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健康与医学科学杂志
早在很久以前就观察到了强迫性症状与精神病之间的复杂关系。当然，这两种疾病的重叠是，已经发现解剖异常和治疗反应令人惊讶。强迫性症状先于精神病之前或成功，仍然是辩论问题。然而，证据足以表明两种疾病都具有相互交织的病因，并且彼此之间的影响很大。，精神卫生专业人员通常很难剖析确切的症状，以区分精神病和痴迷。洞察力在确定疾病和当前疾病中的心理病理学方面起着至关重要的作用。ho积是DSM V中的一个新实体，因为对于研究人员来说，这是长期存在的困惑，无论是将其分类为强迫症状还是精神病症状。治疗方式在其中一种疾病使另一种疾病复杂时也有所不同。临床医生在同时处理两种疾病的同时面临艰巨的挑战。作为强迫性症状改变了精神病的病程，它也对疾病的预后有影响。疾病的管理是愉悦的结果与加剧症状的风险之间的平衡。
并发与并行，编程与现实生活之间 Marius BÎTCĂ 1*、Darinela ANDRONOVICI 1、Dumitraș MĂMĂLIGĂ 1
摘要。本科生或新手程序员经常在编程课程中受到高级和抽象概念的挑战。与构建顺序程序相比，并行和并发编程需要不同的、更复杂的控制流思维模型。现在，多核处理器已成为计算机和移动设备的标准，开发软件以利用这种额外的计算能力的责任现在落在了现代软件开发人员身上。关键词：性能、编程、线程、顺序程序、计算机体系结构。简介本文的目的是通过不仅提供定义和解释，还提供来自现实生活的例子，帮助读者理解什么是并行性和并发性，因为这样会更容易理解。有很多解释，但只有少数能让你对它们有一个很好的认识，其余的都让你感到困惑，然后你放弃理解这两个术语。你甚至不知道你不仅在编程时看到并发和并行性，而且在任何地方、任何时候都看到它。现实生活中的实现想象一下，一个人在图书馆工作，一堆新书到了。他的任务是按作者选择合适的书，然后将它们放到书架上。他完成这项任务的方式是遵循正确的步骤。他会从所有书中挑选出由同一作者写的书。将它们带到相应的位置后，他会将它们排列在书架上。为了使这个过程更有效率，他可以实施并行技术，使用两名工人并让他们同时工作。这样，他将减少两倍的时间。当然，如果他想使这项工作更有效率，他可以使用更多的工人。关于并行性，需要了解的一件重要事情是，有时您无法获得预期的性能提升，因为您可能会遇到瓶颈，这种情况发生在资源（书籍）繁忙且第二名工人无法选择所需书籍时，这就是为什么您可能会浪费与使用一名工人时相同的时间。现在，如果您想更好地优化，可以使用并发方法。因此，在进入这个主题之前，先定义什么是并发，因为很容易将并发与并行混淆，我们必须从一开始就尝试明确两者的区别： - 并行是指同时做很多事情。 - 并发是指同时处理很多事情。 并行 并行意味着在多个硬件（核心、机器等）上执行多个任务，这就是为什么这些任务并行运行并且尽可能快地执行。 并行计算机是一种在协作中使用同时处理元素的计算机或系统
CS8792加密和网络安全单位...
信息既受外部因素（例如黑客，计算机病毒，盗窃和内部）的危害 - 由于保护不当，缺乏备份副本或丢失包含未保护数据的闪存驱动器而导致数据丢失。对数据的不当保护可能会导致公司声誉丧失，客户的信任或财务损失。由于法院制度的数量，该问题尤其重要，因为个人数据的数量被处理和存储在法院及其独特的特征（句子，命令和原因，定罪，定罪陈述以及受害者或土地登记册的个人详细信息）。它们都构成必须保护的信息，以防止盗窃，损失或改变。在数据丢失的情况下，数据丢失可能会通过可能的外部压力对试验和司法独立性产生负面影响。
名称：金伯利·斯通纳（Kimberly Stoner）标题：组织或代理：为自我主题作证：HB06929- AAE热能网络赠款和贷款计划。支持
I支持HB 06929，该HB支持热网络的赠款和贷款计划。热网络将使用地面源热泵或地热能提供供暖和冷却，有可能在某些情况下替代污染的油气动力加热，例如Hartford的资本区项目，该项目为几座政府建筑提供供暖。我可以看到其他多建造情况的潜力，例如公寓或公寓综合体，退休社区，大学校园等。燃烧用于供暖建筑物的油气不仅有助于温室气体排放，而且还散发出该州NOX污染的很大一部分，这是空气质量差的重要因素，导致哮喘和损害人类和环境健康。
采矿机，
