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微观结构的演变和表面散射层融化，水平北极海冰的反射率
在冰/海洋系统中反射和吸收事件的阳光如何反射和吸收的融化北极海冰覆盖的最高部分的微观结构有效地影响，有效地散射层（SSL）散射太阳辐射（SSL）太阳能辐射，并与冰冰相比与冰冰相比与Sss sss sss sss相比相比相比将冰的表面固定相对较高。反照率的测量提供了有关如何通过SSL划分传入的短波辐射的信息，并且对改善气候模型参数化的关键是至关重要的。但是，SSL的物理和光学特性之间的关系仍然受到限制。到目前为止，辐射传输模型一直是推断SSL微结构的唯一方法。在2 0 19–2 0 2 0的马赛克探险中，我们采集了样品，并首次使用X射线微型计算的层析成像直接测量了裸海冰上SSL的微观结构。我们表明，SSL具有高度各向异性，粗糙和多孔的结构，表面的光学直径和密度较小，随着深度的增加。随着熔融表面消融，SSL会再生，在整个熔体季节中保持其微观结构的某些方面。我们使用辐射转移模型的微结构测量值来提高我们对85 0 nm波长下物理性质与光学性质之间关系的理解。When the microstructure is used as model input, we see a 1 0 –15% overestimation of the reflectance at 85 0 nm.This comparison suggests that either a) spatial variability at the meter scale is important for the two in situ optical measurements and therefore a larger sample size is needed to represent the microstructure or b) future work should investigate either i) using a ray-tracing approach instead of explicitly solving the radiative transfer方程或II）使用更合适的辐射转移模型。
SpatialSSL：利用自监督学习对小鼠大脑进行全脑空间转录组学研究
自监督学习 (SSL) 是一个丰富的框架，用于在大型数据集中获取有意义的数据表示。虽然 SSL 在计算机视觉和自然语言处理方面显示出令人瞩目的成果，但单细胞领域的多种应用仍需探索。我们研究 SSL 在空间分辨的单细胞 RNA 测序数据的细胞邻域中对细胞分类的应用。为了解决这个问题，我们开发了一个基于空间分子分析数据的 SSL 框架，整合了细胞在组织切片内的分子表达和空间位置。我们在大规模全鼠脑图谱上展示了我们的方法，记录了来自整个鼠脑的 59 个离散组织切片中 4,334,174 个单个细胞中 550 个基因的基因表达测量值。我们的实证研究表明，SSL 提高了下游性能，尤其是在存在类别不平衡的情况下。值得注意的是，我们观察到子图级别的性能改进比全图级别更显著。
安全无忧的软件租赁
众所周知，量子密码学可以实现仅使用经典信息无法实现的功能。最近，安全软件租赁 (SSL) 已成为这些感兴趣的领域之一。给定一个来自电路类的目标电路 C，SSL 会生成 C 的编码，使接收者能够评估 C ，还使软件的创建者能够验证软件是否已返回 — 这意味着接收者已放弃进一步使用该软件的可能性。显然，仅使用经典信息无法实现这样的功能，因为不可能阻止用户保留软件的副本。最近的结果表明，对于一类称为计算和比较的函数（这些是众所周知的点函数的概括），使用量子信息可以实现 SSL。然而，这些先前的工作都利用了设置或计算假设。在这里，我们表明 SSL 可以在没有任何假设的情况下用于计算和比较电路。我们的技术涉及量子复制保护的研究，这是一个与 SSL 相关的概念，但编码过程本质上可以防止潜在的量子软件盗版者将 C 的编码的单个副本拆分为两部分，每个部分都允许用户评估 C 。我们表明，对于涉及一个诚实评估者和一个恶意评估者的新型安全定义，点函数可以在没有任何假设的情况下进行复制保护；这是通过证明从任何量子消息认证代码中，我们都可以推导出这样一个诚实-恶意复制保护方案来实现的。然后，我们表明，通用的诚实-恶意复制保护方案意味着 SSL；根据先前的工作，这为计算和比较函数提供了 SSL。
