XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEll
“这非常非常奇怪”：一起民事诉讼揭露了艾伦·格林伯格案的新细节，她被刺 20 刀致死，被裁定为自杀
全国自杀预防热线提供 150 多种语言的帮助。请致电 1-800-273-8255 或发送短信 HELLO 至 741741。西班牙语，品牌 1-888-628-9454。如果您是聋人或听力障碍者，请致电 1-800-799-4889。费城自杀与危机中心提供有关抑郁、自残、绝望、愤怒、成瘾和关系问题的指导和评估，电话是 215-686-4420。退伍军人危机聊天电话是 1-800-273-8255，短信是 838255。特雷弗项目为 25 岁及以下的 LGBTQ+ 青年提供危机支持。请致电 1-866-488-7386，发送短信 START 至 678678，或开始聊天。
新埃伦顿市综合规划 2020-2030
简介 1994 年南卡罗来纳州地方政府综合规划授权法案要求所有使用分区或土地使用控制的地方政府部门完成和采用综合规划。法律要求由当地公民组成的独立委员会（规划委员会）作为管理机构的咨询委员会，负责制定和采用规划。规划过程的目标是编制社区历史和现有状况和趋势的清单，并制定有关社区成长和发展的目标和目的。这些目标和目的传达了建议的地方政府政策方向。综合规划过程包括三个独立但同样重要的步骤。第一步旨在提供事实清单并对社区问题进行根本分析。对现有状况的描述将用于规划过程的后续决策。在清单编制过程中，将分析来自社区的基本信息和统计数据，以确定历史趋势和当前状况，并发现城市中的潜在问题或机会。在规划过程的第二步，通过分析社区的历史和现有状况，确定社区的需求和目标。在此步骤中，规划委员会决定在第一步中遇到的哪些趋势或问题足够重要，值得地方政府进一步关注或采取行动。一旦确定了这些问题，就必须确定社区的总体目标。规划过程的最后一步是制定实现城市目标的行动计划。该实施策略确定了地方政府为实现确定的目标而要执行的具体活动、计划或政策。该计划对九个不同的要素进行了盘点和分析，以确定南卡罗来纳州新埃伦顿市的需求和未来发展战略。这些要素包括人口、经济状况、自然资源、历史和文化资源、住房、交通、社区设施、优先投资领域和土地使用。最终，综合计划应作为政策制定者的指南，制定一致且合理的解决方案，以促进计划的目标。社区成长和发展以及随后制定的政策应根据综合计划的实施策略制定。
使用区块链分析来降低风险 - Elliptic
例如，俄罗斯可以将加密资产挖矿视为收入来源。该国可能会利用其巨大的能源储备来筹集资金或支付进口费用——就像伊朗一样，Elliptic 估计伊朗可能从比特币挖矿中获得了高达 10 亿美元的收入。俄罗斯还可能效仿朝鲜，通过网络犯罪获取加密资产。朝鲜曾利用黑客攻击和盗窃从交易所平台窃取加密资产——窃取了价值高达 10 亿美元的加密货币。随着人们越来越担心俄罗斯将升级针对欧洲和美国的网络犯罪，该国可能会通过黑客攻击或勒索软件等犯罪手段获取加密货币并筹集资金。俄罗斯受制裁的个人和实体还可以利用不合规或同谋的交易所服务来获取加密资产并逃避银行限制。 2021 年秋，美国财政部外国资产控制办公室 (OFAC) 制裁了加密资产交易所 SUEX 和 Chatex，这两家交易所参与为俄罗斯勒索软件团伙洗钱数亿美元。俄罗斯企业或指定的俄罗斯个人及其家人可能会寻求类似的同谋和不合规交易所将资金转移到银行系统之外。使用这些代理可能会破坏迄今为止实施的制裁措施的有效性。在这种瞬息万变的情形下，美国和其他国家也很有可能
学校概况 - 艾略特国际事务学院
