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检索伪BRDF调整的表面反射率...
摘要。在卫星遥感应用中，增强了2级（L2）算法的精度，在很大程度上依赖于对紫外线（UV）（uv）的表面反射的准确估计（visible（vis）光谱。然而，L2算法与表面反射检索之间的相互依赖性构成了挑战，因此需要采取另一种方法。为了解决这个问题，许多卫星属性会产生兰伯特等效的反射性（LER）产品作为先验的表面反射数据。但是，这通常会导致这些数据低估。这项研究是使用半经验的双胎反射分布函数（BRDF）模型得出的背景表面反射（BSR）的适用性的第一个。这项研究将BRDF模型的应用在440 nm处的高光谱卫星数据进行了应用，旨在提供更现实的前段表面反射数据。在这项研究中，使用了地理环境监测光谱仪（GEMS）数据，对GEMS BSR和GEMS LER进行了比较分析显示，相对根平方误差（RRMSE）的精度有3％的相对根平方误差（RRMSE）的精度有所提高。此外，跨不同土地类型的时间序列分析表明，BSR比LER表现出更大的稳定性。为了进一步验证，使用地面真实数据将BSR与其他LER数据库进行了比较，从而产生
与体重指数和腰围相比，体重调整后的腰部指数与糖尿病更密切相关吗？：数据库的结果大型社区样本研究
糖尿病是异质代谢性疾病的一般术语[1]，其主要表现是慢性高血糖。糖尿病是全球最常见，最快的疾病之一，预计到2045年将影响6.93亿成年人，比2017年增长了50％[2]。由糖尿病引起的严重并发症大致分为微血管和大血管，前者的患病率远高于后者[3]。糖尿病脚是下肢截肢的主要原因[4]，这给患者带来了极大的身体和精神疼痛。2015年，超过12％的全球健康支出用于解决糖尿病及其并发症，给全球经济带来了巨大负担[5]。 这表明糖尿病不仅是一个全球健康问题，而且是一个主要的国家经济问题[6]。 当不控制，预防或延迟糖尿病时，与糖尿病有关的风险很明显[7]。 可以看出，早期诊断和预防糖尿病至关重要。 整个美国成年人的肥胖率已达到39.5％，并且正在增加[8]。 肥胖症被认为是糖尿病的促进者，不仅增加了发作糖尿病的风险，而且会加剧其健康风险并使其管理复杂化[9]。 BMI（体重指数）重新定义了“健康体重”和“不健康的体重”，是最常用的诊断工具之一[10，11]。 腰围（WC）是肥胖症的一种度量，几项研究建议将其用于更好地识别肥胖症[13]。 2018年，Park等。2015年，超过12％的全球健康支出用于解决糖尿病及其并发症，给全球经济带来了巨大负担[5]。这表明糖尿病不仅是一个全球健康问题，而且是一个主要的国家经济问题[6]。当不控制，预防或延迟糖尿病时，与糖尿病有关的风险很明显[7]。可以看出，早期诊断和预防糖尿病至关重要。整个美国成年人的肥胖率已达到39.5％，并且正在增加[8]。肥胖症被认为是糖尿病的促进者，不仅增加了发作糖尿病的风险，而且会加剧其健康风险并使其管理复杂化[9]。BMI（体重指数）重新定义了“健康体重”和“不健康的体重”，是最常用的诊断工具之一[10，11]。腰围（WC）是肥胖症的一种度量，几项研究建议将其用于更好地识别肥胖症[13]。2018年，Park等。2018年，Park等。大多数研究都使用BMI识别肥胖症，但BMI无法区分肌肉和脂肪质量，也不能准确反映脂肪的位置[12]。WC不仅在代谢综合征的评估中起着重要作用，而且在检测胰岛素抵抗的核心作用中也起着重要作用[14，15]。提出了重量调整后的腰部指数（WWI），这是一种评估肥胖症的新身体表面度量[16]。计算为WC（CM）的商，除以重量的平方根（kg）。第一次世界大战的增加表明，体内脂肪的积累和肌肉质量损失的特征是，可以直接且直接评估中枢性肥胖[17]。其对其他种族和族裔群体的稳定性，可靠性和适用性是反映代谢不良健康的“真正肥胖”的相关指标[18]。一项涉及大约100万韩国成年人的调查显示，与BMI和WC不同，WWI与心血管死亡率表现出正相关，并且是第一次世界大战和BMI合并时心脏代谢疾病和死亡风险的最佳预测指标[16]。在全面的横截面分析中，第二次世界大战与美国成年人蛋白尿增加的类似之间存在正相关[8]。较高的第一次世界大战值与社区居民成年人（例如低肌肉质量，低骨量和高脂质量）的身体隔室有关[19]。2001 - 2004年的一项涉及3,884人的研究表明，第一次世界大战的增加与勃起功能障碍的风险增加有关（ED），而WWI比BMI和WC [20]更好地预测了ED的预测指标。
值得信赖的安全基金会（TSF）®
•OASIS密钥管理互操作性协议（KMIP）：TSF产品范围已使用通常使用的许多第三方设备进行了测试。这些包括来自IBM，HP，Oracle和NetApp的产品，使TSF密钥和策略经理能够通过最小的破坏和延迟将TSF密钥和策略经理无缝集成到旧版基础架构中。
医疗保健领域可信人工智能的重要性
