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亚马逊基岩 - 用户指南
Content filters ..................................................................................................................................... 553 Filter classification and blocking levels ......................................................................................... 554 Filter strength ...................................................................................................................................... 554 Prompt attacks .................................................................................................................................... 555 Denied topics ....................................................................................................................................... 557 Sensitive information filters ............................................................................................................. 558 Word filters .......................................................................................................................................... 564 Contextual grounding check ............................................................................................................ 564 Block images with image content filter ......................................................................................... 571 Prerequisites for using guardrails ......................................................................................................... 578 Create a guardrail .................................................................................................................................... 579 Permissions for Amazon Bedrock Guardrails ..................................................................................... 588
提高基于粒子滤波器的定位可靠性...
摘要— 近来，各个行业领域对使用无线传感器网络 (WSN) 进行准确、快速和可靠的室内定位的需求日益增长。在杂乱和嘈杂的环境中，准确定位通常通过称为状态估计器或滤波器的数学算法来实现。粒子滤波器 (PF) 是定位中最常用的滤波器，在基于 WSN 的实时定位的典型条件下，存在样本贫乏问题。本文提出了一种新颖的混合粒子/有限脉冲响应 (FIR) 滤波算法，用于在导致样本贫乏的恶劣条件下提高基于 PF 的定位方案的可靠性。混合粒子/FIR 滤波器检测 PF 故障，并通过使用辅助 FIR 滤波器的输出重置 PF 来恢复故障的 PF。本文结合正则化粒子滤波器 (RPF) 和扩展无偏 FIR (EFIR) 滤波器，构建了混合 RP/EFIR 滤波器。通过模拟，混合 RP/EFIR 滤波器证明了其改进的可靠性和从故障中恢复 RPF 的能力。
dandyVice 目录
夹持器带有弹簧：弹簧可使夹持器向侧面移动，从而能够将夹持器向侧面打开，并插入注射器、过滤器或试管。夹持器末端的锥体：夹持器形成的锥体使注射器/过滤器/或试管能够轻松插入“dandyVice”。
基于集成卡尔曼滤波框架与机器学习算法的锂电池荷电状态估计
