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网络安全的新兴趋势
在以数字进步为主的时代，网络安全在保护信息和系统免受不断发展的威胁方面起着关键作用。网络威胁的不断提高，需要对当代防御的效力进行批判性考试。认识到当前解决方案中的局限性和差距，这项研究引入了旨在加强网络防御的开拓框架。以对研究文章，调查，在线媒体和实践研究进行综合探索的促进，本研究仔细检查了网络威胁的复杂性，并评估了现有解决方案的优势和劣势。提出的框架从细致的可行性和实用性研究中浮现出来，利用从DI诗歌在线来源获得的见解。“如何”涵盖了比较分析，评估了针对既定解决方案的新框架，以描绘其各自的优点和缺点。这项研究背后的动力在于为研究人员，从业者和政策制定者提供宝贵的见解，以应对网络安全的多范围ET挑战。通过浏览现有解决方案的复杂性并引入创新框架，本文旨在指导加强网络防御的努力。最终，这项研究设想了网络安全领域的持续改进和演变循环，因为利益相关者共同努力适应不断变化的数字威胁景观。
CREC-2024-29.pdf
宾夕法尼亚州的乔伊斯先生。议长先生，上周，EPA向美国能源发电机造成了毁灭性的打击，决定施加严格的法规，这些法规旨在关闭宾夕法尼亚州每天依靠的宾夕法尼亚州社区的发电厂。这种严格的规范方法是迄今为止最明显的迹象，即拜登总统对迎合最左派的迎合比支持美国家庭更感兴趣。，拜登总统没有投资于我在宾夕法尼亚州的理想脚下的资源，而是选择通过试图关闭产生近20％的电力的煤炭植物来安抚他的左翼基地。是时候发出一个明确的信息，即本届政府无法通过依靠不一致的绿色新交易技术（如风车和太阳能电池板）来消除我们的能源稳定性。在夏季的高温下冒着停电的风险，当时失去权力可能是致命的，这是为了获得政治要点而无法付出的代价。EPA必须立即采取行动方案，并允许美国能源生产商继续领导可靠的能源生产。
原位从β-硫酰胺硫的硫酸盐产生的硫酸盐为...
磺基序已被广泛地嵌入在药物分子，1个农产品，2和功能材料中。3图1，例如，显示了由FDA批准的药物的含硫分子的取样。1由于磺酰基群的显着重要性，其构造的合成策略的发展引起了人们的关注。4从经典中，磺基衍生物是由具有强氧化剂的相应硫化物的氧化制备的，这可能导致兼容兼容的问题（方案1A）。5直接SO 2插入策略6构成了合成磺基衍生物的直接方法；但是，因此2气是有毒的，不容易处理。近年来，使用SO替代物（方案1b）7，例如Dabso，8元甲硫酸盐，9和Sogen 10。尽管这些方法在各种过程中取得了成功，但由于这些盐的溶解性和/或吸湿性问题，仍然存在与使用这些盐有关的缺点。硫酸及其盐已成为用于构建含有磺基产品的磺酰基试剂，11，但它们的制备和纯化限制了其应用。与磺酸制剂的众多文献相反，硫酸盐的原位产生和/或功能化已被较少注意作为进入磺酰基化合物的替代途径。
国会记录 - GovInfo
司法提名 舒默先生。总统先生，如果没有一个值得信赖、平衡和公正的司法机构，我们的民主就不可能长期维持下去。正如我们在最近几个月以严峻和可怕的方式看到的那样，主持法官席的男男女女对我们国家的命运和人民的自由拥有巨大的权力。在提名法官时，我们必须做好。因此，今天，参议院将继续履行其职责，推动拜登总统提名的高素质、高度多元化和高度成就的司法候选人。今天下午，我们将首先投票确认约翰·李法官担任第七巡回法院巡回法官。如果得到确认，李法官将成为历史上第一位主持第七巡回法院的亚裔美国人，加入拜登提名的其他法官行列，让我们的法院更能反映我们的国家。我希望李法官能得到两党的支持，他的记录当然值得。大约十年前，当他被任命为地区法官时，他已经得到了本议院的确认。在任职期间，李法官撰写了 800 多份意见，而只有 11 次被推翻。
从...
