XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSUNet
(CUI) 对国防部安全非机密网络的网络安全控制的评估
(U) 根据国防部指令 8510.01，每个国防部信息系统、国防部合作系统和平台信息技术系统都必须有一名授权官员，负责在实现和维持可接受的风险态势的基础上授权系统的运行。ATO 是由一名或多名联邦高级官员做出的官方管理决定，授权信息系统的运行，并明确接受对机构运营（包括使命、职能、形象或声誉）、机构资产、个人、其他组织和国家的风险，基于实施商定的一套安全和隐私控制。7 IWTSD 国际项目经理是一名高级主管，担任 SUNet 的授权官员。
使用深度学习
经颅磁刺激（TMS）是一种非侵入性神经刺激技术，越来越多地用于治疗神经精神疾病和神经科学研究。由于大脑的复杂结构和受试者之间的电导率变化，对TMS的受试者特异性大脑区域的鉴定对于提高治疗功效和了解治疗反应的机制很重要。数值计算已用于估计脑组织中TMS刺激的电场（E-FIELD）。，但是相对长的计算时间限制了这种方法的应用。在本文中，我们提出了一种基于深神经网络的方法，通过使用名为3D-msre-Sunet和多模式成像数据的神经网络体系结构来加快全脑电子场地的估计。3D-MSResunet网络集成了3D U-NET体系结构，残差模块和结合多尺度特征图的机制。它是使用具有有限元方法（FEM）的E-Field和扩散磁共振成像（MRI）基于各向异性量电导率或解剖图像的大型数据集（FEM）训练的。使用几个评估指标以及成像方式和线圈的不同组合评估3D-MSResunet的性能。实验结果表明，3D-MSResunet的输出电子田提供了可靠的估计由最先进的FEM方法估计的电子场的估计，预测时间大幅下降至约0.24秒。因此，这项研究表明，神经网络是加速对TMS靶向的E-Field预测的潜在有用的工具。