摘要：基于卡尔曼滤波（KF）框架和机器学习算法的电池等效电路模型荷电状态（SOC）估计研究相对有限，大部分研究仅针对少数几种机器学习算法，缺乏全面的分析比较，且大部分研究侧重于通过机器学习算法获取卡尔曼滤波框架算法模型的状态空间参数，再将状态空间参数代入卡尔曼滤波框架算法中进行SOC估计，此类算法耦合性强，复杂度高，实用性不强。本研究旨在将机器学习与卡尔曼滤波框架算法相结合，将五种卡尔曼滤波框架算法的输入、输出和中间变量值的不同组合作为六种主流机器学习算法的输入，估计最终的SOC。这六种主流机器学习算法包括：线性回归、支持向量回归、XGBoost、AdaBoost、随机森林、LSTM；算法耦合度较低，无需进行双向参数调整，且不涉及机器学习与卡尔曼滤波框架算法之间。结果表明，集成学习算法与纯卡尔曼滤波框架或机器学习算法相比，估计精度有显著提高。在各类集成算法中，随机森林与卡尔曼滤波框架的估计精度最高，且实时性好。因此，可以在各种工程应用中实现。
SFGP 2007：在空气处理设备中使用的过滤介质上的微生物生长
这项工作涉及过滤媒体上的微生物增长，并着重于微生物群落扩散到过滤器培养基上的能力。研究了两种微生物类型：来自废水处理厂（SM）活性污泥的微生物（SM）和甲苯特定联盟（TSC）。该研究所考虑的过滤器培养基包含活性碳纤维（ACF），挥发性有机化合物（VOC），颗粒治疗目的，活化的碳纤维感觉（ACFF）以及活化的碳和纤维素纤维感觉（AC 2 F 2）。使用静态生长程序在100％的相对湿度下使用静态生长程序，将人工污染的过滤器提交给微生物定植。根据过滤器蛋白质含量测定法，已经使用实验室中开发的方法评估了每克过滤器的微生物的最终浓度。测量插入和过滤器的平均表面电荷以评估微生物对污染的影响。烟灰颗粒对TSC增殖的影响，然后研究AC 2 F 2滤波器。zeta测量能够评估微生物在过滤纤维上粘附的烟灰的刺激。微生物污染对过滤器通透性和下游颗粒的后果已在填充装置中评估。结果表明，AC 2 F 2与微生物定殖的更好分析。但是，SM在ACFF上比TSC有更多的困难，而SM与TSC相比，SM定居更容易AC 2 F 2。电荷表面测定已定义了TSC和AC 2 F 2的最佳静电兼容性，而SM和ACFF的最小静电兼容性。当在引入AC 2 F 2之前将烟灰添加到TSC上时，观察到高污染形状，而仅发生烟灰的情况下只有一小段污染形状。Zeta电位措施显示出有利的电荷条件，可在AC 2 F 2纤维上粘附于烟灰颗粒上的TSC。因此，烟灰可能已经在微生物广告中扮演了界面角色。这意味着颗粒之间的静电兼容性是评估微生物粘附到过滤器上的良好方法，但无法解释微生物增殖的整个机制。其他参数，例如营养
第 9 章：计算应用 9.4：布隆过滤器
2. 让我们分析一下时间改进。假设一个普通的 Chrome 用户一年内尝试访问 102,000 个 URL，其中只有 2,000 个是真正恶意的。假设 Chrome 调用数据库 (Set) 需要半秒钟，而 Chrome 检查布隆过滤器中的包含性仅需 1 毫秒。假设布隆过滤器的误报率为 3%；也就是说，如果某个网站不是恶意的，布隆过滤器会以 0.03 的概率将其错误地报告为恶意。如果我们只使用数据库，需要花费多少时间（以秒为单位）？如果我们使用前面描述的布隆过滤器 + 数据库组合，检查所有 102,000 个字符串的预期时间（以秒为单位）是多少？
MILCON 招标及奖项预测
该视图按负责组件、索引（）、预测招标日期、预测授予日期、财政年度、P 编号、项目名称、位置 UIC/名称、设计方法、采购工具、采购方法和计划金额总和进行细分。数据根据 RFP 实际值、Awd 实际值和非双空日期进行筛选。RFP 实际值过滤器仅保留空值。Awd 实际值过滤器仅保留空值。非双空日期过滤器保留 True。该视图根据 P 编号进行筛选，排除了 8 名成员。
硬件配置工具和 FPGA 原型...
随着互联网的快速发展，全球网络上传输的数据量稳步增长。不幸的是，成为垃圾邮件和网络钓鱼攻击受害者的风险也在增加。各种互联网网站都包含暴力或非法内容。作为针对此类内容的预防措施，可以使用网络过滤器。如今，普通互联网用户仅通过此类网络过滤器保护自己的网络。这需要很高的专业知识，而用户通常不具备这种专业知识。对于网络过滤器而言，这意味着用户必须了解所有包含非法内容的网站。频繁更改域名会使问题更加严重。因此，在互联网服务提供商 (ISP) 的接入区域中提供基本的安全功能（例如网络过滤器）是有利的。接入区域中的网络过滤器可减轻普通互联网用户的配置工作量，并为所有连接的用户提供最佳保护，防止有害影响。此外，由于访问区域对最终用户和攻击者是透明的，因此访问区域中的 Web 过滤器不会受到第三方操纵。因此，硬件原型由 ISP 管理员独家管理。为了方便 Web 过滤器配置，使用 QT [1] 开发了一个图形用户界面 (GUI)。此 GUI 提供加载和存储配置文件的功能。此外，还可以确认硬件的单独黑名单条目。硬件和软件都是安全访问节点 (SecAN) 项目的一部分。SecAN 项目负责普通互联网用户的互联网安全。它位于 ISP 的接入网络中，由三个硬件过滤器组成 - 所展示的 Web 过滤器、防火墙和入侵检测系统。作为硬件的目标平台，我们使用带有 FX70T FPGA 的 XILINX 评估板 [2]。
基于单晶 LiNbO3 的宽带 BAW 滤波器 ...
摘要—大带宽体声波 (BAW) 滤波器是第五代 (5G) 通信系统的迫切需求。在这项研究中，我们在多层氧化物薄膜上制备了 43 ◦ Y 切割铌酸锂 (LN) 单晶薄膜，并成功实现了带氧化物布拉格反射器 (BR) 的体声波滤波器。介绍了滤波器的设计方法和制造工艺。利用原子力显微镜 (AFM) 和扫描电子显微镜 (SEM) 来表征薄膜的质量。结果证明了将单晶薄膜转移到多层氧化物上的可行性，这对于限制声能是有效的。该谐振器的有效机电耦合系数为 14.6%，品质因数 (FOM) 为 32.94。该滤波器尺寸紧凑，为600 μ m×400 μ m，在中心频率为3.128 GHz时相对带宽为10.3%，有望应用于5G系统。