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零信任体系结构
如果WAN偏向分支机构和校园网络的零信任应用程序，建议是利用覆盖层来保护流量，因为它遍历了WAN。当WAN由另一个实体完全管理和操作时，这尤其如此。在WAN方面，最大的关注来源是进行中间人攻击的潜力。通过WAN提供商的基础架构和拥有的组织几乎没有该数据的遍历的可见性，可以通过数据包的流动来促进对WAN的中间攻击。以分支网络和校园网络推荐NetFlow和网络水龙头的方式，WAN提供商可能会使用相同的机制来了解数据包流和故障 - 跨WAN的射击遍历客户数据流。强烈建议使用确保协议流量被解密的可能性被解密，因此，强烈建议使用一种机制来加密运输中的所有流量。利用SD-WAN的实现，例如Cisco SD-WAN系列实现，也为包装数据包中携带细分数据提供了额外的好处，从而创建了可以应用策略的完整结构。
铅和铜消费者通告 (LCCN)
这意味着什么？ 根据《安全饮用水法》（1976 PA 399）的修订，美国环境保护署 (US EPA) 将饮用水中的铅含量设定为每升 0.015 毫克 (mg/L)，铜含量设定为 1.30 mg/L。 这意味着供水系统必须确保至少 90% 的采样点（第 90 个百分位数值）中用于人类饮用的自来水不超过这一水平。行动水平是污染物的浓度，如果超过该浓度，则触发供水必须遵循的处理或其他要求。 如果自来水确实超过了这个限制，那么该设施必须采取某些措施来纠正问题。 由于铅可能对健康造成严重风险，美国环境保护署将铅的最大污染物水平目标 (MCLG) 设定为零。铜的 MCLG 为 1.30 mg/L。 MCLG 是饮用水中污染物的含量，低于该含量不会对健康造成已知或预期的风险。MCLG 提供了安全裕度。
风洞试验和风致振动...
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究主要针对风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建了具有不同网格尺寸和形状的网面球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行了比较。提出了一种新的非均匀分布抽头处理方法。不同的处理方法导致具有不同物理含义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其称为模态-荷载-相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义是结构响应的空间分布。其优点是它只考虑运动方程中的已知变量，而不需要任何准静态或动态假设。最后，给出了该矩阵在背景响应中的应用。
使用 EEGNet 和神经网络进行单次试验脑电图分类 ...
摘要 — 研究和开发新的机器学习技术来增强脑机接口 (BCI) 的性能一直是研究人员感兴趣的领域。开发稳健且通用的分类器一直是 BCI 在实际应用中的重要要求之一。EEGNet 是一个紧凑的 CNN 模型，据报道它可以推广到不同的 BCI 范式。在本文中，我们旨在通过采用神经结构化学习 (NSL) 进一步改进 EEGNet 架构，该学习利用数据中的关系信息来规范神经网络的训练。这将允许 EEGNet 做出更好的预测，同时保持输入的结构相似性。除了更好的性能之外，EEGNet 和 NSL 的组合更加稳健，适用于较小的训练样本，并且需要单独的特征工程，从而节省计算成本。所提出的方法已经在两个标准运动图像数据集上进行了测试：第一个是来自格拉茨大学的两类运动图像数据集，第二个是来自 2008 年 BCI 竞赛的 4 类数据集 2a。准确性表明，我们结合 EEGNet 和 NSL 的方法优于单一 EEGNet 模型。
球形穹顶风洞试验及风致振动分析
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究侧重于风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建具有不同网格尺寸和形状的网状球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行比较。提出了一种非均匀分布抽头的新处理方法。不同的处理方法会导致具有不同物理意义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其指定为模态载荷相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义为结构响应的空间分布，其优点是只考虑运动方程中已知的变量，不需要任何准静态或动态假设，最后给出了该矩阵在背景响应中的应用。
球形穹顶风洞试验及风致振动分析
