Enterprises可以将SecureWorks Taegis™与Netskope SSE产品集成,以降低源自边缘威胁的风险,并获得使用单个集成解决方案进行边缘调查的上下文。作为SSE解决方案的领导者,Netskope提供了无与伦比的优势可见性,并是在传统公司网络内外捍卫数据和人员的独特方法。SecureWorks Taegis XDR可以从任何设备或位置摄入并标准化Netskope SSE事件数据。集成将开放的XDR概念一直延伸到服务边缘,从而为安全操作带来了统一的多层防御堆栈和实用价值。
1997 年发布的修订版第 2 版引入了许多附加功能,但基础没有改变。许多基本方法(汽车工程师协会和国际民用航空组织发布的指南中也有描述)仍然体现在许多国家和国际噪声模型中。但是,此版本有两个主要限制。首先,它主要关注必须编入物理计算机模型的算法,但对该方法的实际应用几乎没有建议。其次,它没有提供任何实际建模系统必不可少的数据。因此,它的实用价值随着时间的推移而降低:对于噪声建模专家来说,它已经过时,而对于潜在用户来说,它太过狭隘和理论化。
CED 6041. 应用计量经济学 II。(3 小时)重点关注工具变量、离散选择模型、面板数据分析、项目评估和应用微观研究的实证策略等特定主题。本课程旨在为学生提供坚实的计量经济学技术基础,重点关注应用经济学中常用的技术。旨在帮助学生理解连接数据、统计数据和经济理论的问题,并阅读和准确理解通常用于实证研究的计量经济学,以用于实践和学术目的。这些工具对于任何计划在学术和专业工作中面对数据的学生都具有实用价值。
摘要。开发能够代替人类执行智力劳动的浇水自主移动机器人是机器人和生物信息学领域的一项紧迫任务。这些机器人可广泛应用于精准农业以节约资源,特别是在最佳植物灌溉领域。在全球城市化的背景下,本研究致力于开发用于微型温室的浇水自主移动机器人。该机器人集成了微电子和微自动化系统。创建了一个配备机械手和计算机视觉系统的原型机器人。开发的灌溉计划和种植方法可以高效利用资源,提高作物产量并降低劳动力成本。这种方法对城市农业具有重要的实用价值。
能源部门的碳中和政策,以及比较实施相关改革前后国家能源绩效的方法,以更好地说明现有项目的有效性。结果确定,澳大利亚政府在能源行业推行碳中和政策,以减少有害排放物对大气造成的自然危害。该州致力于降低电力成本。还确定澳大利亚对外国投资持积极态度,并愿意接受提高能源供应效率和安全性的新技术提案。该研究提到了澳大利亚的主要贸易伙伴、他们的联合项目和企业。确定了目前使用的替代能源的主要方向、它们的优点和缺点。研究结果可能对可再生能源领域的投资者具有实用价值,以便更好地了解澳大利亚的能源市场和可能的前景,以及所有感兴趣的各方。
利用植物进行生物监测是一种低成本、有效的方法,用于估计空气污染物的水平及其对生物受体的影响。植物对污染和其他环境因素表现出综合反应。多年来,它们一直被用来评估生物群对空气污染物的吸收和富集、植物损伤和损害以及农作物损失。特别是,除了地衣和苔藓等指示植物外,与人类营养和动物食品相关的植物也暴露在空气污染中。利用植物进行生物监测在评估各种空气污染物造成的暴露和风险方面具有实用价值。植物对污染物的吸收不仅影响植物的生命,还影响营养和食物循环。营养和食物的污染会影响人类对化合物的吸收,除了空气污染物外,还会增加人类的总暴露量。
摘要 设计教育者和行业合作伙伴是关键的知识管理者和变革的共同推动者,设计本科生和研究生可以充当新想法、新能量和新观点的催化剂。在本文中,我们将通过对荷兰设计学院与行业合作开展的活动进行纵向调查的视角,探讨设计如何推动行业发展。我们分析了七十五 (75) 篇理学硕士 (MSc) 论文成果和七 (7) 篇博士 (PhD) 论文成果(其中五篇正在进行中),以确定设计活动如何影响荷兰航空业的进步。基于这些发现,我们随后引入了一个行业设计框架,将行业/设计关系组织为一个三层系统。这种让行业参与设计研究和设计教育的新方法具有直接的实用价值和理论意义,无论是在当前还是未来的研究中。
摘要 设计教育者和行业合作伙伴是关键的知识管理者和变革的共同推动者,设计本科生和研究生可以充当新想法、新能量和新观点的催化剂。在本文中,我们将通过对荷兰设计学院与行业合作开展的活动进行纵向调查的视角,探讨设计如何推动行业发展。我们分析了七十五 (75) 篇理学硕士 (MSc) 论文成果和七 (7) 篇博士 (PhD) 论文成果(其中五篇正在进行中),以确定设计活动如何影响荷兰航空业的进步。基于这些发现,我们随后引入了一个行业设计框架,将行业/设计关系组织为一个三层系统。这种让行业参与设计研究和设计教育的新方法具有直接的实用价值和理论意义,无论是在当前还是未来的研究中。
对于电力线路巡检,传统的人工巡检方式存在着抄表工作量大、准确率低、存在安全隐患等一系列问题。基于数字图像技术的电表读数图像智能识别方法具有很大的实用价值。但现有的基于深度学习的电表读数识别方法普遍忽略了电表仪表盘指针、刻度等关键点的提取,现有算法鲁棒性和抗干扰能力较差,因此本文旨在研究一种基于深度学习的电力线路巡检电表图像读数识别新方法。首先对电表仪表盘倾斜进行校正,精确定位仪表盘中心;然后基于YOLOv5网络模型构建电表读数识别模型,给出YOLOv5网络模型结构,介绍其工作原理;最后通过实验结果验证了所提出的电表读数图像处理方法及构建的识别模型的有效性。