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simba：一个统一的框架，可探索和促进无电池系统的设计
无电池的传感设备已经越来越受欢迎，因为它们可以仅依靠收获的能量和环境友好的电容器运行。然而，尽管无电池解决方案数量增加，但它们的设计仍然是一项艰巨的任务。实际上，能源供应和需求之间的有限的能源存储容量以及产生的融合引入了新的设计权衡，这些折衷方案无法使用考虑恒定电源的常规工具进行探索。为了启用快速设计空间并促进无电池系统的开发，我们介绍了Simba，Simba是一个开源模拟框架，允许详细研究各种副组件之间的复杂相互作用。我们证明了Simba在两个案例研究中的好处，对实验进行了评估，以现实世界，最先进的电池设备为目标。首先，我们说明了Simba如何探索不同组件配置之间的依赖性并评估其对整体系统性能的影响。除其他外，我们表明，更改存储容量或稍微修改负载行为可以将数据吞吐量提高到最高5倍。1𝑥和9。7𝑥。第二，我们介绍了Simba如何自动选择优化无电池系统操作（例如，其检查点的机械师）的关键参数，并展示Simba如何基于现实世界的能源收集痕迹来启用性能评估。
6个零信任用例，用于NetSkope One，一个统一的Sase ...
相比之下，Netskope Intelligent SSE可帮助安全专业人员了解其组织如何在SaaS，IaaS和内部开发的应用程序中收集，传输，商店和共享数据。他们可以回答以下问题：我们的数据在哪里流动以及在哪些应用程序中？试图移动数据的用户的风险概况是什么？他们正在使用什么设备，以及在什么网络上？当员工离开时，安全团队可以在前几个月评估个人的数据移动和应用程序使用情况。以及当更新SaaS应用程序时，安全性可以查看这些更改是否导致任何新的数据路径或交易。
统一的可观察性：积极主动的旅程，自我...
IDC认为，在当前的数字优先格局中，它比以往任何时候都面临更具挑战性的任务，包括确保出色的数字体验以及从破坏中恢复的能力，几乎没有影响业务功能。由于组织越来越依赖复杂，动态，分布式和混合IT环境，因此他们遇到了来自各种孤立工具的指标，事件，日志和痕迹的压倒性涌入。从数据泛滥中提取及时的见解并采取必要的措施对于运营团队来说极具挑战性。但是，这些行动对于确保业务运营和增强整体客户体验至关重要。这些环境中数据的复杂性和数量通常会阻碍传统监测和管理方法的有效性，因此需要更复杂的集成解决方案。
2024 年 1 月 22 日草案；公众意见征询期执行摘要：印第安纳州 2024-2027 年统一 WIOA（劳动力创新与机会法案）计划
正是出于这一原因，霍尔科姆州长于 2018 年设计了州长劳动力内阁 (GWC) 的结构，并由印第安纳州议会将其编入法典，并授权其指挥州政府机构，以战略性地解决当前和未来的劳动力和教育需求。美国劳工部持续给予豁免，使该内阁能够担任州劳动力委员会，从而增强了内阁将印第安纳州劳动力发展、教育、经济发展、印第安纳州雇主、高等教育培训机构、当地劳动力发展委员会、社区合作伙伴和立法者聚集在一起的能力。GWC 一直致力于树立共同愿景、协调战略、消除孤岛并制定创新政策和计划，同时保留地方控制和雇主指导的原则，而这些原则是《劳动力创新和机会法案》 (WIOA) 精神的核心。
统一许可框架许可证持有者登记册...
