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COVID-19特定疾病方案（温尼伯）
气溶胶生成医疗程序（AGMP）的指南。在某些情况下，严格的患者/客户群的实施是不可行的。例如，如果很大一部分患者/客户患有痴呆症，他们可能不记得新房间的位置并重定向它们将是资源密集的。尽管如此，可能有可能实施一些队列的元素。例如，在描述了未感染，感染和解决的感染队列（并按照建议的经常进行重新审视）之后，请考虑在白天设立吸引人的娱乐活动，以帮助这些同类群体保持在一起。当几个患者/患者患有痴呆症时，即使修改的队列也可能是一个重大挑战。如果您正在考虑在许多患者/客户患有痴呆症的情况下实施强大的队列，请咨询预防感染并控制以帮助您评估风险。请参阅爆发期间促进物理距离 - 为其他资源提供行为支持。在爆发情况下，满足这些建议可能具有挑战性。优先考虑在床空间之间保持窗帘的关闭，将浴室/座舱专用于每个人，并增强空间的清洁/消毒。还加强了手工卫生，适当的PPE使用以及与员工一起安全的捐赠和doffing程序。资源允许的地方，增加支持以帮助重定向患者。社区
基于语言引导的杂种高斯扩散
摘要 - 在机器人操纵任务中，实现操纵对象的可识别目标状态通常对于促进机器人臂的运动计划至关重要。具体来说，在悬挂杯子等任务中，必须将杯子放置在钩子周围可行区域内。先前的方法已经揭示了杯子的多个可行目标状态的产生；但是，这些目标状态通常是随机生成的，缺乏对特定生成位置的控制。此限制使这种方法在存在约束的情况下，例如其他杯子已经占据的钩子或必须达到特定的操作目标时。此外，由于在现实世界中悬挂的方案中杯子和机架之间的频繁物理相互作用，因此从端到端模型中生成的目标状态通常会导致重叠点云。这种重叠会对机器人组的后续运动计划产生不利影响。为了应对这些挑战，我们提出了一种语言引导的混合高斯扩散（LHGD）网络，用于生成操纵目标状态，并结合了基于重力覆盖系数的基于重力覆盖率的基于重力覆盖率的方法。为了在语言指定的分布设置下评估我们的方法，我们在5个不同的架子上收集了多种可行的目标状态，用于10种不同的架子上的10种类型的杯子。此外，我们为验证目的准备了五种看不见的杯子设计。实验性调查表明，我们的方法在单模，多模式和语言指定的分布操纵任务中达到了最高的成功率。此外，它大大降低了点云的重叠，直接产生无碰撞的目标状态，并消除了机器人臂对额外的避免避免障碍物操作的需求。
有关Tiktok的信息操纵及其与...
1 “Operations in the information environment” is the term currently used by the U.S. government (Congressional Research Service, 2024) to refer to “the aggregate of social, cultural, linguistic, psychological, technical, and physical factors that affect how humans and automated systems derive meaning from, act upon, and are impacted by information, including the individuals, organizations, and systems that collect, process, disseminate, or use information.”
Juniper® 验证设计 JVD 测试报告摘要：采用 Juniper Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络
• DLB 不使用端口 BW 来计算链路质量。相反，链路质量基于最近通过每个 ECMP 链路传输的流量，以及每个 ECMP 链路上排队等待传输的流量。这可能导致流量被分配到较低 BW 的链路而不是较高 BW 的链路，从而导致拥塞。此外，如果链路质量下降，已分配给链路的流量将不会被重新分配，除非该链路暂停的时间长于不活动间隔。可以调整端口质量指标和不活动间隔以克服这种情况；请参阅自定义 DLB 的出口端口链路质量指标。此外，请考虑实施反应路径重新平衡。
Juniper-Partner-Advantage-Program Guide.pdf
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采用瞻博网络 Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络 - 瞻博网络验证设计 (JVD)
• 性能监控和错误分析：遥测系统跟踪与 AI 模型相关的关键性能指标，例如准确度、精确度、召回率和计算资源利用率（例如 CPU、GPU 使用率），这些指标对于评估训练和推理作业期间的模型有效性至关重要。这些系统还可以深入了解训练和推理操作期间的错误率和故障模式，并帮助识别可能影响 AI 性能的问题，例如模型漂移、数据质量问题或算法错误。这些系统的示例包括 Juniper Apstra 仪表板、TIG Stack 和 Elasticsearch。
Ghostshot：用电磁干扰操纵CCD摄像机的图像
摘要 - CCCD摄像机在需要高质量图像数据的专业和专业应用中至关重要，并且捕获的图像的可靠性构成了信托计算机视觉系统的基础。先前的工作显示了使用故意电磁干扰（IEMI）将不明显的图像变化为CCD摄像机的可行性。在这项工作中，我们设计了增强功能，Ghostshot的攻击，可以在正常的光条件下使用IEMI注入任何灰度或彩色图像。我们对IEMI效应对注射图像的形状，亮度和颜色的因果关系进行了示意性分析，并通过振幅相位调制实现了对注射模式的有效控制。我们设计了端到端攻击工作流程，并成功验证了对15个商用CCD摄像机的攻击。我们证明了Ghostshot对医学诊断，火灾检测，QR码扫描和对象检测的潜在影响，并发现伪造的图像可以成功地误导计算机视觉系统，甚至是人眼。
杜松范围缩放状态防火墙和企业的源NAT -JVD
此JVD涵盖了网络体系结构的组合，其中MX系列路由器和SRX系列防火墙以单个或双配置连接（请参见第4页的图2）。它使用网络冗余机制在MX系列路由器转发层和SRX系列防火墙服务层之间提供流动弹性（MNHA，又名L3群集在文档稍后将在文档中说明）。使用ECMP配置双MX系列路由器，使用服务冗余守护程序（SRD）来监视触发第二个MX系列路由器故障转移的故障事件。请注意，交通负载平衡器（TLB）不需要。另外，当发生任何其他故障时，BFD协议也用于从路由的角度捕获故障转移机制。SRX的MNHA允许在两个节点之间同步会话（状态会话），以便现有的流量和隧道可以继续不间断。