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问我任何网络研讨会 - 会话4 -TX08.1
是。我们感兴趣的任何类型的解决方案都对空间的辐射效应很重要。有些公司已经在寻找Rad Pack以包装特殊包装，从而在极端环境和辐射方面提高了性能。请注意，如果您提议将某种有机糊放在上面，则必须确保您有一个非常有说服力的理由，以便它起作用。建议您在提案中提供足够的展览。例如，审查从核和太空辐射效果会议（NSREC）发布的数据研讨会。我的同事发布了他们对不同COT和不同电子组件的表征。您只需访问他们的网站去那里，然后选择一个容易受到辐射影响的部分，并且可以用于提案，查看跟踪并应用您的技术。TX08.X-其他参考和仪器 - A3.05-范围1-确定掺入
问我任何网络研讨会 - 会话1 -TX01
具体来说，这种亚主题是预防空间碎片，更适合于小型航天器活动。，其中有两个范围。这两种都是缓解技术，而且您在今年的次主题中可以看到，我们增加了回避移动性。这是非常关键的，因为如果您认为有一个传感器是一种新的创新，可以增强以前已经使用过的元素的现有最新元素，那么它将需要与充满活力的系统相结合。换句话说，仅检测它实际上不是特定的兴趣，而是系统检测和移动的能力。因此，确实需要这两个功能元素。再次，如果有现有的最新技术或传感器系统可以与之相关的现有技术。人们会认为您需要提出整个方法。TX09-进入，下降和着陆-Z- Land.01
使用 Hypori Halo 随时随地工作 - SAF/CN
DAF 已与陆军合作，使用 Hypori 开发 Workspace Anywhere。DAF 人员需要从个人设备轻松、大规模地安全访问政府数据和应用程序，并且不会有数据丢失和隐私泄露的风险。用户的设备不受政府管理，个人设备上不会存储任何数据，从而确保最终用户的完全隐私。
如何从任何地方安全访问申请-Fortinet
与现代多因素身份验证（MFA）和SSO一起，跨服务器和应用程序的统一访问策略将身份和访问管理（IAM）带入了安全专业人员的集中式，安全且易于管理的场所，适用于本地和云环境中。iam帮助公司合并身份。可靠的ZTNA解决方案必须包含基于身份的身份验证，以大大减少企业的攻击表面。
对任何模型（SAM）
摘要 - 由Meta AI研究开发的任何段的任何模型（SAM）代表了计算机视觉的重大突破，为图像和视频细分提供了强大的框架。这项调查对包括SAM家族在内的Sam家族进行了全面探索，强调了它们在粒度和上下文理解方面的进步。我们的研究证明了SAM在广泛的应用中的多功能性，同时识别需要进行改进的领域，尤其是在需要高粒度和没有明确提示的情况下。通过绘制SAM模型的演变和能力，我们提供了有关其优势和局限性的见解，并提出了未来的研究方向，包括特定领域的适应以及增强的记忆和传播机制。我们认为，这项调查全面涵盖了SAM的应用和挑战的广度，为分割技术的持续进步奠定了基础。
可扩展和自适应保护任何信任的分布式密钥生成和全手检查点
经典分布式密钥生成协议（DKG）由于其在区块链中的广泛应用而被重新效果。尽管已经努力改善了DKG的沟通，但由于各种挑战，实际的大规模部署仍未出现，包括在其对抗性情况下的大量计算和沟通（尤其是广播）开销。在本文中，我们为基于DLOG的加密系统提出了一个实用的DKG，即使面对最大程度的拜占庭节点，它即使在最大程度的拜占庭节点上也可以实现（Quasi）线性计算和每节点成本。此外，我们的协议可以防止自适应对手，这可能会破坏所有节点的一半。我们改进的关键在于将最昂贵的操作委派给一个任何信任小组，以及一组自适应安全技术。该组是随机采样的，由少数个体组成。人口只相信该小组中至少一个成员是诚实的，而不知道哪一个成员。此外，我们提出了一个通用变压器，即使参与者的权重不同，也使我们能够有效地部署常规分布式协议。此外，我们基于区块链和数据分散网络（例如IPF）引入了扩展的广播频道，以恒定大小的区块链存储为代价，可靠地广播任意大小。与巴比伦最近的检查点方法（奥克兰，2023年）相比，我们的比特币交易费用要小得多。我们的dkg导致Filecoin检查点机制的完全实例化，其中所有验证器（POS）区块链的所有验证者定期运行DKG和阈值签名，以在比特币上创建检查点，以增强POS链的安全性。对于2 12个验证者，我们的成本仅为巴比伦方法所产生的费用的0.4％。
