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提出一种集成 dlt、bim、iot 和智能... 的方法
摘要 建筑信息模型 (BIM)、分布式账本技术 (DLT)、智能合约和物联网 (IoT) 之间的互补性在行业报告和主要国家数字化转型计划中得到越来越多的认可。然而，确定这种特权的理论基础和经验证据仍然非常有限。本文分析了这些技术之间的相互作用，并提出了一种利用它们互补性的方法，即通过链接物理环境、数字环境、代表合同的协议和 DLT 环境。模拟安装活动用于验证所提框架中包含的概念相互关系，作为概念验证。模拟揭示了如何在所提出的方法中执行迷你智能合约（针对安装活动工作等有限范围），以及当项目交付与机器可读的 BIM 要求和合同条款相结合时如何实现付款自动化。本文还讨论了采用所提出的方法所面临的主要限制和挑战，特别是智能合约的传播。
一种集成 dlt、bim、iot 和智能的拟议方法...
摘要 建筑信息模型 (BIM)、分布式账本技术 (DLT)、智能合约和物联网 (IoT) 之间的互补性在行业报告和主要国家数字化转型计划中得到越来越多的认可。然而，确定这种特权的理论基础和经验证据仍然非常有限。本文分析了这些技术之间的相互作用，并提出了一种利用它们互补性的方法，即通过连接物理环境、数字环境、代表合同的协议和 DLT 环境。模拟安装活动用于验证所提框架中包含的概念相互关系，作为概念验证。模拟揭示了如何在所提出的方法中执行迷你智能合约（用于安装活动工作等有限范围），以及当项目交付与机器可读的 BIM 要求和合同条款相结合时如何实现付款自动化。本文还讨论了采用所提出的方法以及特别是智能合约的传播所面临的主要限制和挑战。
一种集成 dlt、bim、iot 和智能的拟议方法...
摘要 建筑信息模型 (BIM)、分布式账本技术 (DLT)、智能合约和物联网 (IoT) 之间的互补性在行业报告和主要国家数字化转型计划中得到越来越多的认可。然而，确定这种特权的理论基础和经验证据仍然非常有限。本文分析了这些技术之间的相互作用，并提出了一种利用它们互补性的方法，即通过连接物理环境、数字环境、代表合同的协议和 DLT 环境。模拟安装活动用于验证所提框架中包含的概念相互关系，作为概念验证。模拟揭示了如何在所提出的方法中执行迷你智能合约（用于安装活动工作等有限范围），以及当项目交付与机器可读的 BIM 要求和合同条款相结合时如何实现付款自动化。本文还讨论了采用所提出的方法以及特别是智能合约的传播所面临的主要限制和挑战。
Garmin Pilot™ for iOS
使用 GARMIN 制造或销售的设备、组件或系统（以下简称“GARMIN 产品”），即表示您同意遵守以下软件许可协议的条款和条件。请仔细阅读本协议。Garmin Ltd. 及其子公司（以下简称“Garmin”）授予您有限许可，允许您在 Garmin 产品的正常运行过程中以二进制可执行形式使用嵌入在 Garmin 产品中的软件（以下简称“软件”）。软件的所有权、所有权和知识产权仍归 Garmin 和/或其第三方提供商所有。您承认软件是 Garmin 和/或其第三方提供商的财产，受美国版权法和国际版权条约的保护。您进一步承认，软件的结构、组织和代码是 Garmin 和/或其第三方提供商的宝贵商业秘密，源代码形式的软件仍是 Garmin 和/或其第三方提供商的宝贵商业秘密。您同意不复制、反编译、反汇编、修改、反向组装、反向工程或将软件或其任何部分简化为人类可读的形式，或基于软件创建任何衍生作品。您同意不将软件出口或再出口到任何违反美国出口管制法律的国家/地区。
用于传感离子通道的石墨烯场效应晶体管...