我们继续推进对国际事务多样性、公平性和包容性的承诺。在 2020-2021 学年，除了 20 多个展示外交政策多元化观点的活动外，我们还启动了第一个包容性卓越周。为期三天的虚拟聚会涵盖了从亚裔美国人和政治隐形到包容性教学战略建设以及国际事务中的拉丁裔和西班牙裔社区等各种讨论。特邀演讲者包括国防部长人力资本、多样性、公平性和包容性高级顾问加里森主教、乔治华盛顿大学十所学院的杰出教师以及学生领袖。我们继续通过一年一度的公共服务周末聚会鼓励来自美国各地的学生考虑接受国际事务教育，今年有 40 名参与者代表 22 个州。我们希望在 2022 年恢复面对面的公共服务周末。
Ellucian战略咨询公司
Ellucian Strategic Consulting 服务提供支持，以使资源与机构使命和目标保持一致，制定有效的治理计划，并传达和引领变革。我们的团队可以帮助您培养一个引人入胜的参与过程，带来积极的变化和更高的绩效，从而使您的技术战略与机构的使命保持一致。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
使用椭圆机开发亚极量测试以预测 VO2MAX
这篇硕士论文-开放获取由西密歇根大学 ScholarWorks 研究生院免费提供给您，供您开放获取。它已被西密歇根大学 ScholarWorks 的授权管理员接受，并被纳入硕士论文。有关更多信息，请联系 wmu-scholarworks@wmich.edu 。
椭圆流在Quark Gluon等离子体中的作用
取决于影响参数碰撞的大小为两种类型。这些是具有较小的影响参数的“中心”碰撞，具有较大影响参数的“外围”或“非中心碰撞”。当两个核碰撞并随后膨胀时，考虑了三种类型的横向流：径向横向流，定向流和椭圆流。径向横向流动以进行方位角的各向同性中心碰撞和非中央碰撞，各向异性流动，即允许定向和椭圆流。一个称为反应平面的平面，可以确定以描述那些不是各向同性方位角的事件，并且相对于该平面，计算了针对定向和椭圆流的颗粒各向异性。可以根据傅立叶膨胀来计算颗粒相对于该平面的方位角分布，而第一个谐波的幅度可以得出在Bevalac 10中发现的定向流。
使用自动化简单 SCA 打破开源完全平衡椭圆曲线设计
椭圆曲线密码 (ECC) 的主要运算是将椭圆曲线 (EC) 点 P 与长二进制标量 k 相乘，记为 kP 。攻击者的目标是获取标量 k（进一步记为密钥 k ）。这通常可以通过分析测量的功率或 kP 执行的电磁痕迹或其他旁道效应来实现。蒙哥马利阶梯算法是实现 kP 计算最常用的算法。文献中报道，该算法可以抵抗简单的旁道分析 (SCA) 攻击，因为它是一种平衡算法，即，标量 k 的每个位值的处理都按照相同的运算序列完成，即一个 EC 点加法和一个 EC 点加倍。但是，蒙哥马利阶梯算法中寄存器的使用取决于密钥，因此容易受到垂直数据位和水平地址位攻击。已知的对策之一是随机化算法主循环每次迭代的 EC 点操作（加法和加倍）的顺序。只有当计算 EC 点加法的域操作顺序与计算 EC 点加倍的域操作顺序相同时，随机化才有意义，例如，如果应用了统一的 EC 点加法公式。[4] 报告了一种完全平衡的 ASIC 协处理器，该协处理器在 Weierstrass 椭圆曲线上实现了完整的加法公式。该设计是开源的，VHDL 代码可在 GitHub 存储库 [3] 中找到。我们为 IHP 250 nm 单元库合成了这个开源设计，并使用 EC secp256k1 的基点作为与原始测试台相对应的输入点 P 来模拟 kP 执行的功率轨迹。我们尝试了不同长度的标量 k。我们模拟了约 20 位以及约 200 位密钥的功率轨迹，并执行了