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World File Search System涡轴
轴Q1728块摄像机
Axis Edge Vault是基于硬件的网络安全平台，可保护轴心设备。它构成了所有安全操作取决于并提供保护设备身份，保护其完整性并保护敏感信息免受未经授权访问的功能的基础。例如，Secure Boot确保设备只能使用签名的OS启动，从而防止物理供应链TAMPERING。使用签名的OS，该设备还可以在接受安装之前验证新设备软件。和安全的密钥库是用于保护安全通信的加密信息的关键建筑块（IEEE 802.1X，https，axis设备ID，访问控制键等）如果违反了恶意提取。通过常见的标准或FIPS 140认证的基于硬件的加密计算模块提供安全的密钥库和安全连接。
轴网络安全框架和实践
与我们产品的漏洞管理有关，Axis将轴安全开发模型（请参见上文第3.14节）应用于产品的生命周期。轴是根据CVE计划的既定框架，是一个授权的共同漏洞和暴露（CVE）编号（CVE）编号（CVE），并透明地披露漏洞。有关产品安全和漏洞管理的更多详细信息，请参阅www.axis.com/support/cybersecurity/vulnerability-managation and help.axis.com/axis-vulnerability-management-policy-policy
由于定向流导致椭圆流的左右分裂
最近，有研究表明，在非中心相对论重离子碰撞中，椭圆流 v 2 在有限快速度下会分裂，这是由于全局涡度所致。在本研究中，我们发现有限快速度下椭圆流的这种左右（即在撞击参数轴的两侧）分裂是由于非零定向流 v 1 所致，其分裂幅度 ≈ 8 v 1 (1 − 3 v 2 ) / (3 π )。我们还使用多相传输模型（该模型自动包含涡度场和流动波动）来确认 v 2 分裂。此外，我们发现，对于相对于一阶或二阶事件平面测量的原始 v 2 和 v 1（即在应用事件平面解析之前），v 2 分裂的分析预期都成立。由于 v 2 分裂主要是由 v 1 驱动的，因此它在零横向动量（ p T ）时消失，而且它的大小和符号可能对 p T 、中心性、碰撞能量和强子种类具有非平凡的依赖性。
补充材料：分层的水生微环境控制由活性地毯产生的波动
图4和图5显示了厚度H = 16和λ= 0的浮膜的涡度场和循环结果。25我们观察到涡度场沿垂直于观测平面的方向更强（请参阅3）。图4，我们在x -z平面中显示了涡流流和循环模式的“前”视图，我们期望ωy中的涡度大于其他平面。图5，我们在y -z平面中显示了同一情况的涡度场，这就是φ=π/ 2的情况，在那里我们观察到涡度ωx and涡流和该平面上的循环大于其他组件。
草地碳汇监测与核算技术规程
涡度相关法直接测定的是净生态系统碳交换（Net Ecosystem Exchange, NEE）。监测样地的碳汇 为一定时期净生态系统碳交换（NEE）累加值的负值，即净生态系统生产力（NEP）。当NEP为正值时， 表示监测区域为碳汇；当NEP为负值时，表示监测区域为碳源。
在 NICA 对撞机能量下 A + A 碰撞中的涡度、定向流和冻结现象的研究
该项目提议使用 3FD 流体动力学模型和 UrQMD 和 QGSM 传输模型研究 NICA 对撞机能量下的相对论重离子碰撞 (rHIC) 中的涡量、定向流和强子冻结等现代高能物理中的实际现象。应研究以下现象：反应平面和方位平面中的涡量、涡量中的奇点、超子的极化、涡量和定向流 v 1 的相互关系、v 1 的减小及其在中快速度时的符号变化以及强子的冻结，在 rHIC 期间夸克胶子等离子体 (QGP) 形成的情况下。应将结果与纯强子物质的计算进行比较。这项研究将确定对实验中从解耦阶段到强子阶段的相变信号最敏感的可观测量和分布。
磁传感器三轴亥姆霍兹线圈的设计...
摘要：磁传感器元件的准确测量一直是磁场应用中的重要问题，但传感器系统中存在不可避免的误差，在使用前需要进行校正。常见的标量校正方法难以对传感器元件进行有效校正，因为它需要均匀稳定的背景磁场，并且依赖于磁场模量。因此，设计了一套可用于传感器矢量校正的三轴亥姆霍兹线圈，以产生受控的标准磁场。分析了线圈的设计指标、均匀区大小以及磁场与电流的关系，为传感器元件的有效校准提供依据。测量结果表明，本文设计的线圈的均匀区大小和磁场精度满足设计要求。同时，利用该线圈进行传感器阵列标定和磁目标定位，使传感器误差降低了3个数量级，磁目标定位精度达到0.1m，实用效果良好。
评估人机系统中的多轴协作
摘要 由于大多数机器学习 (ML) 模型都是孤立地进行训练和评估的，因此我们对它们对现实世界中人类决策的影响知之甚少。我们的工作研究了这些部署的人机交互系统中如何产生有效的协作，特别是在不仅准确性而且偏差指标至关重要的任务上。我们训练了三种现有的语言模型（随机、词袋和最先进的深度神经网络），并在有和没有人类合作者的情况下在文本分类任务上评估它们的表现。我们的初步研究结果表明，虽然高精度 ML 提高了团队准确性，但它对偏差的影响似乎是特定于模型的，即使没有界面变化也是如此。我们将这些发现建立在认知和 HCI 文献的基础上，并提出了进一步发掘这种互动复杂性的方向。