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SVRA通过演示文稿-Assave Inc.SVRA通过演示文稿-Assave Inc.
savara Inc.（“ Savara”或“ Company”）警告您，本演讲中对历史事实的描述中的陈述是前瞻性的陈述，可以通过使用诸如“期望”，“预期”，“计划”，“预期”，“预期”，“相信”，“相信”和“ Will”等单词来识别。此类陈述包括但不限于有关潜在的健康福利和风险以及预计开发时间表的陈述；监管提交的时间；监管批准的潜力和影响； Molbreevi的潜在可寻址患者人数，市场规模，商业机会和竞争格局； Savara的商业发布计划活动，包括疾病宣传运动，GM-CSF自动抗体测试，计划的基础设施以及预期的招聘以及这些活动的潜在影响；以及我们资源的充分性，以资助我们的发展计划的进步和额外资本的潜在来源。Savara实际上可能不会及时实现其任何计划或产品开发目标，或者有些实现，或者以其他方式执行其当前意图，或者满足其前瞻性陈述中披露的期望或预测，并且您不应对这些前瞻性陈述不当依赖。这些前瞻性陈述基于Savara的当前期望，并涉及可能永远无法实现或可能被证明是不正确的假设。实际结果和事件的时机可能与由于各种风险和不确定性而导致的前瞻性陈述中的预期有重大差异，其中包括而不受限制地与我们成功发展，获得Molbreevi Apap的Molbreevi的规定批准相关的风险；与广泛的健康问题和地缘政治条件对我们的业务和运营的影响有关的风险和不确定性；与未来的未来负债和业务运营所需的未来现金利用和储备有关的能力相关的风险和不确定性；成功为我们的产品候选人进行临床试验的能力；足够的资源的可用性以及Savara根据需要筹集额外资金的时间和能力的资金。在Savara向美国证券交易委员会提交的萨瓦拉面临的风险和不确定性，包括我们的8-K表格上的文件，我们截至2023年12月31日截至12月31日的10-K表格的年度报告，以及我们关于季度的季度报告，截至2024年9月30日截至9月30日的季度。
SVR 网络操作和漏洞利用的最新进展
优先考虑在补丁和软件更新可用时尽快部署。尽可能启用自动更新。 通过禁用不需要的 Internet 访问服务或限制对受信任网络的访问以及从工作站和开发环境中删除未使用的应用程序和实用程序来减少攻击面。 执行持续的威胁搜寻活动。 确保系统配置正确 - 检查开放端口和过时或未使用的协议，尤其是在面向 Internet 的系统上。 将面向 Internet 的服务隔离在网络非军事区 (DMZ) 中，以减少内部网络的暴露。 尽可能要求并强制执行多因素身份验证。 当允许用户自行注册多因素身份验证机制或在公司网络上注册设备时，要求注册新设备时进行额外的身份挑战。 设备成功注册后通知多个平台上的用户，以帮助识别意外注册。培训并鼓励用户注意和报告意外注册。 为身份验证服务和面向 Internet 的功能启用强大的日志记录。 定期审核具有电子邮件管理权限的基于云的帐户和应用程序是否存在异常活动。 限制令牌访问生命周期并监控令牌重用的证据。 强制最低权限访问并禁用外部管理功能。 对授权设备进行基准测试并对访问不符合基准的网络资源的系统进行额外审查。 尽可能禁止将信息远程下载到未注册的设备。
EEG-SVRec：短视频推荐中带有用户多维情感参与标签的 EEG 数据集
近年来，短视频平台广受欢迎，视频推荐的质量对于留住用户至关重要。现有的推荐系统主要依赖于行为数据，但由于数据稀疏、偶然交互或个人习惯噪声等问题，行为数据在推断用户偏好时受到限制。为了应对这些挑战并更全面地了解用户的情感体验和认知活动，我们提出了EEG-SVRec，这是第一个具有短视频推荐中用户多维情感参与标签的EEG数据集。该研究涉及30名参与者并收集了3,657次交互，提供了丰富的数据集，可用于更深入地探索用户偏好和认知活动。通过结合自我评估技术和实时、低成本的EEG信号，我们可以更详细地了解用户的情感体验（效价、唤醒、沉浸感、兴趣、视觉和听觉）及其行为背后的认知机制。我们通过推荐算法建立了评分预测基准，结果表明，加入 EEG 信号后，评分预测效果显著改善。此外，我们展示了该数据集在洞察推荐系统中用户行为背后的情感体验和认知活动方面的潜力。这项工作通过利用 EEG 信号和多维情感参与分数中包含的丰富信息，为增强短视频推荐提供了一种新颖的视角，为未来短视频推荐系统的研究铺平了道路。数据集可在 https://github.com/hezy18/EEG-SVRec 上找到
SVR 网络参与者调整策略以获得初始云访问
随着网络级防御系统改进了对可疑活动的检测，SVR 参与者开始寻找其他在互联网上保持隐蔽的方法。与此参与者相关的 TTP 是使用住宅代理 (T1090.002)。住宅代理通常会使流量看起来来自互联网服务提供商 (ISP) 范围内的 IP 地址，这些地址用于住宅宽带客户，并隐藏真实来源。这会使区分恶意连接和典型用户变得更加困难。这降低了使用 IP 地址作为入侵指标的网络防御的有效性，因此，考虑各种信息源（例如应用程序和基于主机的日志记录）来检测可疑活动非常重要。
