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6G网络中的网络安全挑战和陷阱
从5G到6G网络的过渡旨在提高连接速度和智能水平。6G有望支持机器类型的通信和超可靠的低潜伏期通信，同时通过集成削减技术来增强移动宽带服务。这些进步可能会改变部门，包括健康和自动运输系统；但是，他们带来了安全挑战。6G的开放，分布和以用户为中心的性质，由许多连接的设备，分散网络以及系统之间的复杂交互标记，这使传统的Cen-Cen-Centralized Security模型不足。这种转变引入了更广泛的攻击表面，增加了对API剥削，数据隐私侵犯，拦截风险和内部攻击等威胁的脆弱性。应用区块链和自我主张身份（SSI）技术是一种有前途的方法来解决与6G相关的安全问题。这些技术提供了分散且具有密码安全的系统，使6G的需求不断变化。区块链技术可确保整个网络上的不变性，透明度和防篡改记录。通过智能合约，它可以执行安全措施并验证API通信，同时维护6G分布式节点之间的数据完整性。同时，SSI支持管理身份，在这些身份中，用户对其经过验证的身份具有授权，确保隐私保护和安全访问控制，减少身份盗窃或未经授权的访问的可能性。区块链和SSI的组合解决了6G中的安全问题。合并区块链和智能合约可以最大程度地降低与API漏洞相关的风险。此集成仅允许授权的用户和设备与API进行交互，而SSI提供可验证的凭据来确认用户的身份并防止未经授权访问API。尽管6G分布式体系结构扩展了攻击表面，但可以使用区块链的分散安全执行机制来保护它，在该机制中，节点可以有效地验证彼此的设置和活动。此外，区块链提供的不变性功能以及自我主张身份提供的选择性披露功能有助于保护数据的隐私和完整性，从而确保即使存在拦截风险，机密信息仍然安全。本章探讨了区块链和自我主张身份如何解决6G中的安全问题，从而分析这些技术如何塑造安全的6G基础架构。
抗隔离的碳微纤维增强自我...
本文介绍了包括碳微生物的自固化混凝土（SCC）的隔离抗性和流动性。最初，在两个水与诱因（w/b）比率为0.40和0.50时产生了六个SCC。后来，使用0％和0.25％碳微生物纤维的粘度修改混合物（VMA）制备了另外两个SCC，w/b比为0.40，以进一步提高隔离耐药性。测试了所有SCC的倒塌流量和t 50流动时间以确定流动性。相对于筛分偏析指数（SSI），测量了SCC的隔离抗性。此外，在倒塌流程测试后检查SCC的出现以获得视觉稳定性指数（VSI）。在Ø100mm x 200 mm圆柱体的两个裂缝半分裂的两半中，粗骨料颗粒的分布也被视为SCC隔离抗性的另一个指标。测试结果表明，以0.40为0.40制成的SCC具有出色的隔离性和良好的流动性。碳微生物显着降低了SCC的流动性，但增加了其隔离性。因此，倒数流量和SSI较低，而碳微纤维的SCC t 50流动时间更高。此外，随着碳微纤维的包含，SCC的VSI变得更好。VMA通过增强的粘度进一步改善了SCC的SSI和VSI。在SCC中，粗骨料颗粒的分布也更加均匀，包括有或没有VMA的碳微生物纤维。简介总体而言，在0.25％的碳微侵犯的情况下，观察到SCC相对于隔离性和流动性的最佳性能。关键字：碳微纤维，流动性，隔离性抗性，自固结混凝土，粘度修改混合物。
基于图像的手术伤口感染识别的机器学习方法：范围审查
背景：手术部位感染 (SSI) 频发，对患者和医疗保健系统造成影响。目前，由于需要临床医生进行手动评估，远程监控手术伤口受到限制。基于机器学习 (ML) 的方法近期已用于解决术后伤口愈合过程的各个方面，并可用于提高远程手术伤口评估的可扩展性和成本效益。目的：本综述旨在概述用于从图像中识别手术伤口感染的 ML 方法。方法：我们按照 JBI（乔安娜·布里格斯研究所）方法对用于 SSI 视觉检测的 ML 方法进行了范围界定审查。纳入了任何术后背景下的参与者的手术伤口感染识别报告。未涉及 SSI 识别、手术伤口或未使用图像或视频数据的研究被排除在外。