abtract本文利用无处不在的桌面交互数据作为生成虚拟现实（VR）交互数据的输入来源，该数据可以使用户行为分析和经验增强之类的任务受益。随时间变化的中风手势被选为主要重点，因为它们在各种应用程序及其di-derse模式中的流行率。桌面和VR笔触之间的共同点（例如，速度和曲率之类的特征）允许在VR笔触中生成其他维度（例如z向量）。但是，不同的交互环境（即桌面与VR）之间以及在相同的交互环境中，各种用户的不同笔触之间存在分布变化，这使得构建能够概括不看到的分布的模型变得具有挑战性。为了应对挑战，我们制定了从桌面中风生成VR中风的问题，作为有条件的时间序列生成问题，旨在学习能够处理分发数据外数据的表示形式。我们提出了一种基于条件生成对抗网络的新型体系结构，其中发电机包含三个步骤：离散输出空间，表征潜在的分布以及学习条件域不变的表示。我们通过将方法与最先进的时间序列生成模型进行比较并进行消融研究来评估我们的方法的有效性。我们通过两个应用程序进一步说明了富集VR数据集的应用：VR中风分类和中风预测。
灵巧的抓紧变压器-CVF Open Access
在这项工作中，我们提出了一种新颖的歧视性框架，用于灵巧的掌握生成，称为d外部g rasp tr ansformer（dgtr），能够通过仅使用一个向前的通行方式处理对象点云来预测一组可行的抓握姿势。我们将敏捷的掌握生成作为设定的预测任务，并为其设计一个基于变压器的握把模型。但是，我们确定此设置的预测范式在灵活的掌握领域遇到了几种优化的挑战，并导致限制性能。为了解决这些问题，我们提出了培训和测试阶段的渐进策略。首先，提出了动态静态匹配训练（DSMT）策略，以增强训练阶段的光学稳定性。第二，我们使用一对对抗性损失来实现对抗平衡的测试时间适应（ABTTA），以提高测试阶段的掌握质量。dexgraspnet数据集的实验结果证明了DGTR可以预测具有高质量和多样性的灵活掌握姿势的能力。值得注意的是，在保持质量高的同时，DGTR Sigsigs所预测的Grasp的多样性明显优于先前的多个指标，而没有任何数据预处理。代码可在https://github.com/isee-laboratory/dgtr上找到。
在任意极化状态下受控全息图
可重编程的元图在物理和信息域之间建立了一个引人入胜的桥梁，可以实时控制电磁（EM）波，因此吸引了世界各地的研究人员的注意力。要控制具有任意极化状态的EM波，希望独立控制一组基集状态，因为具有任意极化状态的入射EM波可以分解为这些基础状态的线性总和。在这项工作中，我们介绍了反射性仪式的完整基础可抵制编码元表（CBR-CM）的概念，该概念可以实现对反射阶段的独立动态控制，同时维持左手圆形极化（LCP）的幅度相同的振幅，并保持相同的振幅。由于LCP和RCP波在一起构成了平面EM波的完整基集，因此可以在任意极化波发生率下生成动力控制的全息图。实现了动态的可重构元粒子，以证明CBR-CM在LCP和RCP波下独立控制全息图的纵向和跨性别位置的强大能力。预计拟议的CBR-CM开设了实现具有多个独立信息渠道的更复杂和高级设备的方法，这可能为数字EM环境复制提供技术援助。
追踪分子生物学的根*
本系列[1]中的第一篇文章讨论了“细胞The-Ory”的起源。该理论将细胞确定为所有动物和植物的基础，到1850年代在生物学研究人员中广为人知。但是，配子的细胞分裂或产生的过程或它们在遗传生物特征的遗传传播中的作用仍然未知。格雷戈尔·约翰·孟德尔（Gregor Johann Mendel）于1865年根据他对花园豌豆的精心计划和执行的实验，在1865年提供了第一个确定的法律制定法律。然而，门德尔的出色发现在他的一生中仍然是完全未知的，在此期间对细胞的强烈研究和生物学进化。例如，有机避免的开拓者，例如J。B. Lamarck提出了“使用和使用”理论来修饰物种字符的特征，后来独立地提出了自然选择小型变化的Ory的Charles Darwin和Alfred Wallace，几乎没有理解生物学本机制。在门德尔（Mendel）在1900年发布的继承定律与其重新发现之间的35年中，细胞分裂和配子生产得到了极大的理解。但是，由于跨话有限，细胞学家和育种者（动植物）在很大程度上仍然不知道其他领域的发展。
自主四分值控制的历史和当前景观：早期研究人员指南
摘要：跨不同应用程序对自动脉动四极管飞行的需求不断增加，导致引入了新型控制策略，从而进行了一些比较分析和综合评论。但是，现有评论缺乏对发表论文的实验结果的比较分析，从而导致了冗长的态度。此外，具有比较研究的出版物通常通过选择次优方法或微调自己的方法来获得有利的位置来表明偏见的比较。本综述分析了领先出版物的实验结果，以确定四极管跟踪控制研究中的当前趋势和差距。此外，通过历史见解，数据驱动分析和基于绩效的研究的比较来完成的分析，通过客观地识别在跨DI-Verse应用程序中实现出色绩效和实际部署的领先控制器来区分自己。旨在帮助早期职业研究人员和学生获得全面的理解，该评论的最终目标是赋予他们为推进四摩托控制技术做出有意义的贡献。最后，本研究确定了结果表现的三个差距，阻碍了有效的比较和减速进度。目前，高级控制方法授权二次运行剂达到1厘米的显着飞行精度，并达到高达30 m/s的飞行速度。
fisheyebevseg：环境视图，基于鱼眼摄像机的鸟类视图分段用于自动驾驶
语义细分是执行场景理解的有效方法。最近，3D鸟视图（BEV）空间中的细分已被驱动策略直接使用。但是，在商用车中使用的环绕式鱼眼摄像机的BEV细分工作有限。由于此任务没有现实世界的公共数据集，并且现有的合成数据集由于遮挡而无法处理Amodal区域，因此我们使用Cognata Simulator创建一个合成数据集，其中包括各种道路类型，天气和照明条件。我们将BEV细分概括为使用任何凸轮模型；这对于混合不同的相机很有用。我们通过在Fisheye图像上应用圆柱整流并使用基于标准LSS的BEV分割模型来实现基线。我们证明，我们可以在没有不明显的情况下实现更好的性能，这具有增加的运行时效应，这是由于预处理，视野和重新采样的伪像而导致的。此外，我们引入了一种可学习的bev池层策略，对鱼眼摄像机更有效。我们以遮挡推理模块来探讨该模型，这对于估计BEV空间至关重要。fisheyebevseg的定性 - 在视频中展示了https://youtu.be/hftpwmabgs0。