可扩展和自适应保护任何信任的分布式密钥生成和全手检查点
经典分布式密钥生成协议（DKG）由于其在区块链中的广泛应用而被重新效果。尽管已经努力改善了DKG的沟通，但由于各种挑战，实际的大规模部署仍未出现，包括在其对抗性情况下的大量计算和沟通（尤其是广播）开销。在本文中，我们为基于DLOG的加密系统提出了一个实用的DKG，即使面对最大程度的拜占庭节点，它即使在最大程度的拜占庭节点上也可以实现（Quasi）线性计算和每节点成本。此外，我们的协议可以防止自适应对手，这可能会破坏所有节点的一半。我们改进的关键在于将最昂贵的操作委派给一个任何信任小组，以及一组自适应安全技术。该组是随机采样的，由少数个体组成。人口只相信该小组中至少一个成员是诚实的，而不知道哪一个成员。此外，我们提出了一个通用变压器，即使参与者的权重不同，也使我们能够有效地部署常规分布式协议。此外，我们基于区块链和数据分散网络（例如IPF）引入了扩展的广播频道，以恒定大小的区块链存储为代价，可靠地广播任意大小。与巴比伦最近的检查点方法（奥克兰，2023年）相比，我们的比特币交易费用要小得多。我们的dkg导致Filecoin检查点机制的完全实例化，其中所有验证器（POS）区块链的所有验证者定期运行DKG和阈值签名，以在比特币上创建检查点，以增强POS链的安全性。对于2 12个验证者，我们的成本仅为巴比伦方法所产生的费用的0.4％。
任何规模的空中力量 - 空军大学
担心这种意外并非毫无道理。小型无人驾驶车辆在抵消俄罗斯在乌克兰的巨大优势方面发挥了巨大作用，将为期三天的行动变成了持续两年半的僵局。在阿夫迪夫卡的一周时间里，乌克兰“无人机军团”夺取了 428 辆俄罗斯军车，摧毁了一个摩托化旅的装备，占该期间整个部队被毁物品总数的 53%。7 为了在赫尔松攻势期间渡过第聂伯河，乌克兰人首先猎杀敌方小型无人机 (sUAS) 的飞行员并摧毁敌方干扰器，然后拦截俄罗斯的补给站和增援部队，最后为乌克兰海军陆战队提供火力支援。远程无人机为乌克兰提供了对远程轰炸机机场和炼油厂进行战略攻击的手段，抵消了俄罗斯用作恐怖武器的 Shahed 无人机的攻击。8
操纵所有内容的补充材料
动作生成模块。我们使用以代理为中心或以对象为中心的方法生成每个动作。对于以对象为中心的动作生成，我们利用了NVIDIA的基础掌握预测模型M2T2 [1]进行选择和放置动作。对于6-DOF抓握，我们从单个RGB-D摄像头（在现实世界中）或多个摄像机（在模拟中）输入一个3D点云。该模型在任何可抓取的物体上输出一组掌握提案，提供6-DOF的抓取候选物（3-DOF旋转和3D-DOF翻译）和默认的抓地力关闭状态。对于放置操作，M2T2输出一组6-DOF放置姿势，指示在基于VLM计划执行Drop原始操作之前，最终效应器应在何处。网络确保对象在没有冲突的情况下稳定地定位。我们还设置了mask_threshold和object_threshold的默认值，以控制拟议的GRASP候选人的数量。提出了模板抓取姿势的列表后，我们使用QWEN-VL [2]通过使用机器翻译模型[3]提示当前图像框架来检测目标对象。此检测应用于来自不同相机的所有重新渲染观点或观点。然后，我们将这些帧连接到单个图像中，将每个子图像用右上角的数字注释。接下来，我们将带有几次演示的GPT-4V API调用，并且任务目标提示GPT-4V输出所选数量的视点，这些视点为采样抓取姿势提供了最无用的视图以实现子任务。使用选定的观点，我们通过将最终效果通过运动计划者移动到采样的抓握姿势来执行掌握。