IGSS 编号许可证持有者名称 信箱编号 城市代码 电话号码 1. AIRTEL NETWORKS KENYA LIMITED 73146 内罗毕 00200 +254691110019/+254734110000/+254734110000 2. COMMCARRIER SATELLITE SERVICES LIMITED 41093 内罗毕 00100 +25420331739/+25420331741/+254722204567 3. DIMENSION DATA SOLUTIONS EAST AFRICA LIMITED 43588 内罗毕 00100 +2543600000/+254733837356/+254723743022 4. GEO-NET COMMUNICATIONS LIMITED 49259 内罗毕 00100 +254716023785/+254722418148/+25420246818 5. IRISTEL KENYA LIMITED 57078 内罗毕 00200 +254707491899 6. JAMII TELECOMMUNICATIONS LIMITED 47419 内罗毕 00100 +254711054121/+254747585100/+254203975000 7. LIQUID TELECOMMUNICATIONS KENYA LIMITED 62499 内罗毕 00200 +254787610195/+254732199209/+254732199000 8. 移动电话网络业务 (K) 有限公司 12170 内罗毕 00100 +254207600001/+254722989001/+254722235318 9. SAFARICOM PLC 66827 内罗毕 00800 +254722003272/+254722005188 10. 肯尼亚电信有限公司 30301 内罗毕 00100 +254204952460/+254 774 133 702/+25420343399 11.瓦纳奇电信有限公司 50762 内罗毕 00100 +254202804030/+254734701501/+254 207640000
一个统一的，可扩展的神经群体解码
我们使用深度学习方法来破译神经活动的能力可能会从模型大小和数据集方面受益于更大的规模。然而，将许多神经记录的整合到一个统一模型中是具有挑战性的，因为每个记录都包含来自不同单个动物的不同神经元的活性。在本文中，我们介绍了一个培训框架和建筑，旨在模拟各种大规模神经记录的神经活动的人群动态。我们的方法首先将数据集中的个体尖峰构建，以构建神经事件的有效表示，从而捕获神经活动的精细时间结构。然后，我们采用跨注意事项和感知骨干来进一步构建对神经人口活动的潜在令牌化。利用此架构和培训框架，我们构建了一个大规模的多会模型，该模型在来自七个非人类灵长类动物的大型数据集上训练，涵盖了超过158个不同的录音，从27,373多个神经单位和100多个小时的记录中进行了录制。在许多不同的任务中，我们证明了我们验证的模型可以迅速适应具有未指定的神经元对应的新的，看不见的会话，从而可以使用最小的标签来射击。这项工作提出了一种强大的新方法，用于构建深度学习工具，以分析神经数据并为大规模进行培训的清晰途径。
统一的3D和4D全景分割通过动态移动网络
摘要 - 随着自动驾驶的快速进步，为其感应系统配备更全面的3D感知变得至关重要。但是，广泛探索的任务（例如3D检测或点云语义分段）重点是解析对象（例如汽车和行人）或场景（例如树木和建筑物）。在这项工作中，我们建议解决基于激光雷达的全景分段的具有挑战性的任务，该任务旨在以统一的方式解析对象和场景。特别是我们提出了动态转移网络（DS-NET），该网络是Point Cloud Realm中有效的全景分割框架。ds-net具有用于复杂LIDAR点云分布的动态移位模块。我们观察到，BFS或DBSCAN（例如BFS或DBSCAN）的常用聚类算法无法处理具有非均匀点云分布和不同实例大小的复杂自主驾驶场景。因此，我们提出了一个有效的可学习聚类模块，动态转换，该模块可以随时适应内核功能。为了进一步探索时间信息，我们将单扫描处理框架扩展到其时间版本，即4D-DS-NET，以进行4D Panoptic分割的任务，其中应为多个框架提供相同的ID ID预测。我们建议以更统一的方式求解4D Panoptic分割，而不是将跟踪模块附加到DS-NET上。该代码可在https://github.com/hongfz16/ds-net上公开获取。具体而言，4D-DS-NET首先通过对齐连续的LiDAR扫描来构造4D数据量，然后在其上执行时间统一的实例聚类以获得最终结果。进行了两个大规模自动驾驶激光雷达数据集（Semantickitti和Panoptic Nuscenes）的广泛实验，以证明所提出的溶液的有效性和出色性能。
统一的 Oikonomia：神的救恩经济如何改变
基督徒应该管理好家里的资源（即 oikonomia ）。Oikonomia 源自两个希腊词： Oikos ，意思是“房子”，和 nomos ，意思是“法律”。当这个词首次被古希腊哲学家推广时，它被理解为规定家庭有序管理的法律（Sanders，2017）。这个词最终演变为“经济”，即个人或团体在寻求妥善管理家庭资源时会节约开支。 Oikonomia 在圣经中有两种不同的用法。首先，耶稣在路加福音 16:2 中使用了这个词，源自它的传统定义，当时祂描述了管家如何精明地“管理”（即 oikonomia ）他主人的家。其次，保罗以一种全新的方式使用了这个词，他认为天父上帝“节约”（即 oikonomia）他的两种资源——圣子和圣灵——以便给我们带来救赎，并让我们被收养到上帝的家中（以弗所书 1：3-14，特别是第 10 节）。
使用 Wasserstein 距离对颞叶癫痫脑网络进行统一拓扑推理
持久同源性为从脑网络中提取隐藏的拓扑信号提供了一种强大的工具。它捕获了跨多个尺度的拓扑结构的演变，称为过滤，从而揭示了在这些尺度上持续存在的拓扑特征。这些特征总结在持久性图中，并使用 Wasserstein 距离量化它们的差异。然而，Wasserstein 距离不遵循已知的分布，这对现有参数统计模型的应用构成了挑战。为了解决这个问题，我们引入了一个以 Wasserstein 距离为中心的统一拓扑推理框架。我们的方法没有明确的模型和分布假设。推理以完全数据驱动的方式进行。我们将这种方法应用于从两个不同地点收集的颞叶癫痫患者的静息态功能磁共振图像 (rs-fMRI)：威斯康星大学麦迪逊分校和威斯康星医学院。重要的是，我们的拓扑方法对由于性别和图像采集而导致的变化具有鲁棒性，无需将这些变量视为干扰协变量。我们成功定位了对拓扑差异贡献最大的大脑区域。本研究中所有分析使用的 MATLAB 包可在 https://github.com/laplcebeltrami/PH-STAT 上找到。