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数据表 - 轴M3126 -LVE圆顶摄像头
Axis Edge Vault是基于硬件的网络安全平台，可保护轴心设备。它构成了所有安全操作取决于并提供保护设备身份，保护其完整性并保护敏感信息免受未经授权访问的功能的基础。例如，Secure Boot确保设备只能使用签名的OS启动，从而防止物理供应链TAMPERING。使用签名的OS，该设备还可以在接受安装之前验证新设备软件。和安全的密钥库是用于保护安全通信的加密信息的关键建筑块（IEEE 802.1X，https，axis设备ID，访问控制键等）如果违反了恶意提取。安全的密钥库和安全连接是
![arxiv：2408.11518v2 [CS.CV] 2025年1月28日](/simg/a\a9854060be392dfc811c1a7614c4edcac22dd24d.webp)
arxiv：2408.11518v2 [CS.CV] 2025年1月28日
近年来，创造日益生动的3D说话面孔已成为一个热门话题。术语时，大多数语音驱动的作品都集中在嘴唇同步上，但忽略了有效捕获情绪与面部感受之间的相关性。为了解决这个问题，我们提出了一个名为Emoface的两流网络，该网络由情感分支和内容分支组成。Emoface采用一种新颖的网状注意力进行机械性，以分析和融合情感特征和内容特征。尤其是，新设计的基于时空图的卷积螺旋 - conv3d用于网格注意力，以学习网格顶点之间的波动时间和空间特征依赖性。此外，据我们所知，这是第一次引入新的自我生长训练方案，并通过中间监督进行动态调整3D面动画任务中采用的地面图的比率。对我们高质量的3D情绪面部面积数据集的全面定量和定性评估，3D-Ravdess（4。8863×10 - 5 mm，LVE和0。 9509×10 - 5毫米，与公共数据集vocaset一起使用（2。 8669×10 - 5 mm，lve和0。 4664×10 - 5 mm的EVE）证明我们的方法可以实现最先进的性能。8863×10 - 5 mm，LVE和0。9509×10 - 5毫米，与公共数据集vocaset一起使用（2。8669×10 - 5 mm，lve和0。 4664×10 - 5 mm的EVE）证明我们的方法可以实现最先进的性能。8669×10 - 5 mm，lve和0。4664×10 - 5 mm的EVE）证明我们的方法可以实现最先进的性能。
11-24附件1：董事会计划开发指南
☐wioa成年人，脱位工人和青年计划☐瓦格纳·佩瑟（Wagner-Peyser）就业服务计划☐失业保险（UI）计划（UI）计划☐重新就业服务和资格评估（RESEA）计划☐选择，选择有需要的家庭（TANF）的临时援助（TANF）的临时援助（TANF）就业和培训计划☐培养计划☐培养业辅助辅助措施（SNAP）snap and snap anap snap anap anap and snap anap snap）☐（SNAP）☐（SNAP）☐（SNAP）☐（SNAP）☐（SNAP）☐（SNAP）☐（SNAP）☐（SNAP）☐（SNAP）☐（SNAP）调整援助（TAA）计划☐职业康复计划☐国家脱位工人赠款（NDWG）计划☐学徒计划☐学徒和技术教育计划根据Carl D. Perkins的2006年职业和技术教育法案授权，并由21世纪的增强职业和技术教育（Perkins V）（Perkins V）（20 USC 2230101） ☐退伍军人就业和培训计划 - 本地退伍军人就业代表（LVE）☐作业公司计划☐美国原住民计划☐美国住房和城市发展计划☐美国住房和培训活动。☐退伍军人就业和培训计划 - 本地退伍军人就业代表（LVE）☐作业公司计划☐美国原住民计划☐美国住房和城市发展计划☐美国住房和培训活动。
使用超声心动图放射线特征和机器学习算法
由心肌中的铁沉积引起的抽象心力衰竭是β-丘脑贫血患者死亡率的主要原因。心脏磁共振成像（CMRI）T2*是用于检测心肌铁超负荷的主要筛选技术，但固有地存在一些局限性。在这项研究中，我们的目的是根据从超声心动图图像中提取的放射性特征和机器学习（ML）在具有正常左心室放射率（正常左心室放射率（LVEF）正常的左心室放射率（LVEFF> 55％）中提取的放射性特征（LVE> 55％）的患者，基于放射性图像图像和机器学习（ML）提取的放射性特征（ML）基于放射性图像和机器学习（ML）的放射性特征（LVE> 55％）中的放射性特征（由T2*CMRI检测）分开了β-核铁无症患者与没有心肌铁超负荷的患者。在91例病例中，有44例患有正常LVEF（> 55％）和T2*≤20ms的患者，其中包括对照组，其中47例LVEF> 55％和T2*> 20 ms的患者包括在研究组中。放射线特征。然后，使用了三种特征选择（FS）方法和六个不同的分类器。使用各种指标评估模型，包括ROC曲线（AUC）下的面积，准确性（ACC），灵敏度（SEN）和特异性（SPE）。Maximum relevance-minimum redundancy-eXtreme gradient boosting (MRMR-XGB) (AUC = 0.73, ACC = 0.73, SPE = 0.73, SEN = 0.73), ANOVA-MLP (AUC = 0.69, ACC = 0.69, SPE = 0.56, SEN = 0.83), and recursive feature elimination-K-nearest neighbors (RFE-KNN) (AUC = 0.65，ACC = 0.65，SPE = 0.64，SEN = 0.65）是ED，ES和ED＆ES数据集中的最佳模型。使用超声心动图图像和ML提取的放射线特征，可以预测铁超载引起的心脏问题。
2023 YEOC研讨会报告
YEOC研讨会是一个过渡和保留研讨会课程。学生在成功完成课程中获得了BA 490和upo n upo n of th ey th ey th ey the the the the to to t t t t t t t t t t t t to Gradua te。他的cou rse是熟练的，因为在大学第一季度在大学的大学第一季度，suti t/cor n no cr n no cor n no cor n no cor n no cor n no cor n no cor n no cor n no cor n to to to to w su to to w su to to sue to sudive to sucly Community-bui lding的机会。本课程对前博士学位，B Usiness专业，Tude nts和UW上班同学非常开放。我们已经为该研讨会设计了课程，以围绕E Mappowerment，Com Munity和DVAN水泥的三个C或E值进行撤销。THI SINAR是一个SUP端口系统，成功的网络以及动机和指导的来源。
联邦公报/第 89 卷，第 243 期/12 月星期三......
摘要：美国环境保护署（EPA 或本署）正在修订《有毒物质控制法》（TSCA）下的新化学品程序规定。这些修订使监管文本与 2016 年 6 月 22 日颁布的《弗兰克·R·劳滕伯格 21 世纪化学品安全法》中包含的 TSCA 新化学品审查条款的修订保持一致，将提高 EPA 审查流程的效率，并根据现有政策和实施新化学品计划的经验更新法规。本最终规则包括的修订将提高新化学品通知中最初提交的信息的质量，并改进本署及时、有效地完成单个风险评估和整体新化学品审查流程的流程。 EPA 还即将完成对低容量豁免（LVE）和低排放与暴露豁免（LoREX）法规的几项修订，这些修订将要求 EPA 在开始制造之前批准豁免通知，使全氟和多氟烷基物质（PFAS）明确不符合这些豁免条件，并规定某些持久性、生物累积性、毒性（PBT）化学物质不符合这些豁免条件。