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互联工业物联网环境中安全网络分段概述
摘要 网络分段是增强网络安全的一种非常重要的方法。该方法涉及将网络划分为更小、更易于管理的部分，每个部分都有各自的特定安全要求。此策略支持维护稳定的边界和有效的访问控制，同时保护关键资源（例如数据库服务器）免受未经授权的访问。网络分段在 IIoT 中的相关性恰好与许多设备的先进性和互连性有关，这些设备可能带来广泛的安全问题。为了应对这些挑战，安全 IIoT 网络分段框架被开发为 IIoT 环境的专用网络安全解决方案。该框架包括用于开发定制设计的具体指南，以改善安全态势并保护重要记录。在 IIoT 环境中，安全分段对于保持不同的业务结构分离至关重要，每个业务结构都有各自的特定保护要求，并保护它们免受互连设备带来的独特风险。访问因素的特定问题在 IIoT 网络中带来了精确的问题，因为它们充当许多设备的融合节点，因此确保提供多种类型的隐私泄露和与不同公司的交互。分段具有许多好处，包括加速保护、减少攻击面、简化合规性和改进设备管理。然而，它也使事情复杂化并增加了运营开销，并且还有成本问题。除了网络分段之外，还实施了许多技术来加强安全框架：联合 ID、微分段、防火墙、网络访问控制 (NAC)。它提供对唯一访问者的控制、执行安全规则并处理网络访问，同时支持分段工作并增强 IIoT 结构中的通用安全性。与网络分段相关的一种相关方法，尤其是在 IIoT 环境中，涉及增强安全性、保护敏感统计数据和遵守企业要求。通过使用 SiNeSF 等框架和补充安全技术，组织可以针对与联网 IIoT 设备相关的风险设置安全障碍构建、访问限制和危险限制。
部门重组及高管任命
本演示文稿中的非历史性陈述，包括有关我们的计划、目标、目标、战略、投资、协同效应、资本部署、未来财务业绩、2024-2027 年财务目标、预期回报、授予活动和积压、项目活动、商业机会、成本降低和未来事件的陈述，均为联邦证券法含义内的前瞻性陈述。这些陈述受众多风险和不确定性的影响，其中许多超出了公司的控制范围，可能导致实际结果与陈述表达或暗示的结果存在重大差异。这些风险和不确定性包括但不限于：政府资金、拨款和付款的不确定性、延迟或减少，包括由于持续处置融资机制、政府关闭或预算优先事项变化而导致的；政府法律、法规和政策的发展和变化，可能要求我们暂停、延迟或放弃新老项目；俄罗斯与乌克兰以及中东地区持续的冲突及其对我们业务的相关影响；潜在的不利经济和市场条件，例如利率和货币汇率波动、公司管理流动性的能力；国内外政府机构和立法机构的审计和调查结果及宣传；此类机构可能采取的不利行动以及此类行动可能产生的不利结果和后果；公司客户资本支出的变化；公司从现有和新客户获得合同并履行合同的能力；公司所在行业的结构性变化；固定费用项目相关成本的上升和固定费用项目的履行以及公司根据合同控制成本的能力；与公司客户的索赔谈判和合同纠纷；石油和/或天然气需求或价格的变化；知识产权保护；遵守环境法；政府法规和监管要求的变化；遵守与所得税有关的法律；不稳定的政治条件、战争和恐怖主义的影响；海外业务和外汇汇率及管制；金融系统的开发和安装；网络和恶意软件攻击的可能性；员工竞争加剧；成功完成和整合收购的能力；项目所有者的投资决策；以及合资企业的运营，包括不受公司控制的合资企业。
使用基于感知损失的卷积神经网络
