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在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
开发了用触发性毛细血管扩张和RAD3相关的抑制剂Camonsertib
摘要◥目的：Camonsertib是telangiectasiaandrad3相关（ATR）激酶的高度选择性和有效的抑制剂。剂量依赖性贫血是一种与阶级相关的目标不良事件，通常需要剂量改良。个体患者的发展危险因素的发展贫血因素使选择“单一大小” ATR抑制剂（ATRI）剂量（ATRI）剂量和时间表变得复杂，这可能导致低贫血风险的患者中最佳的最佳治疗剂量。我们评估了是否可以鉴定出贫血的早期预测因素，以最终告知个性化的剂量模型方法。患者和方法：基于临床前观察结果以及对人口相关贫血的机械理解，我们确定了在多变量线性回归建模工具中探索的几个潜在因素，用于预测治疗的第22天（周期2）。
不确定性意识到伪装对象检测中的人机合作
伪装的对象检测（COD）是识别在其环境中识别对象的任务，由于其广泛的实际应用范围很快。开发值得信赖的COD系统的关键步骤是对不确定性的估计和有效利用。在这项工作中，我们提出了一个人机协作框架，用于对伪装物体的存在进行分类，利用计算机视觉模型（CV）模型的互补优势和无创的脑部计算机界面（BCIS）。我们的方法引入了一个多视障碍，以估计简历模型预测中的不明显，利用这种不确定性在培训过程中提高效率，并通过基于RSVP的BCIS在测试过程中为人类评估提供了低信任案例，以实现更可靠的决策。我们在迷彩数据集中评估了框架，与现有方法相比，平衡准确性（BA）的平均平均提高为4.56％，F1得分的平均提高为4.56％。对于表现最佳的细节，BA的改善达到7.6％，F1分数为6.66％。对培训过程的分析表明，我们的信心措施和精度之间存在很强的相关性，而消融研究证实了拟议的培训政策和人机合作的有效性
2024 年 2 月 12 日 052-COM-1361 伪装自己和......
绩效衡量标准 允许 不允许 N/A 1. 在整个伪装行动中应用伪装原则。 a. 采用逼真的伪装。 b. 应用伪装运动技术。 c. 打破常规形状。 d. 通过遮盖或移除可能反射光线的物品来减少可能的反光。 e. 与周围环境混合颜色，或至少确保颜色与背景不形成对比。 f. 采用噪音控制。 2. 伪装您暴露的皮肤。 a. 使用油漆棒遮盖皮肤油脂，即使您的皮肤很黑。 b. 在脸上涂漆时使用表格 052-COM-1361-1 中的颜色图表。 c. 用深色涂高、有光泽的区域（前额、颧骨、鼻子、耳朵、下巴）。 d. 用浅色涂低、阴影区域（眼睛周围、鼻子下方和下巴下方）。在颈后、手臂和手部裸露的皮肤上涂上不规则的图案。 3. 伪装您的制服和头盔。 a. 卷起您的袖子并扣上所有纽扣。 b. 将树叶、草、小树枝或 LCSS 碎片贴在您的制服和头盔上。 c. 穿着未上浆的 ACU。 d. 更换过度褪色和磨损的 ACU，因为伪装效果已丧失。 4. 伪装您的个人装备。 a. 遮盖或移除闪亮的物品。 b. 固定移动或佩戴时会发出嘎嘎声或噪音的物品。 c. 使用天然物品和/或 LCSS 破坏大型和笨重装备的形状。 5. 维护伪装。 a. 当天然伪装失效并失去效力时更换它。 b. 当伪装褪色时更换它。 c. 更换伪装以适应不断变化的环境。
传感器数据保护通过整合区块链和伪装的网络物理制造系统中的加密
传感技术的进步可以从制造系统中收集有效的数据来监视和控制。此外，随着物联网（IoT）和信息技术的快速发展，越来越多的制造系统变得启用了网络，从而有助于实时数据共享和信息交流，从而显着提高了制造系统的功能和效率。但是，支持网络的环境可能会在数据和信息共享过程中构成具有网络物理攻击风险高的传感器数据。指定的是，网络物理攻击可以针对制造过程和/或数据传输过程，以使传感器数据恶意篡改传感器数据，从而导致错误警报或监测中异常检测的失败。此外，网络物理攻击也可以在无授权的情况下实现非法数据访问并导致关键产品/过程信息的泄漏。因此，开发一种有效的方法来保护数据免受这些攻击的影响至关重要，以便可以在支持网络的环境中确保制造系统的网络物理安全性。为了实现这一目标，本文提出了一种综合区块链启用的数据保护方法，该方法利用了凸轮的不对称加密。提出了一项现实世界中的案例研究，该案例研究介绍了添加剂制造中收集的传感器数据的网络物理安全性，以证明该方法的有效性。[doi：10.1115/1.4063859]结果表明，可以在相对较短的时间内检测到恶意篡改（小于0.05 ms），并且未经授权的数据访问的风险也大大降低。
昼夜和夜间环境中的热伪装衣服
摘要。本文显示了通过使用两个针织织物服装原型在海滩环境中热伪装人体的人体的可能性。最初是基于首先了解在红色成像摄像头的重点下的个人行为而开发的概念设计过程。在两种环境中的某些位置/透视上观察模型的热伪装进行的热测试，可以同时运行不同的溶液，同时引入服装的变化。用铜颜料打印和使用聚酯针织织物中的缝合结构的拼布发挥了决定性作用，以捕获旨在伪装效果的热图像的热颜色。
“迷彩经济” 的增长和 9/11 后战争的商业化
近二十年来，政府官员、私营公司和保守派智库一直宣扬军事承包商可以降低成本，但实际上，军事承包的增长——我称之为“迷彩经济”——实际上增加了这个国家军事行动的总体成本。之所以称之为迷彩经济，是因为美国政府利用军事商业化（通常被错误地称为“私有化”）作为伪装，掩盖了美国 9/11 后战争的真实财务和人力成本。至于人力成本，2019 年，美国承包商有 53,000 名，而美国在中东的军队有 35,000 名。自 2001 年美国入侵阿富汗以来，估计已有 8,000 名美国承包商死亡，此外还有约 7,000 名美国士兵死亡。2
莱克县分院 - Camosy 建筑
在《职业安全与健康法》（OSHA）颁布之前，大多数建筑工人都是在经验丰富的工人的监督下，在工作中学习技能。如今，建筑工人接受的有关建筑主题的额外培训更加正式，通常在教室或受控的工地环境中进行。幸运的是，我们在这个领域有很多极好的安全培训机会。几个工会已经为其成员建立了培训中心。许多（如果不是全部）承包商协会定期就个人安全主题进行培训。Camosy Construction 在我们的总部举办培训课程，培训主题是我们认为对我们面临的风险很重要的主题，我们举办“10 小时”和“30 小时”的正式 OSHA 课程。许多保险公司为我们举办了有价值的研讨会，解释了他们从众多客户公司中看到的“最佳实践”。此外，我们非常幸运能够在芝加哥建筑安全委员会 (CCSC) 附近工作，该委员会位于伊利诺伊州希尔赛德。CCSC 全年开设各种安全相关课程，最近还通过互联网增加了某些主题的免费在线培训课程，未来还将计划开设更多主题。现在我们可以选择在家里舒适的椅子上学习。我相信