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究侧重于风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建具有不同网格尺寸和形状的网状球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行比较。提出了一种非均匀分布抽头的新处理方法。不同的处理方法会导致具有不同物理意义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其指定为模态载荷相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义为结构响应的空间分布，其优点是只考虑运动方程中已知的变量，不需要任何准静态或动态假设，最后给出了该矩阵在背景响应中的应用。
球形穹顶风洞试验及风致振动分析
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究侧重于风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建具有不同网格尺寸和形状的网状球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行比较。提出了一种非均匀分布抽头的新处理方法。不同的处理方法会导致具有不同物理意义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其指定为模态载荷相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义为结构响应的空间分布，其优点是只考虑运动方程中已知的变量，不需要任何准静态或动态假设，最后给出了该矩阵在背景响应中的应用。
NeuroART：钙成像期间神经元群体活动的实时分析和定位，用于知情闭环实验
双光子钙成像技术可以以单细胞分辨率读取活体生物体内大量神经元的活动，从而为大脑如何处理信息提供新的见解。全息光遗传学使我们能够直接触发这些神经元的活动，从而增加了将信息注入活体大脑的可能性。然而，光遗传学触发模拟“自然”信息的活动需要基于功能网络的实时分析来识别刺激目标。我们开发了 NeuroART（实时神经元分析）软件，该软件可以实时读取神经元活动，并集成相关性和同步性以及感官元数据的下游分析。以听觉刺激为例，我们展示了实时推断视野中每个神经元对感官信息处理的贡献。为了避免显微镜硬件的限制并实现多个研究小组的合作，NeuroART 无需修改显微镜控制软件即可利用显微镜数据流，并且与各种显微镜平台兼容。 NeuroART 还集成了驱动空间光调制器 (SLM) 的功能，用于对最佳刺激目标进行全息光刺激，从而实现功能网络的实时修改。用于光刺激实验的神经元是从 Sprague Dawley 雌雄大鼠胚胎中提取的。
常见问题解答：铅和铜 (PbCu) 采样计划 - NJ.gov
如果客户在取样说明中指出以下情形，以下取样点是否仍可在供水系统的取样池中？首先，供水系统应与客户确认客户说明中提供的信息是否正确。如果信息正确，请参阅以下指南和 NJDEP 的 BWSE-18 表格说明。• LSL 或内部铅管道已被更换——仅当对配送系统进行了充分评估并确定有足够多的较高层级的取样点来满足取样要求时，系统才可以停用已成为较低层级的取样点（例如，服务线更换、管道更改等）。换句话说，供水系统必须确定该位置的剩余材料是否符合任何可用的最高层级定义，并相应地修改取样池。 • 取样地点有入口处理点 (POE) 装置或厨房水槽上有使用点 (POU) 处理装置 - 不得从配有用于去除无机污染物的 POU 或 POE（进入住宅或建筑物）处理装置的水龙头中采集样本，除非该处理装置在进入配水系统之前对整个供水进行处理或社区供水系统内的每个站点都配有 POE 装置。
2025 财年 – 2029 财年 – 草案
温室气体排放量减少约 25%。TriMet 开始使用可再生柴油运营所有固定路线公交车、WES 通勤铁路和柴油驱动的 LIFT 辅助交通工具，从而减少温室气体排放和当地颗粒物排放。这些变化与可再生电力相结合，将运营温室气体排放量减少了近 70%！2022 年 Hop Fastpass® 刷卡量超过 TriMet 固定路线公交车和铁路所有票价支付的 86%。TriMet 推出新的 trimet.org，包括即时到达时间、实时车辆位置、多模式行程规划器和增强搜索。 TriMet 在 FX2-Division 上推出服务，这是 TriMet 的第一条快速公交线路，使用下一代信号优先来减少延误和缩短行程，并且自 1999 年以来拥有了第一批 60 英尺长的“弯曲”公交车队。与波特兰市和格雷沙姆市合作，TriMet 成为北美第一家安装和运营新一代基于云的公交信号优先系统（符合 NTCIP 标准）的公交机构，该系统配有公交专用车道和公交专用信号。进行了 Forward Together，这是一项全系统的公交服务分析，旨在重新设计公交服务的路线、跨度和频率，以更好地满足新的需求模式，增加客流量，并改善低收入和有限收入人群的目的地连接。