NX中间件是一个单个软件堆栈,旨在促进Edgelock A30 Secure Authenticator IC集成到MCU或MPU软件中。NX中间件抽象Edgelock A30公开的命令和通信接口。可以直接从MbedTL,OpenSSL和PKCS#11等堆栈访问。此外,它还包括代码示例,以快速集成功能和用例,例如TLS和AWS Cloud Service入门。它还支持参考MCU/MPU平台,并且可以移植到多个主机平台和主机操作系统。
在分析完成之日提供的信息。本报告的目的是告知和提高有关当事方对已记录的网络事件的认识。在最终更新之前,不应将报告视为最终。本报告有局限性,应谨慎解释!其中一些限制包括:第一阶段:信息来源:报告基于准备时可用的信息。但是,某些方面可能与实际发展有所不同。第二阶段:分析详细信息:由于资源限制,可能未深入分析恶意文件的某些方面。任何其他未知信息都可能反映报告中的变化。第三阶段:信息安全:为了保护资源和机密信息,报告中可能会删除或不包括一些详细信息。这项决定是为了维持所用数据的完整性和安全性。NCSA保留更改,更新或修改本报告任何部分的权利,恕不另行通知。本报告不是最终文件。报告的结果基于调查和分析时可用的信息。无法保证在随后的时间内报告的可能更改或更新信息。报告的作者不承担基于本报告的任何决策的滥用或后果的责任。
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我们感谢 Lockhart 等人的关注(1),也感谢编辑们给我们机会阐明我们研究的关键方面(2)。我们的研究取得了重要进展:1)我们通过在多个成像会话中进行严格的交叉验证,在主要人类连接组计划 (HCP) 队列中实现了极高的分类准确率 (>90%),优于之前的研究。2)我们将仅基于 HCP 数据训练的模型应用于两个独立队列而无需再训练,证明了前所未有的普遍性 (~ 82%)。3)可解释人工智能 (XAI) 得出的大脑特征能够可靠地预测特定于性别的认知特征。我们的研究结果为人类大脑功能组织存在性别差异的证据越来越多地作出了贡献(3 – 7)。更广泛地说,我们的创新方法有望用于识别复杂神经精神疾病的生物标志物,凸显了我们的工作除了性别差异研究之外的更广泛影响。下面,我们将针对 Lockhart 等人提出的具体意见进行回应:关于样本外验证,我们在 HCP 队列中采用了最先进的交叉验证技术,并通过在两个独立队列上测试我们的模型进行了严格的样本外验证。这种前所未有的方法为我们的发现的普遍性提供了强有力的证据。对 t 分布随机邻域嵌入图的批评误解了它们的目的。这些可视化揭示了我们的深度神经网络模型学习到的判别特征的低维表示,而不是为了造成分离。清晰的聚类与我们的定量分类结果一致,但并未决定它们。我们尊重地不同意我们使用“脑指纹”具有误导性。我们的 XAI 分析揭示了独特的个体水平大脑模式,可以可靠地跨会话识别个体,其功能类似于生物指纹。正如我们之前的研究(8、9)所示,这些指纹还可以预测行为和临床症状的个体差异,强调它们的功能相关性。对我们的 XAI 方法的批评可能反映了对 AI 可解释性的误解
印度孟买 – 2024 年 12 月 16 日 – JSW Energy(“公司”)已在商业和工业 (C&I) 电力市场获得多个可再生能源 (RE) 项目,总锁定发电容量达到 20 吉瓦。公司锁定的 RE C&I 容量为 3.1 吉瓦,其中包括 2,654 兆瓦的 JSW 集团自备容量和 445 兆瓦的第三方 C&I 容量。目前,公司的运营 C&I 容量为 488 兆瓦。最近,公司的逐步子公司已与 DCM Shriram Ltd 和 Indus Towers Ltd 签署了电力供应协议 (PPA)。这些战略合作伙伴关系凸显了公司对可持续能源解决方案的承诺。此后,公司的总锁定发电容量已增加到 20 吉瓦。 JSW Energy 联合董事总经理兼首席执行官 Sharad Mahendra 先生表示:“我很高兴地告诉大家,JSW Energy 已达到 20 GW 发电平台这一里程碑。作为一家专注于能源产品和服务的公司,C&I 部门为实现可持续未来提供了绝佳的机会。我们最近的合作伙伴关系凸显了我们的执行能力和提供可持续能源的承诺。通过利用我们的专业知识,我们提供定制解决方案,确保合作伙伴的能源需求具有价值和可靠性,同时减少碳足迹。” JSW Energy 的目标是到 2025 财年实现 10 GW 的运营能力,目前拥有 7.7 GW 的运营能力,涵盖火电、水电和可再生能源。该公司还通过电池储能系统和水力抽水蓄能项目拥有 16.2 GWh 的锁定储能能力。该公司的目标是在 2030 年前实现 20 GW 的发电能力和 40 GWh 的储能能力。JSW Energy 设定了一个雄心勃勃的目标,即到 2050 年实现碳中和。