目的：这项研究旨在开发一种新的卷积神经网络深度学习（DL）技术，用于从计算机上进行自动化的脑组织分割（CT）扫描，并与磁共振成像（MRI）分割相比评估其性能。材料和方法：这项多中心回顾性研究收集了来自两个机构的199个健康个体的配对CT和MRI数据。将数据分为一个训练集（n = 100）和一个机构的内部测试集（n = 50），其中第二个机构的附加数据集（n = 49）用于外部验证。灰质（GM），白质（WM）和脑脊液（CSF）的地面真相面膜是从T1加权MR图像中赋予的。为三个大脑区域中的每个区域中的每个区域训练了基于U-NET的DL模型，并根据VGG19计算了感知损失。通过计算连续骰子系数（CDICE），联合会（IOU）和第95个百分位数Hausdorff距离（HD95）来评估模型性能。使用定位系数（R 2），类内相关系数（ICC）和Bland-Altman分析，将基于CT的分割的体积估计与MRI衍生体积进行了比较。结果：接受感知损失的DL网络与未经感知损失的训练相比，表现出色。体积分析表明，在内部/外部测试中，GM和WM分别为r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87之间的MRI衍生地面真相与基于CT的分割之间的一致性是r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87，而ICC = 0.91/0.94和0.92/0.93。在内部测试中，评估得分（没有感知损失与感知损失）为：CDICE = 0.717 vs. 0.765，HD95 = 6.641 mm，gm中的6.641 mm vs. 6.314 mm； CDICE = 0.730 vs. 0.767和HD95 = 5.841毫米，而Wm为5.644 mm； CDICE = 0.600 vs. 0.630和HD95 = 5.641毫米，而CSF中的5.362 mm，分别是分数。结论：提出的DL方法随着感知损失而增强，可改善CT图像的脑部分割。这种方法显示了有望作为基于MRI的分割的一种替代方法。
2023 财年各部门业绩
当前的经营环境和举措 纤维与纺织品业务的经营环境依然严峻，受美国和欧洲消费者支出放缓和中国经济低迷的影响，原本有望复苏和扩张的业务也举步维艰。其他因素包括原材料和燃料价格高企和通货膨胀导致的成本上升，以及以大宗商品市场为中心的竞争加剧。此外，鉴于需要解决全球环境问题，企业面临着越来越大的可持续发展压力，因此必须毫无疑问地加速向可持续材料的转变。在这种经营环境下，AP-G 2025 提出的纤维与纺织品业务的主要举措是 (1) 通过最终价值创造提高盈利能力，(2) 基于使用环保材料的高性能、高纹理产品在增长领域的业务扩张，以及 (3) 卓越产品和卓越运营。
印度灵活工作空间细分行业报告...
CBRE South Asia Pvt. Ltd. (“ CBRE”) 已编制一份题为《印度灵活工作空间细分行业报告》的报告，日期为 2024 年 12 月 23 日（“行业报告”）。CBRE 在提供行业报告时未持有金融服务许可证，该报告不构成金融产品建议。行业报告并非对任何要约或交易进行投资/撤资的建议，行业报告的任何部分均不应被解释为专家建议或投资建议或任何形式的投资银行业务，在任何法律或法规的含义范围内。投资者在决定投资/与 Indiqube Spaces Limited 合作之前，应考虑从其财务、法律、税务和其他顾问处获取独立建议。CBRE 已编制行业报告，依赖并参考第三方提供的信息、公开信息以及行业出版物和 CBRE 认为可靠的其他来源（“信息”）。要约文件中对 CBRE 的任何引用都必须与完整的行业报告一起阅读。未经 CBRE 事先书面批准，不得全部或部分复制本行业报告。本行业报告中包含的预测、估计和其他前瞻性陈述本质上具有不确定性。在做出任何有关交易的决定时，接收者应对本行业报告中包含的所有事实和信息进行自己的调查和分析。
CellSeg3d：荧光显微镜的自我监督3D细胞分割
