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ATO作为代码
2002年的《联邦信息安全管理法》（FISMA）统一了先前的立法（政府信息安全改革法，1987年的《计算机安全法》，《克林格 - 科恩法案》和1980年的《减少文书工作法》）。2014年，Fisma更新了，重点是风险管理，持续监控，积极的网络安全，并鼓励机构保持最新的最佳实践和新兴威胁。据估计，自2002年以来，联邦机构花费了超过1000亿美元来维护其IT系统。在纸上，Fisma促进了责任制，并授权代理商和管理与预算办公室（OMB）管理，执行和执行实施网络安全计划的必要组件。然而，由于持续执行和责任歧义以及自成立以来的资金限制，遵守情况一直很慢。使缺乏资金与Fisma长期以来一直被视为毫不动摇和乏味的工作，而与实质性政策目标无关。
使用机器学习技术研究影响牙科诊所患者保留的因素
摘要。将过渡金属复合物用作光催化剂，允许以杰出的方式进行多种有机转化的性能，不仅以高收益率，TOF和选择性值为特征，而且还通过调节和提供对新的分子结构的访问，而没有它们，这些分子结构将是困难的，即使不是不可能的。然而，关于这些光催化剂使用的最大问题之一依赖于与它们从反应介质中隔离相关的困难，并在化学过程结束后再生。以上，除了污染反应产物并需要乏味的纯化过程外，还促使催化剂不可避免地损失，直接影响其可回收性。此外，从经济和环境的角度来看，这种情况会导致负面结果，因为过渡金属络合物通常是昂贵的材料，并且它们不成功的恢复可能导致泄漏到环境中。
欢迎其2024年的第一个婴儿
可悲的是，我给您的信这个2024年第一个月是向我们前发展副总裁劳拉·加吉达（Laura Gajda）致敬。劳拉于1月5日去世。她多年来一直是我们Rumc家族的一部分。即使在2022年退休后，她的筹款和赠款发展方面的工作和专业知识仍在为我们的医院带来果实。我经常谈论，写作，并讨论了RUMC目前正在进行的资本项目中超过2.5亿美元的资本项目。劳拉在所有这些项目中都感受到了影响，而且可以说，如果她在无数小时内，她投入了资金申请，探索可能的赠款来源，并且在有时乏味的过程中，那么有时需要将钱带到门上。从我们的新詹姆斯·莫利纳罗（James P.
commonRoad-carla接口：桥接运动计划和3D模拟之间的差距
摘要 - 在实际系统上验证Au au ausost everals的运动计划算法对于提高其在现实世界中的安全至关重要。开源计划，例如Autoware，为真实车辆提供了可部署的软件堆栈。但是，这种驾驶堆栈具有很高的进入障碍，因此集成新算法是乏味的。尤其是新的研究结果，主要仅在模拟中，例如在CommonRoad Benchmark Suite中进行评估。为了解决这个问题，我们提出了CR2AW，这是CommonRoad框架和自动保健之间的公开接口。CR2AW可以通过允许用户轻松将其CommonRoad计划模块整合到AutoWare中，从而大大简化了运动计划研究的SIM转移。我们在模拟和研究工具上进行的实验展示了CR2AW的实用性。
酒店技术提升人触摸
解决酒店中的关键业务问题，诸如人工智能（AI），机器人，虚拟现实和移动订购等尖端解决方案变得越来越普遍。但是，当行业导航这个新的常态时，有一个燃烧的问题：您如何保持人类的触觉？很明显，诸如AI和机器人之类的创新解决方案可以提供巨大的价值，但它们不是能够在个人层面与客人建立联系的人的替代品。相反，新兴技术可以帮助您的酒店提高效率，降低开销和减少乏味的工作量，从而为员工提供有影响力的客户互动的时间来增强客人体验。根据Thynk.Cloud客户Guy Huthinson的说法，Rotana Hotels and Resorts的总裁兼首席执行官“技术提供的真正优势在于能够消除瓶颈[以及]在客户旅程中转移传统痛点的能力。”
报告名称：生物技术和其他新作品...
2023年7月，总统蒂诺布（Tinubu）宣布“粮食不安全的紧急状态”，以应对高食品价格和乏味的农业生产。尼日利亚在非洲被认为是农业生物技术领域的领导者，因为它已经研究，测试，评估和商业化了几种生物技术产品，其中包括牛豆，包括西非小农农民的主食农作物。至少有八种生物技术农作物处于不同的发育阶段，包括大米，木薯，高粱，西红柿和玉米的主食。通常，尼日利亚的决策者，研究人员和生产商将生物技术的产品视为减少粮食不安全和增强农村生计的重要工具。尼日利亚没有对其生物技术法规进行重大更改，但是在2022年，它确实批准了来自阿根廷的耐旱生物技术小麦的进口。
使用无监督的印刷电路板中的检测缺陷...
总之，有几种进行检查的方法。手动检测有很多缺点：它是主观的，乏味的和效率低下的，几乎无法量化。基于计算机视觉的自动光学检查（AOI）被广泛使用，根据[4]的AOI，AOI的主要方向是（a）参考方法（与模板进行比较），（b）非参考方法（在没有比较与模板中比较的构造元素）和（c）（c）杂交方法的杂种方法（c）构成了杂交方法。在[2]的稍后，将其他方法添加到包括机器学习在内的混合方法中。基于学习的模型，例如[5、6、7]，用于缺陷检测：例如，[5]的方法使用加速的鲁棒特征（冲浪），然后学习故障模式并计算概率和随机森林。通过使用加权核密度估计来估计特征的密度，从而给出了缺陷的定位。
人工智能 - Ecac-ceac.org
欧洲空中交通管理计算机应急响应小组 (EATM-CERT) 探索了 AI 提高航空系统网络弹性的方法，特别是快速可靠地检测与航空相关的文件泄露。在基于符号和数据驱动 AI 的混合方法中，他们预先训练了一个现成的“多语言转换器模型”，以使其专门适应航空的运营、技术和多语言环境 (10)。现在，该模型已集成到 EATM-CERT 工具中，可以比数据分析师更快地识别泄露的文件是否与航空相关。除了将员工从繁琐乏味的工作中解放出来之外，现在还节省了大量稀缺的人力资源。这为航空界带来了显着的成本和运营效益。疫情期间，网络风险显著增加，由于“网络人工智能”对航空安全专家来说仍是一个新领域，因此加强人工智能网络协作和分享经验教训至关重要。这是网络管理员网络小组 (CY-
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
![arxiv：2501.06692v1 [CS.CV] 2025年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8f2a32b34a443218d0d75cc2ab61407c3a5b45b0.webp)
arxiv：2501.06692v1 [CS.CV] 2025年1月12日
段的任何模型（SAM）表现出强大而多功能的分割功能以及基于直觉的及时交互。但是，自定义SAM进行医疗图像分割需要大量像素级注释以及精确的点或基于框的提示设计。为了应对这些挑战，我们介绍了PGP- SAM，这是一种基于原型的新型几声调整方法，它使用有限的样本来替代乏味的手动提示。我们的关键思想是利用类间和内部的原型来限制特定阶级的知识和关系。我们提出了两个主要组成部分：（1）一个集成多规模信息的上下文上下文模块模块，以及（2）类引导的跨注意机制，该机制融合了原型和自动及时发电的特征。在公共多器官数据集和私人心室数据集上进行的实验表明，PGP-SAM与现有的无迅速SAM变体相比，PGP-SAM获得了较高的平均骰子得分，而仅使用10％的2D片。