本文旨在利用物联网 (IoT)、WiFi 模块、继电器模块和其他外围设备设计和构建智能门锁系统,为人们提供无与伦比的家庭入口控制和可访问性。传统门锁系统速度慢、不安全且易受攻击,需要人工干预才能锁定和解锁。因此,基于 IoT 的智能门锁系统提供了性能更好的适当锁保护机制。该系统包括微控制器 (NodeMCU ESP8266)、电磁锁、直流电池 (12V)、5V 3A 降压转换器 (LM7805)、WiFi 模块和开关设备 (继电器)。使用 3 个独立设备对系统设置进行了 10 次试验测试。所有试验都准确地解释了收到的命令并将相应的信号传输到接口的继电器模块。随后,继电器模块对集成电磁锁机构执行锁定/解锁操作,从而实现了研究的预期目标。
•CC EAL 6+认证的HW和OS•有效防止高级攻击,包括各种功能分析和故障攻击•多种逻辑和物理保护层,包括金属屏蔽,端到端加密,内存加密,记忆加密,篡改检测•对ECC NIST的非对称性算法的支持••支持ALGORMENT•支持ALGORMENTIS• AES模式:CBC,ECB,CTR,GCM,CCM•HMAC,CMAC,GMAC,SHA-256/384操作•HKDF密钥推导功能•小且非常薄的足迹HX2QFN20软件包(3×3 mm),具有最大0.33 mm高度•扩展的温度范围(2级),•扩展温度范围(-40555555555555555555555555550555555055505505050505050505050505号c。模式,最多1 Mbit/s)•安全数据或键存储的8KB的安全用户闪存•支持SCP03协议(BUS加密和加密凭证注入),以与安全身份验证器•符合NIST SP800-90B符合NIST SP800-90B•基于NIST SP800-90A的支持•iST ofient Inist in Inist Autional Inistiant Inist Autnection iS Austection I Inist Autional Iniast Auttimation Inist Intimation Inist Inist Auty Intimation Inist Inist Auty Intotiant Inist Intimation•序言。支持的协议: - i 2 c规范上的NXP SE05x t = 1。参见[1]。- SPI/I2C V1.0上的APDU运输| GPC_SPE_172。参见[6]。•物质准备就绪:A5000提供了必要的加密功能,以支持即将到来的连接智能家居设备的物质标准。
抽象背景是为了避免使用多轴伏锁板(VLP)进行远端半径骨折的骨质合成时,避免螺钉渗透到关节中,重要的是要注意,根据板位置,最佳螺丝插入角度。目的本研究的目的是2倍:第一,以评估最远端板块位置的差异,其中螺钉在三维(3D)半径模型中未渗透到关节中;其次,评估板位置与远端半径的横向直径之间的关系。患者和方法对健康手腕进行了30张普通X射线和计算机断层扫描(CT)扫描。横向直径在普通X射线上测量。3D半径模型是从CT数据中重建的。使用多轴VLP的3D图像研究在三个不同的螺钉插入角处最远端板块位置。测量了伏特关节边缘和板边缘之间的线性距离,并比较不同的螺丝插入角度。还评估了板位置与横向直径之间的相关性。另外,最远端螺钉位置和关节表面之间的关系与远端半径裂缝一起确定。结果,相对于中性的最佳位置在远端挥杆中为2.7 mm,在近端摆动中为1.9 mm。线性距离与每组的横向直径显着相关。这些结果可能是术前计划的参考。证据级别III。证实,最远端螺钉位置和关节表面之间的关系适用于实际情况。结论结果表明,多轴VLP的最远端位置取决于螺钉插入角,并且随着横向直径的增加而变得更加近端。