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World File Search SystemVulnerability
俄勒冈州气候变化社会脆弱性评估
土著部落和乐队一直在我们今天居住的俄勒冈州和西北地区所居住的土地上，并继续成为今天俄勒冈州的充满活力的部分。我们想表达对这片土地的第一民族的尊重，俄勒冈州的九个公认部落：伯恩斯·佩伊特部落，库斯的同盟部落，下级乌姆普夸和西斯劳劳印第安人，邦德·里德的同盟部落，邦德人的邦德人，邦德斯印第安人的部落，邦德斯·弗朗西斯特·弗朗西斯特·弗朗西斯特·弗朗西斯特·弗朗西斯特·弗朗西斯·弗朗西斯特·弗朗西斯特·弗朗西斯特·弗朗西斯特·弗洛姆，保留地，印第安人部落的科奎尔印第安人部落，印第安人Umpqua部落的牛溪乐队和克拉马斯部落。重要的是，我们必须认识并尊重我们现在称为俄勒冈州的土地，植物，动物和人民之间持续的法律和精神关系。人民，土地和自然环境的相互联系不能被夸大；一个人的健康是所有人的健康所必需的。我们认识到九个联邦认可的部落的现有和持续的主权，他们与这个地方有联系，并感谢他们继续分享他们传统的生态知识和观点，即我们如何彼此照顾彼此和土地，因此可以照顾我们。我们致力于作为这些土地的管理者建立尊重和成功的伙伴关系。
气候脆弱性评估
当外部温度超过区域内通常经历的温度时，会发生极端的热事件，并且可能会劳累或超过通常可用的气候控制能力（即增加对有效空调的需求增加）。这些事件可能发生在整个县的几个小时，数天甚至几周内。这些事件可能会导致与热量的健康影响和增加的公用事业账单，最著名的是在气候控制能力较弱的低收入家庭中。这些事件也可能影响电力传输系统，可能导致布朗特和停电。布朗特可以定义为由于极端热量事件中电力传输系统的压力，电源分布的暂时减少。当外部温度超过该区域的平均温度时，对空调的需求增加，可以使电力传输系统超载，从而导致布朗特。布朗特通常会导致电网中的电压水平降低，从而导致灯光变暗和电器的效率降低。
美国在导航战中的不对称脆弱性
1996 年，克林顿总统发布指令，表示打算“在十年内停止使用 GPS 选择性可用性 (SA)”，即故意降低 GPS 民用信号精度的技术，“以便我们的军队有充足的时间和资源为没有 SA 的行动做好充分准备。” 7 鉴于该系统对民用和商用用户的重要性日益增加，克林顿总统后来指示在 2000 年将 SA 降至零。8 为了减轻扩大该系统双重用途（民用和军用）的潜在风险，他指示制定“防止敌对使用 GPS 及其增强功能的措施，以确保美国在不过度干扰或降低民用用途的情况下保持军事优势。” 9
使用机器学习的Web漏洞扫描仪
信息技术的进步经常迫使用户就安全性和隐私做出困难而重要的决定。在面对隐私和信息安全之间的权衡，决策的障碍以及克服这些障碍的策略时，一项不断扩大的研究研究了人们的决定。在本文中给出了有关隐私和安全决策的文献的跨学科评估。它专注于通过通过家长式干预措施轻轻地指导用户做出更好决策来支持人们的隐私和安全决定的研究。本文概述了主要的道德，设计和研究挑战，以及这些干预措施及其缺点的可能优势。3）启动和警告不能有效防止社会工程攻击。
计算量子电路量子脆弱性因子的系统方法
摘要 — 量子计算是近年来最有前途的技术进步之一。量子比特对噪声高度敏感，噪声会使输出变得毫无用处。最近有研究表明，超导量子比特极易受到外部故障源（如电离辐射）的影响。当超导量子比特大规模采用时，辐射引起的错误预计将成为量子比特可靠性的严峻挑战。我们提出了一种评估瞬态故障对超导芯片上量子电路执行的影响的方法。受广泛用于经典计算的架构和程序脆弱性因子的启发，我们提出了量子脆弱性因子 (QVF) 来衡量量子比特损坏对电路输出的影响。我们根据对真实机器和辐射实验的最新研究，对故障进行建模，并设计故障注入器。我们报告了在三种算法上发现的超过 388,000,000 次故障注入（考虑单故障和双故障），从而确定了最有可能影响输出的故障和量子比特。我们给出了如何在实际设备中映射量子比特以减少输出误差并降低辐射引起的损坏修改输出的概率的指南。最后，我们将模拟与物理量子计算机上的实验进行了比较。
漏洞策略附加信息
