如果你也在 怎样代写博弈论Game Theory这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

couryes-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写博弈论Game Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写博弈论Game Theory代写方面经验极为丰富，各种代写博弈论Game Theory相关的作业也就用不着说。

我们提供的博弈论Game Theory及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Cyber-physical System: NPCF Building Automation System

The Blue Waters supercomputer is housed in a dedicated building, the National Petascale Computing Facility (NPCF). The 88000 -square-foot building uses the state-of-the-art building automation system (BAS) that is in charge of regulating the environmental parameters (i.e. pressure, flow, and source of the cooling system) of the building, including the server room. A detailed configuration of the system can be found in Chung et al. (2016). The building automation system (which consists of a control server, a set of programmable logic controllers – PLCs, sensors, and actuators) utilizes a set of measurements collected from the chilled water loop to regulate the chilled water delivered to the cooling cabinet, under three modes of operation: campus mode, mix mode, and economic (econ) mode. Campus mode is the used mode in most data centers that use chilled water bought from external providers. While the chilled water from such providers is well controlled (i.e. the temperature, flows, and pressure are kept within an agreed range), its usage results in an increase in the cost of operation. To reduce the cost of operation, NPCF has a set of dedicated cooling towers (which use cold temperatures to naturally chill the water) by means of which it can deploy an additional mode of operation: economic mode. By taking advantage of cold external temperatures throughout $2 / 3$ of the year to prepare the chilled water, NPCF was able to significantly reduce its cost of operation, which compensated for the construction costs of the water towers after one year of operation. The mix mode is an intermediate mode that was introduced to enable a smooth transition between economic and campus modes.

The CPS operational data set is an archive of all measurements and control command values within the chilled water system of the building facility that was collected from September 2016 to May 2017. The data set contains 47 distinct parameters collected every five minutes. Sample parameters monitored and collected within the chilled water system include differential pressure, flow, and temperature of the campus input (“CAMP.CHW.DP, FLOW, TEMP”), control valve setting and measurements at the high loop (“CHW.HI.CV, TEMP, FLOW”). This data set is essential for analyzing the operation of the CPS and inferring critical information related to failures of the computing infrastructure.

The incident reports log incidents related to the computing infrastructure since the deployment of the system (i.e. December 2012). The incidents recorded in the reports include hardware part failures, cooling-system-related problems, and system-wide outages (SWOs) during which all 28,164 compute nodes were shut down. The incident reports are used for validating our approach by cross-validating the attack strategies derived by our smart malware (i.e. subset of the data set that the malware predicted as “related to an SWO of BWs”) with the ground truth in a given report (i.e. the status of BWs at the during the timeline of the parsed data set and its cause). In Table 15.1, we present a sample of the incident report.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Protection from Rising Threats

Examples discussed in this paper demonstrate that AI-driven malware is no longer a remote possibility. As attacker capabilities and attack’s sophistication grow, cyber defenders must understand mechanisms and implications of the malicious use of AI to: (i) stay ahead of these threats and (ii) devise and deploy defenses to prevent: data being stolen, systems damaged, or major disruption of critical infrastructure (e.g. electric power grid). AI-driven malware is a relatively new concept, and not everyone considers it practical. The authors of G DATA Software (2019) acknowledge the contribution of Kirat et al. (2018) but indicates that they do not consider the model a real threat. According to the article, such an attack model can be dealt with using existing behavior-based detection methods and signatures that detect usage of certain libraries (i.e. ML libraries) or access to specific files. However, the behavior-based (blacklist) model only applies for known malicious payloads (e.g. the ransomware in Kirat et al. (2018)), so ML-driven threats with non-obvious (hard to differentiate from benign) payloads might not be detectable. In addition, adversarial methods have been reported that bypass signature-based detection methods. For instance, self-learning malware can utilize custom software packages and deploy obfuscation methods to encumber code analysis. In addition to existing cyber security defense methodologies, we find a need to consider additional methods that tackle the new threat (i.e. self-learning malware) and a need for computing infrastructure administrators to develop more comprehensive security awareness.

Prevention. Risk of AI-driven threats can be reduced through fine control and management of data access. Without proper data, only limited intelligence can be inferred, regardless of the effectiveness of the learning model. However, proper management of data access is not a trivial task. New vulnerabilities for open-source or off-the-shelf software packages are reported every day, and defining a breach-prone policy requires modeling of varying use cases and system specifics. In response to vulnerabilities, security patches and version updates become available to users. Nonetheless, there are situations in which such updates are not easily applicable. For instance, although the vulnerabilities in ROS have been known for years, they cannot be removed from the framework without a face-lifting upgrade of ROS, which would require a complete reprogramming of the robotic applications (Chung et al. 2019b). Instead, the authors in (Chung et al. 2019b) (as a mitigation method against AI-driven malware) identify a unique signature that indicates malicious attempts that exploit the vulnerabilities and propose proactive responses to the threat through blocking of the source of the attempt and returning of the robot to a predefined safe state. Deployment of similar monitors/systems can prevent ML-driven advanced threats from making unauthorized data access.

