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深入可观察性TAM撰写的Frost＆Sullivan
可观察性是指对遥测和日志数据的检查，涵盖了公共和私有云的应用程序以及基础架构行为，物理和本地基础架构在可观察性管道解决方案馈送网络以及基于日志的遥测数据上的可观察性和SIEM工具上运行。这为组织技术堆栈的每一层的健康和性能提供了统一的看法。可观察性管道解决方案可以通过超出传统熔体数据并增强组织的安全姿势来分类为深度可观察性解决方案，从而从多个网络（例如公共和私有云，数据中心和托管部署）中传递基于网络的遥测*。这是至关重要的，因为它通过将实时网络遥测提供为横向的东西方和加密流量来消除盲点，以检测威胁和绩效异常，使组织能够深入提供防御并为实施零信任框架实现零信任的基础。
GuardVision：使用...
在公共安全是最重要的现代时代，越来越需要智能监视系统能够实时威胁检测。GuardVision通过利用尖端计算机视觉技术来检测图像，视频和实时网络摄像头馈送中的武器来满足这种需求。我们的系统利用Yolov8对象检测模型（以其速度和准确性而闻名）来识别枪支或刀具等潜在威胁。一旦处理了输入并检测到武器，系统就会立即启动多通道警报机制，并通过电子邮件，SMS通知相关人员，并在系统的仪表板上发出声音警报。这种全面的警报系统可确保当局可以迅速对任何潜在危险做出反应，这使GuardVision成为增强敏感环境，公共空间和高风险区域安全性的重要工具。通过广泛的测试，该系统已证明其在各种条件下的效率和可靠性。
修改 R-390A 以适应 SSB
按照最初的设计，R-390A HF 接收器在一定程度上可用于 SSB 接收，无需外部 SSB 转换器，但其性能非常差，因为 AM 二极管检测器会产生相当大的失真。信号与 BFO 注入电压的相对电平对于正确的 SSB 检测来说并不正确。可以通过降低 RF 增益来使电平更加优化，但这样会失去 AGC 动作，并且弱信号会减弱到被忽略或听不到的程度。R-390A 旨在将 IF 信号馈送到外部 SSB 转换器。但是，通过对内部 BFO 级进行简单且廉价的修改以将其转换为产品检测器，R-390A 本身就可以作为出色的 SSB 接收器运行，而无需为 SSB 使用外部转换器（但是，对于 ISB，需要外部转换器，形式为 2 个 CV-591 或 1 个 CV-157）修改非常简单、廉价，不需要任何合同采购行动，也不涉及任何专有设计。改造：单人只需不到 2 小时即可完成。改造所需的零件少而简单，成本不到十美元。
RSET™无馈线培养基
RSET™馈线培养基是一种无血清的细胞培养基，用于恢复人类胚胎茎（ES）和诱导的多能干（IPS）细胞为幼稚的状态，并在没有BFGF或馈送细胞的情况下以低氧条件下的幼稚状态保持细胞。RSET™无馈线培养基是根据Weizmann科学学院许可开发的。具有确保批处理一致性的预筛选质量成分，该介质具有具有幼稚状态的特征，例如具有折射边缘的紧密堆积的圆顶菌落。与幼稚的人类ES/IPS细胞相关的关键转录本，例如KLF17，KLF2，KLF4和TFCP2L1，在RESSET™饲料中培养的人ES/IPS细胞中表现出增加的表达。RSET™无馈物HPSC可以分化，也可以通过MTESR™1中的培养转换为启动状态，然后进行区分。可用于差异化的产品包括STEMDIFF™确定性内胚层试剂盒（目录＃05110），STEMDIFF™SMADI神经感应试剂盒（目录＃08581）和STEMDIFF™中胚层诱导培养基（目录＃05220）。
学习Web的3D动物群
学习自然界中所有动物的3D模型都需要大规模扩展现有的解决方案。考虑到这个最终目标，我们开发了3D-Fauna，这种方法可以学习共同100多种动物物种可变形的3D动物模型。建模动物的一个关键瓶颈是培训数据的有限可用性，我们通过从2D Internet图像中学习模型来克服。我们表明，特定于类别的先验方法未能推广到具有有限的训练图像的稀有物种。我们通过介绍了皮肤模型（SBSM）的语义库来应对这一挑战，该模型（SBSM）通过将几何感应式先验与由现出架子的自我使用的特征提取器相结合，从而自动发现一小部分基本动物形状。为了培训这种模型，我们还贡献了一个新的大型种类的大规模数据集。在推理时，给定任何四足动物的单个图像，我们的模型在几秒钟内以馈送方式重建了铰接的3D网格。
