Leviers fourrages - Madrid Aurélie Frayssinhes, Sandra (Cha...idelewebmestre
Les éleveurs ovins sont confrontés aux impacts du changement climatique sur leurs fermes et mettent en place des leviers d'adaptation dont certains ont été présentés lors du salon Provinlait : prairies multi-espèces, sursemis, méteils et dérobées estivales.
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