Encryption is a common method deployed in production systems to prevent unauthorized access to the system and its data. However, there are some limitations that keep encryption from becoming the golden key solution to security. In particular, the latency introduced by the encryption/decryption scheme can be crucial for real-time critical systems (such as the Raven-II surgical robot). For instance, referring to a recent measurement with the ROS2 framework (Kim et al. 2018), the deployment of the cryptographic algorithm added a non-constant delay that becomes significant as the size of the data packet increases. Furthermore, due to the number of sequential message passing for a single robot iteration, the latency builds up. In fact, not all systems are time-sensitive and allow the deployment of cryptographic algorithms. However, there are instances within the system where the data are processed in plain text. Hence, with the additional constraints, self-learning malware (instead of intercepting packets in the network layer) only needs to target that particular instance while keeping the current procedure.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Cyber-physical System: NPCF Building Automation System

Blue Waters 超级计算机位于一座专用建筑内，即国家千万亿次计算设施 (NPCF)。这座 88000 平方英尺的建筑使用最先进的楼宇自动化系统 (BAS)，负责调节建筑的环境参数（即压力、流量和冷却系统的来源），包括服务器机房。系统的详细配置可以在 Chung 等人中找到。(2016)。楼宇自动化系统（由控制服务器、一组可编程逻辑控制器——PLC、传感器和执行器组成）利用从冷冻水回路收集的一组测量值来调节输送到冷却柜的冷冻水，低于三个运作模式：校园模式、混合模式和经济（econ）模式。园区模式是大多数数据中心使用的模式，这些数据中心使用从外部供应商处购买的冷冻水。虽然来自这些供应商的冷冻水得到很好的控制（即温度、流量和压力保持在约定的范围内），但其使用会导致运营成本增加。为了降低运营成本，NPCF 有一套专用冷却塔（利用低温自然冷却水），通过它可以部署额外的运营模式：经济模式。通过充分利用寒冷的外部温度 NPCF 有一套专用冷却塔（使用低温自然冷却水），通过它可以部署额外的运行模式：经济模式。通过充分利用寒冷的外部温度 NPCF 有一套专用冷却塔（使用低温自然冷却水），通过它可以部署额外的运行模式：经济模式。通过充分利用寒冷的外部温度2/3年准备冷冻水，NPCF 能够显着降低其运营成本，这在运营一年后补偿了水塔的建设成本。混合模式是一种中间模式，旨在实现经济模式和校园模式之间的平稳过渡。

CPS 运行数据集是 2016 年 9 月至 2017 年 5 月收集的建筑设施冷冻水系统内所有测量和控制命令值的存档。该数据集包含每五分钟收集一次的 47 个不同参数。在冷冻水系统中监测和收集的样本参数包括园区输入的压差、流量和温度（“CAMP.CHW.DP、FLOW、TEMP”）、控制阀设置和高回路测量（“CHW.HI .CV、温度、流量”）。该数据集对于分析 CPS 的运行和推断与计算基础设施故障相关的关键信息至关重要。

该事件报告自系统部署以来（即 2012 年 12 月）与计算基础设施相关的日志事件。报告中记录的事件包括硬件部件故障、与冷却系统相关的问题以及全系统中断 (SWO)，在此期间所有 28,164 个计算节点都被关闭。事件报告用于通过交叉验证我们的智能恶意软件（即恶意软件预测为“与 BW 的 SWO 相关”的数据集的子集）派生的攻击策略与给定报告中的基本事实来验证我们的方法（即在解析数据集的时间线期间 BW 的状态及其原因）。在表 15.1 中，我们提供了事件报告的示例。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Protection from Rising Threats

