XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System环境变量
通过加密分离降低秘密风险
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
减轻鸡的隔离应力
这项研究调查了（1）镜子或（2）主笔中的镜子和声音播放（即播放）是否可以减轻社会孤立的成年家养鸡的压力。三十只成年鸡参加了这项研究，在一个竞技场中连续三天进行了三分钟的社会隔离会议。每个鸡肉以半随机顺序暴露于每天的三个条件：（1）镜像，（2）播放和（3）控制。测试的视频记录是与压力相关的行为进行编码的，包括压力行为（即压力汇总和逃脱行为），警惕，喂养和探索。加上盟友，使用热成像来测量眼睛和梳子的表面温度。社会隔离引起了轻度的压力反应，这是通过降低的表面眼和梳理温度以及压力和警惕行为的表现所证明的。背部和镜子条件似乎都减少了压力行为，尽管镜子的效果在统计学上并不显着。播放可能模拟了一组平静的种类。警惕行为仍然不受影响。这些发现表明，在较小的镜子上播放可能会减轻社会孤立的成年鸡的某些与压力相关的行为。由于个体变异很高，未来的研究应探讨压力反应中个体差异的作用，以及反镜和播放的重复暴露以及其他环境变量的长期影响。
探索马来西亚降雨和温度的时间动态：A
摘要这项研究探讨了马来西亚气候下降雨与温度曲线之间的复杂标量在功能之间的关系。采用高级统计分析，我们研究了这些关键气候变量之间的时间动态依赖性。通过采用跨越显着的时间范围的全面数据集，我们旨在阐明温度随时间的变化如何影响马来西亚气候的降雨模式。为了实现这一目标，我们采用功能数据分析（FDA）来将温度作为标量形成功能和降雨。这种方法有效地捕获了这些环境变量之间的复杂关系。具体来说，我们使用FDA中的傅立叶基函数来捕获数据中固有的周期性模式。这些功能特别擅长建模温度波动的周期性，这对于了解它们对降雨的影响至关重要。相关性和交叉相关函数的轮廓图揭示了温度与降雨之间的关系。我们的功能线性模型显示了温度与降雨之间的强正线性相关性，表明温度显着影响降雨模式。了解这些复杂的关系对于增强我们的预测能力和为该地区的气候适应和缓解制定有效的策略至关重要。这些发现为更广泛的气候学领域贡献了宝贵的见解，并对马来西亚的可持续资源管理和环境规划产生了影响。关键字：功能数据分析；标量函数；马来西亚气候
高山生态中的多尺度高分辨率地形模型：机载激光雷达和无人机立体摄影测量技术的优缺点
摘要：高山环境易受气候变化影响，迫切需要准确建模和了解这些生态系统。过去十年来，使用数字高程模型 (DEM) 来获取代理环境变量的普及度不断提高，特别是因为 DEM 可以相对便宜地以非常高的分辨率 (VHR；<1 米空间分辨率) 获取。在这里，我们实现了一个多尺度框架，并比较了由光检测和测距 (LiDAR) 和立体摄影测量 (PHOTO) 方法产生的 DEM 衍生变量，目的是评估它们在物种分布建模 (SDM) 中的相关性和实用性。以瑞士西部阿尔卑斯山两个山谷的北极高山植物 Arabis alpina 为例，我们表明 LiDAR 和 PHOTO 技术均可用于生成用于 SDM 的 DEM 衍生变量。我们证明，PHOTO DEM 的空间分辨率至少为 1 米，其精度可与 LiDAR DEM 相媲美，这在很大程度上要归功于与市售的 LiDAR DEM 相比，PHOTO DEM 可以根据研究地点进行定制。我们获得了空间分辨率为 6.25 厘米 - 8 米（PHOTO）和 50 厘米 - 32 米（LiDAR）的 DEM，其中我们确定 SDM 中 DEM 衍生变量的最佳空间分辨率在 1 到 32 米之间，具体取决于变量和站点特征。我们发现 PHOTO DEM 范围的缩小改变了所有衍生变量的计算，这对它们的重新计算产生了特殊影响
基于动力学的推理环境依赖性微生物相互作用及其动态变化
自然界中的抽象微生物群落正在动态发展，因为成员物种会改变其相互作用。考虑了种间相互作用中这种与上下文相关的动态变化，对于预测性生态建模至关重要。在没有可推广的理论基础的情况下，我们对微生物相互作用如何由环境因素驱动，这显着限制了我们预测和设计社区动态和功能的能力。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的理论框架，使我们能够通过结合生长动力学和广义的Lotka-volterra模型来表示种间相互作用作为环境变量（例如底物浓度）的明确函数。这两个互补模型的协同整合导致了种间相互作用的改变，这是微生物物种在混合关系中的阳性和负面影响之间动态平衡的结果。使用两个大肠杆菌突变体的合成联盟在智力上证明了我们的方法，这些联盟是代谢依赖的（由于无法合成必需氨基酸的合成），但在共享底物上竞争性生长。使用我们的模型对大肠杆菌二进制联盟进行了分析，不仅显示了两个氨基酸增强性突变体之间的相互作用如何受到限制底物的动态变化的控制，还可以量化以前不可示的微生物相互作用的复杂方面，例如相互作用中的不对称。我们的方法可以扩展到其他生态系统，以模拟其与生长动力学的种间相互作用。
