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LSE PCI DSS持卡人数据环境
•设备的品牌和模型•设备的位置•设备序列号和其他唯一标识的方式•必须在员工周期检查POI以寻求篡改（例如，将卡车弹射器添加到设备中或替换）或替换（例如，通过对序列号或其他设备特征进行验证，都无法通过欺诈性的设备进行验证，•通过dection dection noce of for PCI Decrauds•要注意可疑行为并报告设备的篡改或替代•PCI DSS海报提供了检查设备时要寻找的内容；可以从dts.cyber.security.and.risk@lse.ac.uk请求海报•建议业务区域维护设备检查日志；可以从dts.cyber.security.and.risk@lse.ac.uk请求该模板•必须通过dts.cyber.security.and.risk and.risk@lse.ac.ac.ac.uk人员检查
可持续的网络暴露研究-PCI DSS v4.0
注意：本文档仅介绍了PCI DSS版本4部分的解决方案，可以使用自动化过程对其进行测量和验证。有许多具有PCI DSS规则和准则的特定政策项目，这些项目需要组织手动创建，开发或审查已记录的程序，面试人员，验证培训或检查程序。这些项目无法进行测试，因此不会在本文档中引用。
辐射疗法预防性颅辐射（PCI）清单
治疗/姑息治疗过程中的治疗处方剂量是什么？放射治疗的开始日期是什么？该成员是否具有远处转移（VI期或M1）（即疾病扩散到骨，肝，肺，脑）？所有辐射处理都可以在同一设施中进行吗？是，☐否☐先前放射疗法的历史？是的☐否☐如果是，请提供先验地点和总剂量的详细信息以及完成日期：每个治疗阶段的剂量是什么？第1阶段2阶段3
PCI/DSS 4.0 CloudFlare技术合规映射
专门的云根据定义不支持跨多云环境的合规性控制，无法以其现有功能以可合理或统一的方式运行计算和安全服务，从而导致入门摩擦，安全风险和高TCO。“共同责任”合规模型给客户带来负担，以了解其整个合规环境，或者面临失败的审计或违规行为的后果。复杂的UI和脱节的产品为需要执行更专业合规任务的客户创造了陡峭的学习曲线，并且提供商锁定意味着添加其他云环境需要重复的努力来确保完全合规性就绪。此外，在满足数据本地化和居住要求
附件PCI PMI列表.pdf-能源 - 欧洲委员会
•一个潜在竞争的PCI/PMI群集定义为“群集X，包括以下一个或多个PCI：”。这样的群集反映了围绕整个国家边界的瓶颈程度的不确定性。在这种情况下，并非必须实现集群中包含的所有PCI/PMI。将要确定是否要实施一个，几个或全部PCI/PMI，但要遵守必要的计划，许可和监管批准。应在随后的PCIS/PMIS识别过程中重新评估PCI/PMI的需求，包括有关容量需求；和
具有Gigamon和您的SIEM
重要的是要了解Gigamon位于网络中的位置，以更好地了解其提供的独特可见性。Gigamon网络TAPS是Gigamon Deep可观察性管道不可或缺的一部分，是在混合云环境中获得一致的深度可观察性的第一步。水龙头可以观察到2-7层的流量。gigamon不是第3层通信途径的一部分，也不参与第3层流量。这些设备可观察网络中各个位置的流量。此外，Gigamon对流量进行了深入的数据包检查。虽然它不寻找威胁，但它可以从外部网络观察应用程序和使用协议中提供丰富的元数据。外部表示行为是从应用程序，过程或工作负载之外观察到的，而不是从内部应用程序，过程或工作负载日志中得出的。
心脏管实验室IV cangrelor在PCI设置中使用
