一开始,工作人员认识到,设计一组与性质相关的建议披露的核心挑战是在科学的复杂性与创建实际推荐的汇编之间取得最好的平衡,从而在每年的公司报告中启用成本效益的行动,这些循环会受到第三方范围的影响。它)和双重重要性(即使没有明显的财务风险与之相关,公司也必须披露其环境影响)。欧盟应用了双重重要性,而世界其他地区的公司通常会自愿采用单一重要性。
脉络膜是巩膜和视网膜之间的层,这是眼睛的紫外线的一部分。脉络膜黑色素瘤(CM)是紫外黑色素瘤(UV)(1)的亚型。um是眼睛中最常见的癌症,是成年人中最常见的原发性原发性肿瘤(1,2)。它代表所有黑色素瘤的3%至5%(1)。cm是成年人最常见的原发性原发性肿瘤,但仍然是罕见的肿瘤,估计每年为每百万居民5.1和9例(3,4)。双边参与是例外的,报告为0.18%至0.2%的病例,但不应忽略它,因为早期诊断和治疗可以改善生存率和视觉预后(5-8)。主要的临床标志是视力下降。经常观察到超声上的圆顶或双孔透镜外观。保守治疗最常在眼睛上提出,并且医源性视觉丧失的风险仍然显着(3)。CM的死亡率已在摘除后进行了广泛的研究,在5年时约为30%,在10年时为50%(3,4)。的确,CM是
为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法摘要基于项目的工程教育方法使得学生希望在流体力学课程中创建功能性风洞模型来测试原始设计。本文根据成本、生产时间、易用性以及设备和材料的可及性,比较了几种快速原型 (RP) 方法与用于制造流体动力学模型的传统模具/铸造技术。考虑的 RP 技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工。这些方法从数字格式的原始设计开始,而传统方法(例如使用硅橡胶或藻酸盐模具铸造)至少需要粗略的物理原型。还讨论了 RP 模型的涂层和精加工工艺。背景和介绍 德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系已开展了 6 年的综合计划,旨在在整个本科课程中实施基于项目的方法 [1]。该计划的一个要素包括与流体力学入门课程同时进行的风洞测试。本科流体力学实验室有两个风洞,分别有 12"x12" 和 24"x24" 的测试部分。目前,学生仅使用风洞进行经典实验,使用现成的模型(例如横流中的圆柱体和翼型)以及进行流动可视化演示。被测试的对象形状简单,提供有限的创造性实验机会。我们希望通过为学生提供设计和测试原始空气动力学模型(例如汽车车身形状)的机会来增强这种体验。这促使人们研究快速生产原始设计风洞模型的替代方法。考虑了两种根本不同的方法:(1)从粗糙的物理原型开始成型/铸造模型和(2)从数字图像创建功能性物理模型。成型/铸造技术能够生产所有尺寸和几何公差的模型。这些方法可以利用各种不同的材料进行模具制作和铸造,包括热熔胶、乳胶、硅橡胶、聚硫橡胶、聚氨酯、藻酸盐、塑料树脂、环氧树脂、蜡、泡沫、粘土和水基石膏或混凝土。设备和该多步骤过程可能很长,并且需要一定的技能来形成可重复使用的模具和铸造模型。快速原型 (RP) 是指直接从 CAD 文件制造物理对象的过程。此类原型技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工等工艺。这些工艺中的每一个都会产生耐用、持久的模型,并且可以通过各种二次表面处理来增强其性能。
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘,在优化新任务时,它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数,以便在学习新任务时保留旧知识。然而,使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制,我们提出了一个框架,通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识,而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明,通过发展旧知识,所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。
现代软件依赖于操作的秘密 - API键,代币和凭证对于与Stripe,Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中,例如AWS Secrets Manager,Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是,此集中化引入了重大风险。如果被违反,它们会暴露在其中存储的所有秘密,从而导致爆炸半径,可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时,诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径,但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统,允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中,我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案,并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径,同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件(无论是加密的文件或秘密经理)还是受到妥协的,秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
Cigna+ Oscar 保险由 Cigna Health and Life Insurance Company 承保。加州:福利由 Oscar Health Administrators 管理。其他州:福利由 Oscar Management Corporat ion 管理。药房福利由 Express Script s, Inc. 提供。Cigna + Oscar 健康保险包含除外责任和限制条款。如需了解产品可用性和承保范围的完整详情,请参阅您的计划文件或联系代表。 (1) 本计划可能使用分阶式急诊室承保,首次就诊后,您将承担更高比例的费用。 (2) 3 美元处方药清单在所有市场均有提供,加利福尼亚州除外。请参阅注册材料了解详情。对于常见的承保药物,请查看处方药清单。 (3) Cigna 的内部数据 10/ 22。可能会更改。 (4) 如果您不在家,虚拟紧急护理服务在国际上不可用。虚拟紧急护理服务对 HSA 计划的会员在达到自付额之前有费用分摊,超过自付额后共付额为 0 美元。会员只能通过电话访问虚拟紧急护理服务。这适用于 2022 年 1 月 1 日起生效的新团体以及 2022 年团体续约时。作为您计划的一部分,Cigna 通过国家远程医疗提供商提供虚拟护理服务。此服务与您的健康计划网络是分开的,并且可能并非在所有地区都可用。* 为了遵守联邦法律,如果符合条件的员工由于残疾或其他原因而无法参加任何激励计划活动、活动或目标,他们可能会获得合理的参与安排,或获得奖励的替代标准。
现代软件依赖于操作的秘密 - API键,代币和凭证对于与Stripe,Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中,例如AWS Secrets Manager,Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是,此集中化引入了重大风险。如果被违反,它们会暴露在其中存储的所有秘密,从而导致爆炸半径,可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时,诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径,但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统,允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中,我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案,并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径,同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件(无论是加密的文件或秘密经理)还是受到妥协的,秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
20 自 2018 年以来,人们越来越担心在更适合建设核心能力的地方使用承包商和顾问。当时,上一届政府设定了减少对外部资源依赖的期望。作为回应,专员提出了关于适当使用承包商和顾问的期望,并开始公开报告承包商和顾问的支出。最近,政府采购主管向各机构发布了关于适当使用承包商和顾问的指导,强调这些资源只应用于需要独特和专业技能的地方,而不是用于应在机构内部完成的一般工作。
©作者(2020)。由牛津大学出版社(Oxford University Press)代表大脑的担保人出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)分发的一篇开放访问文章,该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用,分发和再现,前提是适当地引用了原始工作。