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转向云审计 | 利用 AWS ...
审计人员如今面临的挑战反映了技术的不断发展。随着云在组织的 IT 领域中占据核心地位，审计人员正在努力应对云计算领域内证据收集的复杂性。当今的挑战围绕着数据可读性、数据源聚合以及评估完整性和准确性的方法的变化。来自源的直接输出通常以大量 JSON 或 YAML 文本文件的形式呈现。解释此类输出需要熟悉格式，以及花费大量时间来解码这些大文件。此外，在众多资源、账户和 AWS 组织共存的复杂环境中，聚合数据源变得错综复杂，需要手动分析和整合才能描绘出准确的叙述。
聚合物MALDI -TOF数据分析指南-CDN
polytools对于具有常见，已知或可疑最终组的聚合物和多分散性<1.5。它可以接受使用挠性分析或其他来源和挠性分析质谱创建的峰值列表。使用它的最简单方法是携带处理的文件，这些文件需要得到充分校准并具有正确的峰值列表，直接通过在flexAnalysis菜单选项中选择工具> polytools直接进入polytools。或者，可以通过文件>“打开”作为质量/强度或质量/高度/区域峰值列表的ASCII文本文件将外部数据带入polytools，这些文件是空间，选项卡或逗号分隔的。对于提交的峰列表，重要的是要确定所有相关峰，并且具有正确计算的聚合物表征参数的合理确定强度。
数据管理计划模板（Rev。2022-10-03）
•将提供哪些元数据以帮助他人识别和发现数据？•强烈鼓励研究人员使用已适当的社区元数据标准。研究数据联盟提供了元数据标准目录。数据存储库还可以提供有关适当的元数据标准的指导。•考虑需要哪些其他文档来启用重复使用。这可能包括有关用于收集数据的方法，分析和程序信息，变量的定义，测量单位的定义，所做的任何假设，数据的格式和文件类型以及用于收集和/或处理数据的软件。•考虑如何捕获此信息以及将其记录在何处，例如，在具有指向每个项目的链接的数据库中，在“ readme”文本文件中，在文件标头中等。
HLA/NETN技术描述
让我们继续使用 Kubernetes 的示例。模拟应用程序由 Helm Chart 描述，其中 chart 是一组文本文件，以声明方式描述要部署的内容。chart 可用于部署单个模拟应用程序，或部署更复杂的应用程序，例如整个模拟应用程序组合。可以通过向主 Helm Chart 添加（放入）子 chart 来创建模拟应用程序组合，或者通过在 Helm Chart 之间创建依赖关系来创建模拟应用程序组合（参见图 11）。使用 Helm“package”命令，可以从引用的 Helm Chart 存储库中检索 chart 依赖项，并将其作为子 chart 添加到主 chart。Helm“install”命令将使用 Kubernetes 作为编排器自动部署主 chart 和任何包含的子 chart。
Microsoft Word - VoiceRobotControlTechRep_v15 _Formatted_1.doc
摘要 - 本文概述了使用语音、手势和人机界面 (HCI) 控制的机器人遥控系统。该系统由三个基本软件组件组成，包括 (a) 从多个输入获取和识别控制命令、(b) 客户端-服务器网络通信和 (c) 机器人及其手臂的命令融合和执行。控制命令识别的输入来自 (1) 有线或无线麦克风、(2) 安装在人臂上的有线方向传感器和 (3) HCI 设备，例如鼠标、键盘或带有控制命令序列的文本文件。手势命令集基于美国海军用于在地面导航飞机的词典。多个命令的融合通过 (a) 分析时间延迟和 (b) 为命令和发出这些命令的客户端分配不同的优先级来执行。在机器人执行选定命令之前，会考虑一致和冲突的命令。对于紧急控制，视频信号会发送到监控站。
Vascan 2024
作为弗吉尼亚大学设备安全计划的一部分，我们正在研究整个大学终点的标准化设置和政策的部署。在本演示文稿中，我们将展示如何使用顶级策略在每台计算机上创建一个文本文件结构来提出我们当前的策略，以通过扩展属性将它们放入或将其从顶级智能组中置于顶级智能组，并允许应用标准工作流但不严格强制执行。一些工作流程我们使用此过程：JAMF Connect，S.U.P.E.R.M.A.N.脚本，MACOS安全合规性，公共自我服务，补丁管理应用程序 - 自动补丁。将讨论为什么我们选择以这种方式部署，以及某些站点如何需要更多的自定义或控制，而其他网站可能希望将其设置为设置，而忘记了它在更高级别的支持下忘记它的方法 - 将讨论如何实现这一目标。
Penelope/Peneasy用户手册
摘要：Penelope是一个蒙特卡洛模拟包，它描述了复杂的几何形状和阿比特里组成的材料中的光子，电子和正电子的传输。相关的包装penNuc允许放射性核素衰减后随机生成辐射级联反应。Peneasy是Penelope和PenNuc的一般目的主要程序，其中包括一组源模式，零数和差异技术，这些技术从结构化代码中调用。用户必须通过纯文本文件输入设置模拟所需的信息。本文档包含对阴茎代码操作的详细说明。附录中给出了某些算法的技术方面。在整个文本中都假定对辐射传输的基本概念以及佩内洛普的操作。有关这两个主题的信息，读者被转介给Penelope手册。Penelope由核能机构数据库（https：//www.oecd-nea.org/databank）自由分发，在北美，由橡树岭国家实验室（https：//rsicc.ornl.gov）的辐射安全信息组成中心Peneasy可以从http://www.upc.edu/inte/downloads免费获得。我们将组合软件称为Penelope/Peneasy。
模型课程
•演示如何执行数据持久性。•实施步骤，使用存储技术执行不同类型的数据存储。•对数据库和应用程序集成执行适当的步骤。•演示如何更改布局，添加图形用户界面（GUI）并创建代码以发送/接收短消息服务（SMS）和电子邮件服务。•在使用意图发送/接收SMS的代码中进行修改。•演示如何使用蓝牙技术，文本文件，二进制数据和访问Web服务集成应用程序。•采用适当的技术将Web服务与同步和异步调用集成在一起。•演示如何开发Google Maps项目并将应用程序编程接口（API）键添加到应用程序。•实施步骤，以添加标记以显示映射与位置同步。•在地图接口上执行地理编码和反向地理编码集成。•采取适当的步骤进行申请执行和部署。•演示如何使用所需服务实现方法。•实施必要的步骤来执行任务，例如长期运行的任务，重复任务，在单独的线程上反复上的异步任务。
使用IoT
音频隐肌是一种将数据隐藏在WAV，MIDI，AVI，MPEG和MP3文件的音频文件中的技术。音频文件已充当秘密通信多媒体文件（文本，图像，音频和视频）的封面。最不重要的位算法（LSB）是音频隐肌的标准和传统算法。使用LSB算法隐藏在WAV的音频文件中的文本文件中。由组织内部或外部交换了由此产生的Stego音频文件，以促进具有安全性和不可识别性的远程诊断。将音频隐身与物联网合并，以机密性和完整性增强了医疗记录中的安全沟通。使用归一化的互相关测量盖子和Stego Audios中的相似性。平均平方误差（MSE），峰值信号噪声比（PSNR）和位错误率（BER）性能指标评估封面音频和Stego音频文件中的失真。使用远程医疗模型的IoT使用IoT的音频隐身术超过了Stego Audio清晰度，平均PSNR为34.5dB，较低的BER为0.00035。