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供应链安全的最终指南
但最重要的是，供应链威胁利用了我们今天使用的所有技术的基础的复杂信任网。每个设备，每个应用程序和每个云服务都是由不同实体制作的高度专业化，相互依存的作品集的集合。应用程序和服务由数十个组件，API和开源项目组成，每个项目经常都有数百个贡献者。这些应用程序和服务在服务器，交换机和笔记本电脑上运行，这些应用程序是由数百个物理组件（例如SSD，网络适配器，GPU，I/O设备，RAM，RAM，PCIE Controllers等）构建的。这些组件以自己的内部固件运行，同样取决于核心系统固件和芯片组，系统启动过程等。每当组织购买或使用“事物”时，他们实际上都在处理数十个事情。
在正确的地点提供正确的护理可以促进当地经济的发展……
俄勒冈健康与科学大学 (OHSU Health) 的数十个医疗点帮助患者靠近家和亲人，从而促进康复和情绪健康。它还让人们更接近工作地点、学校和当地企业——这些都是社区经济的重要因素。
cryptovision scinterface
功能强大且安全的智能卡中间件SCInterface将智能卡或令牌连接到几乎任何启用PKI的应用程序。这是一种用户友好且方便的通用中间件，支持数十个智能卡，虚拟智能卡，不同形式的安全令牌以及所有主要的台式操作系统。
低速风洞试验控制系统研究
校对测量，风洞试验中的动态试验。常规试验中的测量参数有平衡信号、升力、阻力、侧向力、偏航力矩、俯仰力矩、操纵面的各种铰力矩。平衡室压力、平衡室温度、模型底部压力、风洞总压、静压、总温、迎角：大概有十几个到二十几个参数。模型表面压力测量参数有几十个点到几个干点。风洞压力测量参数有几十个点到几百个规模。动态试验参数有脉动压力和各种交变振动信号。一般有十几个点到几十个点。 C 风洞测量原则 风洞实验数据质量的高低是通过实验数据不确定度大小的多少来评定的，数据不确定性的评定是整个风洞实验的关键我们在设计一个试验研究的过程，给出了风洞实验的研究流程以及影响实验数据不确定度的因素，做了以下工作： (1)风洞实验的目的和实验数据的不确定度分析，同时提出，在进行实验设计的同时，对实验数据的不确定度进行估计； (2)实验数据的不确定度分析贯穿于实验的整个过程； (3)实验数据的质量对于风洞实验具有“一票否决权”； (4)实验数据的不确定性分析与估计是实验报告的重要组成部分； (5)实验设计和测试系统的可靠性是保证实验数据质量的关键方面； (6)没有考虑空气的压缩性； (7)考虑了空气的压缩性。
对机器学习和深度...
可以削弱个人使用准确信息做出明智决定的能力，假新闻可能会以多种方式影响我们的生活。例如，经验证据表明，传播医疗保健谣言可能会使现有的大流行病恶化。同样，虚假的财务信息可能会误导投资者做出不良的投资决策并遭受资本损失。此外，捏造的科学主张可能会误导决策者，从而导致可能带来长期后果的不良选择。作为另一种常见的每日现象，欺骗性的产品评论可能会吸引客户进行不必要的购买。因此，确定虚假新闻的有效机制将是对其进行对抗的第一步，以减轻其社会和经济影响，并为数字时代的信息完整性提供急需的保障。Dozens of studies have used the following machine learning algorithms to detect fake news: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Passive-Aggressive Classifier (PAC), Stochastic Gradient Descent (SGD), Random Forest (RF), Naïve Bayes (NB), decision tree (DT), XGBoost (XGB), AdaBoost (AB), Gradient Boosting （GB）和K-Nearest邻居（KNN）。此外，过去的研究还使用了深度学习算法，例如BERT，长期记忆（LSTM），
