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密苏里河每日冰情报告
冰类型和大小 备注 内布拉斯加州庞卡州立公园 (Ponca State Park) 752.0 NR 爱荷华州苏城 (Sioux City)，IDOT 732.0 1 月 7 日 0810 20 80 2-12 英尺冰盘 大量雪泥冰 IPS 爱荷华州苏城 (Sioux City) 718.4 1 月 7 日 0810 20 80 2-12 英尺冰盘 内布拉斯加州迪凯特 (Decatur) 691.0 NR 爱荷华州布伦科 (Blencoe)，IA 680.0 内布拉斯加州布莱尔 (Blair) 1 月 7 日 0815 20 80 4-10 英尺冰盘 内布拉斯加州布莱尔 (Blair) WWTP 1 月 7 日 0820 20 80 2-12 英尺冰盘 Mo R Proj Office，内布拉斯加州 627.0 1 月 7 日 0820 20 80 2-12 英尺冰盘爱荷华州 Bluffs 606.0 1 月 7 日 0830 10 90 2-12 英尺平底锅 内布拉斯加州 Plattsmouth Bridge 591.5 内布拉斯加州 Nebraska City, NE, NDOR 556.3 1 月 7 日 0820 50 50 2-12 英尺平底锅 内布拉斯加州 Cooper Nuclear 532.6 1 月 7 日 0820 50 50 2-12 英尺平底锅 内布拉斯加州 Camp Rulo 498.0 密苏里州 Parkville 377.5 密苏里州 Kansas City 370.5 密苏里州 Kansas City 365.6 密苏里州 Napoleon 328.7 密苏里州 Waverly 293.5 密苏里州 Glasgow 226.3 密苏里州 Jefferson City 143.9 密苏里州 Hermann 97.9 密苏里州 St. Louis 37.1 NR = 未报告
冰覆盖的频谱波建模的视角
边缘冰区（MIZ）是海冰和开阔海洋之间的过渡区，这是一个强大，复杂的相互作用和海洋，海冰和大气之间的反馈区域，对数值建模和进行观察的挑战（Dumont，2022； 2022; Horvat，2022）。近年来，人们对MIZ过程的兴趣日益增加，以越来越多的原位，基于卫星和实验室观察性运动以及理论和数值研究表现出来。由于物理学家，数学家，海洋学家，数字建模者等的跨学科努力，进展是实质性和多向的。MIZ系统的关键组成部分，通常被视为其定义特征之一，是海冰 - 波浪相互作用。他们已经研究了很多年（Squire，2018年，2020年； Shen，2022； Thomson，2022），但大多数研究都集中在涉及现象的狭窄子集上。
初学者冰壶运动的策略基础知识
引言 3 ................................................................................................................
基于二极管激光的光声仪器二十年的空气水蒸气和总水量测量
水蒸气是最重要的大气成分，对地球辐射收支有很大影响。除了水蒸气的直接辐射强迫外，其通过产生云滴的间接效应也在气候中起着至关重要的作用。因此，准确和定期地表征其在大气中的丰度至关重要，特别是在不断变化的气候系统中。在大气的上对流层/下平流层 (UTLS) 区域，水蒸气通过均质或非均质冻结过程驱动纯冰 (卷云) 云的生成，并通过沉积驱动云冰粒子的生长。卷云的辐射效应仍不为人所知；一些研究表明它们会冷却，而另一些研究表明它们会变暖，这取决于云光学厚度和冰粒大小和浓度的表现。在欧洲 CARIBIC 项目 [ 1 , 2 ]（基于仪器容器的定期大气调查的民用飞机）的框架内，自 2005 年以来，我们利用实验室开发的基于光声 (PA) 方法的仪器，在 UTLS 区域（10 至 12 公里高度）的商用飞机上定期测量大气水蒸气和总水（即水蒸气和云水/冰的总和）浓度。机载 PA 水蒸气测量仪（称为 WaSul-Hygro）基于电信型近红外 (NIR) 二极管激光器。此外，为了确保同时测量总水量和水蒸气的要求，WaSul–Hygro 拥有针对低温低压条件优化的双室 PA 装置。这种操作由安装在飞机下方的特殊环境进气系统实现，该系统包含一个侧向进气口和一个前向进气口，用于对水蒸气进行采样
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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