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World File Search System曝光的
系统评价
自闭症谱系障碍（ASD）是脑功能的神经缺陷，可防止孩子像同龄人一样具有正常的社交生活。它导致无法与他人互动和沟通。毫不奇怪，儿童的屏幕时间暴露的令人震惊的增加变得更加令人担忧。电子设备是一把双刃剑。尽管有好处，但它们仍会对儿童的神经发育有许多潜在的危害。先前的研究已经调查了儿童生命早期的无监督屏幕时间及其对白质发展的影响。白质在神经功能的发展中具有重要作用。该系统评价旨在定性地分析有关早期屏幕时间曝光的文献及其与发展ASD的风险的关联。该系统审查实施了系统审查和荟萃分析的首选报告项目（PRISMA）2020指南。PubMed，PubMed Central（PMC），Google Scholar和Cochrane库数据库在最近的六年中搜索数据。使用四个选定的数据库使用网格和关键字确定了总共27,200篇文章。搜索结果揭示了PubMed的70，Google Scholar，Cochrane Library的零17,700，PubMed Central的9,430。在应用过滤器并按标题和摘要筛选结果后，然后通过全文进行筛选，11项研究符合审查中的标准。我们发现，屏幕暴露期间的时间越长，儿童会出现ASD的风险越高。此外，与较晚暴露的儿童相比，儿童暴露于屏幕越早，儿童患ASD的风险越高。
在威胁演员再次进行之前闯入Draytek路由器
•一个人的严重程度得分最高为10•鉴于这些漏洞的显着风险，建议立即采取行动。Draytek迅速做出了回应。发现的所有漏洞都在各种固件版本中进行了修补。威胁风险在168个国家 /地区在线曝光的704,000多个Draytek路由器，您无法低估威胁景观。这些设备不仅是硬件；它们代表了毁灭性攻击的潜在入口点。我们的研究表明，这些漏洞可用于间谍，数据剥落，勒索软件和拒绝服务（DOS）攻击。有关涉及易受攻击的设备的示例，请参见第6节“攻击方案”，该设备配置为在WAN（Internet）上公开Web UI。但是，威胁风险不是理论上的。2024年9月18日，联邦调查局宣布，它已经删除了一个在Draytek Assets上剥削三个CVE（CVE-2023-242290，CVE-2020-15415和CVE-20202020-8515）。两周前，CISA将另外两个Draytek CVE添加到KEV（CVE-2021-20123和CVE-2021-20124）。这些事件与我们的发现是分开的，但是它们突出了连续威胁智力发现新问题并跟踪这些设备上的剥削的重要性。商业影响由于这些路由器中有75％用于商业环境，因此对业务连续性和声誉的影响是严重的。成功的攻击可能导致大幅停机，客户信任的丧失和监管处罚，所有这些都完全落在CISO的肩膀上。推荐动作
早期的屏幕时间暴露及其与患有自闭症谱系障碍的风险的关联：系统评价
自闭症谱系障碍（ASD）是脑功能的神经缺陷，可防止孩子像同龄人一样具有正常的社交生活。它导致无法与他人互动和沟通。毫不奇怪，儿童的屏幕时间暴露的令人震惊的增加变得更加令人担忧。电子设备是一把双刃剑。尽管有好处，但它们仍会对儿童的神经发育有许多潜在的危害。先前的研究已经调查了儿童生命早期的无监督屏幕时间及其对白质发展的影响。白质在神经功能的发展中具有重要作用。该系统评价旨在定性地分析有关早期屏幕时间曝光的文献及其与发展ASD的风险的关联。该系统审查实施了系统审查和荟萃分析的首选报告项目（PRISMA）2020指南。PubMed，PubMed Central（PMC），Google Scholar和Cochrane库数据库在最近的六年中搜索数据。使用四个选定的数据库使用网格和关键字确定了总共27,200篇文章。搜索结果揭示了PubMed的70，Google Scholar，Cochrane Library的零17,700，PubMed Central的9,430。在应用过滤器并按标题和摘要筛选结果后，然后通过全文进行筛选，11项研究符合审查中的标准。我们发现，屏幕暴露期间的时间越长，儿童会出现ASD的风险越高。此外，与较晚暴露的儿童相比，儿童暴露于屏幕越早，儿童患ASD的风险越高。
