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食品欺诈揭露
全球食品供应链环境越来越复杂，在食品信息沿链条上移动时提出了挑战，以维护食物信息的完整性。给定的背景是由参与者之间的零散协作和信息交流不良的促进，再加上缺乏凝聚力的可追溯性和质量系统。近年来，区块链技术（BCT）已成为创建更多统一连锁店的有希望的解决方案，它通过提供没有中介的历史记录。严格探讨了荷兰肉鸡链的情况，这项研究着重于定义质量和可追溯性市场设备的信誉，同时还确定了与BCT实施相关的驱动因素和障碍。从执行文献综述中提取了一个行业概述，然后是对兄弟链股东的访谈（n = 11）进行的主题内容分析。受访者强调了诸如准确性，透明度，公平性和信息基础上的信息，以将信誉归因于市场设备。供应链中的公司规模和网络动态，成为影响BCT实施的关键方面。垂直整合（VI）链提到的障碍很少，并且通常解释了组织中已经实施的Simil-BCT系统。孤立的公司指出了更大的挑战，包括供应链准备，以开放和协作，缺乏对系统的知识以及极大的隐私问题。尽管存在差异，但两个小组都承认驱动因素，例如通过实施BCT实施对产品完整性维护的透明度和信任。这项研究阐明了荷兰肉鸡链的分裂动态，并且可以通过教育股东了解BCT的潜在应用，尤其是突出了系统的隐私边界，并逐步促进了更开放和更合作的行业动态。
揭露网络流量中的隐藏威胁
与应用相关的元数据提取进行深度数据包检查。应用程序元数据智能（AMI）扩展了从Gigamon应用程序可视化和过滤得出的应用层可见性，并支持获取应用程序行为的全面方法。它提供了有关东西方流量的宝贵信息，而无需捕获整个数据包。元数据提取有助于减少正在处理的数据量，从而使其更容易进行分析。它包含诸如源和目标IP地址，端口，协议，时间戳以及威胁检测和调查中使用的其他相关上下文信息之类的属性。Gigamon AMI支持近7,000个协议，应用程序，用户行为和L4 – L7属性，这些属性涉及超过4,000个标准和自定义应用程序。
syanamaskar of Skin-microbiome-in-in-insuranamaskar practice-in- ...
Suryanamaskar（SN）是当前瑜伽实践的基本组成部分[1]。根据吠陀经，Suryanamaskar必须定期进行，以表达升起的阳光。Suryanamaskar，由十二个体式组成，为各种身体系统提供了多种健康优势[2]。Suryanamaskar，通常被称为“太阳致敬”，是一系列动态姿势，既不是体式，也不是传统瑜伽的组成部分。Ramayana的“ Aditya Hrudayam”以与现代Suryanamaskar相当的颂歌来教太阳。Suryanamaskar近年来一直是印度和西方的一种流行的体育锻炼，其健康优势已通过对其进行的各种研究彻底证明[3]。Suryanamaskar是一种瑜伽，可帮助人体的肌肉骨骼系统及其内部器官正常起作用。Suryanamaskar还增加了肠蠕动的运动，体内的血液流动，刺激肾脏和音调，可以轻松轻松地从身体中清除废物，并通过增加的出汗来消除毒素。消除毒素是保持皮肤健康并避免皮肤问题的关键部分[4]。
用掩盖的变异自动编码器
抽象提取神经活动的高维记录与复杂行为之间的关系是系统神经科学中的无处不在问题。朝向这个目标，编码和解码模型试图推断出给定行为的神经活动的条件分布，反之亦然，而维度降低技术旨在提取可解释的低维表示。变化自动编码器（VAE）是易于推断神经或行为数据低维嵌入的富裕深度学习模型。然而，VAE准确地对任意的条件分布进行建模，例如在神经编码和解码中遇到的有条件分布，甚至是同时遇到的。在这里，我们提出了一种基于VAE的方法，用于准确计算此类条件分布。我们通过在掩盖行走环的掩盖身体部分上检索条件分布来验证具有已知地面真理的任务的方法，并证明了对高维行为时间序列的适用性。最后，我们概率地从猴子到达任务中的神经种群活动中解释运动轨迹，并查询同一VAE的编码神经活动的编码。我们的方法为神经和行为数据的关节维度降低和学习条件分布提供了统一的观点，这将允许将神经科学中的常见分析扩展到当今的高维多模式数据集。
揭开利用光学的大脑的复杂性...
