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磁共振光谱
磁共振光谱（MRS）是一种无创技术，可用于测量组织中不同化学成分的浓度。该技术基于与磁共振成像（MRI）相同的物理原理，以及原子内部磁场和特定核之间能量交换的检测。使用MRI，通过根据发射信号的强度分配不同的灰色值，通过分配不同的灰色值，将这种能量交换以射频信号测量。MRI和MRS之间的主要区别在于，在MRI中，发射的射频基于核的空间位置，而MRS则检测到扫描组织的化学成分。MRS产生的信息以图形方式显示为与所检测到的各种化学物质一致的峰值的频谱。MRS可以作为MRI的辅助手术。首先生成MRI图像，然后在感兴趣的位点，在体素水平（3维体积X像素）处开发MRS光谱。感兴趣的体素（VOI）通常是一个立方体或矩形棱镜，尺寸像素的体积为1至8 cm。MRI提供了大脑的解剖图像，MRS提供了与潜在动态生理学相关的功能图像。MRS可以使用现有的MRI设备执行，并通过所有新的MRI扫描仪中提供的其他软件和硬件进行修改。扫描仪中的成像时间增加了15至30分钟。
软件供应链攻击中心之旅
开源软件（OSS）在现代应用程序中无处不在。 它可能构成商业应用程序代码的 90% 以上，并且广泛应用于整个技术堆栈以及开发和运营生命周期。 由于现代软件供应链的复杂性，攻击者有多种机会将恶意代码注入开源组件并感染下游用户。 近年来，我们观察到针对 OSS 的攻击数量和类型异常增加 [12]。 例如，最近的一个案例影响了 PyTorch（一种流行的机器学习模型构建框架）的夜间构建：攻击者通过滥用 pip 的依赖项解析机制，通过依赖项潜入恶意代码 [13]。 其他软件供应链攻击（例如，感染 SolarWind 的 Orion 平台 [10]）影响了政府机构和关键基础设施的供应商。因此，一些国家安全机构将软件供应链攻击列为主要威胁之一 [ 2 ], [ 3 ]，并且出现了不同的努力（公共和私人）来提高软件供应链的安全性（例如 SLSA 1 ）。毫无疑问，软件供应链越来越频繁地受到攻击，而且这个问题正在受到业界和学术界的广泛关注。然而，我们也注意到，现有的文献有些零散，这也是因为缺乏关于攻击者如何将恶意代码注入 OSS 项目的通用的、独立于技术的描述。
技术贷款计划学生用户协议
a。所有借贷技术仅用于可接受的教育目的。b。学生只能使用MT.sac笔记本电脑和/或热点。山sac不允许使用任何外部软件或加载到山上。sac笔记本电脑和/或热点。如果需要其他软件，请联系IT帮助台（909）274-4357 c。禁止它损坏，试图损坏或修改借贷技术。未经山的明确书面许可，禁止修改，升级或尝试对借贷技术或已安装的软件进行修复。囊。进行的任何修改，升级或维修应成为山囊。禁止删除放置在其他设备中的热点SIM卡。d。借用的技术，软件或服务不可用于基于种族，性宗教，年龄，国籍或残疾的性骚扰或任何骚扰或歧视性行为。这包括有意访问认可或呈现这种骚扰或歧视性材料的互联网站点。e。严格禁止使用互联网或任何其他计算机服务访问和显示性材料。f。未经授权使用任何技术资源是导致暂停使用学生权利的原因。SAC技术贷款计划。
编码前建立出处
早期所有现代软件都依赖于其他软件组件 [1]。如图 1 所示，这些组件包括库、操作系统、构建工具和部署工具。作为规划过程的一部分，软件工程师决定使用哪些组件来构建他们的软件。这些依赖关系（以及它们所依赖的组件）创建了一个软件供应链，其中软件组件与其用户之间存在隐含的信任关系。当软件工程师决定在其软件中使用哪些组件时，他们也在决定要信任哪些组件。许多最近的网络安全攻击都利用了这些信任关系，针对软件组件和供应链 [1]。为此，许多研究人员提出了增强软件供应链安全性的建议。Okafor 等人的文献综述将这些建议总结为解决三个不同的属性：分离性以确保隔离一个组件中的故障、透明度以查看整个供应链以及有效性以表明组件没有被意外更改（完整性）[2]。综合起来，后两个属性可以描述单个软件组件和由此产生的供应链的出处。本文重点介绍一种用于软件组件出处的专门技术：软件签名。使用公钥加密的软件签名是确保工件来源的事实上的方法。
20240528 -Eurobat关于碳的草稿格式的反馈...
