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orca-a*：一种混合相互碰撞的回避和路线计划算法在密集的城市地区
摘要 - 无人机（或无人空中系统）的快速发展及其在城市地区的潜在部署带来了许多安全问题。一定程度的自动化对于确保在城市环境中安全有效执行的UAS任务很可能是必要的。在大量不合作，非交流的UA会在密集的城市地区飞行，自然而然地想到的分散和自动方法。在这种方法中，每个代理都会在建筑物之间导航，同时避免其他流量。orca（最佳的相互碰撞避免）是一种最新的机器人碰撞避免使用方法，可以用作检测并避免在板上UAS上进行逻辑。最初是为自动机器人的2D运动而设计的，需要进行一些适应才能以应用于城市环境中的飞行物体。特别是，ORCA是一种短期避免碰撞，不是为复杂的城市环境中的路径规划而设计的。在这项研究中，我们引入了一种混合方法，将Orca与A ∗路径平面算法相结合，并表明Orca- A ∗
具有全可重构路由器的模块化量子处理器
超导量子比特为大规模容错量子计算提供了一种有前途的方法。然而，平面上的量子比特连接通常仅限于几个相邻的量子比特。实现更长距离和更灵活的连接（鉴于纠错码的最新发展，这尤其有吸引力）通常涉及复杂的多层封装和外部布线，这需要大量资源并且可能造成保真度限制。在这里，我们提出并实现了一种高速片上量子处理器，它支持可重构的全对全耦合，具有较大的开关比。我们在四节点量子处理器中实现了该设计，该处理器采用模块化设计，包括一个与两个单独的量子比特承载基板耦合的布线基板，每个基板包括两个单量子比特节点。我们使用该设备演示所有量子比特对的可重构控制 Z 门，基准平均保真度为 96 . 00% 0 . 08%，最佳保真度为 97 . 14% 0 . 07% ，主要受量子比特失相限制。我们还生成分布在各个模块上的多量子比特纠缠，显示 GHZ-3 和 GHZ-4 状态的保真度分别为 88 . 15% 0 . 24% 和 75 . 18% 0 . 11% 。这种方法有望有效扩展到更大规模的量子电路，并为实现受益于增强的量子比特连接性的量子算法和纠错方案提供了途径。
全球蜂窝路由器和网关市场
随着企业数字化运营，连接偏远和临时位置的资产和劳动力的需求日益增长，推动了蜂窝路由器和网关市场的发展。2023 年，年出货量达 630 万台，年收入达 16 亿美元，比上一年增长 3%。美洲是最大的区域市场，约占 7.64 亿美元。该地区的平均售价明显高于其他市场，这主要是由于功能丰富的高速 4G LTE 和 5G 设备在产品组合中的占比更高。欧洲和亚太地区的市场价值分别为 4.24 亿美元和 3.43 亿美元。Berg Insight 预测，未来五年市场将以 12.0% 的复合年增长率增长，到 2028 年达到 28 亿美元。
7280R3系列数据中心开关路由器
Arista 7280R3系列固定系统（包括7280R3和7280R3K）是数据中心开关的Arista 7000系列组合的关键组件。Arista 7280R3系列是为25G，100G和400G系统构建的，该系统是为最高性能环境构建的，为了满足最大规模的数据中心和服务提供商的需求，它们提供了可扩展的L2和L3资源，并提供了具有高级密度，具有高级功能，用于网络监控，精确的时间和网络虚拟化，以提供可扩展和确定性的网络性能，并改善网络的设计，并改善了op的设计。7280R3功能解决了现代网络和丰富的多媒体内容交付的要求，需要在紧凑而节能的外形效果下提供无损转发解决方案。
NFL传递路线的定量分析和可视化
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眼部给药途径：疾病概述和高级给药方法
眼睛是维持视力的关键，但容易患上糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性、青光眼和干眼症等疾病。这些疾病会严重影响生活质量并导致失明。传统的眼部疾病治疗方法，尤其是眼药水，生物利用度低，在眼表的滞留时间短。为了克服这些问题，人们开发了新的药物输送系统，如水凝胶、隐形眼镜、微针和纳米系统，以提高药物渗透性并保持治疗效果。药物可以通过全身、局部、玻璃体内、角膜内、结膜下和脉络膜上腔途径输送到眼睛，每种途径都有不同的优点和局限性。全身给药通常会导致眼部药物浓度低和全身副作用。局部眼药水易于涂抹和局部使用，但在吸收和滞留方面存在困难。玻璃体内和脉络膜上腔注射可向后段提供靶向输送，但具有侵入性并存在感染风险。结膜下和角膜内途径提供了侵入性较小的替代方案，并提高了靶向能力。纳米系统和控释技术有望克服当前的障碍，旨在提高药物的生物利用度、延长释放时间并提高患者的依从性。总体而言，先进的药物输送方法对于有效治疗前段和后段眼部疾病都很重要。
路由器运行iOS-XE 17.13（XE模式）内部合规信
