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数字博物馆收藏的基于区块链的加密互动方法
我们根据区块链技术构建了一个密码互动方法博物馆艺术交换协议（MAXP），用于博物馆数字收藏。使用我们的方法，我们在以太坊上构建了数字收集交换系统，以实现数字收集在两个博物馆之间的在线交流。与传统的集中式收集数字资源数据库方法相比，MAXP可以避免在数字收集的交换过程中，例如黑客和网络病毒等主观因素和不可抗力因素引起的安全风险。在我们构建的交换系统中，数字收藏涵盖的内容的表达更加方便，并且版权纠纷可以快速解决。同时，鉴于区块链的权力下放和匿名性，已向MAXP添加了一种监管机制，以避免欺诈，非法筹款，洗钱和走私。我们构建的监管机制是基于双向算法算法和SM2椭圆曲线公共密钥加密算法的双重接收器公共密钥加密方案。发件人对收集数据进行加密，并且两个接收器都可以使用各自的私钥解密消息。接收者之一是获得收集信息的博物馆，另一个接收器是监管机构。这两个接收器可以同时解密，调节器可以调节区块链上的信息交换。北京天文馆和北京自然历史博物馆通过我们建造的系统完成了收藏的交换。分析结果表明，基于博物馆数字收藏的交换区块链系统的调查计划被证明是可行的，具有安全性和扩展性。我们在博物馆中新的新加密的数字收藏交换方法可以有效地促进博物馆之间的收藏交换，并且对促进文化遗产和传播科学知识具有很大的意义。
标准_Collections.pdf
美国石油研究所专门为勘探公司，运输和天然气和石油供应服务的生产制定标准。通过API收集，从钻井到环境保护，您可以就工程实践以及设备和材料的安全性，安全性和互操作性来支配行业的所有经验和专业知识。
金融稳定回忆 - 演讲 - 英格兰银行
27 纳斯达克指数中的美国科技股由于现金流期限较长，因此比其他股票更容易受到利率上升的影响，今年以来这些股票的价格已下跌逾 10%。尽管企业债券利差仍远低于历史平均水平，但也有所扩大。 28 过去一周，英国和欧洲的股票价格小幅下跌，企业债券利差小幅上升。与此同时，10 年期国债收益率下降，美元升值。 29 在俄罗斯入侵乌克兰之前，市场深度和买卖价差等一些市场流动性指标已经显示出流动性不足的迹象，此后情况进一步恶化。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
香蕉种质资源收集高密度标记数字目录
Aubry, S. (2019)。食品和农业植物遗传资源数字序列信息的未来。植物科学前沿，10，1046。https://doi.org/10.3389/fpls.2019.01046 Baurens, F.-C.、Martin, G.、Hervouet, C.、Salmon, F.、Yohomé, D.、Ricci, S.、Rouard, M.、Habas, R.、Lemainque, A.、Yahiaoui, N. 和 D'Hont, A. (2019)。重组和大型结构变异塑造了种间食用香蕉基因组。分子生物学与进化，36，97–111。 https://doi.org/10.1093/molbev/msy199 Carpentier, SC、Dens, K.、den Houwe, IV、Swennen, R. 和 Panis, B. (2007)。冻干是一种在蛋白质提取进行 2DE 分析之前储存和运输组织的实用方法吗？蛋白质组学，7，64-69。 https://doi.org/10.1002/pmic.200700529 Cenci, A.、Hueber, Y.、Zorrilla-Fontanesi, Y.、van Wesemael, J.、Kissel, E.、Gislard, M.、Sardos, J.、Swennen, R.、Roux, N.、Carpentier, SC 和 Rouard, M. (2019)。古多倍体和异源多倍体对香蕉基因表达的影响。 BMC Genomics , 20 , 244, https://doi. org/10.1186/s12864-019-5618-0 Cenci, A., Sardos, J., Hueber, Y., Martin, G., Breton, C., Roux, N., Swennen, R., Carpentier, SC, & Rouard, M. (2020). 揭秘 ABB 异源三倍体香蕉中基因组间重组的复杂故事。《植物学年鉴》, 127 , 7–20。 https://doi.org/10.1093/aob/ mcaa032 D'Hont, A.、Denoeud, F.、Aury, J.-M.、Baaurens, F.-C.、Carreel, F.、Garsmeur, O.、Noel, B.、Bocs, S.、Droc, G.、Rouard, M.、Da Silva, C.、Jabbari, K.、Cardi, C.、Poulain, J.、Souquet, M.、Labadie, K.、Jourda, C.、Lengellé, J.、Rodier-Goud, M.、……Wincker, P. (2012)。香蕉（Musa acuminata）基因组和单子叶植物的进化。 Nature , 488 , 213. https://doi.org/10.1038/nature11241 Davey, JW, Davey, JL, Blaxter, ML, & Blaxter, MW (2010). RADSeq：下一代群体遗传学。Briefingings in Functional Genomics , 9 , 416–423. https://doi.org/10.1093/bfgp/elq031 Droc, G.、Lariviere, D.、Guignon, V.、Yahiaoui, N.、This, D.、Garsmeur, O.、Dereeper, A.、Hamelin, C.、Argout, X.、Dufayard, J.-F.、Lengelle, J.、Baaurens, F.-C., Cenci, A.、Pitollat, B.、D'Hont, A.、Ruiz, M.、Rouard, M.,
数字取证应用面向数字化收藏...
2.1.数字取证 ....................................................................................................16 2.1.1.取证 - “定义” ..............................................................................................16 2.1.2.数字取证流程 .............................................................................................17 2.1.3.数字取证工具 .............................................................................................19 2.1.4.数字证据、元数据和 SOP .............................................................................21 2.2.云计算 .............................................................................................................24 2.2.1.云“定义” .............................................................................................24 2.2.2.云部署和服务模型 ................................................................................................26 2.3.云数字取证 ................................................................................................................30 2.3.1.云取证 – “定义” ................................................................................................30 2.3.2.云取证 – 流程 ................................................................................................32 2.3.3.云数字取证架构和模型 .............................................................................34 2.4.摘要 .............................................................................................................................37