所提出的计算方法没有规定（a）特定的生命周期评估（LCA）工具，用于确定与所使用的材料和能量相关的二氧化碳等效量，并且在电池生命周期阶段在系统边界内的生命周期阶段产生的相关量，该部分是在系统边界内的2.2 2.2至2.2至2.7。电池行业中用于碳足迹的主要工具是Simapro和Gabi。然而，还有许多其他软件，即使LCA专家也很难开发所有LCA软件的知识。通知的机构验证市场上电池的碳足迹声明的一致性可能缺乏LCA工具的知识，以确保制造商使用的工具，以及使用该工具的使用方式，IS/IS/IS/与碳足迹方法相吻合，尤其是按报告的含量为0,001 k的co2-00,001 k.可以预期，通知机构将与GABI进行的LCA评估斗争。此外，许多电池制造商已经不使用LCA工具了，委员会预见的是在PEF飞行员期间运行产品环境足迹（PEF）计算的免费软件。考虑到上述问题，委员会应介绍使用特定LCA工具的条件，可以将其视为符合计算方法的条件。
使用电路优化对量子算法进行快速模拟
经典模拟器在量子算法的开发和基准中起着重要作用，并且实际上任何用于量子计算的软件框架提供了在模拟器上运行算法的选项。ever，量子模拟器的开发与其他软件框架基本上分开，相反，该框架着眼于可用性和编译。在这里，我们通过提出专门的编译器通行证来减少任意电路的模拟时间，来揭示共同开发和调解模拟器和编译器的优势。虽然该概念广泛适用，但我们提出了基于Intel Quantum Simulator（高性能分布式模拟器）的具体实现。作为这项工作的一部分，我们扩展了其实施，并具有与量子状态的表示相关的其他功能。通过更改在分布式内存中存储状态幅度的顺序，可以减少通信开销，这是一个类似于分布式Schrödinger-type模拟器的局部和全局量子的概念。然后，我们通过引入有关数据运动的特殊指令作为Quanmu tum回路的一部分来实施编译器通行证，以利用新型功能。这些指令针对模拟器的独特功能，并且在实际量子设备中没有类似物。为了量化优势，我们比较有或没有优化的随机电路所需的时间。模拟时间通常减半。
科技与网络风险管理指南
对抗性攻击模拟演习 计划中的网络安全评估，模拟针对公司关键业务功能或服务所依赖的人员、流程和技术的攻击。 生物识别技术 使用技术根据语音模式和面部识别等生物学方面识别人员。 自带设备 (BYOD) 允许公司员工使用个人设备（如笔记本电脑和平板电脑）访问工作相关系统（如公司电子邮件和其他软件应用程序）的政策。 网络事件 实际或疑似未经授权的系统访问，旨在通过各种技术控制公司的在线服务器。 网络事件 通过社会工程、中间人攻击和拒绝服务攻击等方法违反公司的系统安全政策。 网络靶场 公司系统的交互式模拟表示，连接到模拟互联网环境，以便于培训潜在的网络安全专业人员。网络安全风险 未经授权访问 IT 系统可能会对公司的运营产生不利影响，从而导致公司 IT 系统和/或其中包含的数据发生故障、中断、修改或破坏。 数据机密性 保护敏感或机密数据（如客户详细信息）免遭未经授权的访问和泄露。 数据丢失防护 (DLP) 数据丢失防护（有时称为数据泄漏防护或信息丢失防护）是一种安全解决方案，可识别并帮助防止不安全或不当共享、传输或使用敏感数据。它可以帮助您的组织监控和保护本地系统、基于云的位置和端点设备上的敏感信息。
广泛的小型电气生产商SCADA实施的案例研究
1。简介11 1.1 SCADA系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.2范围。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 2。 背景13 2.1电力前景。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 2.2广泛软件集合。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 2.3其他软件。 。 。 。 。 。 。11 1.2范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2。背景13 2.1电力前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2广泛软件集合。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.3其他软件。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 2.4 dB浏览器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 2.5首字母缩写。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 3。 div>方法17 3.1需要规格。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 3.2数据模拟。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。17 3.3 SCADA程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4。文学评论19 4.1 Scada。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.2 OPC UA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3电源系统中的SCADA。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。20 4.3电源系统中的SCADA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 4.4电力生产商。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 4.5小型电力生产商。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.6水力发电厂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.7要求规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 4.8如何收集/模拟数据？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 5。SCADA程序32 5.1计划中的程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 5.2计划基金会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 5.3对象库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 5.4警报。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 5.5维护。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 5.6历史。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 5.7图形表示。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 div>
ECE 636：先进的模拟集成电路（2024 年秋季）...
