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基于云的风险和保护的潜在方面
摘要：这项研究深入研究了与云技术相关的安全问题，这危害了我们存储在云中的数据的安全性。尽管它提供了便利的功能，但云技术的广泛采用却大大增加了暴露和对安全威胁的脆弱性。尽管通常认为云技术是安全的，但它仍然包含用户必须保持警惕的固有安全风险。用户对这些风险的认识水平对于缓解潜在的安全漏洞和保护敏感信息至关重要。对云安全措施进行的充分培训和教育可以使用户有能力做出明智的决定，并采取积极的步骤来保护其数据。云环境中的安全事件可能会带来深远的后果，不仅会影响个人用户，还影响组织及其利益相关者。因此，用户需要了解新兴的安全威胁并实施最佳实践，以最大程度地减少其风险的影响。云服务提供商和用户之间的协作工作对于不断改善安全措施并适应不断发展的网络威胁是必要的。通过培养安全意识和主动风险管理的文化，我们可以更好地保护我们的数据并最大程度地利用云技术的好处。关键字：云计算，安全风险，数据存储，安全意识，网络安全。1。简介
基于能力的问题第八类科目
他学校墙上的绿色斑块。他向老师询问了绿色斑块的情况。老师澄清了那个学生的疑问。现在他能够识别出属于绿色斑块的生物群。在你看来，绿色斑块最有可能是-（用铅笔涂上正确的颜色）-
基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
Thinksystem Intel E610 10GBASE-T以太网适配器
TCP/UDP分割卸载TSO交织以减少延迟数据中心桥接（DCB），IEEE符合增强传输选择（ETS）-802.1QAZ基于基于优先级的流量控制（PFC）-802.1QBB速率限制量per TxQ) IPv6 Support for IP/TCP and IP/UDP Receive Checksum Off load Fragmented UDP Checksum Off load for Packet Reassembly Message Signaled Interrupts (MSI) Message Signaled Interrupts (MSI-X) Interrupt Throttling Control to Limit Maximum Interrupt Rate and Improve CPU Use Rx Packet Split Header Multiple Rx Queues (RSS) Flow Director Filters: up to 32 KB通过哈希过滤器或最多8 kb的完美匹配过滤器数量RX队列：每端口排队128个端口TCP TCP计时器中断lesise slove Ordering
使用ACEOFBases Target预测对DNA变体进行DNA变体的精确体内功能分析
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2021年7月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.07.26.453883 doi：biorxiv preprint
基于大脑的身份验证
在本研究中，我们报告了一项现场测试，我们询问是否有可能提供可扩展的、商业级的基于大脑的身份验证解决方案，而目前可用的头戴式设备都是如此。2020 年秋季，居住在美国各地的 62 名参与者在一周内完成了四 (4) 次在家会议。每次会议中有六 (6) 次身份验证事件，包括快速呈现图像 (10Hz)，参与者观看 10 秒钟，同时用现成的脑信号测量头带记录他们的脑信号。脑信号的非平稳性质，以及信号来自大脑中数百个对环境作出反应的同时发生的过程的叠加这一事实，使得数据在时间上独一无二、不可重复且不可预测。即使参与者观看相同的刺激，我们也发现没有两个时间段是相同的（图 4B），而且，没有两个时间段的组合是相同的。我们发现，不同会话中人与人之间（参与者内）的差异非常显著，但稳定的过程似乎是信号复杂性和非平稳性的基础。我们展示了一种简化的基于大脑的身份验证系统，该系统可以捕获参与者在家中可区分的信息，具有可靠的商业级性能。我们得出结论，非侵入式测量的脑信号是生物识别身份验证的理想选择，尤其是对于耳机和 AR/VR 设备等头戴式设备而言。
纳米电子电路中基于学习的基于学习的故障检测
在纳米电子的快速前进的领域中的摘要，确保电路的鲁棒性对于可靠的性能至关重要。这项研究解决了使用深度学习技术在纳米电子电路中有效检测有效故障检测的关键需求。引言概述了纳米电子电路的增加的复杂性以及对断层易感性的相应上升，这强调了高级故障检测机制的必要性。手头的问题涉及在高度紧凑和复杂的纳米电子电路中识别断层的固有挑战，在这些断层中，传统的故障检测方法通常不足。突出了研究差距，强调缺乏根据纳米电子的特定挑战量身定制的可靠故障检测解决方案。为了弥合这一差距，我们的方法利用了深度学习的力量，采用神经网络来学习复杂的模式，指示纳米电子电路中的故障。该方法涉及开发一个综合数据集，该数据集可捕获各种故障场景，从而确保模型对现实情况的适应性。使用此数据集对神经网络进行了训练，从而可以辨别出信号潜在故障的微妙变化。结果介绍了提出的基于深度学习的故障检测系统的功效，与传统方法相比，准确性有显着提高。该系统不仅以高精度识别已知的故障，而且还具有出色的检测新故障的能力，展示了其对纳米电子电路体系结构不断发展的适应性。关键字：纳米电子，故障检测，深度学习，神经网络，鲁棒性
-1-亚洲需求的金融（NBF）投资...
亚洲最不发达国家：孟加拉国，不丹，柬埔寨，老挝，尼泊尔，尼泊尔，帝摩尔遗嘱倡议始于培训研讨会，旨在为利益相关者提供有效的气候财务治理所需的知识和技能。在这些研讨会之后，国家代表制定了针对培训期间确定的区域优先事项的目标干预措施。通过与国家代表和潜在的实施机构的磋商，这些概念得到了完善，以应对特定的区域挑战和机遇。NBF倡议的目标是帮助各国确保实现其气候野心所需的融资。NBF投资论坛是将项目创意与实施其实施所需的财务资源联系起来的平台。2024年11月28日至29日在韩国首尔举行的NBF亚洲投资论坛，由联合国气候变化框架公约（UNFCCC）和大韩民国经济和财务部共同组织，促进了美国自利汇代亚洲和亚裔地区的政府代表之间的直接直接参与，来自LDC Asia and Asean地区，实施代理和潜在的投资。论坛强调了NBF倡议下开发的气候变化项目的管道，促进了伙伴关系和投资机会，以加速这些地区的气候行动和可持续发展。区域管道开发过程