了解细胞的复杂三维结构在生物学的许多学科中至关重要，尤其是在神经科学中。在这里，我们介绍了一组模型，包括3D变压器（Swinuneter）和一种新颖的3D自我监督学习方法（WNET3D），旨在解决生成3D地面真相数据和量化3D卷的核的固有复杂性。我们开发了一个名为CellSeg3d的Python软件包，该软件包在Jupyter笔记本和Napari GUI插件中提供了对这些模型的访问。认识到高质量的3D地面真相数据的稀缺性，我们创建了一个完全被人类宣传的中膜数据集，以提高该领域的评估和基准测试。为了评估模型性能，我们在四个不同的数据集中进行了测试：新开发的MesoSpim数据集，一个3D Platynereis-ish-Nuclei共聚焦数据集，一个单独的3D Platynereis-Nuclei灯光数据集，以及一个具有挑战性且具有挑战性和密集包装的Mouse-Skull-Nucleii colderii coldasaset。我们证明，我们的自我监管模型WNET3D（未经任何地面真相标签训练）以最先进的监督方法来实现绩效，为在标签式生物学环境中更广泛的应用铺平了道路。
了解大纽约地区商业建筑的能源使用情况：建筑存量细分，用于改造规划
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secbnet：光学卫星图像的语义分割增强色彩平衡网络
摘要 - 地球观察卫星可以在不同的时间，气候条件和平台形式下捕获光学图像，在颜色和亮度上表现出很大的差异，在合成大面积光学卫星图像时会导致视觉体验差。相关的颜色平衡问题引起了研究人员的极大关注，但诸如缺乏研究数据和对模型参数的敏感性之类的挑战持续存在。为了解决这些问题，本文发布了一个公开开放的数据集，并提出了语义细分增强色彩平衡网络（SECBNET）。首先，为了减轻研究数据的稀缺性，我们开发了一个公共可用的遥感图像颜色平衡数据集，Zhu hai色彩平衡图像（ZHCBI），以支持相关的研究活动。第二，为了提高颜色平衡图像和目标图像之间的语义一致性，我们设计了以分割结果为指导的双分支U-NET架构，并提出了一种新颖的分割特征损失函数。最后，为了解决分段处理中块之间的接缝问题和不自然的过渡，我们引入了一个基于加权平均的后处理模块。我们对ZHCBI数据集上的现有主流颜色平衡算法进行了比较实验和分析。结果表明，与其他主流方法相比，我们所提出的方法可实现最先进的颜色平衡质量，并具有显着改善的视觉效果和更高的峰信噪比（PSNR）（23.64 dB）。
基于高斯混合模型算法的客户细分和分析
摘要。数字时代改变了业务范式，数字营销成为处理现代市场动态的关键要素。在线内容消费中，消费者行为的变化鼓励公司利用数字技术来吸引更广泛的受众并亲自联系。对消费者购买行为的深刻了解至关重要，使公司能够设计响应式和相关的营销策略。这项研究还强调了面对激烈竞争，将客户购买行为细分的重要性。通过使用高斯混合模型（GMM）算法的聚类分析，消费者支出数据被减少并分组为群集，使公司能够了解消费者的偏好和趋势。实验表明，有4个最佳簇作为基本信息以进行进一步分析。每个集群都会带来营销策略，例如强调健康和积极的生活方式，提高特定产品的销售以及对低支出集群的教育。此分析还强调了数据预处理和特征选择在确保聚类结果准确性方面的重要性。
spt：交互式图像分割的序列提示变压器
摘要 - Interactive分割旨在根据用户提供的点击从图像中提取感兴趣的对象。在现实世界应用中，通常需要分割一系列具有相同目标对象的图像。但是，现有方法通常一次处理一个图像，未能考虑图像的顺序性质。为了克服这一限制，我们提出了一种称为序列提示变压器（SPT）的新方法，该方法是第一个利用顺序图像信息进行交互式分割的方法。我们的模型包括两个关键组成部分：（1）序列提示变压器（SPT），用于从图像，点击和掩码序列中获取信息以提高准确的信息。（2）TOP-K提示选择（TPS）选择SPT的精确提示，以进一步增强分割效果。此外，我们创建ADE20K-SEQ基准测试，以更好地评估模型性能。我们在多个基准数据集上评估了我们的方法，并表明我们的模型超过了所有数据集的最新方法。索引项 - 计算机视觉，交互式图像分割