摘要 - 自治车辆(AVS)正在迅速前进,其中4级AVS已经在现实世界中运行。curland Avs仍然落后于人类驾驶员的适应性和表现,通常表现出过度保守的行为,偶尔违反交通法律。现有的解决方案(例如运行时执行)通过自动修复运行时的AV计划轨迹来减轻这种情况,但是这种方法缺乏透明度,应该是最后一个度假胜地的度量。,优先选择AV修复是概括超出特定事件并为用户解释的。在这项工作中,我们提出了Fix d Rive,该框架分析了违反违法行为或法律行为的驾驶记录,以产生AV驾驶策略维修,以减少再次发生此类事件的机会。这些维修是用µ驱动器捕获的,µ驱动器是一种高级域特异性语言,用于针对基于事件的触发器指定驾驶行为。为最先进的自主驾驶系统Apollo实施,Fi d rive识别和可视化驾驶记录中的关键时刻,然后使用零射门学习的多模式大语言模型(MLLM)来生成µ驱动程序。我们在各种基准方案上测试了F IX D Rive,并发现生成的维修改善了AV的性能,相对于以下交通法律,避免碰撞并成功到达目的地。此外,在实践中,修复AV(15分钟的离线分析和0.08美元)的直接成本在实践中是合理的。索引术语 - 自主车辆,自动驾驶系统,多模式大型语言模型,驾驶合规性
Google云硬件基础结构由Google自定义设计,以完全满足严格的要求,包括安全性。Google的服务器的设计目的是提供Google服务。它的服务器是自定义的,并且不包括可能引入漏洞的不必要组件。相同的理念被吸收在Google的软件方法中,包括低级软件及其操作系统,这是剥离的,硬化的Linux版本。Google设计,并包括专门用于安全性的硬件。Titan(其自定义安全芯片)是专门建造的,可以在其服务器和外围设备建立信任的硬件根。Google还构建了自己的网络硬件和软件,以优化性能和安全性。最后,Google的自定义数据中心设计包括多层物理和逻辑保护。拥有完整的堆栈使Google能够以远比第三方产品和设计来控制其安全姿势的基础。Google可以立即采取措施开发和推出修复程序,以解决漏洞,而无需等待其他供应商发出补丁程序或其他补救措施,从而大大减少了Google及其客户的曝光率。
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随着云应用和随处办公的兴起,以及勒索软件攻击的增多,安全团队越来越需要保护其企业免受日益频繁和复杂的网络威胁。然而,聘请技术熟练、全天候的 IT 安全人才却极具挑战性。Microsoft Defender Experts for XDR 可对安全团队进行补充,通过分析师主动检测和指导事件响应,这些分析师的可见性和专业知识涵盖了许多存在入侵风险的环境。
在本研究中包括的100个储存的痰液样品中,有65/99(65.6%)对INH有抵抗力,5/100(5.0%)对FQ有抗性,并且没有使用MGIT960的IAS抗性。XPERT®MTB/XDR测试的灵敏度和特异性,N(%; 95%置信区间,CI); INH为58(89.2; 79.1-95.5)和30(88.2; 72.5–96.6),而FQ; 4(80.0; 28.3-99.4)和95(100; 96.2–100)。使用LPA作为参考标准,总共52/98(53.1%)对INH具有抵抗力,3/100(3.0%)对FQ,而没有IA。与LPA相比,XPERT®MTB/XDR测试的灵敏度和表格iCTICTE,N(%; 95%CI);对于FQ 3(100; 29.2-100)和96(99.0; 94.3-99.9),INH为50(96.1; 86.7-99.5)和34(74.0; 58.8-85.7)。XPERT®MTB/XDR测试的实验室吸收和推出的因素包括:不需要具有的技术人员的培训,而没有先前的Xpert-Ultra
液晶面板 8 ................................................................................................................
3.1在GenExpert仪器系统上执行的XPERT MTB/XDR分析是一种嵌套的实时聚合酶链反应(PCR),用于在体外诊断测试中检测耐药性(XDR)耐药(XDR)结核病(MTB)的毒性(MTB)复合物中的毒液毒和浓度的DNA,浓度的DNA,浓度为浓度的DNA或分枝杆菌生长指示灯管(MGIT™)培养物。在检测到MTB的标本中,XPERT MTB/XDR分析还可以检测Katg和FabG1基因中的异念珠菌(INH)抗性突变,Oxyr-AHPC基因间区域和INHA启动子;仅与INHA启动子突变相关的乙二酰胺(ETH)抗性; Gyra和Gyrb喹诺酮耐药性确定区域(QRDR)中的氟喹诺酮(FLQ)抗性相关突变; RRS基因和EIS启动子区域中的第二线注射药物(SLID)相关突变。