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2024 年 2 月 12 日 052-COM-1361 伪装自己和......
绩效衡量标准 允许 不允许 N/A 1. 在整个伪装行动中应用伪装原则。 a. 采用逼真的伪装。 b. 应用伪装运动技术。 c. 打破常规形状。 d. 通过遮盖或移除可能反射光线的物品来减少可能的反光。 e. 与周围环境混合颜色，或至少确保颜色与背景不形成对比。 f. 采用噪音控制。 2. 伪装您暴露的皮肤。 a. 使用油漆棒遮盖皮肤油脂，即使您的皮肤很黑。 b. 在脸上涂漆时使用表格 052-COM-1361-1 中的颜色图表。 c. 用深色涂高、有光泽的区域（前额、颧骨、鼻子、耳朵、下巴）。 d. 用浅色涂低、阴影区域（眼睛周围、鼻子下方和下巴下方）。在颈后、手臂和手部裸露的皮肤上涂上不规则的图案。 3. 伪装您的制服和头盔。 a. 卷起您的袖子并扣上所有纽扣。 b. 将树叶、草、小树枝或 LCSS 碎片贴在您的制服和头盔上。 c. 穿着未上浆的 ACU。 d. 更换过度褪色和磨损的 ACU，因为伪装效果已丧失。 4. 伪装您的个人装备。 a. 遮盖或移除闪亮的物品。 b. 固定移动或佩戴时会发出嘎嘎声或噪音的物品。 c. 使用天然物品和/或 LCSS 破坏大型和笨重装备的形状。 5. 维护伪装。 a. 当天然伪装失效并失去效力时更换它。 b. 当伪装褪色时更换它。 c. 更换伪装以适应不断变化的环境。
传感器数据保护通过整合区块链和伪装的网络物理制造系统中的加密
传感技术的进步可以从制造系统中收集有效的数据来监视和控制。此外，随着物联网（IoT）和信息技术的快速发展，越来越多的制造系统变得启用了网络，从而有助于实时数据共享和信息交流，从而显着提高了制造系统的功能和效率。但是，支持网络的环境可能会在数据和信息共享过程中构成具有网络物理攻击风险高的传感器数据。指定的是，网络物理攻击可以针对制造过程和/或数据传输过程，以使传感器数据恶意篡改传感器数据，从而导致错误警报或监测中异常检测的失败。此外，网络物理攻击也可以在无授权的情况下实现非法数据访问并导致关键产品/过程信息的泄漏。因此，开发一种有效的方法来保护数据免受这些攻击的影响至关重要，以便可以在支持网络的环境中确保制造系统的网络物理安全性。为了实现这一目标，本文提出了一种综合区块链启用的数据保护方法，该方法利用了凸轮的不对称加密。提出了一项现实世界中的案例研究，该案例研究介绍了添加剂制造中收集的传感器数据的网络物理安全性，以证明该方法的有效性。[doi：10.1115/1.4063859]结果表明，可以在相对较短的时间内检测到恶意篡改（小于0.05 ms），并且未经授权的数据访问的风险也大大降低。
细胞膜伪装的蟾蜍灵靶向 NOD2 并克服胰腺癌的多药耐药性
a 深圳大学总医院卡森国际肿瘤中心普通外科、消化系统肿瘤精准诊疗研究所，广东深圳 518055 b 深圳大学医学院生物医学工程学院、广东省生物医学测量与超声成像重点实验室、医学超声国家地方重点技术工程实验室，广东深圳 518060 c 国际肿瘤诊疗协会，广东深圳 518055 d 深圳大学医学院药学院，广东深圳 518060 e 山东中医药大学药学院，山东济南 250000 f 山东省第一医科大学、山东省医学科学院山东省肿瘤医院暨研究所放射肿瘤科，山东济南 250000 g 开罗大学兽医学院药理学系，12211埃及吉萨 h 土耳其埃尔祖鲁姆 25070 阿塔图尔克大学医学院医学药理学系 i 德国罗斯托克大学医学中心普通外科、分子肿瘤学和免疫治疗诊所 j 香港理工大学卫生科技及信息学系，香港特别行政区 999077，中国 k 中山大学附属第七医院肿瘤科，广东深圳 518107，中国
Makhlouf, Y.、Salto-Tellez, M.、James, J.、O'Reilly, P. 和 Maxwell, P. (2022)。数字病理学中 AI 工具开发的总体路线图和核心步骤。诊断学，12(5)，文章 e1272。提前在线出版。https://doi.org/10.3390/diagnostics12051272
病理学和其他学科正在推动开发人工智能 (AI) 工具，以自动从大型数据缓存 [ 2 ] 中执行评估 [ 1 ]，以供临床使用。鉴于放射学 [ 3 ， 4 ] 和病理学 [ 5 ， 6 ] 超过 50 年的发展，政府对此予以认可（例如英国政府 2019 年的 Topol 审查）。模拟常规病理学工作流程，诸如 [ 7 ] 的技术挑战已证明某些深度学习网络具有同等或更高的性能。数字病理学中的组织学数据 [ 8 ] 是实现自动诊断或辅助诊断的最困难挑战之一。已经提出了多种交互式工具来帮助医疗用户自动进行全幻灯片图像 (WSI) 分析而无需编码，涵盖表型分析 [ 9 ]、分割 [ 10 ] 和 IHC 筛查 [ 11 ] 等领域。这有几种形式，其中最主要的是病理图像的自动解释。人工智能以计算机算法为基础，这些算法查询图像像素并将它们定量映射到代表组织结构或疾病状态的预定义类别中 [ 2 ]。最近的研究 [ 12 – 15 ] 表明，诊断工具或算法的设计通常需要考虑如何使用该工具、它如何适应病理学家既定的工作流程以及其他特定于领域的行为。无论人工智能算法依赖于完全监督还是弱监督/无监督学习，机器学习算法的主要目标都是通过搜索数据中的模式来找到特征值与所需结果（分类或回归模型、一组聚类等）之间的最佳映射 [ 16 ]。除此之外，总会有
昼夜和夜间环境中的热伪装衣服
摘要。本文显示了通过使用两个针织织物服装原型在海滩环境中热伪装人体的人体的可能性。最初是基于首先了解在红色成像摄像头的重点下的个人行为而开发的概念设计过程。在两种环境中的某些位置/透视上观察模型的热伪装进行的热测试，可以同时运行不同的溶液，同时引入服装的变化。用铜颜料打印和使用聚酯针织织物中的缝合结构的拼布发挥了决定性作用，以捕获旨在伪装效果的热图像的热颜色。