我们于 2022 年 11 月在 MEDLINE、Embase、CINAHL、CENTRAL、Web of Science 核心合集、IEEE Xplore、Compendex 和 arXiv 中搜索了相关研究。对检索到的记录进行了双重筛选以确定是否符合条件。使用数据提取工具绘制相关数据图表，以叙述方式描述并使用表格呈现。对 TRIPOD（个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告）指南的使用情况进行了评估，并使用 PROBAST（预测模型偏倚风险评估工具）评估偏倚风险 (RoB)。结果：总共有 10 条筛选出的独特记录符合资格标准。在这些研究中，临床背景和手术程序各不相同。所有论文都开发了诊断模型，但没有一篇进行外部验证。使用传统 ML 和深度学习方法从大多为彩色的图像中识别 SSI，所用图像的数量从不到 50 张到数千张不等。此外，至少有4项研究报告了10个TRIPOD项目，但少于4项研究报告了15个项目。PROBAST评估显示，9项研究被认定为总体RoB较高，1项研究的RoB总体不明确。结论：基于机器学习的图像识别手术伤口感染的研究仍属新兴领域，需要标准化报告。未来应解决与图像采集、模型构建和数据源差异相关的局限性。
DKS 1 智能数字伺服驱动器，集成电源...
类型：DAA 1.1 “带绝对编码器仿真器的模拟接口”卡允许智能数字交流伺服驱动器通过模拟接口与传统控制器一起操作。它还包含用于与连接的控制器通信的控制输入和信号输出，并根据 SSI 标准（同步串行接口）输出实际绝对位置值。
AAS 016独立危害评估和...
仪器发现（SHERIF）系统的独立危害评估是一组新型算法和相关的框架，旨在支持多个LIDAR扫描中的数字高程图（DEM）的产生，并执行HAX-ARD检测（HD）和安全位点识别（SSI），而没有依赖于其他板上的系统。Sherif可以使用几种技术在行星表面的不同激光扫描上执行强大的3D键提取和点云配准（PCR），以生成在轨迹过程中演变的DEM。该框架还支持各种危险检测和安全位点识别算法，这些算法可用于生产的不断发展的DEM。sherif具有强大而模块化的结构，使用户在选择和实施哪个关键点标识，PCR和HD/SSI算法时具有高度的挠性性，同时保持核心Sherif框架的数据产品和传感器独立性。Sherif最近通过在NASA Johnson太空中心的模拟和硬件实验测试进行了评估。
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AB世界食品环境政策
•ABF供应商行为准则•ABF环境政策•AB世界食品近期SBTI目标与1.5 o C的减少途径保持一致饮料联合会，杂货分配机构，包装•经合组织跨国企业指南•可持续香料计划（SSI）以及我们对他们2030年其2030年可持续采购目标的承诺
自给自足计划 (PASS)
什么是 PASS？PASS 是社会保障局制定的一项补充保障收入 (SSI) 工作激励计划，允许残疾人士或盲人留出资源和/或收入，而对他们的社会保障福利几乎没有负面影响。经批准的 PASS 允许受益人使用这些资源和/或收入实现工作目标并实现自给自足或不依赖福利。
自给自足计划 (PASS)
什么是 PASS？PASS 是社会保障局制定的一项补充保障收入 (SSI) 工作激励计划，允许残疾人士或盲人留出资源和/或收入，而对他们的社会保障福利几乎没有负面影响。经批准的 PASS 允许受益人使用这些资源和/或收入实现工作目标并实现自给自足或不依赖福利。
个人简历 Prof. Nina Khanna 医学博士
2023 年瑞士传染病学会 (SSI) 最佳基础研究论文奖颁给 Darya Palianina 博士，获奖论文为“一种用于过继细胞转移应用的多克隆抗原特异性 T 细胞靶向基因组编辑 (TarGET) 的方法”(Mol Ther Methods Clin Dev. 2023 年 6 月 19 日；30:147-160) 2023 年 ECCMID 旅行补助金颁给 Benedict Morin