石墨烯场效应晶体管（G-FET）似乎是用于感测电荷的合适候选者，因此引起了对离子和化学检测的浓厚兴趣。尤其是它们的高灵敏度，化学鲁棒性，透明度和弯曲性，具有独特的结合，用于接口生活和软质。这里证明了它们通过将它们与离子通道偶联受体（ICCR）相结合的能力来证明它们的能力。这些受体在活细胞膜内自然或人工表达，以产生感兴趣的化学物质。在这里，这些生物传感器已成功地与G-FET阵列结合使用，该阵列将ICCR的生物激活转换为可读的电子信号。该混合生物电机设备利用生物体受体的优势和石墨烯场的效应，可以选择性检测生物分子，这是当前电子传感器的缺点。此外，G-FET允许歧视离子滤光器的极性，否则这些频率却隐藏在常规的电生理记录中。G-FET阵列具有的多站点记录能力为多尺度感测和高吞吐量筛选的蜂窝溶液或分析物提供了许多可能性，这既是健康和环境监测的基本兴趣又具有应用的兴趣。
知识图谱上的可理解人工智能
人工智能应用逐渐走出研究实验室的安全墙，侵入我们的日常生活。知识图谱上的机器学习方法也是如此，自 21 世纪初以来，其应用稳步增长。但是，在许多应用中，用户需要对 AI 的决策进行解释。这导致对可理解人工智能的需求增加。知识图谱是可理解人工智能的沃土的缩影，因为它们能够以人类和机器可读的方式显示连接数据（即知识）。本调查简要介绍了知识图谱上的可理解人工智能的历史。此外，我们认为可解释人工智能的概念过于繁重，与可解释机器学习重叠。通过引入父概念“可理解的人工智能”，我们在解释这两个概念的相似性的同时，对它们进行了明确区分。因此，我们在本调查中为知识图谱上的可理解人工智能提供了一个案例，包括可解释的机器学习和知识图谱上的可解释人工智能。这导致引入了一种新的知识图谱上的可理解人工智能分类法。此外，我们还对该研究领域的研究进行了全面概述，并将其置于分类法的背景下。最后，确定了该领域的研究空白，以供未来研究。
根据艺术提供的信息。欧洲法规 679/2016 第 13 条
• 请求访问您的个人数据以及与其相关的信息；纠正不准确的数据或整合不完整的数据；删除与您有关的个人数据（当出现 GDPR 第 17 条第 1 款中所示的条件之一时，并且符合同一条第 3 款规定的例外情况时）；限制处理您的个人数据（如果 GDPR 第 18 条第 1 款中指出的假设之一适用）； • 在处理的法律基础是合同或同意，且通过自动化方式进行的情况下，以结构化和机器可读的格式请求和获取您的个人数据，也用于将此类数据传输给另一个数据控制者（所谓的个人数据可携带权）； • 随时反对处理您的个人数据； • 随时撤回同意，仅限于处理基于您对一个或多个特定目的的同意并且涉及常见个人数据（例如出生日期和地点或居住地）或特定类别的数据（例如揭示您的种族血统、政治观点、宗教信仰、健康状况或性生活的数据）的情况。但基于同意并在撤销同意之前进行的处理仍然合法； • 如果您认为您的个人数据处理违反了个人数据保护法规，请向监管机构提出投诉（个人数据保护局 - protocollo@pec.gpdp.it）。
邦特拉能源公司
现行监管政策要求经纪人和其他中介机构在股东大会前向非注册股东征求投票指示。各经纪人和其他中介机构都有自己的邮寄程序，并向客户提供自己的返回指示，非注册股东应仔细遵循这些指示，以确保其普通股在会议上得到投票。经纪人（或经纪人的代理人）向非注册股东提供的代理表格与公司直接向注册股东提供的代理文书基本相似。但是，其目的仅限于指导注册股东（即经纪人或经纪人的代理人）如何代表非注册股东投票。绝大多数经纪人现在将获取客户指示的责任委托给加拿大的 Broadridge Financial Solutions, Inc.（“Broadridge”）。Broadridge 通常会准备一份机器可读的投票指示表格来代替代理表格。请您填写并通过邮寄或传真将投票指示表格寄回给他们。或者，您可以使用他们的网站 www.proxyvote.com 或拨打免费电话，指导他们如何投票。然后，Broadridge 会汇总收到的所有指示的结果，并提供有关出席会议的普通股投票的适当指示。Bonterra 可以使用 Broadridge QuickVote TM 服务协助股东投票。
可解释的AI用于使用大语言模型体系结构的网络威胁智能
对威胁的检测和理解在制定任何形式的防御策略中起着重要作用；因此，提高检测能力，以及当今网络安全性动态世界的上下文见解非常重要。本文使用大型语言模型架构来理解网络威胁智能，以解释人工智能。我们的方法利用LLM的优越NLP分析大量威胁数据，并为可能的安全风险提供可行的，可理解的见解。我们引入了一个新的范式，通过该范式将LLMS整合到经典的CTI框架中可以实现复杂的威胁模式识别，并为每个检测到的威胁提供了人类可读的解释。这将增强AI驱动威胁分析的透明度和可信度，从而使决策变得更加容易，并更加由网络安全专业人员了解。在现实世界数据集上进行了广泛的测试，以验证我们的方法，表明我们的方法显着提高了与当前方法相比的威胁检测准确性和解释质量。这些发现表明，LLMS通过将相同的相同的CTI系统嵌入到弹性和适应性方面，可以显着提高网络安全工具功效。
应用 GSD 方法的好处、经验和挑战
军事场景，也称为作战场景，通常使用不同的方式和领域特定术语来定义，这些术语主要不表达作战背景。可执行场景是机器可读的文件，用于设置模拟环境的组件。它们是定制的（地形、战斗序列、任务组织等），以允许技术架构中涉及的不同组件执行场景。概念场景弥合了作战场景和可执行场景之间的差距，并提供了场景描述，可以提高重用性，便于 SME 和建模与仿真（M&S 专家）理解，解决歧义并更好地掌握互操作性。本文重点介绍了法国陆军总司令部 (DGA) 自 2015 年以来为推进从系统工程到模拟的过渡而进行的几项经验。在 MSG-086“模拟互操作性”框架下发起的情景开发指南 (GSD) 方法为阐明如何使用北约架构框架 (NAF) 表达概念情景提供了基础。这首先在名为“大胆探索”的国际作战演习的准备过程中进行了评估。由于情景描述明确，能够满足作战需求，因此致力于检查其与空中、地面和海上情景的相关性。为此