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自治船的网络风险管理指南
自动船的出现代表了海上技术的重大进步，有望提高效率，降低运营成本以及降低甚至完全从危险环境中撤离人员。但是，由于它们接触了连接的世界，因此进步伴随着对这些自动船的网络安全的新兴关注。The four key systems investigated in the guidelines are: 1) Shore Control Centre (SCC) 1 2) Communication System 3) Autonomous Ship Controller (ASC), comprising the Autonomous Engine Monitoring and Control System (AEMCS), Anchoring and Mooring System (AMS), Stability and Integrity System (SIS) and Cargo Handling System (CHS) and 4) Autonomous Navigation System (ANS), comprising the Navigation and Situation意识系统（NSAS），路线和速度优化计划系统（RSOPS），避免碰撞系统（CAS）以及天气监测和解释系统（WMIS）。SCC启用监视和控制，但也将远程黑客式途径引入船舶。ANS融合了传感器数据以独立指导船只，但也可能会被攻击者蒙蔽或喂养错误信息。通信链接将船连接到岸上，并且船之间很容易受到攻击，例如干扰，欺骗和拦截。集中式ASC函数类似于虚拟队长，并且在协助SCC方面起着关键作用，如果受到损害，可能会产生不利影响。自主船中系统的互连性形成了一个复杂的网络，其中各种组件无缝协作。为了完整性，这些准则包括与这些主要OT系统的子系统相关的网络风险和影响。然而，它们脆弱性的症结在于这种相互联系本身，而是他们接触更广泛的联系世界。当组件或系统受到损害时，通过复杂的网络级联反应，导致多方面的效果。另一方面，一个区域的中断可能会影响导航，通信和其他与之相互作用的系统。为了抵消这种脆弱性，必须将严格的网络安全措施整合到船舶系统的设计中，并实施（并重新审视）强大的应急计划以增强船的网络卫生和弹性。本文档中提出的指南旨在为利益相关者（船东，海事当局等）提供有效的保护指南通过强调与质量相关的特定操作技术（OT）风险（海上自主地表船）来增强其网络安全姿势。采用基于MITER框架的全面网络风险评估方法来评估风险的严重性。建议的缓解包括对所有系统的深入防御网络安全保护，逐个设计方法，人事培训和某些关键系统中的冗余。最后，还包括一个清单，以协助运营商进行常规的卫生评估。
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电池动力船的指南 - 修订1，...
1.1.2电池系统可以用作推进的主电源或其他功率来源。1.1.3其他类符号电池支架将分配给使用电池系统进行船舶推进的船只，并符合这些指南中指定的要求。这些指南中指定的要求也适用于与混合动力容器一样，将电池用作额外推进能力来源的配置。1.1.4当船舶上需要紧急电源时，同样的是独立于为推进和/或主要电源来源提供的电池源。此类电池的布置和容量应符合适用的IRS规则。1.1.5可能会注意到，随着电池技术的不断发展，IRS将根据使用的技术和风险评估报告对案件进行额外的安全要求（如果有的话，除了这些指南中反映的安全要求（如果有的话）。1.1.6除这些准则外，还应遵守法定当局的要求。1.2定义1.2.1以下定义和缩写是适用的IRS规则中给出的额外的：a）电池管理系统（BMS）：一个控制，管理，检测或计算电池系统的电动和热功能并在电池和上层控制系统之间提供通信的电子系统。它通过保护电池在其安全操作区域外操作来监视电池状态。b）电源管理系统（PMS）：提供对机上电源的监视和控制的系统
技术数据表船48V锂离子电池
我们保留进行技术更改和更新的权利，恕不另行通知。此数据表，手册和其他产品信息以及这些文档中的插图和图纸中的特定值，绩效数据和其他信息完全是说明性的，并且需要进行持续的修订和修改。
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
国防部标准船舶玻璃手套目录 NDS F 8438E
说明 ······································································································································· ··········································9
非传染病直击二零二三年十一月-糖尿病概述
2。糖尿病（2022年9月16日）。日内瓦：世界卫生组织。2023年9月20日访问：https：//www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ diabetes。3。IDF糖尿病图集，第10版。布鲁塞尔：国际糖尿病联合会，2021。4。Xie J，Wang M，Long Z等。 青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。 英国医学杂志2022; 379：e072385。Xie J，Wang M，Long Z等。青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。英国医学杂志2022; 379：e072385。
colbert-xm：零击的多语言信息检索的模块化多矢量表示模型
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言，这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式，可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是，这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调，通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差，以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中，我们提出了一个新颖的模块化检索模型，该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习，并有效地转移到各种语言，从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能，这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明，我们的模块化方法具有高度的数据效率，有效地适应了分布数据，并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度，Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变，从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。