eNOS表达在狗的小脑中自然感染了犬ltes虫
摘要基于人类的生态足迹越过世界的承载能力，并威胁了子孙后代的生命。制定政策并创造机会减少生态足迹的负面影响。生态足迹的范围比其他环境变量更大，并且是文献中少数研究的概念。在这项研究中，使用Stipypath模型的生态足迹的概念有助于解释人类的活动和环境关系，并试图分析人类在Türkiye的积极和负面影响。在Türkiye中，已经检查了GDP，人口，能源使用，绿色技术专利与生态足迹和生态足迹之间的关系，这是1973 - 2021年之间的人均关系。分析结果表明，变量之间存在长期且具有统计学意义的关系。根据发现，人均GDP增加了人口和能源的生态足迹，绿色技术和出口减少。考虑到Türkiye最近通过签署了《巴黎协定》并开始实施欧洲绿色共识的标准，从而签署了巴黎协定，因此可以看出，对环境政策的需求正在增加。也有可能欧洲绿色共识有助于减少Türkiye的生态缺陷。关键字：生态足迹，Stirpal模型，生物能力凝胶代码：Q56，Q57，F64根据从研究中获得的发现，可以说，为了减少Türkiye的生态足迹，有必要提高消费者的环境意识，确保能源效率，并使用环境敏感性和出口中的绿色技术。
使用GNU隐私守卫
1一个简短的安装指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 2调用GPG代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 3调用Dirmngr。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 4调用GPG。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 5调用GPGSM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 6调用Scdaemon。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。129 7如何指定用户ID。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。139 8信任值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>143 9智能卡工具。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>145 10助手工具。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>159 11 Web密钥服务。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。189 12如何做某些事情。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。195 13与某些OS有关的注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。201 14如何解决问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。203 GNU通用公共许可证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。209 GNUPG的贡献者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。221词汇表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。223选项索引。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。225环境变量和文件索引。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。233索引。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。235
生物多样性和沿钦奈brachyuran螃蟹的分布
