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55 英寸一体式 PCAP 交互式显示器，灵感源自技术，专为创意空间和共享而设计
用户控制图片（亮度、对比度、清晰度、背景级别、色调、颜色、降噪、伽玛选择、低蓝光、色温、颜色控制、过扫描、图片重置）、屏幕（缩放模式、自定义缩放、屏幕重置）、音频（平衡、高音、低音、音量、音频输出（线路输出）、最大。音量，最小。音量、静音、音频重置、音频输出同步、扬声器设置）、配置 1（Android 启动器、开启状态、触摸锁、触摸模式、鼠标模式、面板保存、RS232 路由、启动源、WOL、conf.1 重置、恢复出厂设置）、配置 2（OSD 超时、OSD H 位置、OSD V 位置、系统旋转、信息 OSD、徽标和动画、徽标设置、动画设置、显示器 ID、显示器信息、HDMI 版本、conf.2 重置）、高级选项（信息亭模式、侧边栏、无信号图像、电动支架、红外控制、电源 LED 灯、风扇、关闭定时器、时间表、单线 HDMI、单线 HDMI 关闭、故障转移、语言、OSD 透明度、省电、高级选项重置）
empartimanasi kriptografi视觉秘密共享dan
当前时代的技术非常迅速地导致交换信息的过程变得更加容易。但是，对于黑客攻击消息或机密信息的当事人，通常会使用这种易感性。密码学和隐身学成为保护和改善消息安全性或机密信息安全性的解决方案之一。这项研究研究了以灰度成像形式确保数据的最小显着性的视觉秘密共享密码学和隐肌的实施。消息图像被视觉秘密共享密码学伪装，然后隐藏在另一个图像中，加密摄影增强了最小的显着位。增强的最低显着位是至少有意义的位方法，在将其用作隐藏消息的地方而不是最后一个LSB位，而是最后一个LSB位的两个或三个。结果表明，此合并具有很高的安全性，因为它减少了看到发送消息图像的人的怀疑。
50“全合一的PCAP交互式显示，灵感来自技术，专为创意空间而设计
用户控制图片（亮度，对比度，清晰度，背部，色彩，颜色，降噪，选择，低蓝光，低光，颜色温度，颜色控制，颜色控制，超级，图片重置），屏幕（缩放模式，自定义缩放，屏幕重置），音频（balance，balance，balance，traleble，treble，bass，bass，bass，audio nof（line out out（line），最高），最大volume, mute, audio reset, audio out sync, speaker setting), configuration 1 (Android launcher, switch on state, Touch lock, Touch mode, mouse mode, panel saving, RS232 routing, boot on source, WOL, conf.1 reset, factory reset), configuration 2 (OSD timeout, OSD H position, OSD V position, system rotation, info OSD, logo and animation, logo setting, animation设置，监视ID，监视信息，HDMI版本，conf2重置），高级选项（售货亭模式，侧栏，无信号图像，电动支架，电动控制，电源LED照明，风扇，关闭计时器，时间表，带有一根电线的HDMI，带有一线电线的HDMI，一根电线，故障转移，语言，OSD透明度，电源节省，电源节省，高级选项，高级选项重置）
AWS规定指导 - AWS上的网络威胁情报共享
结构化威胁信息表达式（Stix）是一种开源语言和序列化格式，用于交换CTI。指标，例如文件哈希，域，URL，HTTP请求和IP地址，是要共享威胁阻塞的重要输出。但是，有效的行动取决于其他智能，例如确定性评分和入侵集相关性。stix 2.1定义18个stix域对象，包括攻击模式，行动过程，威胁参与者，地理位置位置和恶意软件信息。它还引入了概念，例如置信等级和关系，这些概念可帮助实体在威胁智能平台收集的大量数据中确定噪声中的信号。您可以在AWS环境中检测，分析和分享有关威胁的细节。有关更多信息，请参见本指南中的预防和侦探安全控制。
Thermotogota中新鉴定的病毒病毒表明病毒是phynum基因共享的高速公路上的车辆
Thomas H A Haverkamp，Julien Lossouarn，Olga Zhaxybayeva，Jie Lyu，NadègeBienvenu等。Thermotogota中新鉴定出的病毒病毒表明病毒是晶层基因共享高速公路上的车辆。环境微生物学，2021，23（11），pp.7105-7120。10.1111/1462-2920.15723。HAL-04002400
基于公平序列数据和微生物组研究中的元数据共享的标准
