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智能嵌入式视觉应用的设计变得前所未有 的快捷而安全,这要归功于围绕 CEVA-XM6 DSP 而构建的全方位视觉平台。该平台包含 CEVA 深度神经网络( CDNN )编译器图表、计 算机视觉软件库以及一系列算法。
摘要:备件多级库存模型通常建立在备件需求相互独立的假设基础上,但随着库存系统层次的提高和协同管理的应用,备件需求的相关性将显著影响库存优化决策。针对需求相关的备件库存问题,以服务响应时间为约束,以最小化库存成本和缺货成本为目标,建立了备件两级库存决策模型。利用Nataf概率变换,从得到的边际概率密度函数中构造满足指定相关性条件和概率分布的随机样本,结合蒙特卡洛模拟和遗传算法求解最优库存分配方案。仿真结果表明,备件库存最优决策随着需求相关系数的增大而发生变化。调整库存
( 南京大学 任春来 编译自 Davide Michieletto.Physics World , 2021 , (3) : 48 )
1.以 ZL6205 为例,先简单介绍一下 ........................................................................ 1 2.直接上拉使能 ........................................................................................................... 2 3.电阻分压使能 ........................................................................................................... 3 4.其他使能应用 ........................................................................................................... 4 5.免责声明 ................................................................................................................... 6
dsDNA 或 ssODN 作为模板进行精确修复 , 而非同源末端连接 (NHEJ) 介导的随机修复可造成插入 、 缺失或突变 . ssODN: 单链寡核苷酸 ; dsDNA: 双链 DNA Figure 3 Two CRISPR/Cas9 gene editing strategies. Cas9 creates DNA double strand break at three bases upstream of the PAM sequence. Homologous recombination repair (HDR) mediates precise repair using dsDNA or ssODN as a template, while non-homologous end joining (NHEJ) -mediated repair can cause insertion, deletion or mutation. ssODN: Single-strand oligodeoxynucleotide; dsDNA: Double strand DNA
本白皮书将详细说明 Linux RCE 漏洞 ( CVE-2017-1000251 ) 及其利用方式。此漏洞的利用方式将在两款 IoT 设备上展示 - 三星 Gear S3 智能手表和亚马逊 Echo 数字助理。在 BlueBorne Linux 漏洞披露后,已向 Linux 内核 ( 此处 ) 和 BlueZ 用户空间项目 ( 此处 ) 提交了补丁。最近,我们在 Linux 内核中发现了另一个信息泄露漏洞,并将其报告给 Linux,Linux 也为其发布了补丁。此漏洞允许攻击者绕过 Linux 机器上可能存在的缓解措施,尽管在物联网的情况下,这可能永远没有必要,因为它们首先就没有这样的缓解措施。这些缓解措施包括 KASLR(内核地址空间布局随机化)和堆栈保护器。在我们 9 月份发表的初步调查结果中,我们指出 Linux
• 另一方面,为加速地方政府的数字化,正在努力提高个人编号卡的便利性、信息系统的标准化和云化,并重新审查个人信息保护制度。这些目标的实现有望提高数据利用的便利性、促进业务流程的标准化,从而创造出更加有效地利用AI和RPA的环境。
A Review on the Utilization of Energy Storage System for the Flexible and Safe Operation of Renewable Energy Microgrids LIU Chang 1 , ZHUO Jiankun 1* , ZHAO Dongming 2 , LI Shuiqing 1 , CHEN Jingshuo 2 , WANG Jinxing 1 , YAO Qiang 1