本文中讨论的示例表明，AI 驱动的恶意软件不再是遥不可及的可能性。随着攻击者能力和攻击越来越复杂，网络防御者必须了解恶意使用 AI 的机制和影响：(i) 领先于这些威胁，以及 ​​(ii) 设计和部署防御措施以防止：数据被盗、系统损坏或关键基础设施（如电网）的重大中断。人工智能驱动的恶意软件是一个相对较新的概念，并不是每个人都认为它实用。G DATA Software (2019) 的作者感谢 Kirat 等人的贡献。(2018) 但表示他们不认为该模型是真正的威胁。根据这篇文章，可以使用现有的基于行为的检测方法和检测某些库使用情况的签名来处理这种攻击模型（即 ML 库）或访问特定文件。然而，基于行为（黑名单）的模型仅适用于已知的恶意负载（例如 Kirat 等人 (2018) 中的勒索软件），因此具有非显而易见（难以与良性）负载的 ML 驱动的威胁可能不是可检测的。此外，据报道，对抗性方法可以绕过基于签名的检测方法。例如，自学恶意软件可以利用自定义软件包并部署混淆方法来阻碍代码分析。除了现有的网络安全防御方法外，我们还发现需要考虑应对新威胁（即自学恶意软件）的其他方法，并且计算基础设施管理员需要培养更全面的安全意识。基于行为（黑名单）的模型仅适用于已知的恶意负载（例如 Kirat 等人 (2018) 中的勒索软件），因此可能无法检测到具有不明显（难以与良性）负载的 ML 驱动威胁。此外，据报道，对抗性方法可以绕过基于签名的检测方法。例如，自学恶意软件可以利用自定义软件包并部署混淆方法来阻碍代码分析。除了现有的网络安全防御方法外，我们还发现需要考虑应对新威胁（即自学恶意软件）的其他方法，并且计算基础设施管理员需要培养更全面的安全意识。基于行为（黑名单）的模型仅适用于已知的恶意负载（例如 Kirat 等人 (2018) 中的勒索软件），因此可能无法检测到具有不明显（难以与良性）负载的 ML 驱动威胁。此外，据报道，对抗性方法可以绕过基于签名的检测方法。例如，自学恶意软件可以利用自定义软件包并部署混淆方法来阻碍代码分析。除了现有的网络安全防御方法外，我们还发现需要考虑应对新威胁（即自学恶意软件）的其他方法，并且计算基础设施管理员需要培养更全面的安全意识。因此，可能无法检测到具有不明显（难以与良性）有效负载的 ML 驱动威胁。此外，据报道，对抗性方法可以绕过基于签名的检测方法。例如，自学恶意软件可以利用自定义软件包并部署混淆方法来阻碍代码分析。除了现有的网络安全防御方法外，我们还发现需要考虑应对新威胁（即自学恶意软件）的其他方法，并且计算基础设施管理员需要培养更全面的安全意识。因此，可能无法检测到具有不明显（难以与良性）有效负载的 ML 驱动威胁。此外，据报道，对抗性方法可以绕过基于签名的检测方法。例如，自学恶意软件可以利用自定义软件包并部署混淆方法来阻碍代码分析。除了现有的网络安全防御方法外，我们还发现需要考虑应对新威胁（即自学恶意软件）的其他方法，并且计算基础设施管理员需要培养更全面的安全意识。自学习恶意软件可以利用自定义软件包并部署混淆方法来阻碍代码分析。除了现有的网络安全防御方法外，我们还发现需要考虑应对新威胁（即自学恶意软件）的其他方法，并且计算基础设施管理员需要培养更全面的安全意识。自学习恶意软件可以利用自定义软件包并部署混淆方法来阻碍代码分析。除了现有的网络安全防御方法外，我们还发现需要考虑应对新威胁（即自学恶意软件）的其他方法，并且计算基础设施管理员需要培养更全面的安全意识。

预防。通过对数据访问的精细控制和管理，可以降低 AI 驱动威胁的风险。没有适当的数据，无论学习模型的有效性如何，都只能推断出有限的智能。但是，正确管理数据访问并非易事。每天都会报告开源或现成软件包的新漏洞，定义易受破坏的策略需要对不同的用例和系统细节进行建模。为了应对漏洞，安全补丁和版本更新可供用户使用。尽管如此，在某些情况下此类更新并不容易应用。例如，尽管 ROS 中的漏洞已为人所知多年，但如果不对 ROS 进行整容升级，就无法将其从框架中移除，这将需要对机器人应用程序进行完整的重新编程（Chung 等人，2019b）。相反，(Chung et al. 2019b) 中的作者（作为针对 AI 驱动的恶意软件的缓解方法）识别了一个独特的签名，该签名指示利用漏洞的恶意尝试，并通过阻止尝试的来源来主动应对威胁并将机器人返回到预定义的安全状态。部署类似的监视器/系统可以防止 ML 驱动的高级威胁进行未经授权的数据访问。2019b)（作为针对 AI 驱动的恶意软件的缓解方法）识别一个独特的签名，该签名指示利用漏洞的恶意尝试，并通过阻止尝试的来源并将机器人返回到预定义的安全状态来主动响应威胁. 部署类似的监视器/系统可以防止 ML 驱动的高级威胁进行未经授权的数据访问。2019b)（作为针对 AI 驱动的恶意软件的缓解方法）识别一个独特的签名，该签名指示利用漏洞的恶意尝试，并通过阻止尝试的来源并将机器人返回到预定义的安全状态来主动响应威胁. 部署类似的监视器/系统可以防止 ML 驱动的高级威胁进行未经授权的数据访问。

加密是生产系统中部署的一种常用方法，用于防止对系统及其数据进行未经授权的访问。然而，有一些限制使加密无法成为安全的金钥匙解决方案。特别是，加密/解密方案引入的延迟对于实时关键系统（例如 Raven-II 手术机器人）来说可能至关重要。例如，参考最近使用 ROS2 框架进行的测量（Kim 等人，2018 年），加密算法的部署增加了一个非常量延迟，随着数据包大小的增加，该延迟变得很重要。此外，由于单个机器人迭代的顺序消息传递数量，延迟会增加。事实上，并非所有系统都对时间敏感并允许部署加密算法。然而，系统中存在以纯文本形式处理数据的实例。因此，有了额外的限制，自学习恶意软件（而不是在网络层拦截数据包）只需要在保持当前过程的同时针对特定实例。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。