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对使用远程感知的宽限数据进行综合水管理的评论
重力恢复和气候实验（GRACE）卫星数据与水文模型的整合可以彻底改变综合水管理，尤其是在连续的美国（Conus）河流盆地。GRACE测量陆生储水异常（TWSA）的能力提供了对传统原位测量无法捕获的地下水和水流动态的关键见解。与水文模型相结合时，GRACE数据可提高流量和地下水补给预测的准确性，从而为各种和复杂的河流盆地提供更好的管理策略。但是，Grace的低空间分辨率提出了挑战，尤其是对于较小的盆地或地形不平的地区。解决此限制需要先进的缩减技术，并与遥感和原位测量等互补数据集进行集成。此外，当与气候变化模型结合使用时，宽限期数据通过识别长期趋势和气候变化和人类活动的脆弱性来支持综合的水资源管理。这种合并的方法有助于制定适应性策略，以维持生态和人类需求的水可用性。未来的研究应着重于完善宽限期应用，以增强分辨率并扩大其在管理较小且更复杂的水系统方面的使用。研究结果是对水资源的理解和预测的宝贵补充，从而在面对气候变化和人类活动的情况下支持可持续水管理实践。
阿拉斯加偏远社区的可再生能源整合
图 1 Nikolski 发电 2 图 2 Nikolski 于 2007 年安装了一台 65 千瓦的翻新 Vestas V-15 3 图 3 热回收系统示意图 4 图 4 St George 发电 5 图 5 Kongiganak 发电 8 图 6 Kongiganak 的社区风电项目 9 图 7 Kotzebue 发电 10 图 8 Kotzebue 的风能和太阳能项目 10 图 9 Igiugig 的发电 11 图 10 Igiugig 的（左）柴油发电厂和（右）电池储能系统 11 图 11 Shungnak 发电 13 图 12 Shungnak 的太阳能光伏项目、水处理厂和水箱 13
远程和混合工作的全球状态
数据和隐私。这项工作代表了通过LinkedIn数据看到的世界，该数据从LinkedIn 10亿多名成员的匿名和汇总概况信息中得出。因此，它受成员选择如何使用平台的影响，该平台可能会根据专业，社会和地区文化以及整体站点的可用性和可访问性而有所不同。在从LinkedIn的经济图中发布这些见解时，我们希望提供准确的统计数据，同时确保成员的隐私。因此，所有数据显示了严格的数据质量阈值，以防止披露有关特定个人的任何信息，均显示了相应期间的汇总信息。远程作业。“远程作业”是指可以完全在办公室中完成的作业，并将其定义为明确标记为“远程”的作业海报，或者该作业包含诸如列表中的“工作工作”之类的关键字。混合工作。“混合工作”是指在办公室和办公室外完成的工作，并被定义为由工作海报明确标记为“混合”。远程和混合工作的份额。混合工作和远程工作的份额是按所有付费职位发布成比例计算的。远程和混合雇用。LinkedIn成员在LinkedIn在特定月份和年份开始时，将其在LinkedIn上的工作职位时被视为雇用。雇用是远程，混合或现场，具体取决于位置的工作场所类型，该类型是LinkedIn成员直接输入的。公司规模。国际与国内公司。公司的规模取决于LinkedIn成员的12个月平均数量，他们在2023年7月至2024年7月的12个月中列出了上市公司的活跃职位。我们将公司规模分为三个主要类别：小（少于250名全球员工），中型员工（250-4,999名全球员工）和大型（5,000个或更多）全球员工。如果公司上市的总部位置与雇员上市国家不同的国家，则一家公司被认为是国际雇用的国际租用。如果该国相同，则该公司被认为是国内的。
学习错误问题的安全远程密码协议
摘要 - 确定远程密码（SRP）协议是基于离散对数问题（DLP）的重要密码认证的密钥交换（PAKE）协议。该协议是专门设计的，旨在为各方使用会话密钥，并且由于其有吸引力的安全功能，它在各种情况下被广泛使用。作为增强板协议，服务器不存储密码等效数据。这使设法窃取服务器数据的攻击者不能伪装为客户，除非执行蛮力搜索密码。但是，量子计算中的进步有可能使基于经典DLP的公共密钥密码学方案不安全，包括SRP协议。因此，设计一种抵抗量子攻击的新协议是显着的。在本文中，基于基本协议，我们通过错误（LWE）问题从学习后构建了一个Quantum SRP协议。除了对已知量子攻击的阻力外，它还保持原始协议的各种安全质量。索引条款 - 远程密码协议，密码认证的密钥交换，错误学习。
偏远丛林度假租赁被关闭 - The Echo
关于繁忙的 Mullumbimby 路和 McAuleys 巷交叉口附近 38 个大地块的独家分区 DA 的更多更新报告已悄然添加到理事会网站。对 Mullumbimby 居民和工人影响最大的文件是一份更新的交通报告。邻近居民此前曾多次提交意见，指出最初的重新分区 DA 存在问题，并委托同行评审申请人的原始交通报告，结果揭示了不准确之处和使用过时的交通数据。重新分区在上届理事会任期内获得批准。在 34.82 公顷土地出现生物多样性问题后，DA 10.2023.454.1 后来被提交给北部区域规划小组 (NRPP)。NRPP 负责评估大型 DA，剥夺理事会的当地规划决策权。NRPP 网站并未透露何时可能做出决定。 53 McAuleys Lane 的支持者是开发商 John Callanan 和 Tim Mundy。值得注意的是，市议会工作人员正准备对开发商被要求作为其 DA 条件的一部分进行改善的区域进行道路改善。当地交通
高光谱遥感
Space Borne高光谱传感器的最新进展进一步增强了我们观察地球环境的能力，但在数据分析和探索方面也引入了新的挑战。这些挑战需要创新的方法和方法论，以充分利用高光谱成像在环境监测和科学研究中的潜力。高光谱传感器，例如Aviris，Hydice，Hysi，Hymap，Hyperion以及最近，Aviris-NG和Prisma，在各种领域具有显着高级的研究和应用。这些传感器为大气表征，生态系统研究，水资源管理，矿产勘探，气候研究，雪和冰科水文，沿海环境监测，土地使用/土地覆盖分析，植被图和行星研究提供了宝贵的数据。由Space Borne Platforms捕获的高光谱图像捕获的详细光谱信息提供了独特的见解，使其非常适合定量资源映射和监视。随着高光谱技术的不断发展，预计它们的潜在应用将进一步扩展，从而推动多个学科的创新。
远程患者护理的基于深度学习的体系结构
摘要 - 杂物患者监测在现代医疗保健方面越来越重要，但是现有系统在实现实时分析和对生命体征的预测方面面临重大挑战。本文介绍了一种新颖的体系结构，将深度学习与5G网络功能相结合，以实现实时生命体征监视和预测。所提出的系统采用优化用于边缘部署的混合CNN-LSTM模型，并与5G超可靠的低延迟通信（URLLC）相结合，以进行有效的数据传输。我们的体系结构达到了14.4ms的端到端潜伏期，而多生命体征的预测准确性为96.5％。该系统比现有解决方案显示出显着改善，与当前的最新系统相比，预测准确性降低了47％，预测准确性提高了4.2％。对1000名患者的数据进行了三个月内进行的绩效评估验证了该系统在临床环境中的可靠性和可伸缩性。结果表明，将深度学习与5G技术相结合可以有效地解决实时患者监测的挑战，从而通过早期发现不断恶化的条件来改善临床结果。这项研究通过建立一个可靠的实时生命体征监测和预测框架来有助于数字医疗保健的发展。索引条款-5G网络，健康监测，深度学习，远程患者护理，