钦奈地区。这项研究标志着重新审视钦奈沿岸的Brachyuran Crabs分类法的首次尝试。关键字：生物多样性； Brachyuran Crab;钦奈；分类学。1。引言海洋生态系统是世界上最多样化的生态系统，为多样化，独特的花卉和动物群落提供了庇护所。螃蟹通过Harshith [1]报道，在有机物，回收养分和充气土壤中，通过有机物，回收养分和充气土壤起着至关重要的作用。甲壳动物是节肢动物的亚体，包括全球约67,000种[2]。Brachyuran Crabs表现出丰富的多样性，在经济和环境上都具有重要意义，超过5,000种属于全球700种属[3,4,5,6]。根据Castro [7]的说法，Brachyurans居住在几乎所有的水生栖息地，从山溪到深处的海洋，并且代表着陆地环境，包括那些具有短暂或可忽略不计的水，例如树孔。Trivedi [8]指出，螃蟹是人类消费的关键食物来源。但是，如Cumberlidge [3]所述，Brachyuran Crabs面临着各种威胁，栖息地退化，污染，入侵物种和气候变化。因此，必须记录和监视它们在不同地区和生态系统上的多样性和分布至关重要。2。目的是本研究的目的是记录印度泰米尔纳德邦钦奈海岸的Brachyuran Crabs的生物多样性和分布。具体目标是：从钦奈沿岸的不同地点和栖息地收集并认识到各种Brachyuran Crab物种。与空间和环境变量相关的Brachyuran Crabs的多样性和分布模式。评估钦奈沿岸的Brachyuran Crabs面临的威胁和挑战。保护措施，以保护和增强钦奈海岸沿线的Brachyuran Crab种群。
评估机器学习和深度学习模型，以根据环境因素预测风力涡轮机的功率输出
本研究对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型进行了全面的比较分析，这些模型用于根据温度、湿度、风速和风向等环境变量预测风力涡轮机 (WT) 的功率输出。除了人工神经网络 (ANN)、长短期记忆 (LSTM)、循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 外，还研究了以下 ML 模型：线性回归 (LR)、支持向量回归器 (SVR)、随机森林 (RF)、额外树 (ET)、自适应增强 (AdaBoost)、分类增强 (CatBoost)、极端梯度增强 (XGBoost) 和轻梯度增强机 (LightGBM)。使用 40,000 个观测值的数据集，根据 R 平方、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行了评估。在 ML 模型中，ET 的性能最高，R 平方值为 0.7231，RMSE 为 0.1512。在 DL 模型中，ANN 的性能最佳，R 平方值为 0.7248，RMSE 为 0.1516。结果表明，DL 模型（尤其是 ANN）的表现略优于最佳 ML 模型。这意味着它们更擅长对多变量数据中的非线性依赖关系进行建模。预处理技术（包括特征缩放和参数调整）通过增强数据一致性和优化超参数来提高模型性能。与之前的基准相比，ANN 和 ET 的性能均表明 WT 功率输出预测的预测准确度有显著提高。这项研究的新颖之处在于直接比较了各种 ML 和 DL 算法，同时强调了先进计算方法在可再生能源优化方面的潜力。
使用RGB空中图像和机器学习检测咖啡叶矿工
摘要：咖啡生产的可持续性是全球生产者的关注点。为了保持可持续性，有必要达到令人满意的咖啡生产力和质量。害虫和疾病会降低生产率，并可能影响咖啡豆的质量。为了确保可持续性，生产商需要监测可能导致大量农作物损失的害虫，例如咖啡叶矿工Leucoptera Coffeella（Lepidoptera：Lyonetiidae），属于鳞翅目命令和Lyonetiidae家族。这项研究旨在使用机器学习技术和植被指数来远程识别咖啡叶矿工在咖啡种植地区的侵扰。咖啡叶矿工侵扰的现场评估是在2023年9月进行的。使用远程试验的飞机拍摄航空图像，以确定带有RGB（红色，绿色，蓝色）图像的13个营养指数。使用ArcGIS 10.8软件计算植被指数。一个综合数据库，其中包含咖啡叶矿工侵扰，植被指数和作物数据的详细信息。数据集分为培训和测试子集。使用了四种机器学习算法：随机森林（RF），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机梯度下降（SGD）。超参数调整后，采用了测试子集进行模型验证。值得注意的是，SVM和SGD模型在估计咖啡叶矿工侵扰方面均表现出卓越的性能，KAPPA指数分别为0.6和0.67。植被指数和作物数据的综合使用提高了咖啡叶矿工检测的准确性。RF模型的性能不佳，而SVM和SGD模型的性能更好。这种情况突出了追踪咖啡叶矿工在不同年龄，不同品种和其他环境变量不同的领域中的挑战。