摘要 - 这项研究使用了定量描述方法，旨在评估EN
摘要 - 这项研究使用了定量描述方法，旨在评估英语研究（ELS）学生之间的社会语言学，话语和文学能力，这些方法是基于能力的英语语言研究学生的基础。研究表明，大多数受访者是中国人，女性，在博士学位上，并且还学习了10年及以上的英语。在社会语言能力方面，受访者有时会表现出在社会经历中的能力，而大多数时间都表现出关于语言态度的能力。除此之外，受访者大部分时间都表明了在话语能力方面的连贯性和凝聚力的能力。在文学能力上，受访者大部分时间都显示出文学曝光的能力，而有时显示出文本识别能力。根据国籍进行分组时，社会语言和话语能力都有很大的差异。根据研究英语多年进行分组时的显着差异；根据国籍进行分组时，文学能力也有很大的差异。此外，社会语言，话语和文学能力之间存在着非常重要的关系。最后，提出了针对英语研究的基于能力的课程，以增强ELS学生的社会语言学，话语和文学能力。关键词 - 话语，英语研究学生，文学和社会语言学将本文引用为：Barro-Punzalan，S。B.（2024）。英语研究专业的社会语言学，话语和文学能力学生亚太管理与可持续发展杂志，第12（1）期，第41-47页。
总统的航空航天报告
在标题页上，从左上角开始顺时针方向：1. 2021 年 5 月 18 日，在一次多国演习中，两架美国空军 F-35A Lightning II 飞机和两架法国阵风飞机在法国上空飞行时打破队形。来源：空军中士亚历山大·库克。2. 这张 2022 年 7 月 12 日曝光的图像由美国宇航局的詹姆斯·韦伯太空望远镜在红外光下拍摄，显示了船底座星云中附近年轻的恒星形成区域 NGC 3324，揭示了之前被遮蔽的恒星诞生区域。来源：NASA、ESA、CSA 和 STScI。3. 一架 UAS 飞入 Pebble Hill 位置 Block B/Unit C2 的烟柱中，Tall Timbers 研究站。来源：USGS/Todd Hoefen。 4. 2022 年 1 月 31 日，猎鹰 9 号火箭从佛罗里达州卡纳维拉尔角太空军基地发射。图片来源：太空军 Joshua Conti。5. GOES-17 卫星捕捉到了这幅由 Hunga Tonga-Hunga Ha'apai 火山水下喷发产生的巨大云层的图像，拍摄于 2022 年 1 月 15 日。图片来源：NASA 地球观测站，图片由 Joshua Stevens 使用 NOAA 和 NESDIS 提供的 GOES 图像拍摄。6. 这张照片由火星 2020 号航天器下降级上的相机拍摄，显示了 NASA 的毅力号火星车在 2021 年 2 月 18 日着陆火星之前的样子。图片来源：NASA/JPL-Caltech。
Leica ADS L1 SDK 用户手册 - swisstopo
锚点 地理坐标系中 LSR 的原点，参考椭球为 WGS84 [弧度] CCD 线 电荷耦合器件 (CCD，感光硬件设备) 的线 DEM 数字高程模型表示 3D 表面或地形模型。未定义是否包含建筑物或树木。 DSM 数字表面模型表示高程的 3D 模型（网格），表面有建筑物和树木等物体。 DSNU 暗信号非均匀性。即使没有光线照射到每个像素上，每个像素也会“提供”一个灰度值。对于校正，使用未曝光的图像，即所谓的暗图像。 DTM 数字地形模型表示没有建筑物和树木等物体的 3D 表面模型。 ECEF 空间直角坐标系，以地球为中心、地球固定的坐标系 EOP 外部方向参数，主要是 x、y、z 和 omega、phi、kappa。描述 3D 坐标系中的传感器位置和方向。 L0 原始数据通过辐射校准进行校正，完全没有进行几何校准。无法通过 SDK 访问。L1 几何校正的 L0 图像，校正到给定平面。L1 带 DEM 校正 平滑的 EOP 并使用 DEM 进行校正。L2 正射影像 纬度 φ 从赤道测量，以北为正 经度 λ 从 0 子午线（格林威治）测量，以东为正 LSR 局部空间直角坐标系，另请参阅 ECEF 线数 飞行方向上的线数 样本数 飞行路线或图像中图像坐标的像素数
Karschnia等。 1神经外科对...
