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卓越环境创新战略配置
摘要 有效的气候变化行动涉及公司在确保子孙后代的长期人类和社会福祉方面必须发挥的关键作用。在我们的研究中，我们提供了一种更全面、更包容、更全面的方法来应对环境创新 (EI) 的挑战，该方法使用一种新颖的方法来确定参与卓越 EI 战略的公司的相关配置。提出了一个概念框架，该框架确定了 EI 的六组驱动特征和两组有益结果，所有这些特征本质上都是相互矛盾的。我们的分析采用了互补而非对立的观点。通过模糊集比较分析 (fsQCA) 和后 QCA 程序分析了 ICT 价值链中 65 家公司的数据集。结果表明，在几种情况下都可以实现卓越的 EI 战略。具体而言，经过仔细检查，出现了两个主要配置组，称为技术环境创新者和组织环境创新者。
confmask：通过匿名化启用隐私配置共享
现实世界网络配置在网络管理和研究任务中起着至关重要的作用。虽然有价值，但由于业务和隐私问题，十个数据持有人犹豫不决。现有方法不足以隐藏可以从拓扑和路由路径等配置中推断出的隐式信息。为了解决这个问题，我们提出了Confmask，这是一个新颖的框架，旨在系统地匿名网络托管和配置中的路由路径。我们的方法应对关键隐私，实用性和可扩展性挑战，这是由于不同数据集和复杂的路由协议之间的强烈依赖性而产生的。我们的匿名算法可扩展到大型网络，并有效地降低了匿名风险。更重要的是，它维护着必不可少的网络属性，例如可达性，航向和多路一致性，使其适用于广泛的下游任务。与现有的DataPlane匿名算法（即Nethide）相比，Confmask减少了原始网络和匿名网络之间的75％规范差异。
配置操纵计划的空间距离字段
摘要 - 签名的距离字段（SDF）是机器人技术中流行的隐式形状表示形式，提供有关对象和障碍物的几何信息，形式可以很容易地与控制，优化和学习技术相结合。最常使用SDF来表示任务空间中的距离，这与我们在3D世界中感知到的距离熟悉的概念相对应。但是，可以在数学上使用SDF在其他空间中，包括机器人配置空间。对于机器人操纵器，此配置空间通常对应于机器人的每个关节的关节角度。在机器人计划中习惯表达出配置空间的哪些部分与障碍物相撞，但将此信息视为配置空间中的距离字段并不常见。在本文中，我们演示了在机器人配置空间中考虑SDF进行优化的潜力，我们称之为配置空间距离字段（或简称CDF）。与在任务空间中使用SDF相似，CDF提供了有效的关节角距离查询并直接访问衍生物（关节角速度）。大多数方法将整体计算分为任务空间中的一部分，然后是配置空间中的一部分（评估任务空间的距离，然后使用逆运动学的计算操作）。相反，CDF允许以统一的方式通过控制，优化和学习问题来利用隐式结构。特别是，我们提出了一种有效的算法来计算和融合CDF，可以推广到任意场景。也提出了使用多层感知器（MLP）的相应神经CDF表示，以获得紧凑而连续的表示，同时提高计算效率。我们通过平面避免示例来证明CDF的有效性，以及在逆运动学和操纵计划任务中使用7轴的Franka机器人。项目页面：https：//sites.google.com/view/cdfmp/home
SAP基构型-SNC/SSO和RFC
Changes with Release 1.4.3................................................................50 Changes with Release 1.3.9................................................................51 Changes with Release 1.3.8................................................................52 Changes with Release 1.3.4................................................................53 Changes with Release 1.3.3 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Bibliography.................................................................................................................58 Terminology.................................................................................................................59 Abbreviations...............................................................................................................61 Keywords .....................................................................................................................62 Index............................................................................................................................63
Dell PowerScale SyncIQ：架构、配置和注意事项
简单直观的基于 Web 的用户界面允许管理员轻松组织 SyncIQ 复制作业速率和优先级，以匹配业务连续性优先级。通常，SyncIQ 重复作业被定义为保护灾难恢复计划中每个主要恢复点目标 (RPO) 所需的数据。例如，管理员可以选择每 6 小时同步一次客户数据，每 2 天同步一次人力资源数据，等等。可以根据业务关键性配置目录、文件系统甚至特定文件以进行更频繁或更少频率的复制。此外，管理员可以创建需要保留的非当前数据的远程存档副本，从而回收生产系统中的宝贵容量。
认证报告-网络设备和 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 的 PP 配置
