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2023 年武器系统现代化优先事项 ...
首先，国民警卫队和预备役装备账户 (NGREA) 资金确保 ANG 今日准备就绪，使 ANG 武器系统能够满足高优先级需求和能力差距，提高我们空军及其装备的杀伤力和生存能力。其次，NGREA 确保空军明天更加强大，以应对未来威胁并超越我们的竞争对手。如果威慑失败，这将保证我们的空军拥有最强大的能力来赢得冲突。最后，国民警卫队与 NDS 的首要任务密切相关：保卫国土。NGREA 使我们能够加强对动能和非动能同类威胁以及人为或自然灾害的防御，确保每个美国人的安全。
2024 年第三季度石油和天然气市场动态
上游：与 (i) 前三个季度以及 (ii) 历史平均水平相比，2024 年第三季度全球并购与收购活动大幅放缓。上游并购与收购价值总计约 120 亿美元。值得注意的交易包括 Devon Energy 以 50 亿美元收购 Grayson Mill Energy 在巴肯盆地的资产；Hilcorp 以 9.5 亿美元从 APA Corp. 收购部分二叠纪盆地资产；Viper Energy（Diamondback Energy 的子公司）以约 11 亿美元收购 Tumbleweed Royalties；PRIO Oil & Gas 以 19.2 亿美元从中化集团收购巴西 Peregrino 油田 40% 的股份；RAC 收购 Tethys 等。
亚利桑那州健康改善计划
亚利桑那州的健康改善计划提供了一个结构和一个场所，将合作伙伴的网络系统汇总在一起，以改善亚利桑那州的社区和个人的健康。由da ta and Communi ty ty ty参与，包括构成公共卫生系统的个人和组织。该计划通过增强非交易党的IPS，焦点，对prio an eas and eas，bre aking s ilos以及利用社区健康改善计划（chips）在全州范围内进行了研究。通过确定特定于亚利桑那州需求的优先级，该计划可以对促进健康和疾病的预防产生最大的影响。第一个计划SP 2016-2 020 and Descr介绍了如何使她陷入困境，以解决她的四个跨切问题和13个健康优先事项，以解决signi
Brisanet Telecommunications Services S.A. （“公司”）根据CVM 44/2021决议，
Brisanet Telecommunications Services S.A. (“Company”) communicates to its shareholders and the market in general, pursuant to CVM 44/2021 resolutions, that its board of directors approved the proposal presented by the company's board of directors, for the payment of interest on equity (“JCP”), in the amount of R $ 18,000,000.00 (eighteen millions) R $ $ 0.041095183每个普通行动。Brisanet Telecommunications Services S.A. (“Company”) communicates to its shareholders and the market in general, pursuant to CVM 44/2021 resolutions, that its board of directors approved the proposal presented by the company's board of directors, for the payment of interest on equity (“JCP”), in the amount of R $ 18,000,000.00 (eighteen millions) R $ $ 0.041095183每个普通行动。
开创性内部监测
Figure 1: Overview Legislation regarding in-cabin monitoring 7 Figure 2: Overview automotive safety institutions 8 Figure 3: Overview consumer test organizations 13 Figure 4: Metaphor for in-cabin monitoring systems as a butler 14 Figure 5: Overview of applications from user requirements study 15 Figure 6: Selection of companies working on DMS 15 Figure 7: Overview applications on market 16 Figure 8: Melexis ToF sensor specifications 16 Figure 9: OMS检测功能来自NIR和深度图像17图10：DMS检测功能与Metexis TOF及其NIR图像传感器18图11：来自消费电子电子的概述应用18图12：来自Daimler Truck（FUSO）的Quirin Anker（FUSO）19图13：应用程序23：使用PRIO 1的应用程序23：启动PRIO 1应用程序应用程序，以启用相机技术，以启用相机技术，以启用启用相机技术。28 Figure 15: Elena Zhelondz, A2MAC1 31 Figure 16: Sensors used for in-cabin monitoring 31 Figure 17: Most popular locations of DMCs 32 Figure 18: Average cost of interior sensors 32 Figure 19: Prof. Dr. Rainer Stiefelhagen 34 Figure 20: Prof. Dr. Jürgen Beyerer 35 Figure 21: Typical camera positions with different lens opening angles 38 Figure 22: Martin Lass, Infineon 39图23：评估的测量功能概述40图24：五个不同的相机位置的模拟传感器数据和驱动程序的两个不同次级活动40图25：ChatGpt4 2024年4月，根据卡宾蛋白室内图像43图26：用于驾驶员活动的驱动器和ACT数据集的驾驶员和ACT数据集的警告43：预期技术的驱动器和ACT数据集43：预期的技术<43：43：预期的技术<43：43：43：43
e LSA：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
与恶意演员联合学习的安全多方聚集
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，该协议是在两台服务器上构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
elsa：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
地基工程
安全是 Groundworks 的首要任务（请参阅下面的安全行为准则）。必须遵守所有安全准则。不遵守准则的顾客将被要求离开 Groundworks。除了 Herrick 地区图书馆的 Groundworks 政策外，安全也是 Groundworks 的首要任务（请参阅下面的安全行为准则）。必须遵守所有安全准则。不遵守准则的顾客将被要求离开 Groundworks。除了 Herrick 地区图书馆的 Groundworks 政策外，顾客行为准则、互联网和计算机规则以及互联网访问政策也适用于 Groundworks。Groundworks 的设备免费提供（打印机除外），社区成员负责自带材料。图书馆可能有有限的消耗品供应可供购买，但不能保证供应。