• Cisco C8500, C8500L Series Edge Platforms • Cisco C8300, C8200, C8200L Series Edge Platforms • Cisco Aggregation Services Router (ASR) 1000 series • Cisco Integrated Services Router (ISR) 4000 series • Cisco Integrated Services Router (ISR) 1000 series • Cisco C8000V Edge Software Router • Cisco IR 1100, 1800, 8100, 8300 Series Industrial Routers • Cisco ESR 6300 Series Embedded Services Routers • Cisco Aggregation Services Router (ASR) 920 • Cisco VG400 Series Voice Gateways • Cisco Unified Border Element (CUBE) was completed and found that the Product incorporates the following FIPS 140-2 validated cryptographic module:
引用：Oloko O.（2024）使用预测分析的最后一英里交付的动态路线优化：美国电子商务的案例研究，欧洲
摘要：最后一英里的交付问题是现代物流中最复杂和资源密集的方面之一，尤其是在不断发展的电子商务领域。随着在线购物的不断扩大，公司承受着巨大的压力，要求更快，高效，成本更低的交付商品，同时满足日益敏感客户的需求。这已经需要创新解决方案，该解决方案可以应对与动态流量模式，客户偏好波动以及操作限制（例如车辆能力和交付窗口）相关的挑战。应对这些挑战，本文探讨了预测分析作为优化最后一英里交付路线的应用程序。该研究首先确定了最后一英里物流中固有的核心挑战，尤其是在美国电子商务环境中，尤其是在美国电子商务的成本中，上一英里的成本可以代表总运输成本的53％。随着交通拥堵，不可预测的客户可用性和交付时间限制，带来了巨大的障碍，常规的静态路线计划模型通常不足。在本文中，提出了预测分析作为解决这些挑战的解决方案，利用实时数据来告知更有效的路由决策。尽管这些模型已被证明有用，但面对电子商务领域的实时操作复杂性时，它们的局限性会暴露出来。因此，本研究引入了一个高级动态路由模型，该模型将机器学习算法（例如决策树和神经网络）与传统的VRP框架相结合。案例研究概述了如何预测模型By processing vast amounts of real-time traffic data, customer preferences, and delivery constraints, predictive models can offer a more flexible and responsive approach to last-mile delivery.The research then presents a comprehensive literature review of existing route optimization methods, such as the traditional Vehicle Routing Problem (VRP) and its extensions, including VRP with Time Windows (VRPTW), Dynamic VRP (DVRP), and Capacitated VRP （CVRP）。这些机器学习模型，经过历史数据培训，能够预测未来的流量模式，客户行为和交付时间Windows。使用来自美国电子商务公司的数据进行案例研究，以证明预测分析在优化上一英里交付时的实际应用。
与中国人民共和国与僵尸网络操作的妥协路由器和物联网设备
调查的僵尸网络的自定义Mirai恶意软件是自动化各种设备妥协的系统的一个组件。要招募一个新的“ bot”，僵尸网络系统首先使用各种已知漏洞漏洞之一损害了与Internet连接的设备（请参阅附录B：观察到的CVES）。副业后，受害设备从远程服务器执行基于Mirai的恶意软件有效载荷。执行后，有效负载将在设备上启动进程，以使用端口443上的传输层安全（TLS）建立命令和控件（C2）服务器的连接。这些过程从受感染的设备中收集系统信息，包括但不限于操作系统版本和处理器，内存和带宽详细信息，以发送到C2服务器的目的。恶意软件还向“ c.speedtest.net”提出请求，可能会收集其他Internet连接详细信息。某些恶意软件有效载荷是自损坏以逃避检测。
与中国有关联的攻击者入侵路由器和物联网设备，用于僵尸网络运营
被调查的僵尸网络的定制 Mirai 恶意软件是自动入侵各种设备的系统的组件。为了招募新的“机器人”，僵尸网络系统首先使用各种已知漏洞利用之一入侵互联网连接设备（请参阅附录 B：观察到的 CVE）。入侵后，受害设备从远程服务器执行基于 Mirai 的恶意软件负载。执行后，负载启动设备上的进程，使用端口 443 上的传输层安全性 (TLS) 与命令和控制 (C2) 服务器建立连接。这些进程从受感染的设备收集系统信息，包括但不限于操作系统版本和处理器、内存和带宽详细信息，以发送到 C2 服务器进行枚举。该恶意软件还会向“c.speedtest.net”发出请求，可能是为了收集其他互联网连接详细信息。一些恶意软件负载会自我删除以逃避检测。