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数据管理计划 (DMP) - 开放科学
为了改进研究数据管理 (RDM) 实践，全球越来越多的资助机构要求提交和/或接受资助申请的研究人员提供数据管理计划 (DMP)。在开放科学的背景下，数据共享和重用的概念变得越来越重要。Science Europe 最近发布了一份关于研究数据管理的“指导文件”，强调了其对不同的欧洲研究执行组织 (RPO) 和研究资助组织 (RFO) 1 的重要性。DMP 通常会说明哪些数据将作为研究项目/计划的一部分创建，并提供最适合数据性质和可能需要应用的限制的共享和保存计划。2. FRS-FNRS 数据管理计划
DMP：JAM F.#2019R01707 美国地区......
2 AES 是美国出口商用来向美国人口普查局以电子方式申报国际出口（称为电子出口信息 (EEI)）的系统，以帮助编制美国出口和贸易统计数据。此信息还与美国商务部工业和安全局、美国国务院国防贸易管制局和其他参与监控和验证美国出口的联邦机构共享。美国法律规定，任何需要有效出口许可证或分类商品价值超过 2,500 美元的国际货运都必须通过 EEI 申报在 AES 中登记。未能进行 EEI 申报或在 AES 的 EEI 申报中提供虚假或误导性信息违反了 13 USC § 305。
dmp：jam/crh/ms/sac f。 ＃2019R01707美国区...
2个省省已被商务部确定为“电子计算和信息系统（Elvis），又称A.股票公司研发中心筹码；和科学生产中心猫王”，并由财政部作为“ ELVEES RENSEDES开发中心JSC，又名弹出R和D Center JSC;又称ELVEES研发中心JSC;又称股票公司科学和生产中心电子计算和信息系统；又称JSC SPC猫王。”
v22-05-指南概要概要用于更新DMP糖尿病类型1-初步报告 - 版本1.0
本报告是在外部专家的参与下创建的。处理研究所的科学研究命令的外部专家符合第139b条的规定（3号2社会法规 - 第五本书 - 法定健康保险“与利益的利益，订单机构，尤其是制药行业和医疗设备行业的所有关系，包括赠款的类型和数量”。该研究所收到了专家的填写的“披露关系的表格”。该信息由研究所的机构进行评估，专门为评估利益冲突评估。没有发现危害处理此命令的技术独立性的利益冲突。
基于 DMP 的受扰场景下机器人与人类之间的反应式交接
摘要 交接看似简单，但需要双方共同协调，这通常在动态协作场景中发生。实际上，人类能够适应并响应其伙伴的运动，以确保在受到干扰或中断的情况下无缝交互。然而，关于机器人交接的文献通常考虑的是简单的场景。我们提出了一种基于动态运动原语的在线轨迹生成方法，以实现机器人在受干扰场景中的反应性行为。因此，机器人能够适应人类的运动（如果交接中断，机器人会停止，同时在伙伴轨迹受到轻微干扰的情况下继续前进）。进行定性分析，以证明所提出的控制器在不同参数设置和非反应性实现下的能力。该分析表明，具有反应性参数设置的控制器产生的机器人轨迹在受到干扰的情况下可以被视为更加协调。此外，我们还对参与者进行了一项随机试验，以验证该方法，方法是通过问卷调查评估受试者的感知，同时测量任务完成情况和机器人空闲时间。事实证明，我们的方法可以显著提高交互的主观感知，并且在分析的两组参数之一下，任务性能指标没有出现统计上显着的下降。本文代表了在交接任务中引入明确考虑扰动和中断的反应控制器的第一步。
妊娠期糖尿病与围产期抑郁症的关系
目的：糖尿病常与抑郁症有关，这两种疾病都是妊娠期常见的并发症。然而，关于妊娠期糖尿病 (DMP) 与围产期抑郁症 (PND) 之间关系的研究结果并不一致。因此，本研究旨在前瞻性的基于人群的队列中探讨 DMP 与 PND 之间的关联。方法：从生物学、情感、压力、成像和认知研究中确定年龄为 18 至 48 岁的女性 (n = 4459)。DMP 的诊断基于医疗记录中的国际疾病分类代码 O24，并分为孕前糖尿病、妊娠期糖尿病或未指明的糖尿病。使用心理测量工具、临床访谈和/或登记数据评估 PND，并将其分为产前抑郁症或产后抑郁症。多变量逻辑回归用于研究 DMP 与产前和产后抑郁症之间的关联。用多变量线性回归分析了DMP与产前和产后持续抑郁评分之间的关联。结果：在4459例妊娠中，949例妇女患有产前抑郁症（21.2%），1123例妇女患有产后抑郁症（25%）。DMP的患病率为1.2%。与没有DMP的妇女相比，患有DMP的妇女患产后抑郁症的几率高出两倍。虽然DMP与产前抑郁症之间没有关联，但DMP与较高的产前抑郁评分有关。结论：我们的研究表明DMP与PND之间存在关联，在筛查高危人群时，这可以被视为一个风险因素。关键词：妊娠期糖尿病、妊娠期糖尿病、妊娠前糖尿病、围产期抑郁症、产前抑郁症、产后抑郁症。
Gofetch：使用数据内存依赖的预摘要
微构造的侧通道攻击动摇了现代处理器设计的基础。针对这些攻击的基石防御是为了确保关键安全计划不会使用秘密依赖数据作为地址。简单：不要将秘密作为地址传递给，例如数据存储器说明。然而，发现数据内存依赖性预定器（DMP）（DMP）（将程序数据直接从内存系统内部转换为地址）质疑该方法是否会继续保持安全。本文表明，DMP的安全威胁要比以前想象的要差得多，并使用Apple M-Series DMP证明了对关键安全软件的首次端到端攻击。对我们的攻击进行了探讨，这是对DMP的行为的新理解，该行为表明Apple DMP将代表任何受害者计划激活，并试图“泄漏”任何类似于指针的缓存数据。从这种理解中，我们签署了一种新型的输入攻击，该攻击使用DMP对经典的经典恒定时间实现（OpenSSL Diffie-Hellman键交换，GO RSA解密）和后Quantum Cryptogragra-Phy（Crystals-kyber-kyber-kyber and Crystals-dilith）进行端到端的键提取。
Gofetch：使用数据内存依赖的预摘要
微构造的侧通道攻击动摇了现代处理器设计的基础。针对这些攻击的基石防御是为了确保关键安全计划不会使用秘密依赖数据作为地址。简单：不要将秘密作为地址传递给，例如数据存储器说明。然而，发现数据内存依赖性预定器（DMP）（DMP）（将程序数据直接从内存系统内部转换为地址）质疑该方法是否会继续保持安全。本文表明，DMP的安全威胁要比以前想象的要差得多，并使用Apple M-Series DMP证明了对关键安全软件的首次端到端攻击。对我们的攻击进行了探讨，这是对DMP的行为的新理解，该行为表明Apple DMP将代表任何受害者计划激活，并试图“泄漏”任何类似于指针的缓存数据。从这种理解中，我们签署了一种新型的输入攻击，该攻击使用DMP对经典的经典恒定时间实现（OpenSSL Diffie-Hellman键交换，GO RSA解密）和后Quantum Cryptogragra-Phy（Crystals-kyber-kyber-kyber and Crystals-dilith）进行端到端的键提取。