网络设备和 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 的 PP 配置结合了网络设备协作保护配置文件版本 2.2e 和 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 的 PP 模块版本 1.1 的要求。因此，PP 配置将通用网络设备的安全要求与提供 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 功能的网络设备的安全要求相结合。PP 配置的使用方式与 PP 相同，并在 CCRA 中被识别为 PP。网络设备和 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 的 PP 配置需要完全一致。 PP-Configuration 评估已由 atsec information security AB 于 2024-01-04 完成，与 BIG-IP Version 16.1.3.1（包括 SSLO）的产品评估同时进行，并作为其独立部分，SSLO 声称符合 PP-Configuration。评估根据通用标准 3.1 版第 5 版、IT 安全评估通用方法 3.1 版第 5 版以及 CC 和 CEM 附录 - 精确一致性、基于选择的 SFR、可选 SFR、CCDB（2017 年 5 月）的要求进行。评估根据保证等级 ACE 和保证组件 APE_INT.1、APE_SPD.1、APE_OBJ.2、APE_ECD.1 和 APE_REQ.2 中的要求进行。 atsec information security AB 是瑞典通用标准评估和认证计划下经授权的通用标准评估机构。atsec information security AB 还根据通用标准的 ISO/IEC 17025 获得了瑞典认证机构的认可。认证机构通过审查评估报告中的所有工作单元来监控评估人员的活动。认证机构确定评估结果符合通用标准和通用方法的要求。
共享电池配置技术简介
文档日期：2024年3月，本文档涵盖了使用Safant Power Storage 20系统共享电池安装的物理安装和配置步骤。有关更多信息，请致电1（800）583-7389或877-Savant5与Savant支持联系。此文档适用于以下HW型号：逆变器：PS-INV-122.5KW-100A-00（及向上）电池：PS20-BATT-ENCL-00（＆UP）
ISIT-QA：在硅成像试验中，评估了多个扫描仪的低计量定量SPECT方法 - 223 RA-BAS的准直仪配置
个性化的基于剂量的治疗计划需要准确且可重复的非侵入性测量，以确保安全性和有效性。使用SPECT估算剂量是可能的，但对于α（A） - 粒子 - 由于复杂的G-发射光谱，极低的计数以及各种跨扫描仪 - 扫描仪 - 少量的杂物构造而进行的，发射放射性药物治疗（A -RPT）。Through the incorporation of physics-based considerations and skipping of the potentially lossy voxel-based recon- struction step, a recently developed projection-domain low-count quantitative SPECT (LC-QSPECT) method has the potential to provide reproducible, accurate, and precise activity concentration and dose measures across multiple scanners, as is typically the case in multicen- ter settings.为了评估这一潜力，我们进行了一项硅成像试验，以评估基于223 RA的A-RPT的LC-QSPEPT方法，该试验概括了患者和成像系统的变异性。方法：一项虚拟成像试验，名为《硅成像试验》中的量化精度（ISIT-QA）的虚拟成像试验的设计旨在评估在多个扫描仪中LC-Qspect方法的性能的目的，并将其与基于常规的重建量化量化方法进行比较。在这项试验中，我们模拟了280例现实的虚拟虚拟患者患有骨 - - 抑制前的前列腺癌，并用基于223 RA的A-RPT治疗。该试验是使用9个模拟SPECT扫描仪 - 准直仪配置进行的。最后，在测试 - 重测研究中评估了该方法的可重复性。该试验的主要目的是通过计算LC-QSPECT来评估多个扫描仪 - 准直仪配置的剂量估计值的可重复性，通过计算类内相关系数。此外，我们比较了可重复性，并评估了两种考虑的量化方法在多个扫描仪 - 准直仪配置方面的准确性。结果：在这项试验中，使用268 223 RACL 2治疗的虚拟前列腺癌患者（共2,903个病变）评估LC-QSPECT。lc-qspect提供了9个扫描仪 - 准直仪配置的剂量估计值（类内相关系数。0.75）和高精度（恢复系数的集合平均值范围为1.00至1.02）。与常规重建 -
自己面对现实：基于LLM的两阶段策略，通过日志本地化配置错误
可配置的软件系统容易出现配置错误，从而对公司造成了重大损失。但是，由于庞大而复杂的配置空间，诊断这些错误是具有挑战性的。这些错误对经验丰富的维护者和新的最终用户都构成了重大挑战，尤其是那些无法访问软件系统源代码的挑战。鉴于大多数最终用户很容易访问日志，因此我们进行了一项初步研究，以概述利用日志在本地化配置错误中的挑战和机会。基于初步研究中获得的见解，我们提出了一种基于LLM的两阶段策略，以最终用户根据日志本地化根本原因配置属性。我们进一步实施了一个工具，LogConfiglocalizer与上述策略的设计保持一致，希望通过日志分析协助最终用户应对配置错误。据我们所知，这是基于大语言模型（LLMS）和日志的最终用户的根本原因配置属性的第一项工作。我们通过LogConfiglocalizer评估了有关Hadoop的拟议策略，并以99的平均准确性证明其效率。91％。 此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。 此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。 CCS概念91％。此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。CCS概念