图2。从复杂媒体社区中常用的工具的代表性进步，以应对大脑光学探测中的挑战。（a）深度：使用计算技术的散射和像差补偿，以通过活小鼠脑114中的头骨增强皮质髓磷脂的反射成像。之前：通过小鼠头骨的常规反射显微镜。左图：之后：计算偶联的自适应光学校正后的反射显微镜通过头骨在小鼠脑中的皮质髓磷脂。右图：通过头骨重建无标签结构信息的3D重建。比例尺：40μm。（b）速度：快速3D体积成像，具有标记为钙指示剂（GCAMP6F）的小鼠皮层中的神经元的靶向照明，以增加记录的神经元的信号。以前：用电透镜和反卷积后提取的痕迹的常规容积钙成像。之后：靶向的体积钙成像和反卷积30后提取的痕迹。比例尺50μm。（c）生物相容性：上图：增强信号给定相同的激光功率，由自适应光学功能启用54。之前：海马中荧光标记的神经元的低信噪比背景约1 mm深度通过常规的三光子荧光显微镜经经经经颅的1 mm深度成像。之后：自适应光学元件成像的海马中的高信噪比神经元。比例尺：20μm。比例尺：30μm。右：异常校正的相模式。较低面板：使用基于多模纤维的内窥镜结合使用遗传编码的钙指示剂GCAMP6标记的深层皮层神经元的脑成像，并结合了波前形状，用于微创成像115。（d）视场：与没有结合的计算自适应光学元件相比，计算共轭自适应光学元件（以后）启用了具有衍射限制的高分辨率成像的视野扩大场，而没有共轭（之前，白盒之前）114左：左：髓磷脂的图像。SLM：空间灯调制器，DMD：数字微旋转设备，MMF：多模纤维。面板（a）根据CC-BY 4.0的CC-114改编。面板（b）根据CC-BY 4.0的CC-BY 30改编。面板（c）改编自参考文献54的顶部图像和根据许可证CC-BY 4.0改编的Ref 115的底部图像。面板（D）根据许可证CC-BY 4.0改编的参考文献114。
材料选择指南 热喷涂遮蔽胶带
本材料选择指南中包含的信息旨在帮助您使用 Rogers 的弹性材料解决方案进行设计。它不旨在也不会产生任何明示或暗示的保证，包括对适销性或特定用途适用性的任何保证，或用户将为特定目的实现本材料选择指南中显示的结果。用户应确定 Rogers 的弹性材料解决方案是否适合每种应用。Rogers、PORON、BISCO、ARLON 和 DEWAL 徽标以及 DEWAL 是 Rogers Corporation 或其子公司之一的商标。© 2023、2024 Rogers Corporation。保留所有权利。美国印刷 0324-PDF，出版物编号 175-214
摄影技术2024（PM01）
计划委员会：英特尔公司（美国）的Frank E. Abboud； UWE F.W.Behringer，UBC微电子学（德国）； Ingo Bork，西门子Eda（美国）； Brian Cha，Entegris，Inc。（韩国，共和国）； Sandeep Chalamalasetty，Micron Technology，Inc。（美国）；三星电子公司Jin Choi（韩国，共和国）； Aki Fujimura，D2S，Inc。（美国）； Emily E. Gallagher，IMEC（比利时）； lasertec USA Inc. Arosha W. Goonesekera（美国）； Naoya Hayashi，Dai Nippon Printing Co.，Ltd。（日本）； Henry H. Kamberian，Photronics，Inc。（美国）； Bryan S. Kasprowicz，美国Hoya Corp.（美国）； Eung Gook Kim，E-Sol，Inc。（韩国，共和国）； Romain Lallement，IBM Thomas J. Watson Research Ctr。