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World File Search System分类法
医疗保健物联网中自适应多因素身份验证的数据分类法
过去十年，随着我们迈向按需提供服务和数据的数字化未来，医疗保健行业面临着各种挑战。互联设备、用户、数据和工作环境的系统被称为医疗保健物联网 (IoHT)。过去十年，IoHT 设备作为具有强大可扩展性的经济高效的解决方案应运而生，以解决有限资源的限制问题。这些设备满足了物理交互之外的远程医疗保健服务需求。然而，IoHT 安全性经常被忽视，因为这些设备被快速部署和配置为满足高度饱和的行业需求的解决方案。在 COVID-19 大流行期间，研究表明，网络犯罪分子正在利用医疗保健行业，数据泄露通过身份验证漏洞瞄准用户凭据。根据 IBM 报告，密码使用和管理不当以及 IoHT 中缺乏多因素身份验证安全态势导致数百万美元的损失。因此，医疗保健身份验证安全转向自适应多因素身份验证 (AMFA) 以取代传统的身份验证方法非常重要。我们发现，缺乏针对 IoHT 数据架构的数据模型分类法，以提高 AMFA 的可行性。该观点侧重于在总结 IoHT 数据主要组成部分的数据模型的理论框架中识别关键的网络安全挑战。这些数据将以适合现代 IoHT 环境中的医疗保健用户以及应对 COVID-19 大流行的方式使用。为了建立数据分类法，我们对最近的 IoHT 论文进行了审查，以讨论 IoHT 数据管理和在下一代身份验证系统中使用的相关工作。审查了与远程身份验证和用户管理系统的问题陈述相关的 IoHT 身份验证数据技术的报告、期刊文章、会议和白皮书。仅包括过去十年（2012-2022 年）用英文撰写的出版物，以确定当前医疗保健实践及其对 IoHT 设备的管理中的关键问题。我们从数据管理和敏感性的角度讨论了 IoHT 架构的组件，以确保所有用户的隐私。数据模型满足了 IoHT 用户、环境和设备对医疗保健领域 AMFA 自动化的安全要求。我们发现，在医疗保健身份验证中，发生的重大威胁与数据泄露有关，这是由于 IoHT 设备的安全选项薄弱和用户配置不佳造成的。本文讨论了 IoHT 数据架构的安全要求以及确定的针对医疗保健设备、数据及其各自攻击的有效网络安全方法。数据分类法提供了更好的理解、解决方案和并改进远程工作环境中的用户身份验证以确保安全。
利用分类法和LLM进行改进的多模式层次分类
多级分层分类（MLHC）解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是，传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型，这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型（LLMS），我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比，具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。
芯片、节点和晶圆：半导体数据收集的分类法
半导体价值链容易受到干扰，这对现代经济构成了相当大的风险。更好的数据对于决策者识别瓶颈、监控特定半导体类型的供需平衡以及管理干扰至关重要。本文提出了半导体类型和生产设施的通用分类法，以促进协调的数据收集和共享。该分类法将半导体产品分为四大类——“逻辑”、“内存”、“模拟”和“其他”——并根据其普及程度和特定功能细分为子类别。半导体生产设施根据所使用的技术和生产不同类型半导体的能力、安装的生产能力以及其他相关工厂（和公司）特征进行分类。该分类法将成为半导体生产数据库的基础，并将在未来进行修订，以跟上半导体技术的发展。
binning符合分类法：使用双模式变异自动编码器
研究微生物组的常见程序是将测序的28个重叠群固定到元基因组组装的基因组中。当前，使用共同含量和基于序列的30个基序（例如四核苷酸频率）是Metagenome 31 binning的最先进的基于共同学习和序列的基于深度学习的方法。从基于对齐的分类得出的分类标签尚未被广泛使用。在这里，我们提出了一种基于半监督的双模式变异自动编码器的元基因组包装工具33，结合了Tetranu-34克利托德频率，与CONTIG共浸没量与CONTIG注释与任何分类分类级的35个分类级返回了35个。taxvamb在CAMI2 Human Microbiome数据集上的所有其他36个BINNER都优于所有其他36个Binner，平均返回40％37个接近完整的组件比下一个最佳BINNER。在实际的长阅读38个数据集上，税收vamb平均恢复了13％的接近完整垃圾箱和14％的39种。在单样本设置中使用时，平均退税量比VAMB高40 83％。taxvamb垃圾箱不完整的基因组比任何其他工具都要好41个，返回255％的高质量垃圾箱42不完整的基因组比下一个最好的binner。我们的方法具有43个研究和工业应用以及方法论新颖性，可以将44个可以通过半监视的多模式45个数据集转化为其他生物学问题。46
印度尼西亚绿色分类法的下一阶段：支持脱碳的过渡融资
a。到2040年的煤炭阶段； 2022年12月31日之后建造的植物将无资格； b。运营限制在商业运营日期（COD）c。合格的植物必须：展示最佳的班级技术（负担得起，易于访问，可靠），这些技术由国际公认的机构独立验证，因为它在预期的寿命（ADB ETM或JETP下的植物符合这些标准下）具有积极的排放能力（符合这些标准）