AI 应用程序的好坏取决于底层数据。要赢得信任，首先需要确保有足够的高质量、有代表性的数据，以便 AI 模型能够有效学习，并且这些模型经过测试和训练，以确保准确性。有时，这可能包括升级数据基础设施以实现更安全的存储，或将碎片化数据转换为更易于访问和互操作的格式。此外，公司必须实施强大的安全措施，以确保敏感的患者数据保持私密并免受网络威胁。这些措施应包括建立明确的访问和使用控制、进行员工培训、进行渗透测试以及在风险出现时设置升级程序。
重量调整后的腰围指数与抑郁症的相关性高血压患者：基于NHANES的研究2007- 2016年
2025（2）。生活方式的变化（例如缺乏运动和肥胖症）是发展高血压的主要原因（3）。老年人的高血压与不良心血管结局有关，包括心力衰竭，中风，心肌梗塞和死亡。 由于人口衰老和肥胖症患病率的增加，全球高血压负担正在增加，预计到2025年将影响世界三分之一的人口（4）。 中国心血管健康和疾病报告2021（5）还指出，随着社会经济发展和人口的加速衰老，中国的高血压患病率继续增加，尤其是在农村地区。 目前，中国有2.45亿高血压患者，这一数字正在增加，给人口和社会带来了日益增长的经济负担。 尽管对高血压的意识，治疗和控制率有所提高，但总体上仍然很低。与不良心血管结局有关，包括心力衰竭，中风，心肌梗塞和死亡。由于人口衰老和肥胖症患病率的增加，全球高血压负担正在增加，预计到2025年将影响世界三分之一的人口（4）。中国心血管健康和疾病报告2021（5）还指出，随着社会经济发展和人口的加速衰老，中国的高血压患病率继续增加，尤其是在农村地区。目前，中国有2.45亿高血压患者，这一数字正在增加，给人口和社会带来了日益增长的经济负担。尽管对高血压的意识，治疗和控制率有所提高，但总体上仍然很低。
私人异质联盟学习没有受信任的服务器的重新审视：凸损失的错误 - 最佳和沟通效率算法
我们通过不信任服务器或其他筒仓/客户的人的私人数据来重新审视联合学习（FL）的问题。在这种情况下，每个筒仓（例如医院）有来自几个人的数据（例如患者），需要保护每个人数据的隐私（例如健康记录），即使服务器和/或其他孤岛试图发现此数据。silo记录级差异差异隐私（ISRL-DP）通过要求Silo I的通信满足项目级差异隐私，从而防止每个Silo的数据被泄漏。先前的工作[Lowy and Razaviyayn，2023a]表征了具有同质（I.I.D.）ISRL-DP算法的最佳多余风险范围筒仓数据和凸损失函数。但是，两个重要的问题被打开：（1）可以通过异质（非I.I.D。）实现相同的多余风险范围。孤岛数据？（2）可以通过更少的沟通回合实现最佳风险范围吗？在本文中，我们对两个问题给出了积极的答案。我们提供了新颖的ISRL-DP FL算法，这些算法在存在异质筒仓数据的情况下达到了最佳的过量风险界限。此外，我们的算法比以前的最新算法更有沟通效率。对于平滑的损失功能，我们的算法达到了最佳的多余风险界限，并且具有与非私有的下限相匹配的通信复杂性。此外，我们的算法比以前的最新算法更有效。
公开信任TLS服务器证书的发行和管理的基线要求
这些要求并未解决与公开信任的TLS服务器证书的发行和管理有关的所有问题。根据RFC 3647，并促进其他证书政策和CPS的比较（例如，对于策略映射），该文档包括RFC 3647框架的所有部分。但是，CA/浏览器论坛最初将此类部分留为空白，直到做出“无规定”的决定。CA/浏览器论坛可能会不时更新这些要求，以解决现有的和新兴的在线安全威胁。，预计将来的版本将包含针对授权职能的更正式和全面的审计要求。
可以通过现场选择和恢复措施来调整排水林地的北方泥炭地的恢复的气候变化潜力
泥炭地恢复被视为基于自然的关键解决方案，可应对气候变化和生物多样性丧失。在欧洲，在过去的几十年中，将近50％的泥炭地被排干，将其土壤转移到二氧化碳（CO 2）来源。林地的土壤据众所周知，根据co 2来源而变化，取决于其生育能力和湿润。恢复泥炭地时，可以预期，CO 2和甲烷交换的速率会根据现场生育和湿度而有所不同。我们产生了七个具有不同起点和终点的恢复途径，并评估了它们的气候影响。GHG排放系数是根据文献编译的，自恢复以来，计算了500年的辐射强迫。所有七个恢复途径提高了碳汇的容量；但是，气候影响因冷却到变暖而有所不同。最高的冷却冲击发生在从富含营养丰富的泥炭地到树木覆盖的云杉或松木的通道中。变暖的影响发生在从营养贫困的泥炭土地通向开放泥炭地的途径中。这项研究的结果可用于帮助识别泥炭地遗址和恢复目标，以最大程度地减轻恢复气候变化的降低。实际上，恢复必须满足其他目标，例如生物多样性保护，水文条件的改善和社会经济方面。完成所有目标都需要在所有目标上妥协。
为安全和可信赖的欧洲框架建立欧洲框架...
预备农业塔斯帕斯项目已经确定了必要的构件和路线图方案，以促进安全的数据共享。将于2025年1月启动的普通欧洲农业数据空间（CEADS）项目，旨在部署和运营此数据空间，以确保包括公共行政管理（包括公共行政管理部门）为Agrifood行业的安全和信任的数据共享。Ceads将提高经济，环境和社会价值，同时保持高度的隐私，安全和道德。