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玛格丽特自动Raspé
早在1971年，Raspé就在这些工业上就开发了所谓的“相机头盔”：配备了Super 8相机的施工网站头盔，可捕捉艺术家凝视的中心视角，并使她能够拍摄她的日常生活。由此产生的电影显示了艺术家执行常规任务，包括家务劳动，这些任务通常是不思想或自动执行的。raspé的手可以临床细节，将奶油搅成der sadistschlägtdas eindeutig unschuldige，1971年，在1973年在kuchen，kuchen，kuchen，kuchen，kuchen，1973年烤蛋糕，或在塞勒·威德（Allet Tage Wieder）中洗涤 - 让他们摇摆！除了借用经常看不见的普通杂务的可见性外，这些电影还见证了工作中最无意识的身体过程。这些自动化行动有时会以它们改变自己的事情的方式暴力，但同样是平庸的。自动化被检查为在大脑和手动工作之间发生的过程。身体被认为是可编程的“ Mensch-Maschine”（人机）或“ Frautomat”（女机器人），相机头盔可作为假肢扩展，并使观众能够体验艺术家自己的观点，并具有广泛的镜像。
RASP/增强人员预筛选问卷
注意：问卷中收集的信息将由第 75 游骑兵团用于评估和选拔过程。在回答以下任何问题之前，请理解您有权拒绝回答以下任何问题。您还必须知道，如有必要，提供的任何信息都可能在刑事审判中对您不利。您有权在完成问卷之前或之后与律师交谈。作为您了解自己的权利的确认，请在下面的空白处对此文档进行数字签名：
锉磨测深的实用解释
emagram（更好地提及Skewt热力学图）实际上是一个简单的XY图。x轴表示温度t和温度露点TD的值（即湿度）和y轴压力和距离单元中的高度。x轴向下倾斜，以使垂直于x的等温线向右倾斜。见图1。在真正的emagram上，x轴未表示，即灰色区域是隐藏的。仅显示等温线和等温线以及其他三种线条，我不会说这些线路不会使事情变得复杂。然后将TD的红色曲线和TD的蓝色曲线放在该图上，并像当地大气状态的快照一样，在精确的位置和力矩上构成大气的气氛。回想一下，TD是我们必须减少空气中的温度，以便在液体水中发生凝结。td可以相等（饱和态度）或小于T，但永远不会更大。在确定的高度上，T和TD之间的差异称为“扩散”。较小的是传播意味着阻尼器是空气，更多的风险有云和/或雨水。这两条曲线可以在或多或少厚的垂直部分中合并（充满水分的空气），但绝不是蓝色曲线在红色曲线的右侧。Emagram是气象学家的有用的2D幻灯片规则。，如果您在以前阅读了有关CBL（对流边界层）的信息（请参阅同一网站www.soaringmeteo.ch中的CBL）更好地理解以下文本。
欧洲区域航空安全计划 (EUR-RASP) - ICAO
• 选择那些被认为与更广泛的 EUR 区域相关的 EPAS 行动 • 为 EUR RASP 考虑的 EPAS 行动类型包括： • 规则制定任务 (RMT) • 安全促进任务 (SPT) • 成员国任务 (MST) • 根据需要调整行动描述和时间表以考虑 EUR 背景 • 分配专用的 EUR RASP 行动参考编号 • 维护与相关 EPAS 行动的交叉引用 • 添加与相关 GASP 目标和 HRC 的交叉引用 • 提出其他行动（其中一些可能随后会被用于 EPAS） • 例如语言能力或搜索和救援领域（不属于 EASA 职权范围） • 调整 SPI 以适应 6 个 GASP 目标和指标（EUR RASP 第 4 章）
基于AI的气候建模，具有NeuralGCM
，例如Rasp和Al。2018，Yuval和Yuval和O'Gorman（2021），KWA在Al。 （2023）2018，Yuval和Yuval和O'Gorman（2021），KWA在Al。（2023）
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。
汤姆·贝克勒 -
1。（2023，Neurips Conference）Will，G。Behrens，J。Busecke，N。Lose，C。Stern，T。Beucler等。：攀登：用于混合物理机器学习气候仿真的大型多尺度数据集。神经信息处理系统的进步。“ Oustanding数据集和基准测试”奖。2。（2023年，Neurips Workshop）Lin，J.，M。A. Bhouri，T。Beucler，S。Yu＆M。Pritchard：在看不见，温暖的气候下，应对混合物理学机器学习气候模拟的压力测试。2023神经信息处理系统会议。3。（2021，Neurips Workshop）Mangipudi，H.，G。Mooers，M。Pritchard，T。Beucler＆S。Mandt：使用多通道VAE分析高分辨率云和对流。2021神经信息处理系统会议。4。（2020年，Igarss）Beucler，T.，M。Pritchard，P。Gentine＆S。Rasp：迈向物理上一致的数据驱动的对流模型。IEEE国际地球科学和遥感研讨会2020年。5。（2020年，气候信息学）Mooers，G.，J。Tuyls，S.Mandt，M。Pritchard＆T。Beucler：大气对流的生成建模。第十届国际气候信息学会议的会议记录，98-105。6。（2019年，ICML研讨会）Beucler，T.，S。Rasp，M。Pritchard＆P。Gentine：在气候建模中实现神经网络模拟器中的能量保护。2019年国际机器学习会议。
API 安全的新愿景
组织根本没有适当的安全工具来保护其不断扩大的 API 攻击面。现有的应用程序安全工具依赖于基于正则表达式构建的签名来捕获漏洞，这会产生大量误报。推动当今业务成功的 API 的广泛使用正受到传统安全解决方案的阻碍，同时允许恶意网络攻击通过以利用 API 应用程序并窃取敏感增量。现代 API 驱动的应用程序发展太快，发布新功能的同时无意中释放了 API 漏洞和业务逻辑缺陷。现有的安全工具（如 WAF、RASP 和 API 网关）的发展速度根本无法适应 API 应用程序开发的速度及其安全需求。