（美国）；英特尔公司（美国）Ted Liang； Nihar Mohanty，Meta（美国）；肯特·H·纳川（Kent H. Dong-Seok Nam，ASML（美国）；高海·奥努（Takahiro Onoue），霍亚公司（Japan）（日本）； Danping Peng，TSMC北美（美国）； Jed H. Rankin，IBM Corp.（美国）；道格拉斯·J·雷斯尼克（Douglas J. Resnick），佳能纳米技术公司（美国）； Carl Zeiss Sms Ltd.（以色列）的Thomas Franz Karl Scheruebl； Ray Shi，KLA Corp.（美国）； Jaesik Son，SK Hynix System Ic Inc.（韩国，共和国）；西门子Eda（美国）的Yuyang Sun； lasertec U.S.A.，Inc。Zweigniederlassung Deutschland（德国）Anna Tchikoulaeva（德国）；克莱尔·范·拉尔（Claire Van Lare），荷兰ASML B.V.（荷兰）； Yongan Xu，Applied Materials，Inc。（美国）； Yamamoto Kei，Fujifilm Corp.（日本）； Seung-Hune Yang，三星电子有限公司（韩国，共和国）； Nuflare Technology，Inc。（日本）舒斯助Yoshitake； Bo Zhao，Meta（美国）； Larry S. Zurbrick，Keysight Technologies，Inc。（美国）
视觉变压器带有遮盖自动编码器，用于基于大尺寸视网膜图像的引用糖尿病性视网膜病变分类
基于深度学习算法的计算机辅助诊断系统已显示出糖尿病性视网膜病快速诊断（DR）的潜在应用。由于变压器的出色表现而不是自然图像上的卷积神经网络（CNN），因此我们尝试开发一种新模型，以使用变压器使用有限数量的大型视网膜图像来对引用的DR进行分类。在本研究中应用了带有蒙版自动编码器（MAE）的视觉变压器（VIT），以提高参考DR的分类性能。我们收集了超过224×224的100,000张公共底面的视网膜图像，然后使用MAE在这些视网膜图像上进行了预训练的VIT。将预训练的VIT应用于对引用的DR进行分类，还将性能与使用ImageNet的VIT预先训练的性能进行了比较。通过使用MAE进行超过100,000个视网膜图像预先培训，模型分类性能的改善优于预先训练的Ima-Genet。本模型的精度，曲线下的面积，最高灵敏度和最高特异性分别为93.42％，0.9853、0.973和0.9539。本研究表明，MAE可以为输入图像提供更大的灵活性，并大大减少所需图像的数量。同时，这项研究中的预处理数据集量表比ImageNet小得多，并且不需要ImageNet的预训练权重。
使用级联分类器技术的Facemask检测
传染病的扩散强调了预防措施的重要性，面罩的使用是减轻空中传播的关键策略。在这种情况下，计算机视觉技术的集成提供了一种技术解决方案，用于监视面罩依从性。本摘要提出了一项研究，该研究重点是实施级联分类器技术，以进行自动面罩检测。这项研究的主要目的是评估级联分类器技术在识别戴着戴面膜或不戴上面罩的个体方面的功效。通过利用机器学习算法和对象检测原则，该研究旨在开发一个可靠，高效的系统，用于实时面罩检测。该研究采用了一个数据集，其中包括各种环境中有或没有面罩的各种环境中的不同图像。利用OPENCV库，对级联分类器技术进行了训练，以识别与口罩相关的独特模式。级联框架执行快速和连续过滤的能力被利用以准确检测面孔并评估面具的存在。该研究的结果证明了喀斯喀特分类器技术的成功实施，以实现面罩检测。训练有素的分类器在区分戴面膜和戴面具的个体时表现出值得称赞的精度，精确性和回忆。该系统展示了其在实时场景中运行的能力，从而有助于对公共空间的有效监视。