了解客户对服务质量的满意度 我们审查了从客户、利益相关者和 CCW 收到的一系列反馈。我们发现这些反馈可以帮助我们专注于改进领域以及客户在获取服务时遇到的障碍。这些反馈包括：- 对我们优先服务登记册上的 250 名客户和我们可负担计划上的 250 名客户进行季度调查。我们询问客户的满意度以及如何改进服务。我们倾听客户反馈并从中学习。这包括客户在与我们联系后要求的反馈、我们的一线代理从与客户和投诉的对话中学到的知识。对于所有书面投诉，都会完成根本原因分析，并制定改进服务的行动计划。我们还分享和审查 CCW/Ofwat 发布的所有与事件相关的研究，以便我们能够继续从他人和我们自己的经验中学习，并寻求采用任何可以补充我们流程/方法的确定方法，特别是针对供应中断等问题，但要涵盖整个事件范围。
草案的漏洞策略服务
代表独立挑战小组的独立挑战小组的反馈，我想非常赞扬这种“脆弱性策略 - 为所有人服务”。这项工作代表了所有最需要自来水公司帮助的客户的重大积极转变。它的设计经过深思熟虑，对从广泛的研究和数据中获得的见解进行了彻底的关注。支持在经济脆弱情况下详细介绍的支持的全面性质令人印象深刻。我们很高兴看到，按照CCWater的雄心勃勃的目标，完全消除水贫困的承诺受到了重视。公司在非金融脆弱的情况下为客户提供支持的方法都有同样的改善。优先服务登记册的精确细分特别值得注意，并证明了确认脆弱客户可能会遇到的各种不同情况的决心。这个精心量身定制的计划具有明显的潜力，可以在最需要的地方和最适合每个家庭的方式产生有意义的差异。我们期待在交付此策略时与公司进行的进一步讨论。
负载管理技术激励计划气候变化脆弱性研究和弹性计划
•206,000名客户因破坏性的春季风暴而失去了服务。•风暴带来了雨夹雪，冰冻的降雨和大雪，总体上超出了预测的预期•萨拉托加县的部分地区降雪•沃伦和华盛顿县的雪景18“ -19”。•降雪超过12英寸，影响了伦斯勒，蒙哥马利，赫基默和汉密尔顿县•奥尔巴尼收到8英寸的雪。•在奥尔巴尼机场附近报道的冰增积分，导致了最终对电气系统造成重大损害的条件，从而造成客户中断
漏洞策略
• 为有需要的人提供包容性服务和额外支持，帮助我们的客户在自己的家中过上独立的生活，并在我们提供服务时降低受到伤害的风险。 • 不断改进我们的包容性服务方法，为需要额外帮助的人提供帮助。 • 到 2030 年，将我们的优先服务登记册 (PSR) 扩大到符合条件人口的 75%，达到 120 万户，并将定制方案的数量增加 30%。 • 通过数据共享和社区活动相结合的方式吸引那些代表性不足的人。通过分析数据来识别代表性不足的客户，并与第三方组织合作，我们将确保我们的方案能够惠及那些由于语言和文化等障碍而不知道可以帮助他们的支持的人。 • 继续与第三部门组织合作，并与 CCW 协商，以告知我们的方案并扩大我们服务的覆盖范围。 • 符合 Ofwat 在《漏洞指南》中提出的期望，该指南是我们以客户为中心的许可条件的基础。
使用机器的森林和陆火脆弱性评估和映射
抽象的森林和土地火（FLF）严重损害了森林生态系统并降低其功能。预测容易发生火灾的地区对于有效的管理和预防至关重要。机器学习（ML）在该领域显示出潜力。到2022年，东努萨·坦加拉（East Nusa Tenggara）（NTT）在印度尼西亚的火灾发生率最高，燃烧了70,637公顷。这项研究使用七种ML方法评估了NTT的FLF漏洞：高斯天真的贝叶斯，支撑矢量机，逻辑回归，人工神经网络，随机森林，渐变升压机和极端的毕业增强机（XGB）。使用ArcGI开发了NTT 2022火灾数据和14个与火灾相关因素的地理空间数据集。使用信息增益比进行特征选择，确定了十二个关键特征：高程，斜率角，坡度，平面曲率，土地覆盖，NDVI，通往道路的距离，建筑物的距离，每年降雨，平均温度，风速，风速和相对湿度。XGB模型表现最佳，训练的AUC值为0.959，测试为0.743。由此产生的脆弱性图显示了关键的火灾因素：高程，柔和的斜坡，弯曲的地形，森林覆盖，植被不良，人类活动，遥远的消防资源，低降雨，高温，高风速和湿度低。建议包括土地管理，防火植被，政策执法，社区教育和基础设施增强。关键字：东努萨·坦格拉（East Nusa Tenggara），森林和陆地火，特征选择，机器学习，映射