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导航，机器人技术和抓斗
On-On-On-On-Orbit服务（OO）包括一系列服务类型，以增加卫星的寿命及其性能，并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
美国陆军航空电子设备数字化和开放式架构
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人工智能对建筑和智能建筑环境有影响：
论文类型：审查论文本研究探讨了人工智能（AI）在设计和管理可持续城市环境中的变革性作用。通过全面的文献综述，我们研究了AI，可持续建筑，智能城市，城市规划和能源效率等主题，选择了对AI对建筑环境的影响的重要见解的文章。该研究强调了AI驱动的创新（包括数据驱动的决策，能源优化和预测性维护）如何增强城市基础设施的功效，弹性和可持续性。案例研究表明，AI对节能建筑设计，智能材料选择以及智能城市系统（例如交通管理，水分配和废物管理）的影响。AI驱动的工具，例如生成设计和预测分析，使建筑师和城市规划师能够创建适应性，资源效率的解决方案，以应对全球城市化和气候挑战。然而，仍然存在诸如数据互操作性，道德问题和计算要求之类的挑战。尽管有这些局限性，AI仍准备为可持续的城市发展树立新的基准，从而促进灵活，生态友好的生态系统。AI具有重新定义城市设计和管理的巨大潜力，为全球城市挑战促进了创新，可持续的解决方案。
在精细的...
在2021年，美国有182,520例脑和中枢神经系统（CNS）癌症和2024年的25,400例新病例。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。 这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。 通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。 经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。 在脑膜瘤（P = 0.013）和垂体肿瘤（p = 0.015）的分类精度中观察到在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。 SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。 然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。 未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。
基于区块链和FHIR
抽象的个人健康记录（PHR）将使患者有能力在质量医疗保健方面发挥积极作用，并获得常规检查和自我保健管理的访问权限。有必要以更广泛的规模确定成功设计，实施和采用PHR的安全性，隐私和互操作性问题。但是，这是在医疗保健领域同时实现互操作性，安全性和隐私性的最大挑战之一。健康级别7（HL7）国际标准机构正在努力为医疗保健信息系统提出互操作性标准。但是，需要将隐私和安全性纳入系统设计和实施中。这项工作着重于使用区块链设计符合HL7的PHR，这是一种分布式分类帐数据存储机制。本文的范围仅限于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）的许多核心功能要求。区块链对这些要求的PHR模型应用程序提出了基本系统体系结构。几种工具支持HL7标准家族的符合FHIR的开发。我们分析了基于区块链的PHR及其在域中的数据共享服务，以集成FHIR和区块链技术。目的是通过设计可互操作的可互操作性共享数据，例如医生和保险公司等不同保管人的数据来共享患者的数据，以促进卫生服务。同时，通过使用Python的Python在开源工具Spyder IDE中使用Python来创建概念证明。
土木工程结构工程。使用架构
•秋季：研究项目（10） +案例研究（10） +定量方法（5） +一个选项模块（5）•春季：研究项目（10） +高速公路工程（5） +专业工程（5） +一个（10）或两个选项模块（5）
人工智能
摘要：这篇综合文章探讨了DevSecops Workflows中零信任体系结构（ZTA）的实现，重点关注其在云本地环境中的应用。该研究研究了ZTA的基本原理，将其与传统的以外围为中心的安全模型进行了对比，并在现代软件开发实践的背景下深入研究了其相关性。通过研究关键挑战，例如周边溶解，动态工作量和身份复杂性，该研究提供了对组织采用ZTA时面临的障碍的见解。本文对ZTA实施的最佳实践进行了详细的分析，包括持续监控，基于身份的访问控制，微分细分策略和全面的加密策略。此外，它强调了持续学习和适应性在保持有效安全姿势方面的重要性。通过案例研究和对现实世界情景的检查，该研究突出了成功的ZTA实施，并为从业者提供了宝贵的经验教训。本文还考虑了AI，机器学习，边缘计算和不断发展的监管景观对ZTA的潜在影响，还探讨了未来的方向。通过综合当前的研究和行业实践，本文在DevSecops中提供了ZTA的整体视图，为从业者和研究人员提供了可行的见解，以增强日益复杂和分布式云的生态系统的安全性。关键字：零信任体系结构（ZTA），DevSecops，云本地安全性，微分段，连续身份验证
零信任体系结构在现代网络安全中的作用...
摘要。网络威胁的复杂性和复杂性日益增加，使传统的基于周边的安全模型不足以保护现代数字基础架构。零信任体系结构（ZTA）已成为一种变革性的网络安全框架，该框架以“永不信任，始终验证”的原则运作。与依靠隐式信任的常规安全模型不同，ZTA执行严格的身份验证，持续监视，最小特权访问和微分割以减轻与未经授权访问和威胁横向移动相关的风险。通过整合人工智能（AI），机器学习（ML）和行为分析等技术，零信任可以增强威胁检测，减少攻击表面并确保跨云，本地和混合环境的主动安全姿势。本文探讨了零信任体系结构的核心原则，实施策略和利益，以及其网络安全方面的挑战和未来趋势。此外，它强调了现实世界中的应用和案例研究，这些应用程序证明了ZTA在保护关键资产免受高级网络威胁的有效性。通过采用零信任方法，组织可以显着提高网络攻击的韧性，并确保在不断发展的威胁格局中进行强大的数据保护。