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航空科学-1，航空历史之旅
航空航天科学：航空史之旅是一门航空史课程，重点关注几个世纪以来的飞行发展。它从古代文明开始，随着时间的推移发展到现代。重点是民用和军用对航空的贡献；空军的发展、现代化和转型；以及简要的天文和太空探索历史。它穿插了飞行原理的简明概述，包括基本航空学、飞机运动和控制、飞行动力和火箭。在整个课程中，有阅读材料、视频、动手活动以及课文和学生练习册练习，以指导巩固所呈现的课程材料。在秋季学期，我们涵盖单元 1 和 2。在春季学期，我们涵盖单元 3 和 4。航空航天科学将占您总课堂时间的 40%。领导力教育：学习和实践空军风俗礼仪、领导风格、个人发展技能、学习习惯、时间管理/个人组织、个人形象、自我形象、健康意识、训练和仪式、军事指挥以及对态度和纪律的高度重视。学员将理解遵守空军核心价值观的重要性，并在应用空军风俗礼仪和着装和仪容标准的同时参加与高年级学员相同的活动。在秋季学期，我们涵盖第 1-2 章。在春季学期，我们涵盖第 3-5 章。领导力教育将占您总课程时间的 40%。操练和仪式：作为领导力教育 (LE) 课程教学的一部分，学员将熟练掌握队形行进、飞行操练、个人面对运动和军事指挥。将重点关注态度和纪律。领导力教育的操练和仪式部分将在课堂环境和操练区域进行。健康计划：詹森海滩高中的 AFJROTC 健康计划旨在通过让学员参与促进和提高健康生活方式、身体健康、运动行为和心理运动表现的活动，培养身体和精神上坚强的品格领导者。健康活动将于每周五举行。健康制服是发放的 AFJROTC PT 制服。所有学生都必须穿着规定的制服参加健康计划课程。先决条件：无。我们将根据你的努力程度和穿着合适的制服进行评分。
在脱碳之旅中引人入胜的供应链
1。简介1.1为什么供应商参与至关重要1.2关于本指南2。为正确的目标选择合适的供应商2.1计算范围3排放2.2确定供应商参与目标是否合适2.3确定供应商以包含在目标3。确保内部买入3.1识别内部利益相关者3.2获得买入4.目标实施4.1团队角色和职责4.2定义供应商期望4.3供应商通信4.4供应商资源4.5选择供应商数据收集解决方案5。启用和跟踪供应商绩效5.1供应商能力建设5.2供应商绩效跟踪5.3供应商激励措施5.4审查供应商基于科学的目标5.5供应商参与计划改进6。监视和报告目标进度6.1跟踪参与目标上的进度6.2供应商列表管理时间7。其他资源气候/温室气体入门资源GHG基于科学的目标范围3排放减少供应商参与词汇表
通过零信任编排加速您的零信任之旅
各种风险和政策引擎，以及更广泛的安全工具，将它们馈入中央编排策略引擎，该引擎可以拒绝，批准，日志或请求其他身份验证，以在您的用户旅行中所有相关阶段的访问请求中进行其他身份验证。此外，零信任编排服务可以在访问管理（例如防火墙和设备修补）之外启用自动化风险缓解，或通过IGA集成删除访问权限，积极预防事件并节省您的安全团队的时间。诸如Pingone Davinci之类的行业领先解决方案允许组织通过在诸如CrowdStrike，Opswat，splunk，Intunk，Intune，Jamf，Pingone，Pingone，Pingone Protect和数百个诸如CrowdStrike，Opswat，splunk，Intunk，jamf，Pingone Protect等安全工具中进行集成连接来简化和简化此过程。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
增强Oracle云基础架构中的云安全性
摘要：云计算已成为现代IT基础架构的重要组成部分，为组织提供了可扩展且灵活的解决方案。安全问题仍然是其广泛采用的重大障碍。本研究探讨了Oracle云基础架构（OCI）的关键安全挑战，包括数据泄露，未经授权的访问，身份管理和网络漏洞。虽然Oracle的安全工具（例如Oracle Cloud Guard和Data安全）有助于减轻这些风险，而不断发展的网络威胁需要持续适应。共同的责任模型进一步需要采取主动的安全措施和法规依从性。为了提高云安全性，这项研究研究了混合加密技术的性能，比较了OCI中基于RSA，Blowfish，基于池塘的关键管理。结果表明，RSA + Blowfish模型可显着提高加密速度，降低解密延迟并增强安全指标。绩效评估指标以准确性（99.47％），精度（99.12％），召回（99.08％）和F1得分（99.10％）确认其鲁棒性。这些发现建立了混合加密作为确保基于云的数据的有前途的方法。
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