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4附近数据库概述10 4.1威胁模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.2在附近的情况下发动攻击。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 4.3安全策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4.4政策Ninesitions。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 4.5细粒政策定义。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 4.6数据经纪组件和架构师。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 4.6.1使用碎石的代谢物积分。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。17 4.6.2机密身份和访问经理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 4.7治理和政策委员会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.7.1访问控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.7.2政策委员会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
使用
有限元方法（FEM）是计算研究中最强大的工具之一，可以生成物理现象的解决方案。由于其在求解复杂的物理行为方面的功效，它被广泛用于结构工程[1]，[2]，热和热分析[3]，[4]，计算流体动力学[5]，[6]，Biofluid Simulation [7]，[8]，[8]和电子磁学[9]。在所有这些应用中，FEM解决传热问题的能力在许多领域都在开创。由于FEM的能力，我们使用了一个简单的FEM代码来解决一个基本的1D热传导问题。FEM的引入为工程师和科学家提供了多个自由度，可以从管理方程式中分析任何物理现象。最重要的方面是FEM的几何独立性。在大多数情况下，分析解决方案仅适用于非常简单的特定几何形状。相比之下，FEM是一种解决问题的方法，该问题高度能够根据某些初始参数近似实际解决方案。纳入FEM可以消除对复杂分析解决方案的需求。fem通过构建矩阵并迭代解决任何现象，从而使范围很容易获得见识。fem是解决预期物理现象方程的框架，在我们的情况下，即线性热传导。fem首先要使方程式的弱形式，然后将域离散到较小的域，计算形状函数，应用边界条件等。我们方法的详细信息将在方法部分中描述，重点是我们的目标。在这项研究中，我们将在特定边界条件下解决稳态线性1D热传导问题。尽管它是一个简单的模型，但它为将来接近更复杂的模型提供了起点。此外，我们将讨论变化参数的结果，并评估分析模型中FEM模型的性能。2。方法论
欧洲核子研究中心 n_TOF 散裂源近场站的中子电子辐照
摘要 — 我们通过蒙特卡罗模拟、特性良好的静态随机存取存储器 (SRAM) 和射电光致发光 (RPL) 剂量计研究了 CERN 中子飞行时间 (n_TOF) 设施 NEAR 站的中子场，目的是为电子辐照提供中子。模拟了 NEAR 几个测试位置的电子测试相关粒子通量和典型量，并将其与 CERN 高能加速器混合场设施 (CHARM) 的粒子通量和典型量进行比较，突出了相似点和不同点。在参考位置测试了基于单粒子翻转 (SEU) 和单粒子闩锁 (SEL) 计数的 SRAM 探测器（每个探测器具有不同的能量响应）和 RPL 剂量计，并将结果与 FLUKA 模拟进行了对比。最后，将 NEAR 的中子谱与最著名的散裂源和典型的感兴趣环境（用于加速器和大气应用）的中子谱进行比较，显示了该设施用于电子辐照的潜力。
在管道附近生活和工作。
管道是运输我们每天需要和使用的能源的最安全、最有效的方法。我们的管道和管道设施采用行业最佳实践建造，包括在施工期间使用最优质的材料并实施严格的管道维护计划。这包括安全运行管道所需的设施，如计量站和压缩机站。
线性代数的机器学习方法
机器学习是一门编程科学，让机器像人类一样思考和行动，而无需专门编程。我们在日常生活中已经不知不觉地使用了机器学习。垃圾邮件识别、拼写检查，甚至带你到这里的 YouTube 视频推荐都是使用机器学习实现的。机器学习使用算法来学习任务，这些算法以数据为输入，它们学习执行这些任务。这意味着随着时间的推移，当数据发生变化时，我们不需要重新编程我们的应用程序，只需让它找到模式并从新数据中学习。机器学习是人工智能的一个子集，人工智能是一门科学，旨在将类似人类的智能赋予机器，并创造一种能够感知、推理、行动、适应的机器。深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来自人类大脑的工作方式。机器学习正引领我们走向一个机器可以学习和思考的未来。机器学习中的模型选择是针对特定问题选择最适合模型的过程。选择模型取决于各种因素，例如数据集、任务、模型的性质等。
数据科学和人工智能中的线性代数
向量不仅仅表示数据。它们还有助于表示我们的模型。许多类型的机器学习模型将其学习表示为向量。所有类型的神经网络都是这样做的。给定一些数据，它将学习该数据的密集表示。这些表示本质上是用于识别新给定数据的类别。
描述了可穿戴脑电图 +功能性近红外光谱（EEG + FNIRS），用于设计认知的原位实验
摘要我们开发了一种可穿戴的实验传感器设置，该设置具有多模式EEG+FNIRS神经影像学数据捕获，适用于较低的财务阈值的原位实验。一致地应用传感器应用程序和信号质量控制的良好协议和程序对于研究人员获得有效数据至关重要。本文提供了对传感器设置的详尽描述，数据同步过程，传感器应用程序和信号质量控制。还描述了使用拟议的脑电图+FNIRS进行的潜在设计认知实验。总而言之，该设置是移动的，并提供了高质量的多模式神经影像学数据。我们鼓励设计社区充分利用该设置，并将其改编成原位的新实验设置。关键字：EEG+FNIRS，移动实验，设计中的人类行为，设计认知，研究方法和方法联系人联系：Dybvik，Henrikke Norwegian诺维吉亚科学与工业工程系机械与工业工程系Norway Henrikke.dybvik.dybvik@ntnu.no
可穿戴脑电图 + 功能性近红外光谱 (EEG+FNIRS) 的描述，用于设计认知的现场实验
摘要 我们开发了一种可穿戴实验传感器装置，具有多模态 EEG+fNIRS 神经成像数据捕获功能，可用于较低财务门槛的现场实验。持续应用良好的传感器应用和信号质量控制协议和程序对于研究人员获得有效数据至关重要。本文详尽描述了传感器设置、数据同步过程、传感器应用程序和信号质量控制。还描述了使用所提出的 EEG+fNIRS 进行的潜在设计认知实验。总之，该装置是移动的，并提供高质量的多模态神经成像数据。我们鼓励设计界利用该装置并将其适应新的现场实验装置。 关键词：EEG+fNIRS、移动实验、设计中的人类行为、设计认知、研究方法和方法 联系人：Dybvik，Henrikke 挪威科技大学 挪威机械与工业工程系 henrikke.dybvik@ntnu.no