关于预测人类语音误解的自我监督的学习语音表征的好处
深度神经网络（DNNS）最近已证明接受自我监督的学习（SSL）训练，可以产生类似于相同语音输入的大脑激活的表示。SSL表示能否有助于解释人类的语音感知错误？旨在阐明这个问题，我们研究了它们用于语音误解预测的用途。我们从WAV2VEC 2.0中提取表示形式，这是一种用于语音的SSL架构，并使用它们来计算特征作为模型，以预测语音感知误差在噪声信号中的语音感知错误。我们对3000多个语料库进行了实验，英语中有3000多个毫无意义的混乱。我们考虑基于多PLE SSL的功能，并将其与传统的声学基准和通过ASR的监督学习微调获得的传统声学基准和特征。我们的结果表明，从适当的层中提取SSL表示的支撑性，进一步表明了它们对人类语音感知的建模潜力。索引术语：语音感知，可理解性预测，次级清晰度，自我监督的学习，语音中的语音
主题论文：自我监督的多个实例学习
自学学习（SSL）是一种无监督的表示技术，是深度学习中的热门话题。它涉及解决一个人工任务，该任务允许网络学习数据集的语义。然后可以使用所得的特征提取器进行传输学习，以减少解决实际下游任务所需的标记示例数量。这对于计算机辅助诊断具有巨大的实用价值，因为标签需要医学专家，这很昂贵[1]。SSL方法通常应用于图像补丁（例如拼图求解[2]，上下文预测[3]，对比度学习[4]或视觉变压器[5]），而下游任务通常与整个图像一起使用。此差异要求在两个单独的顺序步骤中实现SSL并转移学习。一种固有地使用补丁的技术是多个实例学习[6]，因此对于许多SSL方法而言，可能是更自然的选择。
冷冻语言模型有助于ECG零拍学习
心电图（ECG）是最常用的非侵入性，方便的医学监测工具之一，可帮助心脏病的临床诊断。最近，深度学习（DL）技术，尤其是自我监督的学习（SSL），已经在ECG的分类中发挥了巨大的潜力。SSL预训练在微调后仅通过少量注释的数据实现了效率性能。但是，当前的SSL方法依赖于注释数据的可用性，并且无法预测微调数据集中不存在的标签。为了应对这一挑战，我们提出了最终的ECG-T Ext s Ext s-Elf Sup-pre-Pre-Training（METS），这是使用自动生成的临床报告的第一项工作，以指导ECG SSL Pre-Training。我们使用可训练的心电图编码器和冷冻语言模型来分别嵌入配对的ECG并自动机器生成的临床报告。SSL旨在最大化配对的ECG和自动生成报告之间的相似性，同时最大程度地减少ECG和其他报告之间的相似性。在下游分类任务中，METS与依赖于注释数据的其他监督和SSL基线相比，在不使用零摄像机分类的情况下使用任何带注释的数据，就可以提高10％的性能。此外，尽管MIT-BIH与预先训练的数据集相比，METS在MIT-BIH数据集上达到了最高的回忆和F1分数。广泛的实验证明了在可推广性，有效性和效率方面使用ECG-TEXT多模式自学学习的优势。关键字：多模式的自我监督学习，零照片学习，语言模型，ECG，信号处理
步骤1。存储主机秘密键
Wireshark允许我们查看流过我们网络的流量并进行剖析，从原始数据中窥视框架。SSL和TLS是两个在OSI模型的传输层上运行的加密协议。他们使用各种加密方法在跨网络移动时保护数据。ssl/tls加密使使用Wireshark更具挑战性，因为它可以防止管理员查看每个相关数据包携带的数据。当正确设置Wireshark时，它可以解密SSL/TLS并恢复您使用预先使用预先秘密密钥在Wireshark中解密SSL的原始数据的能力。客户端由客户端生成，并由服务器使用来得出对会话流量进行加密的主密钥。这是当前的加密标准，通常是通过Diffie-Hellman实施的。步骤1。存储主机秘密密钥，以正确解密SSL/TLS连接，我们需要存储解密密钥。当必须连接到服务器时，键将自动从客户端生成。为了在Windows/Linux/MacOS中查看并保存Pre-Staster秘密密钥，我们需要将有效的用户路径设置为操作系统的SSLKeyLogFile环境变量。作为一个例子，在Linux和MacOS上，我们可以简单地打开终端E类型以下字符串：
一种自我监督的学习方法
