XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUnified
使用Fortinet Unified Sase
版权所有©2024 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他商标是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's SVP Legal and above, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall对Fortinet有约束力。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
主题：675 签名和计件记录服务 目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。 请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。 根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。 为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任人”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否合法拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能作为经纪人
主题：675 签名和计件记录服务目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否正确拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的被拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能被经纪或张贴到任何装载/经纪人板上，如 MFTURP-1 的承运人绩效和评估计划 (CPEP) 所述。托运人应使用代码“FL—未经授权的装载/经纪人板张贴”在 CPM 中记录任何未经授权的装载/经纪人板张贴事件。TSP 的重复张贴或服务故障模式将导致全国范围内不使用或从 DOD 计划中移除。SDDC POC：有关此咨询的问题可以发送到：usarmy.scott.sddc.mbx.carrier-performance@army.mil。到期：N/A 类别：DTR/MFTURP-1/政策
基于动态编程的统一框架
摘要：在本文中，我们描述了一个新的概念框架，该概念框架连接近似动态编程（DP），模型预测控制（MPC）和加固学习（RL）。该框架以两种算法为中心，这些算法在很大程度上是彼此独立的，并通过牛顿方法的强大机制在协同作用中起作用。我们称它们为“线”训练和在线播放算法。名称是从涉及游戏的RL的一些主要成功中借来的；主要示例是最近（2017年）Alphazero程序（下棋，[SHS17]，[SSS17]）和类似结构化的和早期（1990年代）TD-Gammon程序（扮演Backgammon，[Tes94]，[TES95]，[TES95]，[TEG96，[TEG96]））。在这些游戏上下文中，O效率训练算法是一种教授该程序如何评估位置并在任何给定位置产生良好动作的方法，而在线游戏算法是一种实时对抗人或计算机对手的方法。显着，在线训练和在线比赛之间的协同作用也构成了MPC的基础（以及其他主要的顺序决策问题类别），实际上MPC设计体系结构与Alphazero和TD-Gammon的一种非常相似。这种概念上的见解提供了弥合RL和MPC之间文化差距的工具，并为MPC中的某些基本问题提供了新的启示。这些包括通过推出来增强稳定性，通过使用确定性等效性来处理不确定性，MPC在涉及更改系统参数的自适应控制设置中的弹性以及由牛顿方法所暗示的超线性绩效界限提供的见解。
密集通道EEG生成的统一框架
摘要 - 密集通道电脑图（EEG）信号的高度收购通常会受到成本和缺乏良好的可移植性的阻碍。相反，从稀疏渠道产生密集的频道脑电图信号显示出希望和经济生存能力。然而，稀疏通道EEG构成了诸如空间分辨率减少，信息丢失，信号混合以及对噪声和干扰的敏感性的增强。为了应对这些挑战，我们首先通过优化一组跨渠道EEG信号生成问题来从理论上提出密集通道的EEG生成问题。然后，我们提出了YOAS框架，用于从稀疏通道EEG信号生成密集通道数据。YOA完全由四个顺序阶段组成：数据制备，数据预处理，偏置-EEG生成和合成EEG生成。数据准备和预处理仔细考虑EEG电极的分布以及脑电图信号的低信噪比问题。偏见-EEG的生成包括BiaSeegganFormer和BiaSeegDiffformer的子模块，它们分别通过将电极位置对准与扩散模型相结合，从而促进了长期特征提取并产生信号。合成的EEG生成合成了最终信号，采用扣除范式来进行多通道EEG生成。广泛的实验证实了Yoas的可行性，效率和理论有效性，甚至可以显着增强数据的可见性。从稀疏通道数据中生成密集通道脑电图信号的这一突破为脑电信号处理和应用中的探索提供了新的途径。