俄罗斯对外情报局 (SVR) 在全球范围内利用 JetBrains TeamCity CVE
软件开发人员使用 TeamCity 软件来管理和自动化软件编译、构建、测试和发布。如果受到攻击，对 TeamCity 服务器的访问将使恶意行为者能够访问该软件开发人员的源代码、签名证书，并能够破坏软件编译和部署流程——恶意行为者可以进一步利用这种访问进行供应链操作。尽管 SVR 在 2020 年利用这种访问权限攻击了 SolarWinds 及其客户，但目前发现的受害者数量有限且看似投机取巧，表明 SVR 并未以类似的方式使用 TeamCity CVE 提供的访问权限。然而，据观察，SVR 使用通过利用 TeamCity CVE 获得的初始访问权限来提升其权限、横向移动、部署其他后门，并采取其他措施以确保对受感染网络环境的持续和长期访问。
俄罗斯对外情报局 (SVR) 在全球范围内利用 JetBrains TeamCity CVE
软件开发人员使用 TeamCity 软件来管理和自动化软件编译、构建、测试和发布。如果被入侵，对 TeamCity 服务器的访问将使恶意行为者能够访问该软件开发人员的源代码、签名证书，并能够破坏软件编译和部署流程——恶意行为者可以进一步利用这种访问来开展供应链运营。尽管 SVR 在 2020 年利用这种访问入侵了 SolarWinds 及其客户，但目前发现的受害者数量有限且看似投机取巧，表明 SVR 并未以类似的方式使用 TeamCity CVE 提供的访问权限。然而，据观察，SVR 使用通过利用 TeamCity CVE 获得的初始访问权限来提升其权限、横向移动、部署其他后门，并采取其他措施来确保对受感染网络环境的持续和长期访问。
2024-RFP-附加风险投资-SVRF.pdf
所有申请者都将通过 Extra Ventures 在线资助门户提交填妥的意向书 (LOI) 和完整申请（提交详情见下文）。所有申请材料均应为单倍行距、无衬线、11 号字体、边距为 0.5 英寸（或更大）的 PDF 文件，提供的模板或可填写表格除外。请访问申请门户以获取最新信息，然后登录开始申请。访问 www.proposalcentral.com 登录 ProposalCentral，在“资助机会”选项卡中选择“单心室研究基金”，或通过此直接链接访问门户。要重新查看已在进行的申请，请在“提案”选项卡下选择您的草稿。所有申请者将首先提交意向书 (LOI) 供 Extra Ventures 审核。符合条件的申请者如果提出在本 RFP 范围内的竞争性项目，将被邀请提交完整申请。
密封阀控铅酸蓄电池 (SVRLA) ...
恭喜您选择全新 Deka 工业电池。Deka 工业电池集免维护胶体电池的所有优势于一身，并配备容量匹配的车载充电器。Deka 工业电池采用东宾夕法尼亚大学 (East Penn) 工程技术设计，并由电池大师级工匠按照严格的质量保证准则精心打造，是满足当今物料搬运需求的最佳选择。Deka 的精密制造工艺确保新设备在长久使用寿命内保持高性能。这些电池在发货前已进行检查，以确保符合您的订单规格。遵循安装和操作说明，您将确保您的全新 Deka 工业电池拥有最佳的使用寿命和性能。
论文基于改进Sparrow搜索算法的SVR水质预测模型研究
多参数水质趋势预测技术是水环境管理与调控的重要手段之一，本研究提出一种将改进的麻雀搜索算法（ISSA）与支持向量回归机（SVR）相结合的具有更好预测性能的水质预测模型。针对麻雀搜索算法（SSA）种群多样性低、易陷入局部最优的问题，提出ISSA，通过引入Skew-Tent映射来增加初始种群多样性，利用自适应淘汰机制帮助算法跳出局部最优。利用ISSA对SVR模型的惩罚因子C和核函数参数g进行最优值选取，使得模型具有更好的预测精度和泛化性能。通过实际养殖水质数据进行水质预测实验，将ISSA-SVR水质预测模型与BP神经网络、SVR模型及其他混合模型的性能进行了比较。实验结果表明，ISSA-SVR模型的预测精度明显高于其他模型，达到99.2%；均方差（MSE）为0.013，比SVR模型降低了79.37%，比SSA-SVR模型降低了75%；判定系数（R2）为0.98，比SVR模型提高了5.38%，比SSA-SVR模型提高了7.57%，表明ISSA-SVR水质预测模型在水体管理领域具有一定的工程应用价值。
基于M-SVR算法的激光直接沉积熔体轨迹几何特征预测
摘要：几何特征是表征激光直接沉积质量的重要手段，提高预测模型的精度有助于提高沉积效率和质量。模型主要输入变量为激光功率、扫描速度和送粉速率，输出变量为熔轨宽度和高度。应用基于径向基函数（RBF）的多输出支持向量回归（M-SVR）模型，建立了熔轨几何特征预测的非线性模型。采用正交试验设计进行试验，随机选取试验结果作为训练和测试数据集。一方面，与单输出支持向量回归（S-SVR）建模相比，该方法将高度预测的均方根误差降低了22％，且训练速度更快，预测精度更高；另一方面，与反向传播（BP）神经网络相比，宽度的平均绝对误差降低了5.5％，平均绝对误差更小，泛化性能更好。因此，建立的模型可以为精确选择直接激光沉积工艺参数提供参考，提高沉积效率和质量。