Montréal, QC, Canada 2 Mila – Quebec AI Institute, Montréal, QC, Canada * Corresponding author: guillaume.dumas@ppsp.team Abstract: This study introduces a self-supervised learning (SSL) approach to hyperscanning electroencephalography (EEG) data, targeting the identification of autism spectrum condition (ASC) during social interactions.Hyperscanning可以同时记录相互作用的个体的神经活动，为研究ASC中的大脑对脑之间的同步提供了新的途径。利用一个大规模的单脑力EEG数据集进行SSL预处理，我们开发了一个多脑分类模型，并通过涉及ASC和神经型参与者的二元相互作用的超扫描数据进行了微调。与使用光谱EEG生物标志物相比，SSL模型表现出优异的性能（精度为78.13％）。这些结果强调了SSL在应对有限标记数据的挑战，增强基于EEG的ASC诊断工具以及推进社会神经科学研究的挑战方面的功效。关键字：自闭症，超级扫描，脑电图，自我监督学习，脑之间同步，精神病学
确保安全和非安全相关系统的分离
将其与图 1 中的 FTA 分离模型联系起来，SIL0 和 SIL4 系统之间的独立性需要 SSL 为 4，相当于 SIL 4 系统的可靠性。实现这些分离级别可以使用 IEC 61508-2 第 7.4 节中确定的类似合规路线。在没有外部接口的同质系统中建立安全完整性级别在现有标准中已经足够，尽管有时存在争议。SIL 差异与 SSL 的拟议最低要求之间的关系需要进一步研究，以证明不仅仅是极端情况。简单来说，如果 SIL 要求相同，这实际上是安全系统的扩展，因此不需要 SSL。如果有与 SIL0 系统的接口，则需要与更高完整性系统相同的严谨性。
管理指南-ForticLient（Android）7.2
Introduction 4 Features 4 Downloading FortiClient (Android) 7.2 5 Chromebook support 5 Product integration and support 7 Getting started 8 Launching FortiClient (Android) for the first time 8 Launching FortiClient (Android) from the notification bar 9 Quitting FortiClient (Android) from the app menu 9 Force stopping FortiClient (Android) from the Apps page 9 Web security 11 Web security status 12 Web security settings 12 VPN 14 SSL VPN 14创建SSL VPN连接14连接到VPN 19编辑SSL VPN设置或删除SSL VPN配置21启用/禁用自动启动22启动DTLS 22 IPSEC VPN 22 IPSEC VPN 23创建IPSEC VPN连接24连接到IPSEC VPN IPSEC VPN 2 28 EDEN 28 EDIND 2 28 EDIND 2 28 EDIND ODIND AT AT 2 28 EDIND OR EDITION ODITION ODITION ODITION ODITER ODITIND ODITION ODITION ODITIND ODITIND ODITIND ODITIND ODITIND ODITIND ODITIND ODITION ODITIS启用/禁用AutoStart 30推动VPN身份验证证书31 VPN证书路径31使用MDM推动VPN身份验证证书32独立VPN客户端33端点控制34 FortIcLient EMS 34配置Forticlient EMS EMS EMS EMS端口配置文件34 EMS连接机制36配置34 EMS INDER 36 EMS INDER 36配置36 EMPERTION 36权限39更改日志41