太平洋核聚变能源研究、教育、科学和技术促进联盟（Pacific CREST Fusion）统一和集体响应
[ 执行摘要 ] 为了协调和吸引社区参与核聚变能源的巨大潜力，广泛的利益相关者聚集在一起，组成了一个由学术界、工业界（成熟和初创）、国家实验室和社区组织组成的联盟，致力于将核聚变变为现实。我们赞赏美国能源部为核聚变技术建立公私联盟框架 (PPCF) 的努力，我们很高兴能为这一协调一致的响应做出贡献。我们对 PPCF 的愿景是建立区域核聚变技术园区，这些园区最初将容纳越来越多的中小型试验台，然后逐步建立更大规模、更综合的设施。这种方法将利用现有的核聚变设施和资源，同时积极促进劳动力发展和创造就业机会。
统一Sase的买家指南
用于确保远程访问的虚拟专用网络（VPN）不足以有效地确保Hybrid Workforce访问企业应用程序的访问。VPN通常比用户对组织网络所需的访问更多。这扩展了攻击表面，使具有被盗凭据的攻击者更容易访问关键资源。由于VPN不检查连接，因此它们可以通过劫持的连接或折磨端点设备无意间扩大攻击表面，从而增加了横向威胁运动的风险。此外，VPN通常在中心位置进行汇总，为在家或其他远程工作人员或其他远程工作人员增加潜伏期问题。
下一代弹性统一军事太空网络
当今的全球企业由更具弹性、更高效且更具成本效益的网络提供支持。软件定义广域网 (SD-WAN) 通过利用往返于分布式位置的多种网络路径和传输技术有效地改变了网络格局。在商业领域，SD-WAN 主要由电缆、光纤和 5G 等地面服务组成 - 所有这些都连接到智能路由器，该路由器根据数据包类型、路径可用性和应用程序优先级等确定因素将本地流量分配给网络路径。今天，军事企业在太空领域也看到了类似的需求。美国国防部 (DoD) 正在寻求更具弹性的卫星通信 (SATCOM) 和地面网络，以在竞争日益激烈的战场领域完成任务。
统一通信经理版本15
加密模块。3。所有适用的基础加密算法都支持每个服务的密钥推导功能。该信已根据密码模块验证程序（CMVP）（https://csrc.nist.gov/projects/cryptographic-module-validation-program/validated-modules）生成。通常，除非对本信中指出的加密模块进行了更改，否则不会为后续软件发行而生成一封信。CMVP尚未独立审查此分析，测试或结果。有关这些陈述的任何问题都可以通过电子邮件向Cisco Global认证团队（GCT）引向certteam@cisco.com。真诚，
基于对比度学习的基于跨度的统一命名实体识别框架
传统命名实体识别（NER）模型通常是为特定于域的数据集而设计的，并且仅限于固定的预定义类型，这是难以推广到新域的困难。最近，基于及时的生成方法可以通过在不同的数据集上共同培训模式，并通过及时说明提取指定的实体，以减轻这种约束。但是，由于自回旋结构，这些方法无法直接建模实体跨度，并且会遭受缓慢的分解。为了解决这些问题，我们通过对比度学习（SUNER）提出了一个基于新颖的S基础的Unified Ner框架，该框架将文本跨度和实体类型表示在共享的语义空间中保持一致，以并行提取实体。具体来说，我们首先提取跨度，而无需考虑实体类型以更好地概括跨数据集。然后，通过利用构图的学习和精心设计的实体标记结构的力量，我们将候选人跨度及其textual类型描述映射到相同的矢量代表空间中，将其映射到跨多个方面的区分实体。对监督和零/少数拍摄设置进行了广泛的实验表明，与以前的最先进的统一NER模型相比，实现的Suner模型可实现更好的性能和更高的效率。
与扩散先验的统一视觉感知的桥接生成和判别模型
扩散模型的出色实力促使其努力将其应用范围扩展到生成任务之外。然而，缺乏统一的AP批准来将扩散模型应用于具有不同语义颗粒性的视觉对任务的持续挑战。我们的目的是建立一个统一的视觉感知框架，利用生成模型和歧视模型之间的实质协同作用。在本文中，我们提出了一个简单而有效的框架，该框架构成了预先训练的稳定扩散（SD）模型，其中包含丰富的生成性先验，一个能够整合层次代表的头部（U-Head），并且能够整合层次代表，并提供了一个适应性的外观，并提供了不良的犯罪性犯罪性。全面研究揭示了苦艾酒的潜在特征，例如在不同的时间步骤和各种U-NET阶段隐藏在潜在变量中的感知的不同粒度。我们强调，将重量级或活体积的解码器纳入将扩散模型转换为较大的表示学习者没有任何信息。针对定制判别模型的广泛比较评估展示了我们方法对基于零的素描基于素描的图像检索（ZS-SBIR），少数射击分类和开放式播放量和开放式摄影（OV）SETANICE分割任务的效率。有希望的结果证明了扩散模型作为强大的学习者的潜力，并在提供信息丰富且健壮的视觉代码方面确立了重要的能力。