•Stone等。经皮冠状动脉干预后，病变复杂性对局周的不良事件的影响以及有效的静脉血小板腺苷二磷酸二磷酸受体抑制的益处：来自Champion Phoenix phoenix phoenix试验杂志的1084例核心实验室分析（2018年）0，10-10次临床研究DOI：10.1093/EURHEART JERTIN：10-10次临床研究。•Cavender等。缺血性事件发生早期，接受经皮冠状动脉干预的患者，并通过Cangrelor：Champion Phoenix的发现减少。循环心血管干预措施。2022; 15（1）：E010390。•Centore等。在患有ST-Eleavation心肌的患者中，用cangrelor vs. tirofiban进行静脉注射抗血小板治疗。在接受原发性经皮冠状动脉介入式冠状动脉梗塞的患者中，患有cangrelor vs. tirofiban的静脉抗血小板治疗，欧洲心脏疾病，欧洲心脏杂志，第43卷，第43卷，第2期，2022年10月2日，EHAC544.2721，EHAC544.2721 https://academic.up.com/eurheartj/article/43/supplement_2/ehac544.2721/6745580
主要PCI后STEMI的新型风险分层模型
背景：在ST段抬高心肌梗死（STEMI）中，通过经皮冠状动脉介入干预（PCI）恢复TIMI 3流量（PCI），视觉上定义的微血管障碍物（MVO）被证明是预后不良的预测指标，但不是理想的风险层层次层次化方法。我们打算引入深度神经网络（DNN）辅助心肌对比度超声心动图（MCE）定量分析，并提出更好的风险地层模型。方法：包括至少6个月随访的成功原代PCI的194例STEMI患者。MCE。主要的不良心血管事件（MACE）被定义为心脏死亡，充血性心力衰竭，再染色，中风和复发性心绞痛。灌注参数源自基于DNN的心肌分割框架。视觉微血管灌注（MVP）定性分析的三种模式：正常，延迟和MVO。临床标记和成像特征，包括全球纵向菌株（GL）。构建了一种风险计算器，并通过自举重采样验证。结果：处理7,403 MCE帧的时间成本为773 s。对于观察者和观察者间变异性，微血管血流（MBF）的相关系数为0.99至0.97。38例患者在6个月的随访中遇到了MACE。 我们提出了一个基于MBF [HR：0.93（0.91 - 0.95）]的风险预测模型[HR：0.80（0.73 - 0.88）]。 Kaplan-Meier曲线表明，提出的风险预测模型允许更好的风险地层。38例患者在6个月的随访中遇到了MACE。我们提出了一个基于MBF [HR：0.93（0.91 - 0.95）]的风险预测模型[HR：0.80（0.73 - 0.88）]。Kaplan-Meier曲线表明，提出的风险预测模型允许更好的风险地层。在40％的最佳风险阈值下，AUC为0.95（灵敏度：0.84，特定城市：0.94），优于Visual MVP方法（AUC：0.70，灵敏度：0.89，Speciifity：0.40，0.40，IDI：IDI：-0.49）。结论：与视觉定性分析相比，PCI后，MBF + GLS模型允许STEMI的更准确的风险地层。DNN辅助MCE定量分析是评估微血管灌注的客观，有效且可重复的方法。
探索量子优化解决5G网络中PCI规划问题
物理小区 ID (PCI) 是区分 5G 等电信网络中各种天线或小区的关键数字标识符。它们在促进移动设备有效连接到不同小区、防止干扰等问题方面发挥着至关重要的作用。然而，5G 网络规模不断扩大，再加上唯一 PCI 池有限，为相邻小区分配不同的 PCI 是一个称为 PCI 规划问题的挑战。在这种情况下，本文探讨了使用量子计算 (QC) 解决 PCI 规划问题。近年来，随着 QC 的显著进步，QC 在解决复杂优化问题方面显示出巨大潜力。为了辨别 QC 可以为 PCI 规划带来的优势，我们分析了经典方法和量子方法在不同网络配置中的性能。我们的结果表明，量子方法可以得到与穷举搜索相当的解决方案，但执行时间大大缩短，为 QC 和电信领域开辟了新的研究机会。