微生物组研究是生命科学中增长的数据驱动的领域。存在共享微生物组序列数据并使用标准化元数据方案的策略，但研究人员之间的依从性各不相同。为了促进微生物组研究界的开放研究数据最佳实践，我们（1）提出了两个分层的徽章系统来评估数据/元数据共享依从性，（2）展示了一种自动化评估工具，以确定与Amplicon和Metagenome序列数据出版物中数据报告的依从性。在跨越人类肠道微生物组研究的出版物（n〜3000）的系统评估中，我们发现近一半的出版物不符合序列数据可用性的最低标准。此外，元数据的标准化差为统一和跨研究比较创造了很高的障碍。使用此徽章系统和评估工具，我们的概念验证工作暴露了（i）序列数据可用性语句的无效性，以及（ii）缺乏用于注释微生物数据的一致的元数据标准。从这个角度来看，我们强调了改进实践和基础设施的需求，以减少数据提交的障碍并最大程度地提高微生物组研究中的可重复性。我们预计我们的分层徽章框架将促进有关数据共享实践的对话，并促进微生物组的数据再利用，支持使微生物组数据公平的最佳实践。
应用集成区块链和大数据技术来提高供应链的可追溯性和纺织领域的信息共享
如今，纺织业正在构成其东西。一方面，客户可以在个性化移动应用程序上提供多样化的产品，并立即交付和回报。另一方面，由于纺织工艺中的自动化和计算机化的增加，生产比以往任何时候都更有效率。但是，当前的供应链管理系统仍然遇到了几个严重的问题，例如篡改产品，可追溯性差，延迟以及缺乏实时信息共享。今天，一种称为区块链的新技术，这是分散信息技术的开创性创新，它可以解决上述挑战，因为其重要特征（例如分散，透明度和不变性）。在这个方向上，本文提出了一个基于区块链的纺织供应链可追溯性的新框架，该框架可以为所有具有透明度和信息共享的供应链成员提供信息平台。为纺织业创建一个可追溯且透明的供应链，将帮助客户对他们购买的产品及其支持的公司做出明智的选择。对于纺织供应链中的利益相关者，具有可追溯性和实时信息共享可以建立更好的关系，提高效率，并降低产品召回，伪造和不道德的劳动的风险和成本。但是，由于区块链技术仍处于早期阶段，因此它具有一些固有的缺陷，当我们面对现实世界中的质量数据时，可伸缩性成为主要而紧迫的缺陷。因此，我们提出了一种新方法，该方法包括两种是区块链和大数据的技术之间的集成，以大规模填充分散的系统。回答的主要研究问题之一是，如何利用和应用大数据授权的区块链如何通过全球供应链更准确地管理可追溯性和信息共享。在这项研究中，我们研究了可追溯性系统概念和信息共享的必要性，然后介绍区块链整合的大数据框架及其开发过程。最后，评估了该命题的绩效，并提出了可以通过进一步研究来解决这种可追溯性系统的挑战。
已发表版本的引文（APA）：Manzoor, A., Janardhanan, M., Marinelli, M., & Nielsen, I. (2022)。共享经济障碍的优先排序
所谓共享经济的出现引起了人们的好奇心，并在过去几年中引发了争论。共享经济（SE）是一个广泛的概念，缺乏明确和普遍认可的含义。无论定义如何，SE 的一个共同特征是有效利用未充分利用的资产以获取经济收益（Munkøe，2017），允许人们借助信息技术与他人交换未充分利用的资产（Petropoulos，2017）。人们对临时使用而不是永久拥有表现出积极的态度。SE 不仅提高了消费效率，而且还有助于提高生产效率、减少浪费、降低成本以及发展更人性化的社会（Brkljac 和 Sudarevic，2018；Relich 2016）。主要是两个共享经济平台 Airbnb 和 Uber 的成功引发了其他行业对 SE 概念的兴趣激增。许多企业，特别是运输业和住宿业，都从共享经济中受益 (Brkljac and Sudarevic, 2018)。由于采用此类模式的复杂性，制造业在 SE 概念方面开发最少。随着制造业采用 SE 实践，制造商可以通过互联网平台向缺乏资源的组织有偿分享其未使用的资源，如多余的原材料、设备、技能等。此外，拥有过剩生产订单的制造商可以与其他共享经济用户分享订单，以满足需求和时间。SE 似乎是一个简单的概念，但通过纳入 SE 从传统方法转变并不容易，在某些情况下，它可能会失败。因此，分析
揭示在线照片共享的现实效果
社交网络可自由访问其服务，以实施利用用户数据的权利。数据共享是在用户选择的初始上下文中完成的。但是，在不同情况下，社交网络和第三方通常使用数据，而这些数据通常不是透明的。为了揭示此类用法，我们提出了一个专注于在现实生活中的数据共享的影响。重点是视觉内容，因为它在塑造在线用户支持方面的强烈影响。该方法依赖于三个组件：（1）一组具有相关情况影响评级的视觉对象，（（2）一组针对采矿用户照片的对象探测器以及（3）由500个视觉用户pro填充的地面真实数据集，这些数据集是每个情况下都经过衡量的。这些组件合并为LERV UP，该方法学会在每种情况下对视觉用户的预测进行评分。借用了一个新的图像描述符，该描述符在用户级别汇总对象评分和对象检测以及一种注意机制，从而增强了高评分的对象，以防止它们被低评分的对象覆盖。通过测量评级自动排名与手动基础真理之间的相关性来评估绩效。结果表明，由于获得了这两个排名的强相关性，因此借用是有效的。还讨论了移动应用程序中该方法的实用性，该方法还讨论了用户对共享数据使用情况的认识。
参与共享经济：个人特征的作用
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