A. Bodoga*，A。Nistorac和M.C. Loghin Faculty of Industrial Design and Business Management, “Gheorghe Asachi” Technical University of Iasi, Romania (E-mail: Alexandra.bodoga@academic.tuiasi.ro , andreea.nistorac@student.tuiasi.ro , maria- carmen.loghin@academic.tuiasi.ro ) Abstract: As the footwear sector is臭名昭著的因其污染，重要的是要通过降低碳足迹来沿着整个价值和供应链进行可持续性。 本文使用LCA介绍了一双鞋子的环境影响。 可以通过使用某些工具来分析产品的碳足迹。 Simapro是一个软件套件，可有效实现生命周期评估以增强商品及其环境影响。 这是一种专家工具，用于在环境方面收集，检查和监视产品和服务的性能。 simapro可以对产品生命周期进行系统的建模和分析，并对所有商品和服务的整个价值链沿着环境效应进行量化。 软件工具包括用于建模产品系统的用户界面，生命周期单元过程数据库，影响评估数据库，其中包括支持多个生命周期影响评估方法的信息，以及在产品建模后结合数据库中数据的计算器。 关键字：环境影响；鞋类；产品生命周期；价值和供应链A. Bodoga*，A。Nistorac和M.C.Loghin Faculty of Industrial Design and Business Management, “Gheorghe Asachi” Technical University of Iasi, Romania (E-mail: Alexandra.bodoga@academic.tuiasi.ro , andreea.nistorac@student.tuiasi.ro , maria- carmen.loghin@academic.tuiasi.ro ) Abstract: As the footwear sector is臭名昭著的因其污染，重要的是要通过降低碳足迹来沿着整个价值和供应链进行可持续性。本文使用LCA介绍了一双鞋子的环境影响。可以通过使用某些工具来分析产品的碳足迹。Simapro是一个软件套件，可有效实现生命周期评估以增强商品及其环境影响。这是一种专家工具，用于在环境方面收集，检查和监视产品和服务的性能。simapro可以对产品生命周期进行系统的建模和分析，并对所有商品和服务的整个价值链沿着环境效应进行量化。软件工具包括用于建模产品系统的用户界面，生命周期单元过程数据库，影响评估数据库，其中包括支持多个生命周期影响评估方法的信息，以及在产品建模后结合数据库中数据的计算器。关键字：环境影响；鞋类；产品生命周期；价值和供应链产品的生命周期中的所有步骤，从原材料的提取开始，生产投入材料（皮革，纺织品，橡胶，金属，塑料，尼龙），制造过程，使用，最终可与Simapro访问，提供有效的支持工具，以评估产品的环境影响。
对安全应用程序的生成对抗网络的审查
摘要。网络安全的进步对于一个国家的经济和国家安全至关重要。随着数据传输和存储的指数增加，迫切需要新的威胁检测和缓解技术。网络安全已成为绝对的必要性，每天每天都有越来越多的传输网络，导致数据存储在服务器上的数据的指数增长。为了阻止将来的复杂攻击，有必要定期更新威胁检测和数据保存技术。生成对抗网络（GAN）是一类无监督的机器学习模型，可以生成合成数据。gan在基于AI的网络安全系统中变得重要，例如入侵检测，隐肌，密码学和异常检测。本文对将gans应用于网络安全的研究进行了全面综述，包括对这些研究中使用的流行网络安全数据集和甘恩模型架构的分析。
MTW计划更新摘要-FY25-26
这项活动最初是为了解决特定社区的老年居民对老年人和非居民之间生活方式冲突的持续关注。由于老年申请人数量少，因此很难达到目标比率，因此在24财年期间关闭了此活动。此活动将在FY2024 MTW报告中关闭。■FY2021-2-租金的限制增加
2025 WY/Co-TWS会议研讨会描述
描述：本研讨会的主要目的是向参与者介绍开源计算机视觉模型用于分析相机陷阱图像的应用。该研讨会旨在提供动手经验，以获取免费的云计算资源来部署和解释这些模型，以增强野生动植物监测和研究。虽然相机陷阱可以进行全面的野生动植物监测，但尽管此任务的耗时，许多研究人员仍会手动查看相机陷阱图像。存在几种开源模型来自动化这些任务，但是很难实施这些模型并验证其性能。Western Ecosystems，Inc。（West）的机器学习团队擅长开发和部署来自相机陷阱图像，无人机镜头和声学数据的动物和栖息地检测的计算机视觉模型。我们期待有机会分享我们的专业知识，并通过使用尖端的计算机视觉技术来帮助推进野生动植物监测的领域。一些编程经验将有所帮助。参与者应尽可能带上笔记本电脑。
2025 WY/Co-TWS会议研讨会描述
描述：本研讨会的主要目的是向参与者介绍开源计算机视觉模型用于分析相机陷阱图像的应用。该研讨会旨在提供动手经验，以获取免费的云计算资源来部署和解释这些模型，以增强野生动植物监测和研究。虽然相机陷阱可以进行全面的野生动植物监测，但尽管此任务的耗时，许多研究人员仍会手动查看相机陷阱图像。存在几种开源模型来自动化这些任务，但是很难实施这些模型并验证其性能。Western Ecosystems，Inc。（West）的机器学习团队擅长开发和部署来自相机陷阱图像，无人机镜头和声学数据的动物和栖息地检测的计算机视觉模型。我们期待有机会分享我们的专业知识，并通过使用尖端的计算机视觉技术来帮助推进野生动植物监测的领域。一些编程经验将有所帮助。参与者应尽可能带上笔记本电脑。