jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生(AWS),我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全(TLS)库的简单且可靠的比较基准,以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接,从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库(S2N-TLS,OpenSSL和Rustls)适应一个共同的接口,并测量握手延迟,吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能,但要比Rustls更高的内存使用,这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中,以防止部署前的性能回归,更详细的测试以获得更具体的见解,并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议,可确保两个端点(例如,您的计算机和Web服务器)安全通信。TLS有两个主要目标:身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证,它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性,这可以防止
电子邮件地址:Alexander.cuntz@wipo.int(Alexander Cuntz)作者感谢Operabase.com共享其数据。Moreover, the author would like to thank Anastasiya Letnikava and Deyun Yin for excellent research assistance as well as Stefan Bechtold, Thomas Dillon, Carsten Fink, Mike Gibbs, Gundula Kreuzer, Nicholas Payne, Guy Pessach, C´ecile Roure, Ruth Towse and seminar participants at ETH Zuerich, the Ninth European Workshop on Applied文化经济学(EWACE)以及2019年版权问题经济研究协会年度国会(SERCI)以及两名匿名审稿人,对作品的先前版本有用。
奇异果藤蔓衰落综合征(KVD)的特征是严重的根系障碍,导致冠层不可逆地枯萎。植物通常会因第一个地上症状的出现而迅速崩溃,即使在接下来的季节也没有恢复。自2012年首次爆发以来,综合征在意大利的不同领域(意大利的不同地区)一直对奇异果产量产生负面影响。迄今为止,尚未找到一个独特的,常见的因果因素,综合征称为多因素。在本文中,我们研究了与在三种不同的地下矩阵/隔室(土壤,根际和根)中开发KVD相关的整个生物群落(真菌,细菌和Oomycetes)。采样。要解决综合征的多因素性质,并研究了非生物因素在塑造这些群落中的潜在作用,还对土壤进行了物理化学分析。这项研究调查了组成微生物组以及生物和非生物因素之间的分类群体之间的关联。营养不良被认为是塑造KVD微生物群落的驾驶事件。从这项研究中获得的结果突出了卵属植物属的作用,这主要导致了卵菌的组成,尽管它也存在于健康的基质中。与KVD相关的根际群落是由不植物过程驱动的。细菌和真菌群落都导致属的丰富度高,并且与采样位点和基质高度相关,并强调了多个位置在地理上和空间上采样的重要性。此外,对患病的根际对关联网络的分析表明,存在潜在的跨王朝竞争,这是腐生,卵形和细菌之间植物来源碳的潜在竞争。
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是,经常发布的数据集有许多局限性。进行检查,大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性,很难理解影响人类识别的机制,或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中,我们介绍了一个全新的大型数据集,基于视频的情感并影响上下文数据集(VEATIC)中的跟踪,可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影,纪录片和家庭视频中有124个视频片段,并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起,我们采用了一项新的计算机视觉任务,以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外,我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果,表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。
图像包含大量冗余信息,使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块,通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量,从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15,33,70],例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词,从而改善了学识渊博的表示。但是,这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起,这为学习过程增加了相当大的复杂性,并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略,用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间,我们掩盖了斑块的随机簇(图1)。对于此聚类,我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实,即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构,例如对象部分[18,53],
我叫Kim Libera,我是地球科学家。我的宠物项目之一是研究替代方法,从苛刻的农药转移到更多的生物学或非致命的机械陷阱中。我主张,我们从用来用作农药的任何苛刻的有毒化合物迁移出来,这是两个原因。原因是这些化合物,它们是我们可以考虑的最有毒的化合物之一,它可以沿食物链旅行,我当然不希望它们进入野生动植物,饮用水或花园土壤。原因二,这些有毒化合物很有可能导致各种癌症和神经系统疾病。我的前同学,其家庭从事农药/杀虫剂业务的工作受到淋巴瘤困扰。我想尽我所能保护野生动植物。我敦促国家和深处思考开箱即用并迁移到更多的生物学手段。这种方法可能包括降解的化合物,例如肥皂/油,硅藻土,机械陷阱,基因工程。我提供了一个在英国使用的示例,他们使用梗和贝赛猎犬和水獭来应对害虫。一家名为Oxitec的公司正在通过基因工程来解决瘟疫昆虫物种,以减少数量。中欧通过消除宿主作为目标来消除野生动植物中的狂犬病。这被称为“思考”开箱即用。
海上和运输行业创新多样性的增长以及自动船舶技术的出现正在吸引有关学术界,工业和监管机构中海上自主地表运营(Mass)运营的讨论。通过预测海员和非隔壁者将参与自主船的关键操作,研究人员正在积极调查未来大众运营商可能要求的新技能和能力。本文作者进行的最新研究涉及一项定性研究,包括对包括海员,海上监管机构,海上教育和培训提供者以及其他海上专家在内的利益相关者的深入访谈。该研究确定了关键的技术和非技术技能,并且需要在框架中包括确定的技能和能力。在本文中,作者建立在过去和现在的研究基础上,以及在海上教育和培训的背景下确定这样做的挑战,迈向建立和实施框架的第一步。挑战是根据文献的评论以及针对其他行业劳动力建立的可用技能和能力框架的研究。确定的挑战(如果解决)将有助于建立一个受管制和条例的结构,以训练大众运营商,并满足海上利益相关者的期望。
2022 分支机构数量突破 890 家 2022 成为巴基斯坦最大的企业捐助者:向受粮食影响的社区承诺捐赠 1000 万美元 2022 巴基斯坦第一家银行通过 Asaan Accounts 和手机银行应用程序为传统银行和伊斯兰银行客户提供数字入职培训 2022 为残疾人推出特殊银行基础设施 2022 将 Bank Alfalah Premier 扩展到全国 55 个城市,在全国范围内设有 50 个 Premier 休息室,成为巴基斯坦优先客户的领先银行 2022 巴基斯坦第一家银行成功执行股票回购交易。这是巴基斯坦资本市场历史上最大的回购交易 2022 第一家银行对支票簿、付款单、网上银行等主要银行服务提供无条件交易豁免 2022 业内首家收购近场通信 (NFC) 的银行 2022 巴基斯坦首家采用 Swift Go 的银行