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亮雪干旱：长矛大合奏中的美国西部雪带的未来
美国西部的抽象季节性积雪（WUS）对于满足夏季水文需求，降低野火的强度和频率以及支持雪道经济体至关重要。虽然积雪（SD）的频率和严重程度（即，在持续的全球变暖下都会增加雪的雪带，但内部气候变异性的不确定性仅通过观察结果来量化。使用30人的大型集合，来自现状的全球气候模型，预测和地球系统研究（SPEAR）的无缝系统以及基于观测的数据集，我们发现WUS SD的变化已经很大。到2100年，Spear Project SDS在共享的社会经济途径5-8.5（SSP5-8.5）下的频率近9倍，而SSP2-4.5的频率则高出5倍，而1921- 2011年的平均平均水平则高出5倍。通过研究SD的两个主要驱动因素，温度和降水量的影响，我们发现平均WUS SD会变得更温暖和潮湿。为了评估这些变化如何影响未来的夏季水的可用性，我们跟踪了遍布Wus流域的冬季和春季雪带，发现区域之间“无诺夫”阈值的发作时间和整体内部的较大内部变异性的差异。我们将区域间可变性归因于区域平均冬季温度和区域内变异性的差异，这是不可减至的内部气候变异性，仅由温度变化很好地解释。尽管有强大的场景强迫，但内部气候变异性将继续驱动SD和NO -NOW条件的变化。
MoS2 介质中的热光折射实现“常亮”......
摘要 二硫化钼 (MoS 2 ) 等二维 (2D) 纳米材料由于其出色的非线性光学响应而引起了广泛关注。在本研究中，我们使用模式不匹配的泵探测配置研究了 MoS 2 纳米薄片分散体中的热透镜形成。观察泵浦和探测光束强度模式可以直观地了解光热透镜形成的时间演变。利用热透镜光谱技术研究了 MoS 2 纳米薄片浓度对分散体热光特性的影响。此外，还提出了一种基于热光折射的测量热透镜尺寸的技术。热透镜区域尺寸随泵浦功率的增加而增加。观察到的热透镜调制被用于演示“常开”全光开关，该开关显示出泵浦光束对输出光束信号的出色调制。
亮紫色605™抗小鼠LY-6A/E（SCA-1）抗体
仅用于研究使用。不是用于诊断或治疗用途。此产品提供遵守条款和条件的约束，包括位于www.biolegend.com/terms上的有限许可（“条款”），并且只能按条款提供。在不限制上述内容的情况下，Biolegend产品不得用于该术语中定义的任何商业目的，以任何形式转售，用于制造或反向工程，测序或以其他方式研究或用于学习或用于学习其设计或组合的情况，而无需明确的书面批准。不管本文档中给出的信息如何，用户都全权负责确定用户预期使用所需的任何许可要求，并假设使用产品所带来的所有风险和责任。Biolegend对专利侵权或任何其他风险或负债概不负责。Biolegend，Biolegend徽标和所有其他商标都是Biolegend，Inc。或其各自所有者的财产，并且所有权利都保留。8999 Biolegend Way，圣地亚哥，加利福尼亚州92121 www.biolegend.com免费电话：1-877-bio-legend（246-5343）电话：（858）768-5800传真：（877）455-9587
云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。
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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