摘要基本原理作为大麻效力和大麻的使用正在增加，在新合法的市场中，衡量和检查大麻素暴露的影响越来越重要。目标目前的研究旨在评估头发衍生的大麻素浓度（对三个月累积暴露的见解）如何与常见的自我报告量度有关，大麻使用和大麻使用相关问题。方法74近日依赖大麻使用者自我报告了他们的大麻使用数量，与大麻使用相关的问题以及估计的大麻效力。使用LC-MS/MS来量化Δ9-THC，CBD和CBN的头发样品。在95.95％的头发样品中可检测到的大麻素的结果，这些样本的尿液筛选大麻筛子呈阳性。Δ9-THC浓度与自我报告的效力（相对效力，效力类别和感知的“高”）的度量呈正相关，但是与自我报告的使用量无关。自我报告的效力，而不是衍生的浓度，与戒断和渴望有关。自我报告的大麻使用量，但没有大麻素的浓度与大麻使用相关的问题有关。进一步的研究将衍生的大麻素浓度与其他生物基质进行了比较（例如等离子体）和自我报告是进一步评估头发分析的有效性所必需的。结论支持头发衍生的大麻素定量量用于检测几乎每天的用户中的大麻使用，但是头发衍生的大麻素浓度与使用的自我报告量之间的关联不足并不能单独使用用于定量大麻素曝光的头发分析的使用。
总统航空航天报告
在标题页上，从左上角开始顺时针方向：1.2021 年 5 月 18 日，在一次多国演习中，两架美国空军 F-35A Lightning II 飞机和两架法国阵风飞机在法国上空飞行时打破队形。图片来源：空军中士。亚历山大·库克。2.这张 2022 年 7 月 12 日曝光的图像由美国宇航局的詹姆斯·韦伯太空望远镜在红外光下拍摄，显示了船底座星云中附近年轻的恒星形成区域 NGC 3324，揭示了之前被遮蔽的恒星诞生区域。图片来源：NASA、ESA、CSA 和 STScI。3.一架 UAS 飞入 Pebble Hill 地点 Block B/Unit C2 的烟雾柱中，Tall Timbers 研究站。图片来源：USGS/Todd Hoefen。4.2022 年 1 月 31 日，猎鹰 9 号火箭从佛罗里达州卡纳维拉尔角太空军基地发射。 图片来源：Joshua Conti，太空部队。5.GOES-17 卫星捕捉到了这张由 Hunga Tonga-Hunga Ha'apai 火山于 2022 年 1 月 15 日水下喷发产生的巨大云层图像。 图片来源：NASA 地球观测站，Joshua Stevens 使用 NOAA 和 NESDIS 提供的 GOES 图像拍摄。6.这张照片由火星 2020 号航天器下降级上的摄像机拍摄，显示了美国宇航局的毅力号火星车于 2021 年 2 月 18 日着陆火星之前的样子。图片来源：NASA/JPL-Caltech。
提出后批判性人工智能素养：为什么我们应该少担心算法透明度，多关心公民赋权
所谓的人工智能 (AI) 正在渗透到我们的公共和通信结构中。2019 年曝光的荷兰儿童保育福利丑闻表明，人工智能的不透明性对本已脆弱的群体有多么不利。事后，许多学者呼吁需要更可解释的人工智能，以便决策者可以干预歧视性制度。促进人工智能的可解释性 (XAI) 是解决这个问题的一个良好开端，但不足以让弱势群体有能力充分应对其影响。作为数据和计算机科学的典范，XAI 旨在通过更简单的模型来说明和解释复杂的人工智能，使其更易于访问和合乎道德。问题是，在这样做的过程中，XAI 将透明度非政治化为算法不透明性的补救措施，将透明度视为人为剥夺其意识形态意义。透明度被视为意识形态的解药，尽管我将展示这是一种会产生后果的意识形态举措。例如，它使我们过于关注算法的不透明性，而不是解释人工智能更广泛的力量。其次，它阻碍了我们就谁掌握着对人工智能的解释、应用或批评的权力展开辩论。问题在于，那些受到人工智能影响或歧视的人，就像荷兰的情况一样，几乎没有工具来处理人工智能作为一个系统的不透明性，而那些关注数据不透明性的人正在塑造素养讨论。为了解决这些问题，我建议超越对算法透明度的关注，转向后批判人工智能素养，以加强对访问、赋权和抵抗的辩论，同时不将可探索人工智能作为一个领域，也不将算法透明度作为一种意图。我在这里挑战的是将透明度视为非政治化和算法问题的霸权，并将人工智能的可解释性视为公民赋权的充分途径。关键词
由于空间磁场而引起的加速度噪声
点击转换率（CVR）估计是许多推荐收入业务系统（例如电子商务和广告）的重要任务。从样本的角度来看，典型的CVR阳性sample通常会经过曝光的漏斗→单击→转换。由于缺乏未点击样本的事后标签，CVR学习任务通常仅利用点击样本，而不是所有暴露的样本，即单击率（CTR）学习任务。然而，在在线推断期间，在相同的假定暴露空间上估算了CVR和CTR，这会导致训练和推理之间的样本空间不一致，即样本选择偏置（SSB）。为了减轻SSB，以前的智慧建议设计新颖的辅助任务，以使CVR学习在未单击的培训样本（例如CTCVR和反事实CVR等）上。尽管在某种程度上减轻了SSB，但它们都不关注模拟过程中模棱两可的负样本（未点击）和事实负面样本（单击但未转换）之间的歧视，这使得CVR模型缺乏健壮性。为了充分的差距，我们提出了一个新颖的合唱模型，以实现整个空间中的CVR学习。我们提出了一个负面样本差异模块（NDM），该模块旨在提供可靠的软标签，并具有将事实负面样本（单击但未转换）与模棱两可的负面样本（未敲击）区分开的能力。此外，我们提出了一个软对准模块（SAM），以使用生成的软标签的几个对齐目标来监督CVR学习。在Kuaishou的电子商务实时服务上进行了广泛的离线实验和在线A/B测试，验证了我们ChorusCVR的功效。