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CMMC 2.0敏感内容通信的合规映射
CMMC 2.0是更新且全面的框架，可保护防御工业基地免受频繁且复杂的网络攻击。该简化版本于2021年末发布，以关注最关键的安全性和合规性要求。它将合规水平从5降低到3，而第三方评估仅是管理关键国家安全信息的2级和3级合作伙伴所必需的。该模型与公认的联邦信息处理标准（FIPS）以及200个与安全相关的地区以及国家标准与技术研究所（NIST）SP 800-171和800-172 Control Family保持一致。
将思维模式映射到观影时的大脑活动上
Samyogita Hardikar 5,6、Tirso Gonzalez Alam 10、Boris Bernhardt 7、Hao-Ting Wang 8、Will Strawson 2、Michael Milham 9、Ting Xu 9、Daniel Margulies 10、Giulia L. Poerio 2、Elizabeth Jefferies 11、Jeremy I. Skipper 12、Jeffery Wammes 1、Robert Leech 13 和 Jonathan Smallwood 1
使用机器学习和高分辨率激光雷达地形数据绘制丘陵景观的地形
地图是评估土壤和生态杂质的过程和危害，水文建模以及自然资源和土地管理的重要工具。基于现场调查或航空照片的映射土地形式的传统技术可能是时间和劳动密集型，强调了基于遥感产品的自动或半自动方法的重要性。此外，时间密集的手动标记也可以是主观的，而不是对地形的客观识别。在这里，我们实施了一种客观的方法，该方法将随机的森林机器学习算法应用于一组观察到的地形数据和1M水平分辨率裸露的数字高程模型（DEM），它是从空气中的光检测和范围数据（LIDAR）数据开发的，以快速映射丘陵地面的各种地面地面。地面分类包括高地高原，山脊，凸面，平面斜坡，凹陷坡，溪流通道和山谷底部，横跨俄克拉荷马州东北部俄克拉群岛的Ozark山脉的400公里2丘陵景观。我们使用了4200个地面观测值（每个地形600个）和八个从随机森林算法中的2 m，5 m和10 m分辨率LIDAR DEM得出的地形指数，以开发2 m，5 m和10 m分辨率地分辨率地面地面模型。我们通过比较观察到的地貌与建模地面的地图来测试DEM分辨率在映射地图中的有效性。结果表明，当协变量以2 m的分辨率分辨率为〜89％时，该方法绘制了约84％的观察到的地形，分辨率为10 m。使用这种方法开发的地图图具有多种潜在应用。然而，预测的地图显示，2 m分辨率的协变量在捕获准确的地形边界和小型地面的细节（例如溪流通道和山脊）方面表现更好。与使用空中图像和现场观测值相比，此处介绍的方法大大减少了绘制地图的时间，并允许掺入各种各样的协变量。它可以用于水文建模，自然资源管理，并在丘陵景观中表征土壤地球形过程和危害。
ZTX 7250S多...
规则，允许有针对性的策略调整。CloudVision MSS策略管理器在网络中配置“监视”规则，将选定的流量反映为ZTX设备，该设备分析（通过状态检查）网络数据包，并生成了所有端点通信的详细流量图。基于此地图，CloudVision MSS策略构建器建议零信任规则，以明确允许微型计之间的流量。这简化了零信托策略的计划过程，并启用了粒状微量手工计策略的部署，而不会无意中违反任何现有应用程序。要完成零信托政策，“最后规则”会删除任何未明确允许的流量。ZTX然后不断监视流量，提供了潜在政策调整的见解，以明确允许新的有效应用程序连接到网络。
绘制波兰可再生能源地图
立陶宛的电力系统在过去几十年中发生了重大变化，特别是在 2009 年关闭伊格纳利纳核电站 (NPP) 之后。伊格纳利纳核电站关闭后，燃气电厂一度成为主要电力来源。该国通过 LNG（液化天然气）终端进口天然气。立陶宛拥有丰富的生物能源资源，尤其是生物质。该国利用其林业和农业部门生产生物质用于供暖和发电。与风能和太阳能相比，生物质是一种稳定且可预测的能源，但它需要可持续地管理资源以避免环境恶化。生物质是区域供热的重要贡献者，占区域供热系统总供热量的约 70-80%。这一高比例凸显了该国致力于利用可再生能源供暖，尤其是在寒冷的月份。风能、太阳能和生物质一直在稳步增长。风能目前是可再生能源 (RES) 中最大的贡献者，太阳能装机量也在增加（图 1）。
人才智能和映射|英国人力组
从映射人才市场，到对竞争格局的即时和动态反馈 - 我们可以帮助您揭示有影响力的见解，从而使您的组织成为市场的领导者。具有比任何其他工具的覆盖范围更大的覆盖范围，并且可以在候选人的角度上分层，我们有能力为不在数字就业平台上的“盲点”社区绘制资料。
基于ROS2的AMR系统用于在未知室内环境中映射和导航
自主系统和自动化技术的快速发展继续彻底改变工业流程，与行业4.0的目标保持一致。本文提出了一个增强的自主移动机器人（AMR）系统，该系统旨在用于高级室内导航和勘探，这是基于CIM4.0 FixIT项目建立的基础工作的基础。这项研究的主要目的是利用ROS2的最新功能（机器人操作系统2）开发和实施强大的SLAM（同时本地化和映射）算法。这项研究的重点是使用ROS2框架中NAV2库的不同SLAM方法的全面比较。此分析涵盖了NAV2中可用的各种算法，包括基于网格的和拓扑映射方法，以及不同的定位技术，例如AMCL（自适应蒙特卡洛本地化）和EKF（扩展的Kalman滤波器）。比较根据映射准确性，计算效率和对动态环境的适应性评估这些方法。基于此分析，开发了先进的SLAM方法，从而整合了比较方法中最有效的元素。此自定义解决方案利用NAV2的模块化体系结构和ROS2改进的分布式计算功能，从而可以有效地进行路径计划和映射优化。使用ROS2实现整个系统，利用其增强的工具进行仿真，可视化和现实部署。严格的测试是在各种模拟环境中使用RVIZ和GAZEBO的更新版本进行的，这些版本现在与中间件更加紧密地集成在一起。这些模拟证明了机器人在主动探索，避免障碍和有效映射方面的提高功能，展示了这种方法的好处。最后，在CIM 4.0的经过精心控制的实验室环境中，进行了实际实验以评估创建的AMR系统的鲁棒性和性能。结果表明，AMR可以独立于各种情况，包括未知区域和动态障碍。
映射场景网络的功能和结构连接
图 3 左半球核心场景区域和皮质灰质之间测量的基于种子的功能连接对比。统计叠加图显示了 FWER 校正的 TFCE p 值，用于对受试者种子区域之间的功能连接相关性进行配对样本测试。注释表示核心场景（OPA、PPA、RSC；黑色轮廓）和 cIPL（绿色轮廓）区域的位置。