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别 Tod M. Schuck、J. Bockett Hunter 洛克希德马丁海事系统和传感器 PO Box 1027 199 Borton Landing Road Building 13000 – Y202 Moorestown，NJ 08057-0927 856-638-7214 tod.m.schuck@lmco.com ，john.hunter@lmco.com Daniel D. Wilson 洛克希德马丁海事系统和传感器 One New England Executive Park Burlington，MA 01803 781-272-6787 daniel.d.wilson@lmco.com 摘要 开发融合过程的最大困难之一是确定所提供信息的类型、数量和质量。即使完成了这一点，信息的效用（关系）也常常难以确定。对于战斗识别 (Combat ID 或 Combat ID ) 问题来说，这尤其令人费解。通常，许多来源都提供信息，但关系指南尚未完善，或者含糊不清或不一致。这种缺陷导致融合架构和方法构建不良，因为信息在融合过程中要么被忽略，要么组合不当。以联合实验室主任 (JDL) 信息融合模型为指导，本文将讨论跨多个假设类别的属性信息移动，因为它与开发不同对象的识别有关，以及如何在 JDL 融合级别内和级别之间组合它。这种分析的结果将导致一种信息架构，无论信息的质量、级别或特异性如何，它都能自然适应信息。这种完整的战斗 ID 架构必须能够促进各个级别的广泛信息。在本文中，我们提供了分类法、多种假设和战术元素识别的示例，以说明相关问题并提出架构模型。此外，当边缘单位获得可识别的“战术要素”级别的战斗 ID 信息并据此做出决策时，这种架构的实施可能有助于边缘决策方法的力量。
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别 Tod M. Schuck、J. Bockett Hunter 洛克希德马丁海事系统和传感器 P.O.Box 1027 199 Borton Landing Road Building 13000 – Y202 Moorestown, NJ 08057-0927 856-638-7214 tod.m.schuck@lmco.com , john.hunter@lmco.com Daniel D. Wilson 洛克希德马丁海事系统和传感器 One New England Executive Park Burlington, MA 01803 781-272-6787 daniel.d.wilson@lmco.com 摘要 开发融合过程的最大困难之一是确定所提供信息的类型、数量和质量。即使做到了这一点，信息的效用（关系）也常常难以建立。对于战斗识别（Combat ID 或 Combat ID）问题，这尤其费力。通常，许多来源提供信息，但关系指南尚未完善，或者含糊不清或不一致。这种缺陷导致融合架构和方法构建不良，因为信息在融合过程中被忽略或组合不当。使用联合实验室主任 (JDL) 信息融合模型作为指导，本文将讨论跨多个假设类别的属性信息移动，因为它与开发不同对象的识别有关，以及如何在 JDL 融合级别内和之间进行组合。这种分析的结果将导致一种信息架构，无论质量、级别或特异性如何，它都能自然适应信息。这样一个完整的战斗 ID 架构必须能够促进各个层面的广泛信息。在本文中，我们提供了分类法、多种假设和战术元素识别的示例，以说明相关问题并提出架构模型。此外，当为边缘单元提供可识别的“战术元素”级别的战斗 ID 信息并为其做出决策时，这种架构的实施可能会促进边缘决策方法的强大性。
将生命周期的全球变暖潜力整合到欧盟分类法
体现的碳：在建筑物或基础设施的整个生命周期中，与材料和建设过程相关的温室气体排放。Embodied carbon includes: material extraction and upstream production (A1), transport to manufacturer/factory (A2), manufacturing (A3), transport to site (A4), construction and installation processes (A5), use phase (B1), maintenance (B2), repair (B3), replacement of building components (B4), renovation (B5), deconstruction (C1), transport to end-of-life设施（C2），重复使用，恢复或回收（C3）和废物处理（C4）的处理（C4）。产品再利用，材料回收和导出的能源 /能量回收率（d）以外的益处和负载应根据EN 15978及相关标准分别报告。
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别 Tod M. Schuck、J. Bockett Hunter 洛克希德马丁海事系统和传感器 PO Box 1027 199 Borton Landing Road Building 13000 – Y202 Moorestown，NJ 08057-0927 856-638-7214 tod.m.schuck@lmco.com ，john.hunter@lmco.com Daniel D. Wilson 洛克希德马丁海事系统和传感器 One New England Executive Park Burlington，MA 01803 781-272-6787 daniel.d.wilson@lmco.com 摘要 开发融合过程的最大困难之一是确定所提供信息的类型、数量和质量。即使完成了这一点，信息的效用（关系）也常常难以确定。对于战斗识别 (Combat ID 或 Combat ID ) 问题来说，这尤其令人费解。通常，许多来源都提供信息，但关系指南尚未完善，或者含糊不清或不一致。这种缺陷导致融合架构和方法构建不良，因为信息在融合过程中要么被忽略，要么组合不当。以联合实验室主任 (JDL) 信息融合模型为指导，本文将讨论跨多个假设类别的属性信息移动，因为它与开发不同对象的识别有关，以及如何在 JDL 融合级别内和级别之间组合它。这种分析的结果将导致一种信息架构，无论信息的质量、级别或特异性如何，它都能自然适应信息。这种完整的战斗 ID 架构必须能够促进各个级别的广泛信息。在本文中，我们提供了分类法、多种假设和战术元素识别的示例，以说明相关问题并提出架构模型。此外，当边缘单位获得可识别的“战术要素”级别的战斗 ID 信息并据此做出决策时，这种架构的实施可能有助于边缘决策方法的力量。