使用OpenCV
本文使用OpenCV和Raspberry Pi微控制器引入了一种创新的自动太阳遮阳板系统，该系统利用计算机视觉。它自主可实时调整阳光遮阳板，以减轻不同的阳光强度的影响，从而提高驾驶员的安全性和舒适性。系统从相机分析实时视频馈送，使用OpenCV算法检测和测量阳光强度。Raspberry Pi根据预定义的阈值协调遮阳板调整，从而优化可见性并降低眩光效应。其具有成本效益和高效的体系结构适用于各种车辆，并结合了一个紧凑的PI摄像头，用于输入和Raspberry Pi的处理能力，以实时决策。该系统解决了阳光引起的暂时失明，尤其是在黎明和黄昏期间，对道路安全产生了重大贡献。本文讨论了设计，实施和评估，强调了现实部署和未来增强功能的考虑。总体而言，它代表了整合计算机视觉和微控制器技术以实现汽车安全性的重大进步。
带贴片的毫米波零阶谐振天线... - DR-NTU
摘要：设计并制作了一种基于复合右手-左手 (CRLH) 原理的小型零阶谐振天线，在 30 GHz 下无需金属通孔即可实现贴片状辐射。将两个 CRLH 结构的镜像连接起来以设计无通孔天线。研究了等效电路、参数提取和色散图，以分析 CRLH 天线的特性。制作了天线并通过实验验证。测得的天线在 30 GHz 下的实际增益为 5.35 dBi。设计的天线在 10 GHz 带宽内没有杂散谐振。利用所提出的 CRLH 天线和 Butler 矩阵设计了一个无源波束形成阵列。采用基板集成波导来实现 Butler 矩阵。CRLH 天线连接到 4×4 Butler 矩阵的四个输出。对于馈送 CRLH 天线的 4×4 Butler 矩阵，从端口 1 到端口 4 的激励，扫描角度分别为 12 ◦、−68 ◦、64 ◦ 和 −11 ◦。
基于脑电图的神经网络重度抑郁症和双相情感障碍检测：综述
精神障碍是重大的公共卫生挑战，因为它们是全球疾病负担的主要因素，并严重影响个人的社会和经济福利。本综合综述集中于两种精神障碍：重度抑郁症 (MDD) 和双相情感障碍 (BD)，过去十年中出现了值得关注的出版物。如今，使用生物标志物对精神障碍的表型表征需求很大。脑电图 (EEG) 信号可以为 MDD 和 BD 提供丰富的特征，然后它们可以提高对这些精神障碍的病理生理机制的理解。在本综述中，我们重点关注采用由 EEG 信号馈送的神经网络的文献。在使用 EEG 和神经网络的研究中，我们讨论了各种基于 EEG 的协议、生物标志物和用于检测抑郁症和双相情感障碍的公共数据集。我们最后进行了讨论并提出了宝贵的建议，这将有助于提高已开发模型的可靠性，并实现更准确、更确定的基于计算智能的精神病学系统。对于利用脑电图信号识别抑郁症和躁郁症的研究者来说，这篇评论将是一个结构化且有价值的起点。
业务弹性.pdf
o 技术灾难恢复计划：灾难恢复计划侧重于公司的计划和测试能力，以确保恢复公司的核心技术基础设施，包括网络、应用程序、市场数据馈送和其他共享技术，以确保关键业务系统处理和可用性的持续性。公司记录灾难恢复计划，以确保在中断后恢复关键应用程序及其数据。应用程序具有适当的 RTO 和恢复点目标（RPO：在发生意外数据丢失事件后可接受的最大数据丢失量，以时间为单位）来定义其恢复预期。灾难恢复计划详细说明了在定义的 RTO 和 RPO 内恢复数据和应用程序所需的程序。o 第三方供应商弹性计划：供应商弹性通过公司的第三方运营弹性保证 (TORA) 和供应商业务连续性规划 (VBCP) 计划进行评估。这些计划评估第三方供应商 BCP 计划的充分性和有效性以及它们在发生中断时恢复的能力。该公司还为关键供应商制定了退出和替代策略，详细说明了失去第三方服务的替代解决方案。
ClearClip：分解密度的剪辑表示...
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。