小型项目和评分复习问题集：将有三个评分小型项目。这些通常涉及电路设计和 CAD 软件的使用。还将有一个评分问题集，旨在复习您的必备知识。学生将单独完成所有小型项目和评分问题集。可能会发布部分问题的解决方案。非评分问题集：将定期提供纸笔式问题集。这些问题集无需提交，也不会评分。可能会发布每组中部分问题的部分解决方案。最终项目：最终项目将由讲师分配，涉及具有各种性能规格的模拟系统（例如，流水线 ADC 的第一级、采样保持放大器等）的晶体管级原理图设计和仿真。学生将单独完成项目。期中考试：学期第 6-8 周（待定）将进行 90 分钟的课堂期中考试。考试将采用闭卷和闭笔记形式。将提供公式表。期末考试：秋季常规考试期间将进行 2.5 小时的期末考试。考试将采用闭卷和闭笔记形式。您将对课程中涵盖的所有内容负责。将提供公式表。 CAD 软件：您将使用 Cadence 的行业标准电路仿真软件（Virtuoso 和 Spectre）来完成小项目和最终项目。无需使用这些 CAD 工具的经验。使用 Linux 的经验很有帮助（因为我们使用的 CAD 工具仅在 Linux 上运行），但这不是必需的。但是，希望您熟悉数学软件，例如 MATLAB 或 Excel。请注意，您可以从信息系统和技术网站（https://uwaterloo.ca/information-systems-technology/）获取 MATLAB、Excel 和其他软件。课程网站：
getphylo：快速自动生成多洛克斯系统发育树
抽象背景：基因组数据的增加数量呼吁工具可以快速有效地产生基因组规模的系统发育。现有工具依赖于大型参考数据库或需要长长的从头计算来识别直系同源物，这意味着它们的运行时间很长，并且在分类学范围上受到限制。为了解决这个问题，我们创建了GetPhylo，这是一种从注释序列中快速生成系统发育树的python工具。结果：我们提出了GetPhylo（Ge nbank t o phylo Geny），该工具会自动从一个带注释的基因组中构建系统发育树。直系同源物是通过最大可能性的所有编码序列的串联比对来推断系统发育的。我们对两种现有工具AutoMlst和gtdb-tk进行了彻底的Get-Phylo基准测试，以表明它可以在很短的时间内生产出可比质量的树。我们还展示了在包括细菌和真核基因组以及生物合成基因簇在内的四个案例研究中Getphylo的屈曲。结论：GetPhylo是一种自动产生基因组规模系统发育树的快速可靠工具。getPhylo可以在很短的时间内产生与其他软件相当的系统发育，而无需大型本地数据库或强烈的计算。getphylo可以从各种数据集中迅速识别直系同源物，无论分类学或基因组范围如何。getphylo的可用性，速度，灵活性使其成为系统发育工具包的宝贵补充。