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SIMOTION D4xx
作为中央硬件，SIMOTION D 使用 SIMOTION D4xx 作为控制单元，由 SIMOTION 运行模块和 SINAMICS 固件组成。控制单元使用带有各种 SINAMICS S120 驱动模块（线路和电机模块）的 SINAMICS Integrated 驱动器对轴组件进行开环和闭环控制。此外，还可以通过 DRIVE-CLiQ 连接一系列其他 SINAMICS 120 组件，例如 SMC 编码器系统或终端模块。同样，可以通过 PROFIBUS 使用分布式 I/O 扩展功能。
一种降低秘密风险的加密方法
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
通过加密分离降低秘密风险
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
通过加密分离降低秘密风险
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
通过预设消除碱基调用中浪费的计算...
碱基调用是纳米孔测序分析中的一个重要步骤，其中纳米孔测序仪的原始信号被转换成核苷酸序列，即读取。最先进的碱基调用器使用复杂的深度学习模型来实现高碱基调用准确性。这使得碱基调用在计算上效率低下且耗费内存，成为整个基因组分析流程的瓶颈。然而，对于许多应用而言，大多数读取与感兴趣的参考基因组（即目标参考）不匹配，因此在基因组学流程的后续步骤中被丢弃，浪费了碱基调用计算。为了解决这个问题，我们提出了 TargetCall，这是第一个预碱基调用过滤器，以消除碱基调用中浪费的计算。TargetCall 的主要思想是在碱基调用之前丢弃与目标参考不匹配的读取（即脱靶读取）。 TargetCall 由两个主要组件组成：(1) LightCall，一种产生噪声读取的轻量级神经网络碱基调用器，以及 (2) 相似性检查，它通过将这些噪声读取与目标参考进行匹配，将每个噪声读取标记为在靶或脱靶。我们彻底的实验评估表明，TargetCall 1) 将最先进的碱基调用器的端到端碱基调用运行时性能提高了 3.31 倍，同时在保持目标读取方面的高 (98.88%) 召回率，2) 在下游分析中保持高准确率，以及 3) 与以前的工作相比，实现了更好的运行时性能、吞吐量、召回率、准确率和通用性。TargetCall 可在 https://github.com/CMU-SAFARI/TargetCall 获得。
Ansys Twin Builder - EnginSoft
为了验证您的系统并确保预期性能，Twin Builder 将多域系统仿真功能与快速人机界面 (HMI) 原型设计、系统优化和 XiL 验证工具相结合。为了将您的孪生连接到测试或实时数据，Twin Builder 可轻松与工业物联网 (IIoT) 平台集成并包含运行时部署选项，使您可以对物理产品执行预测性维护。它是唯一一款为您的数字孪生战略提供打包方法的产品。
由Ross Gyre的扩张
分布式系统的功能必须不断发展，尤其是在环境环境变化时。这种所需的进化使系统开发施加了难以忍受的复杂性。一种替代方法是使系统能够通过在运行时进行机会构图来生成系统系统（SOSS），以提供增值功能。这种方法的成功要求抽象系统的异质性并实现SOSS的编程结构，并以最少的开发人员干预。我们提出了一种基于本体的一般方法来描述分布式系统，试图获得抽象并实现系统之间的运行时推理。我们还为系统的系统提出了一个架构，该系统利用此类本体来使系统能够在运行时发现和“理解”彼此，并有可能构成。我们通过三个对比案例研究详细介绍了本体论和体系结构的特征：一个关于在智能家庭环境中控制多个系统，另一个关于动态计算群集的管理，而救援团队的自主联系的三分之一。我们还通过实验和模拟来定量评估方法的可伸缩性和有效性。我们的方法使系统开发人员能够专注于高级SOS组成，而不会受到特定部署的实现细节的约束。我们证明了我们通过合理组成在运行时提高SOS构建抽象水平的方法的可行性。我们的体系结构为进一步的工作奠定了坚实的基础，因为它的一般性和可扩展性。
安全概述的说明
4.1受保护的运行时环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.1.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.1.2防止记忆腐败攻击的保护。。。。。。。。。11 4.1.3概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 4.1.4安全编码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 4.1.5攻击和对策。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 4.1.5.1代码损坏攻击。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 4.1.5.2控制流劫持攻击。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 4.5.5.3仅数据攻击。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 4.1.5.4信息泄漏。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 4.6官方解决方案。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 4.1.6.1写XOR执行，数据执行预防（DEP）。16 4.1.6.2堆栈粉碎保护（SSP）。。。。。。。。。。。17 4.1.6.3地址空间布局随机化（ASLR）。。。。19 4.1.6.4控制流完整性（CFI）。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.1.6.5代码指针完整性（CPI），代码指针分离（CPS）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 4.1.6.6指针身份验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.1.7隔离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.1.8水平隔离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 4.1.8.1虚拟内存。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 4.1.9 OS级虚拟化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 4.1.10垂直隔离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 4.2隔离运行时环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 4.2.1硬件信任锚。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 4.2.1.1硬件安全模块。。。。。。。。。。。。。。。。27 4.2.1.2安全硬件扩展名（SHA）。。。。。。。。。。28 4.2.1.3受信任的平台模块。。。。。。。。。。。。。。。。29 4.2.2受信任的执行环境。。。。。。。。。。。。。。。。。29 4.2.2.1 T恤架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 4.2.2.2 T恤摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4.3全球平台标准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4.3.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
AI Ready 数据的一般说明
- 嵌入（嵌入任何提出的问题） - 聊天（提出最后一个问题） 这是两个独立的要求；您可以使用两个单独的模型，每个任务一个，或者对两个任务使用一个模型。处理资源 AI Ready 数据包含大量信息。您想要一次访问的数据越多（而不是过滤特定属性），将影响您实现的任何聊天机器人的运行时间。因此，随着处理的数据越多，近乎实时的实现需要更多的带宽。
从头读数，使用长读和简短的抛光
您将组装来自锯齿状铜菌菌株Cav1492的分离株。该菌株具有一个染色体和五个质粒。测序数据包含7,038个小小的读取，平均读取长度超过12,000 bp，一组Illumina读取了从同一菌株进行测序的读取。Illumina读取已被删除，以降低本教程中的分析时间。数据集中包含的参考基因组是由深层覆盖的PACBIO和配对末端测序数据制成的。可从https://ncbi.nlm.nih.gov/datasets/ genome/gca_001022215.1/。